中国的潜在产出、产出缺口及产量--通货膨胀交替关系--基于"Kalman滤波"方法的研究

本文介绍并运用“Kalman滤波”方法估计1979-2004年间我国的潜在经济增长率和产出缺口，然后根据这些结果检验了我国经济增长与通货膨胀率之间的交替关系、社会的通货膨胀预期对经济的影响、决定产出缺口大小的影响因素等，最后利用研究结果对我国2005年的经济发展进行了预测。     

基于BP神经网络的湖南道路快速客运需求分析

道路快速客运市场因受多个因素的影响,而且每个因素对其作用的函数关系又很难界定。因此,道路快速客运市场预测属于复杂的非线性系统问题。本文运用具有极强非线性逼近、大规模并行处理、自训练学习、自组织和容错能力的BP神经网络模型对湖南道路客运市场进行分析,得到了较好的预测效果。     

消除工频干扰的自适应滤波器

工频干扰是仪器仪表信号中的重要干扰因素，要消除它，人们通常采用滤波方法，而采用自适应滤波的方法，可以取得较好的效果。     

2021年境外人民币市场综述

2021年,离岸(CNH)和在岸(CNY)人民币对美元即期汇率先贬后升;年均价差(CNY-CNH)为83BP,较上年缩小53BP;三种人民币汇率指数走升。离岸人民币债券发行数量和额度均较上年增长。CNH HIBOR 7天期限较上年末下降,隔夜、3个月和1年期限较上年末上升。     

中国非加速通货膨胀失业率研究

非加速通货膨胀失业率不仅是一个失业理论,也是整个宏观经济分析中的一个重要概念,它对于宏观经济政策尤其是货币政策的制定具有重要指示作用.本文研究了1978年-2004年间的我国非加速通货膨胀率,对TV-NAIRU序列的HP滤波检验与Gardon模型分析说明了我国NAIRU具有相同的变化趋势,且两种模型的结果均表明目前我国实际失业率低于NAIRU,经济形势存在通货膨胀的压力.     

基于BP网络的广义预测控制的研究与应用

本文提出了一种基于BP神经网络的广义预测控制算法,利用BP神经网络求取广义预测控制的最优控制律,对广义预测控制算法进行了简化,使广义预测控制适用于快速控制系统。选用倒立摆系统作为研究的对象,将新算法应用于倒立摆的控制,取得了较好的控制效果,验证了方案的可行性。     

库存优化的新途径

传统企业管理模式下的库存优化由于缺乏必要的信息,在模型的求解过程中难以得到符合实际要求的最优解。在分析传统库存优化模型问题的基础上,指出应以供应链管理思想为指导,以神经网络模型为工具,利用BP神经网络整合各种有效信息,改进传统库存模型,以得到更为满意的最优库存策略。并依据钢材现货公司的库存情况给出了具体的应用。     

基于多层前馈神经网络的个人信用评分模型

完善个人信用评分体系是推动中国个人消费信贷业务发展的关键 ,这就需要采用合适的个人信用方法 ,建立适应我国目前发展阶段信用评价的模型。文章在探讨国内外的个人信用评分方法的基础上 ,建立了适合我国的个人信用评分指标体系 ,并引入多层前馈神经网络和BP算法 ,构建个人信用评分模型。     

基于神经网络的智能交通控制系统构建

针对当前智能交通发展的需求,结合当前的智能算法,提出一种基于BP的智能交通控制系统。为实现该系统,实现智能化城市交通控制的价值,首先对该系统的需求进行了分析,然后分别对系统的整体方案、硬件和软件等经了设计。在设计中重点对BP智能交通通行时间进行预测,并采用DSP处理器对BP算法进行运算,以提高运算的效率。最后给出部分实现的界面。     

地区综合实力的ANN分析

人工神经网络通过神经元之间的相互作用来完成整个网络的信息处理，具有自学习和自适应等一系列优点，因而用它来评价地区综合实力是可行的。针对地区综合实力评价问题，建立了基于神经网络的评价系统，给出了应用实例。