技术创新扩散环境的BP神经网络评价模型研究

构建了技术创新扩散的环境评价指标体系,设计了BP神经网络评价模型,并将二者结合,运用实例验证了该模型的有效性,从而为技术创新扩散环境的评价提供借鉴。     

神经网络预测模型在A股市场预测中的应用

神经网络是由具有适应性的简单单元组成的广泛并行互连的网络,它的组织能够模拟生物神经系统对真实世界物体所作出的交互反应。BP网络是最常用的神经网络模型,在处理股价预测这种复杂、模糊、非线性的时间序列预测问题方面有其特有的优势。本文对沪深300指数1000交易日的实证研究表明,神经网络对中国股票市场具有较好的预测能力。     

基于BP神经网络的消费者对冷链支付溢价意愿分析

生鲜农产品安全是社会普遍关注的热点,也是学者关注的焦点之一。生鲜农产品在人们现实生活中不可或缺,由于我国生鲜物流条件的制约,目前生鲜农产品保鲜等方面品质保证还不尽人意,冷链是先进的生鲜农产品供应链体系,其发展已经列入国家重点发展规划,但冷链的发展最终需要得到市场的认可,消费者对冷链食品的接纳程度成为关键性因素。文章采用BP神经网络的综合评价方法对消费者对冷链支付溢价意愿进行研究,利用一种权值谱分析方法,分析了消费者对冷链支付溢价意愿和各个变量之间的关系,得出冷链支付溢价意愿影响的各个指标因素的排序,对因素进行综合分析,并针对性地提出强化冷链消费引导等建议。     

基于BP神经网络的企业财务危机预警变量改进探索

考虑到行业差异的财务指标对预警效果的影响,本文建立BP神经网络模型预测财务危机,采用功效系数法将财务指标转化后的单项功效系数作为输入变量,与直接将财务指标作为输入变量进行对比,实证结果发现标准化后的变量产生的误差率小于直接将财务指标作为输入变量.通过使用BP神经网络模型并消除行业差异,财务危机预警的准确性得到有效提高.     

林生绘画作品欣赏

林生,现为陆军指挥学院军事教育训练系教授,博士研究生导师。中国电视艺术家协会会员,河北美术家协会会员,河北动漫协会常务理事。总参优秀中青年专家,军队“育才奖”银奖获得者,国务院政府特殊津贴获得者。     

职业教育的德奥模式

德国的双元制职业教育培训,是以学生在企业接受实践技能训练为主,部分时间在职业学校接受相关专业理论知识学习相结合的职业教育培训形式。政府、行业、企业、职业学校共同参与双元制职业教育培训的组织实施,各负其责。其中,企业是主体。     

基于灰色理论和BP神经网络的房地产价格指数预测

房地产价格指数反映房地产市场价格波动的方向和趋势,是有效地进行房地产市场分析的一种必要工具,对其的预测直接影响到众多干系人的决策,关系到各干系人的切身利益,因而对预测结果的精确度要求很高。本文运用灰色GM(1,1)模型和BP神经网络模型相结合的灰色BP神经网络模型,以Matlab为工具,对房地产价格指数进行预测。此组合模型融合了灰色预测和BP神经网络预测的优点,既克服了数据波动性大对预测精度的影响,也增强了预测的自适应性。并且,以中国房地产价格指数为例进行预测,结果证明了该组合模型的优势,为房地产价格指数预测研究提供参考依据。     

BP神经网络在企业绩效评价中的应用

文章在分析传统绩效评价方法的基础上,构建了企业绩效评价体系,运用基于Matlab的BP神经网络算法,以企业历史数据作为BP神经网络的训练样本进行了实证研究,证明了将BP神经网络应用于企业绩效评价中,能达到令人满意的评价效果。     

基于BP神经网络的随机(s,S)库存系统仿真及优化研究

针对存储论中随机(s,S)库存算法不能反映定性因素,造成计算结果无法反映真实再订货点的问题,通过建立定量化模型,应用弹性BP神经网络算法对库存系统进行仿真.最后结合实例验证方案的可行性.     

基于神经网络算法的唐山电网负荷预测

文章针对中长期电力负荷预测的特点与唐山电网的用电特点,对唐山电网中长期用电负荷采用神经网络算法进行了预测.仿真结果证明该方法预测精度较高,可以较准确预测唐山电网未来几年的电力负荷.