股票价格预测模型研究

依据建模理论的不同,可将股票价格预测模型分为两大类,运用这两类模型对股票价格进行预测时各有特点。本文对这两类模型及其研究现状进行系统研究,将两类模型的特点进行比较分析,探讨股票价格预测模型在我国应用中存在的问题,并对未来发展方向提出建议。     

机械故障诊断的模糊推理与神经网络并行推理的研究

根据机械故障诊断领域模糊知识及机械故障本身的特点,通过对现场专家知识、实验的总结,利用模糊推理与神经网络的互补性,提出了建立一个图形化专家知识库,并在此专家知识库的基础上采用模糊推理与神经网络并行推理,而后在推理结果层面上做出融合和优化的故障诊断方法。该推理诊断方法克服了样本获取的瓶颈问题和提取规则泛化误差,既能提高诊断推理的速度,叉可以提高其准确度,而且实现了多故障的同时诊断,推理效率高,现场应用表明该方法有效可行。     

水中悬浮隧道施工风险分新的BP神经网络模型

基于BP神经网络理论模型,对水中悬浮隧道施工中各项风险指标进行辨识、量化和评价,进而对其施工总体风险进行分析,得到施工风险的量化参考指标,为水中悬浮隧道施工风险管理提供有效的风险分析工具。     

城市可持续发展的模糊神经网络评价模型

城市可持续发展是一个多因素相互作用的过程,其中又有很多不确定因素,因此必须采用可以解决不确定性与多因素的方法。这里采用模糊判断的方法解决不确定性,采用人工神经网络解决多因素的问题。并通过算例验证了上述方法对于评价城市可持续发展的有效性和准确性。     

基于灰色神经网络的区域物流需求预测

区域物流与区域经济存在密切关系。从决定区域物流需求的经济因素出发,利用BP神经网络的非线性强拟合能力,建立两者的非线性映射关系;针对模型外推预测的能力不足提出改进的方案,采用灰色模型与神经网络相结合进行预测研究,并用广东省物流需求预测做实证,验证了模型的有效性。     

电网工程主材价格波动相关性分析模型研究

<正>电力工程主要原材料价格随经济态势和市场供需情况变化而波动,并影响下游行业的工程造价水平。通过多层感知器神经网络对原材料数据与电网工程主要材料数据的算法分析,评估原材料价格波动对相应的钢芯铝绞线、角钢塔、电力电缆价格的影响,为准确编制项目概预算,合理开展招投标管理提供辅助参考。     

招商引资效率评测及招商项目甄选的一般方法——以黑龙江省为例

通过对2014年黑龙江省12个地市招商数据的测算,发现基于规模效用可变（VRS）假设的数据包络分析方法（DEA BCC）能够弥补以往方法的不足,可以更加科学、全面地评测招商效率。特别是在国发［2014］62号文件实施后,通过比拼优惠政策开展招商的风气得到了极大的改善。如何甄选那些符合当地资源禀赋基础和产业发展需要并且具有一定市场前景的项目对提高招商效率就显得尤为重要,二分类处理的BP神经网络模型在甄选招商项目方面具有绝对优势,测试结果显示该BP神经网络在招商项目识别上的正确率稳定在727%以上。     

基于神经网络社区商业模式探析

近年来随着我国经济迅猛发展,城市化进程加快和人民生活水平提高,社区商业发展越来越受到全社会广泛关注.北京城市副中心建设对社区商业发展提出了更高标准.本文以通州北关社区商业[1]分析为例,借助神经网络技术[2]提出一种社区便利城模式,对便利城模型可行性进行理论分析,并创新提出一种TTT便利城神经网络应用模型,运用该模型对社区商业孵化[3]进行方法研究,验证了这种方法的有效性,并运用孵化技术对社区商业移植的自适应性、鲁棒性和非线性等复杂问题做出分析.本文创新之处在于,把神经网络技术与北关社区便利城模型设计相结合,探讨了一种便利城模式移植的可行性和主动性.     

基于BP神经网络和小波降噪的沪深300股指期货价格预测

本文在小波去噪的基础上构建了BP神经网络模型,选取了具有代表性的沪深300股指期货来进行价格预测,并对去噪前后的预测结果进行了对比,发现小波去噪后的BP神经网络模型对股指期货价格的预测效果更佳,为短期投资者们提供了一定的决策依据。     

基于RBF神经网络的高光谱遥感影像降维及分类

高光谱遥感影像数据量大,针对该特点,为尽可能保留数据中有价值的信息,首先采用线性判别分析(Linear Discriminant Analysis,LDA)方法对高光谱遥感影像数据进行降维,接着应用径向基函数(Radial Basis Function,RBF)神经网络方法对其进行分类处理。实验结果表明,分类精度可达到70%以上,具有良好的分类效果,证明了该方法的可行性。