沪深300指数实证研究

自中国在2005年4月8目正式发布了沪深300指数,在其顺利运行近3年的时间内,许多学者对沪深指数300能否作为国内第一个正式股指期货进行了研究。在苗龙的文章中对沪深300指数上市后对资本市场的现实意义进行了理论分析。通过分析可以看出,沪深300指数的推出增加了资本市场的交易品种,改写了我国只有商品期货的历史,又将给资本市场带来新的发展。     

基于BP神经网络的铁路客流量预测研究

铁路客流量的影响因素既来自于顾客的需求,也来自于铁路系统的供给。根据这些影响因素选取样本,利用BP神经网络的非线性映射特性进行网络训练及预测,结果客观可靠,从而为铁路系统的管理工作提供了有力的支持。     

基于小波神经网络的鱼类价格预测研究

鱼类市场价格是影响渔民收益的重要因素,因此如何能够准确分析和预测鱼类的价格是一个十分重要的问题.论文在考虑了BP网络原形的一些缺点和不足,尝试在传统BP算法的基础上将网络神经元中的激励函数换成小波子函数,组建成的小波神经网络.通过对鲈鱼价格的预测,验证了小波神经网络的可行性,然后基于阿里巴巴的鲈鱼价格的历史数据,验证了该方法的合理性.最后开展对新疆乌伦古湖水产综合基地三类主要鱼类价格预测的实证研究,研究结果表明河鲈和梭鲈的价格会有小幅的波动,但高白鲑的价格会有大幅的提升.因此,小波神经网络作为一种传统神经网络的改进,可用于预测鱼类价格的短期预测,为水产基地的决策提供依据.     

基于BP神经网络的三峡库区开县耕地面积预测研究

开县是三峡库区的一个农业大县,选择开县为研究点,一方面探讨BP神经网络在县域内应用的可行性;另一方面探讨开县耕地变化的过程及其相关影响因子,并预测开县耕地的数量,为开县的耕地资源保护和农业的可持续发展提供保证。利用二元定距变量相关分析的方法分析耕地数量和相关指标的相关性系数,同时利用BP神经网络的方法,训练得出耕地面积与相关指标的关系,然后利用训练网络建立预测模型。通过二元定距变量相关分析得出年末总人口等14个指标与耕地的数量相关性明显。然后通过BP神经网络训练出指标与耕地面积的关系,其训练精度达0.00001,利用该网络预测出了开县2008年、2010年、2015年、2020年的耕地面积。     

基于BP神经网络的水环境承载力评价

在充分理解水环境承载力概念的基础上,选取水环境承载力评价指标,确定分级评价标准,引入神经网络理论,构建了3层BP神经网络评价模型,并将其应用于山西省2004年、2010年水环境承载力评价;结果表明,山西省2004年、2010年水环境承载力处于弱承载状态;建立的评价模型结构简单、计算简便,具有很好的适用性。     

基于BP神经网络模型的宿州市人均生态足迹预测研究

利用人均生态足迹对宿州市生态形势进行评价,发现1997-2004年生态环境趋于恶化,经济快速发展过度消耗资源,并对环境造成一定程度危害,而2005～2007年生态环境趋于好转且态势平稳;并发现人均生态足迹的变化是宿州市生态安全形势的表征因子.在此基础上利用BP神经网络模型对宿州市1997-2005年生态足迹变化的影响因...     

基于BP神经网络的住宅项目定价研究

本文利用特征价格理论和BP神经网络工具建立住宅项目估价模型,为住宅项目定价提供一种快速、有效的新方法.     

基于BP神经网络的ERP系统实施效果评价

神经网络具有自学习、自适应能力和容错性强等特点,利用BP神经网络模型对ERP系统实施效果进行综合评价,不仅可以提高ERP系统实施成功率,而且可以增强企业的竞争力,对于推动我国企业信息化建设具有非常重要的意义。     

基于BP神经网络的农村饮用水水源地水质评价

通过构建BP人工神经网络模型,进行训练识别,应用于评价水源地水质。结果表明：基于BP人工神经网络的农村饮用水水源地水质评价能够改善其他水源地水质评价方法带来的不足,较好地改善评价对全局性的寻优能力,做到合理全面地评价水源地水质。同时,模型反映出了水源地水质变化的复杂性和可模拟性,提高了对水源地水质评价的可靠性和有效性。     

基于BP神经网络的会计舞弊识别研究

会计舞弊泛世界化,对企业和国民经济产生严重的危害。那么提高识别能力可以降低其危害。文章以会计舞弊征兆与会计舞弊之间的关系为视角,在设计指标体系的基础上,在对数据的质量进行识别后,采用BP神经网络构建识别系统。研究发现,该系统有更强的鲁棒性与适应性,舞弊识别效果显著。     

基于灰色—BP神经网络耦合模型的杨凌示范区建设用地规模预测

建设用地是一个地区发展的重要物质载体,合理确定建设用地规模是地区理性发展和土地利用管理的重要依据。以杨凌示范区1997-2008年社会经济数据和建设用地数据为基础,运用Pearson相关分析确定了建设用地规模变化驱动因子,通过GM（1,1）模型预测出各驱动因子2009-2015年的数值。以1997-2008年建设用地规模及驱动因子数据为基础运用误差反向传递学习算法对神经网络进行训练,预测出了杨凌示范区2009-2015年的建设用地规模。     

基于BP神经网络的中部六省可持续发展能力研究

构建了可持续发展的评价指标体系,运用人工神经网络的理论和方法,对中部六省的可持续发展水平进行了评价;网络运行结果表明,中部六省可持续发展水平区域差异显著,评价结果与专家的判断基本近似。     

基于GIS和BP神经网络技术的建设用地适宜性评价研究

提出在地理信息系统(GIS)和BP神经网络技术支持下,对建设用地适宜性进行评价的一种新方法.阐述了建设用地适宜性评价的评价原则与体系,并提出了新方法的技术路线.最后以珠海市横琴岛为研究实例,基于GIS平台,利用BP模型,对横琴岛建设用地的适宜性进行了评价.     

基于BP神经网络的海南“全域教育岛”构想的经济效应预测

2018年4月11日,《中共中央国务院关于支持海南全面深化改革开放的指导意见》中明确提出:鼓励国内知名高校和研究机构在海南设立分支机构;鼓励海南引进境外优质教育资源,举办高水平中外合作办学机构和项目,本文基于此提出建设海南"全域教育岛"构想。采用BP神经网络模型、趋势外推法,利用1988～2017年海南省高等教育相关数据,对未来五年该构想的经济效应进行预测。结果表明,该构想不仅将显著促进海南省经济增长,还有利于产业结构优化升级以及提高就业率。     

基于BP神经网络的我国农产品市场风险预警研究

本文从影响农产品供给与需求的因素,以及自然、经济、政策与国际环境等影响农产品价格的因素等方面出发构建了我国农产品市场风险预警的指标体系,并以大豆为例,利用BP神经网络对大豆市场风险预警进行了实证分析,网络训练和验证结果表明BP神经网络很好地拟和、预测出了我国大豆市场风险水平,说明基于BP人工神经网络的农产品市场风险预警模型是切实可行的。     

基于BP神经网络的“十二五”期间兵团第二产业主导产业的选择

本文依据主导产业选择基准构建出兵团主导产业评价指标体系,应用BP神经网络方法,对兵团第二产业内19个行业进行了实证分析并排序,选择的结果为：纺织业、金属冶炼及压延加工业、非金属矿采选业、金属制品业、仪器仪表及文化办公用机械制造业和造纸印刷及文体教育体育用品制造业为“十二五”期间的兵团第二产业的主导产业。     

基于BP神经网络的河南省土地可持续利用评价研究

根据河南省的区域特点,依据土地可持续利用的要求,构建包含资源、环境、经济、社会4个子指标系统的河南省土地可持利用评价指标体系与土地可持续利用评价BP神经网络模型;运用BP神经网络模型对河南省土地可持续利用水平进行定量评价,结果是河南省土地利用处于中等可持续水平;对影响河南省土地可持续利用度的主要因素进行分析,认为耕地短缺、经济水平不高,水资源严重短缺是影响河南省土地可持续利用度的主要因素,并提出了提高河南省土地可持续利用度的有关建议。     

基于BP模型的中国水产品出口规模预测研究

由于我国的信息咨询体系发展落后,水产品国际贸易缺乏及时、可靠的预测,导致我国水产品生产存在一定的盲目性,因此信息技术领域已经作为渔业科技十大重点发展领域之一,被列入农业部的工作重点.但是,水产品贸易受许多因素的影响,是一个高度复杂的非线性系统,使用传统的预测方法建立的模型很难对水产品贸易进行较为准确的预测,而利用BP神经网络建立的水产品贸易模型,己利用历史数据对模型进行了训练,最终可得到较为满意的结果.     

基于BP神经网络和决策树的昆明市东川区滑坡空间易发性评价

滑坡是一种破坏性强、突发性高、诱导条件复杂的地质灾害类型,通过多源数据融合、采用机器学习方法训练有效的滑坡训练模型,对评价滑坡灾害易发性具有重要意义。以云南省昆明市东川区为研究区,选取高程、坡度、坡向、道路、水系等5个评价影响因子,结合实际的滑坡灾害隐患点的空间特征和属性特征数据,分别采用BP神经网络和决策树算法对滑坡易发性构建预测模型,通过ROC曲线进行模型精度验证和比较。结果表明,决策树模型对研究区滑坡易发性更敏感,预测结果可靠度高;用决策树模型生成滑坡易发性分区图,滑坡易发性分区结果可更有效地得出易发性评价,对防灾减灾部门准确评估滑坡易发性、有针对性地提高灾害预测及应急响应工作效率提供了一种有效的计算模型。