基于BP神经网络的北京市物流需求预测

随着物流在国民经济中重要性的提高,对于物流需求的准确预测成了物流发展规划中重要的一部分。选取了对物流需求影响较大的七个指标构建了一个三层的神经网络,对2006-2015年北京市的物流需求进行了预测。结果表明BP神经网络模型的预测结果比回归分析预测结果更好,且相对预测误差不超过0.05。     

基于BP神经网络的中小企业信用评价

本文在分析信用评价重要性的基础上,根据中小企业信用评价的指标体系建立了基于BP神经网络的企业信用三层神经网络评价模型,该模型具有对中小企业信用的预测功能。     

基于BP神经网络的股市分析

神经网络领域已经有50年历史了,但是实际应用却在最近15年里,特别是近几年来,神经网络已经成为热点研究领域,已经在各个领域中应用,以实现各种复杂的功能。这些领域包括:模式识别、鉴定、函数拟合、分类、语音、翻译和控制系统。股票市场是一个非线性的系统,本文基于BP神经网络,以1998年～2008年的上证股市大盘增幅数据作为训练,对以后的一年多数据进行验证,以证实神经网络对股市的预测。     

基于BP神经网络和相关系数结合的股票价格预测

股票价格预测一直是困扰投资者的难题,为了提高股票价格的预测精度,本文提出一种基于BP神经网络和相关系数结合的股票价格预测方法。从股票数据中选取10个影响股票价格的因素,计算它们与股票价格的相关系数,从中提取关键因素,利用BP神经网络预测未来股票价格。将此方法用于华谊兄弟(300027)预测股票收盘价,结果表明,相对于未提取关键因素的BP神经网络,此方法提高了股票价格的预测精度。     

基于BP神经网络的客户满意度评价模型

在以客户满意为中心的营销环境下,客户满意度是衡量企业核心竞争力的一项重要指标,那么客户满意度测评就成为了关注的焦点。本文采用BP神经网络算法建立客户满意度评价模型,并通过实例证实了该方法的有效性和实用性。     

基于BP神经网络的电力系统负荷预报

研究了基于BP网络在中电力负荷预测中的应用,通过神经网络对训练样本的学习,自动提取影响中长期电力负荷的诸多因素。从训练速度、预测误差等方面分析对比了两种神经网络预测能力,仿真和实例数据表明了两种神经网络在中长期电力负荷预测方面的可行性和良好效果。     

基于BP神经网络的商业银行信用风险预警

运用BP神经网络模型对商业银行的信用风险进行预警.根据人工神经网络(ANN)理论,建立了商业银行信用风险的预警指标,并给出了归一化方法的处理.经过实例的验证,结果表明该方法具有客观性、非线性处理能力强以及误差小等特点,可以为商业银行信用风险的监测预警提供更为科学可靠的理论依据.     

基于BP神经网络的商业银行信用风险预警

运用BP神经网络模型对商业银行的信用风险进行预警。根据人工神经网络(ANN)理论,建立了商业银行信用风险的预警指标,并给出了归一化方法的处理。经过实例的验证,结果表明该方法具有客观性、非线性处理能力强以及误差小等特点,可以为商业银行信用风险的监测预警提供更为科学可靠的理论依据。     

基于BP神经网络的供应链金融风险评估研究

结合供应链金融的运作模式,本文归纳了15个供应链金融业务的风险影响因素,建立了具有较好一致性和稳定性的风险指标体系,介绍了BP神经网络的一般原理与步骤,并运用mat-lab的BP神经网络工具构建了风险评估模型,收集了10组供应链金融风险评估样本,对评估样本进行训练和检验,通过建立起供应链金融风险评估模型证明了该模型的有效性。     

基于BP神经网络的企业财务风险评价研究

选取了酿酒行业27家上市公司作为研究对象,基于BP神经网络研究了现金流量对于企业财务风险的影响,构建了企业的财务风险评价模型,并对模型的有效性进行了检验。     

基于BP神经网络的湘潭市物流需求预测分析

用Matlab7.0的BP神经网络工具集模拟湘潭市的物流需求量与各经济、非经济因素的关系,以此来预测湘潭市未来的物流需求量。以湘潭市近几年的数据为例,论证了该方法的可行性。     

基于BP神经网络的商业银行流动性风险预警

流动性风险是商业银行的重要风险。对流动性风险进行预警,可以控制其发生,减少流动风险损失。BP神经网络是一种平行分散处理模式,具有较好的模式识别能力和学习能力,可随时依据新准备的数据资料进行自我学习、训练,以应对多变的经济环境,它可作为商业银行风险预警的重要工具。     

基于BP神经网络的超市顾客满意度研究

顾客满意度是衡量企业核心竞争力的一项重要指标。本文采用BP神经网络的综合评价方法对超市顾客满意度进行研究,利用一种权值谱分析方法,分析了顾客满意度和各个结构变量之间的关系,得出影响超市满意度的各个指标因素的排序。     

基于BP神经网络的企业伦理能力评价模型

在运用BP神经网络模型完成企业伦理能力评价的同时,也求得了影响企业伦理能力的各项指标的权重。根据权重的大小可以确定各指标对于企业伦理能力的权重排序和影响程度;也可以确定对企业伦理能力影响较大的主导性因素。对于这类因素,企业应当将其作为提高和改进自身伦理能力的工作重点。     

基于BP神经网络的港口城市经济发展预测研究

分析说明BP神经网络的工作原理,针对连云港市1995年至2004年港城互动经济数据,构造相应的BP神经网络结构并进行网络训练,结果表明BP神经网络用于港城经济的发展预测是可行的。     

基于BP神经网络的我国制造业上市公司财务危机预警

数据挖掘技术能够使人们从大量多变的数据库中发掘有用的信息,是一种知识发现的过程,高度自动化地分析数据,做出归纳性的推理,从中挖掘出潜在的模式。本文运用基于神经网络模型的数据挖掘技术,利用我国沪深两市制造业上市公司的数据,构建财务危机的预警模型,以期供投资者参考。     

房地产可持续发展模型探讨——基于BP神经网络

房地产行业作为国民经济支柱产业,其可持续发展研究具有重要战略意义。将住房供需的合理匹配与协调视为房地产行业可持续发展的基本条件,并引入协调度概念,在此基础上,将该问题转化为经典控制问题,然后基于BP神经网络建立供需影响因素的反馈控制模型。     

基于BP神经网络的国际黄金价格预测模型

为了寻找国际黄金价格与道琼斯工业指数、美国消费者指数,国际黄金储备等因素之间的内在关系,本文对1972年～2006年间的各项数据首先进行归一化处理,利用MATLAB神经网络工具箱进行模拟训练,建立了基于BP神经网络的国际黄金价格预测模型。     

基于BP神经网络的超市财务风险预警研究

通过对超市财务风险分析和指标的选取，构建基于BP神经网络的超市财务风险预警模型，利用MATLAB数学分析软件对模型进行训练和仿真实验，预测超市的财务风险。     

基于BP神经网络的重庆市外贸出口预测研究

出口贸易系统受到国内国际诸多因素的影响,是一个演变的非线性复杂系统,而神经网络因其强大的非线性映射能力,特别适合于解决非线性的预测决策问题。本文从重庆市外贸出口的实际背景出发,采用三层BP神经网络进行实证预测,预测结果表明本文建立的模型具有较高的预测精度,可以作为相关部门制定出口贸易发展目标的参考依据。