中国经济增长预测研究——基于BP神经网络与多元线性回归比较

本文采用Eviews及MATLAB软件建立多元线性回归模型及BP神经网络模型,探究传统多元线性回归方法与BP神经网络方法预测经济增长过程中的误差大小,为政府引导经济增长提供模型支持。     

浅谈现代企业综合经济实力评价方法

本文主要介绍了BP神经网络在现代企业经济实力评价体系中的应用方法和步骤,并介绍了BP神经网络学习算法中MATLAB的实现.     

中国经济增长预测研究——基于BP神经网络与多元线性回归比较

本文采用Eviews及MATLAB软件建立多元线性回归模型及BP神经网络模型,探究传统多元线性回归方法与BP神经网络方法预测经济增长过程中的误差大小,为政府引导经济增长提供模型支持.     

BP神经网络算法分析及其面向对象实现

分析了BP神经网络的结构及其算法实现流程,利用C++语言构建了BP神经网络的网络模型,并通过一个实例,展示了用面向对象来实现BP神经网络的优势。     

基于遗传算法优化混沌神经网络的股票指数预测

为提高BP神经网络预测模型对混沌时间序列的预测准确性,提出一种基于遗传算法优化BP神经网络的改进混沌时间序列预测方法。本文采用时间序列输入输出参数数量构造BP神经网络拓扑结构,利用遗传算法优化BP神经网络的权值和阈值,然后训练BP神经网络预测模型求得最优解,将该预测方法应用到上证综合指数的时间序列进行有效性验证,结果表明了该方法对上证综合指数具有更好的非线性拟合能力和更高的预测准确性。     

港城邻近区域发展研究

港口经济在世界经济中发挥着无穷的力量,也对港城临近区域产生了不同的影响在提供完善的交通设施等条件的同时,又使临近区域产业的积聚度与产业吸引力下降.本文按照港口对区域经济作用的空间层次性,划分了四种区位类型.通过重点分析港口经济对港城邻近地区的优势作用,探讨适合港城邻近区域经济发展的原则与模式.     

“一带一路”综合枢纽的发展策略研究——以青岛市为例

青岛地处"一带一路"战略部署的"十"字结点位置,以"港城协同发展、蓝色经济升级"的总体战略框架,以港兴城、产城促港、深化蓝色改革,推进港城一体化建设,在建立自贸区、港城联盟、物联网体系和组织政策保障等方面做出实际行动,以蓝色经济推动港城一体化进程,打造具有重要战略意义的"一带一路"的综合枢纽城市。     

港城邻近区域发展研究

港口经济在世界经济中发挥着无穷的力量,也对港城临近区域产生了不同的影响:在提供完善的交通设施等条件的同时,又使临近区域产业的积聚度与产业吸引力下降。本文按照港口对区域经济作用的空间层次性,划分了四种区位类型。通过重点分析港口经济对港城邻近地区的优势作用,探讨适合港城邻近区域经济发展的原则与模式。     

基于BP神经网络模型的沪深300指数预测

采用BP神经网络模型,利用MATLAB软件,通过沪深300指数2011年1月4日到2012年3月30日的开盘价、收盘价、最高价、最低价四组数据建立三层的BP神经网络模型,用前290天的数据对模型进行学习和训练,然后用后12天的数据对模型进行检测,最后对2012年3月15日的开盘价进行短期预测。结果表明,BP神经网络模型具有良好的泛化能力,在沪深300指数的预测方面有很好的预测能力,有很强的现实意义。     

灰色神经网络在股价预测中的应用

本文在深入了解股价的可预测性和研究各种股价预测的方法的基础上,探讨利用BP神经网络和灰色模型进行股价预测。以二者为基础,将BP神经网络和灰色模型预测模型的优点结合,提出灰色神经网络模型。该模型将灰色模型的预测值作为BP神经网络的输入变量,而以实际值作为输出变量对神经网络进行训练。     

基于BP神经网络的企业资源规划(ERP)应用绩效评价

以平衡计分卡理论为基础,建立企业ERP应用绩效评价指标体系.将BP神经网络应用于绩效评价中,以江苏某城市20家企业ERP应用数据作为BP神经网络的训练样本,用训练好的BP神经网络评价企业ERP应用的绩效,实证分析结果令人满意.     

基于BP网络的语音识别器的理论设计

对BP神经网络的提出、基本思想及网络结构进行了简要地介绍,采用BP神经网络对语音进行识别。     

基于BP神经网络的黄金期货价格预测

本文在BP神经网络的基础上,利用2012年7月26日至2013年5月29日期间黄金期货的每日平均价与每日收盘价,对二者价格进行实际模拟和预测.模拟结果与实际相比,有较高的精度和较为稳定的预测效果,说明BP神经网络对黄金期货市场的预测是可行的.     

改进BP神经网络在企业网络营销绩效评价中的应用

在研究网络营销本质及其绩效特征的基础上,建立企业网络营销绩效评价指标体系并采用BP神经网络建立评价模型。为了克服传统BP神经网络容易陷入局部极小、收敛速度慢的缺点,通过采用LM算法和学习速率的自适应调整来建立新型的BP神经网络,利用模糊综合评价法生成训练样本。该评价模型有效地利用了BP神经网络的优点,避免了评价过程的人为失误。仿真试验表明,该模型取得了较好的效果。     

基于神经网络的循环流化床烟气脱硫工艺预测

本文利用BP神经网络实现了对某电厂循环流化床烟气脱硫工艺的预测。论文简单介绍了BP神经网络,并对数据进行了分析。之后以用MATLAB7.0利用BP神经网络实现了对该数据的训练,通过确定各个影响因素的权值来实现预测的目的。     

基于最速下降算法BP神经网络及应用探讨

BP神经网络广泛的应用函数逼近、模式识别、分类、数据压缩等领域。给出了BP神经网络的经典学习算法——最速下降算法,并证明了该算法具有收敛到极小值的特性。最后将基于最速下降算法的BP神经网络应用于入侵检测,取得了良好的效果。     

基于NMF和BP神经网络的人脸识别

人脸自动识别是图像识别~([1])领域的一个研究热点,有着广泛的应用前景。对于静态人脸识别问题,BP神经网络方法有较强的适应性和易于实现等优点。但采用BP神经网络进行人脸识别也存在学习时间长,识别率不高等缺点。本文根据BP神经网络的基本原理,自行设计了一个简单且易于实现的BP神经网络,该网络在训练样本数较为充足并且学习较为充分的条件下能获得较好的人脸识别效果。并在此基础上,通过对原样本数据进行NMF特征提取操作,再结合该BP网络用于人脸识别。该网络克服了单一BP神经网络学习时间长、识别效率低的缺点,获得了更加有效的识别效果。     

基于神经网络的通货膨胀预测模型研究

本文采用神经网络的方法,利用消费者物价指数、工业增加值和货币供给等数据,分别以BP神经网络、RBF神经网络和Elman神经网络建立通货膨胀预测模型.三个模型预测结果表明,采用神经网络方法建立的模型能够较好地预测通货膨胀的变动.通过比较BP神经网络和Elman神经网络预测结果可以看出,带有反馈机制的神经网络模型预测性能优于一般神经网络模型.     

港城关系演变特点及对港口城市发展的启示

港城关系包括港城之间的经济关系、地理关系、管治关系与文化关系,这些关系具有多样化与复杂性特点,且始终处于动态变化之中。港口城市应准确把握港城关系演变的特点,在制定城市发展战略中,既重视港城关系,又不能夸大港口的作用,最大限度地促进新型港城关系构建。     

自组织FPNN在宏观经济预测中的应用

论文针对经济预测通常表现为复杂的非线性这种特性,提出了一种基于自组织过程神经元网络(FPNN)和改进的BP神经网络建立的经济预测模型方法。自组织过程神经元网络(FPNN)由输入层、竞争层和输出层组成。FPNN筛选出对因变量(网络输出)最有影响作用的变量(自变量)之后作为改进的BP算法网络的输入节点,再用进行学习。该模型不仅克服了时间序列预测模型只能进行线性预测的不足,而且还避免了传统神经网络的固有缺陷。以2001年到2004年国内生产总值作为预测分析样本,并对预测结果和实际值进行了比较分析,结果验证了该方法的有效性。