基于BP神经网络的黄金期货价格预测

在期货市场交易策略中,用预测目标作为衡量买卖时机交易的思想,是主流思想中的重要分支之一。为解决期货价格预测问题,文章对使用BP神经网络预测的方法进行探索。笔者以黄金1305期货合约2008年5月23日到2013年4月25日收盘价共857个数据为依据,建立了可自动调节参数的BP神经网络模型,并利用该网络对收盘价和收益率序列进行了滚动预测,根据预测结果进行期货品种的买卖。依据所构造策略进行交易,在模拟交易中获得了不错的收益。     

基于客户差异性的市场细分变量体系构建与应用——以牙膏细分市场为例

本文从客户之间的基本差异性入手,引入了客户寻求的利益、客户之间的相互影响力、选择障碍、议价能力、收益率这五个具有动态性、多向性的细分变量构建成细分变量指标体系,通过对各细分变量的分析研究,明确了各个变量在细分应用过程中的作用.同时本文通过对市场细分理论中的著名牙膏市场案例比较分析与验证,细分的可操作性与结果的准确性方面都有了比较大的提高,为管理实践提供了可借鉴的思路.同时本文指明了下一步的研究方向.     

基于改进BP神经网络的蜂窝纸板缓冲特性模型

本文利用BP神经网络在非线性建模方面的特殊优势,建立了蜂窝纸板缓冲特性的神经网络模型,并通过动态调整权值改进了BP神经网络的收敛速率。用MATLAB软件进行仿真试验,结果表明:蜂窝纸板的神经网络特性模型能较好地模拟实际的蜂窝纸板缓冲特性,可用于缓冲包装设计。     

基于改进BP神经网络的企业盈利能力测评模型及应用

针对传统企业盈利能力测评方法的局限性,介绍了BP神经网络的的模型方法,在此基础上构建了基于改进BP神经网络的企业盈利能力测评模型,并通过具体实例测试证明了该模型的仿真结果比较可靠,测评精度高,具有很强的使用价值.     

基于BP神经网络的煤矿瓦斯涌出因素分析

导致煤矿瓦斯涌出因素很多,而且因素之间多为非线性关系。提出基于BP神经网络分析瓦斯涌出因素正是考虑到BP神经网络适用于非线性因素分析,加上其应用过程中的通过不断训练学习找出各影响因素权重,从而为瓦斯涌出预防和治理找到突破口,具有可行性和指导性作用,完善煤矿安全管理工作。     

基于BP神经网络的乡镇污水处理厂建设成本估算模型研究

污水处理设施建设是深化供给侧结构性改革“三去一降一补”政策中“补短板”的重点任务,持续推进乡镇污水处理设施建设是改善农村人居环境、提升农村基本公共服务水平、建设美丽乡村的重要举措。为研究目前乡镇污水处理厂建设成本结构的情况,文章选取我国某地区乡镇污水处理厂数据样本为研究对象,对乡镇污水处理厂的建设年份、日处理能力、处理工艺、运行参数、出水标准、建筑工程成本、安装工程成本、设备购置成本、总成本费用等参数进行综合分析,同时使用MATLAB建立BP神经网络模型,以期为乡镇污水处理厂建设成本快速估算提供数学模型参考。经过验证测试,在准确采集项目的特征元素、科学的训练模型方法的前提下,使用BP神经网络建立模型,估算项目的成本是可行的。     

基于BP神经网络的董事会治理绩效计量研究

以董事会能力为目标,选择BP神经网络法为计量方法,通过分别构建董事会结构特征、运作特征、激励特征以及人口学特征的计量指标体系,研究董事会治理绩效的计量问题,弥补了公司治理理论在董事会治理绩效计量方面的不足.     

浅谈客户细分与关系维系

<正>从本质上讲,营销是一门吸引和维系有利可图的客户的艺术。然而,从事营销工作的人越来越感觉到客户越来越难以维系。他们比以往对价格更加敏感,要求得更多,一旦得不到满足就威胁不合作。而且,他们也很容易被越来越多的竞争者所提供的相同或更好的产品或服务所吸引。因此,每个企业都会面临客户流失。如果我们仔细审视我们的客户就不难发现20%的客户为企业创造了80%的利润,然而,却有近一半的利润损失在了30%非盈利客户上。因此,公司每年都应该通过客户审核剔除最差客户以提高盈利水平。要达到这样的目的就必须做好两件事情,一是客户细分,二是客户关系维系。     

基于BP神经网络的项目组织结构选择研究

项目组织结构选择是否合理将直接关系到项目的成败.首先建立了包括项目属性、项目运行与控制、组织环境等三方面内容的评价指标体系,然后将模糊多指标的评价方法与神经网络理论相结合,提出项目组织结构选择的BP神经网络模型.最后通过一个实例说明该模型的应用过程和有效性,并对进一步研究的内容进行展望.     

基于PCA的建筑业可持续竞争力比较研究

将产业竞争优势理论和可持续发展理论结合起来分析,有别于以往单纯从其中一方面进行的研究,也有助于建筑业在增强竞争力的同时提高可持续水平.文章建立了建筑业可持续竞争力的指标体系,用主成分分析法提取指标中的主成分,以主成分对应的方差贡献率作为权重计算综合值.利用统计数据对我国31个省、自治区、直辖市(不含港澳台)的建筑业可持续竞争力进行了计算、比较.排序结果证明,该模型符合地区差异的实际情况.     

基于BP神经网络的住宅项目投资估算研究

在建设项目投资估算编制过程中,往往得不到具体的图纸信息,这样的信息残缺为建设单位编制和审定投资估算带来了困难,为后期招标控制价的编制提出了挑战.文章通过Python机器学习语法建立BP神经网络模型,按同一标准,选取508个随机住宅工程样本作为建筑工程数据来源,根据其建筑地上层数、地下层数、檐高、建筑面积四项指标对其建筑...     

基于灰色BP神经网络模型的电网工程造价预测研究

提高工程造价预测水平是合理确定工程造价、有效控制建设成本、实现工程造价管理精益化的前提,是系统规划决策的基础.精准化工程造价预测对提高电力系统经济性、妥善解决输变电工程“三超”问题、提高投资效率具有重要意义.而电网工程造价的单一性及受多因素影响的复杂性,使得输变电工程造价呈现出多变特性,因而亟需一套能有效提高预测精度的...     

基于SSA优化BP神经网络的农村公路造价预测研究

针对目前农村公路造价估算存在的问题,结合神经网络和麻雀搜索算法各自的特点,提出基于麻雀搜索算法(SSA)优化BP神经网络的造价预测模型.结合农村公路造价的影响因素,利用已建农村公路造价资料,运用MATLAB软件进行仿真实验,并将SSA—BP算法预测结果与BP、RBF神经网络预测结果进行比较.     

基于BP神经网络的电机局部放电类型识别方法研究

大型发电机和电动机在实际运行过程中,定子绕组主绝缘材料的性能会逐渐变差,绕组内部或表面的局部放电水平大幅增加,是绕组绝缘性能劣化的主要特征之一。为准确识别定子线棒发生局部放电的类型,协助查明缺陷原因制定缺陷处理方案,分析不同类型局部放电波形特征,提出基于BP神经网络的电机定子线棒局部放电缺陷类型识别方法,供参考借鉴。     

基于BP神经网络的企业虚拟度评价与实证分析

虚拟企业是21世纪企业的潜在发展模式,在研究企业虚拟度内涵的基础上,全面考察影响企业虚拟化程度的各种因素,构建企业虚拟度评价指标体系,提出了一种基于BP神经网络的企业虚拟度评价方法.通过MATLAB神经网络工具对其进行模拟计算,并以浙江大唐袜业集群为例验证模型的可靠性.实证分析表明该方法为企业虚拟度评价提供了一种有效实用的方法.     

基于BP神经网络的煤矿突水预测系统的设计

BP神经网络是一种具有自适应、自学习、高度非线性的神经网络,只要有对应的输入输出数据样本,无需了解其内部的具体逻辑关系,就可以根据新输入得到相应输出。将神经网络用于突水的预测,使用一组实际数据作为样本,对神经网络进行训练,测试,得到一个能够进行突水预测的网络。     

基于DEA和BP神经网络基金最优增长率预测

DEA是一种广泛运用于相对绩效评估的系统分析方法.以基金的期初单位净值、单位费用和标准差三个指标作为输入,单位净值增长率作为输出,通过DEA计算出24支封闭式基金从2001年到2006年的最优投入和产出.进一步用BP神经网络来拟合最优投入与产出的函数关系,通过加入各年宏观经济变量,使得训练出的神经网络可以用于对最优户出的预测.文中预测出2007年的各基金单位净值增长率,并与前35周的实际运营结果进行对比,得出了预测中单位净值增长率高的基金,实际运营中相对效率也较高的结论.     

基于BP神经网络的黑龙江省煤炭产业发展前景分析

运用BP神经网络模型对黑龙江省煤炭市场需求进行了预测,并采用生产收入弹性、需求收入弹性和需求生产弹性差值对黑龙江省煤炭产业发展前景进行了综合分析,分析结果表明,黑龙江省煤炭产业在未来几年具有良好的发展情景和广阔的市场需求。     

基于BP神经网络的大规模建设项目投资估算方法

目前大规模建设项目投资估算方法的估算结果与实际结果误差较大,估算速率较低。针对此问题,文章引入BP神经网络研究了一种新的大规模建设项目投资估算方法,分析市场要求,建立指数指标矩阵,确定指标和投资之间的关联度,根据关联度计算结果,通过归一化处理得到非线性算子,在BP神经网络内部通过并行处理得到输出值和输出值阈值,通过逆向分析得到连接系数,确定误差数据节点,建立估算模型,通过多次筛选得到特征算子,完成信息提取,与阈值进行对比,判断估算结果的合理性。实验结果表明,基于BP神经网络的大规模建设项目投资估算方法采用并行计算,数据拟合度能够达到99%,与传统WSR投资估算方法相比,估算速率提高了30%以上,与BIM投资估算方法相比,估算速率提高了35%,更适合于实际应用。