基于责任不对等的电子政务系统外包开发风险评价

本文通过专家调查法确定责任不对等情况下,电子政务系统外包开发过程中多个风险因素的影响程度。运用主成分分析对收集到的数据进行预处理,并将处理结果作为BP神经网络的输入,构建BP神经网络风险评价模型,对政府、供应商双方责任不对等情况下的电子政务系统外包开发风险进行评价,并得出相关结论。     

我国股票市场非线性结构研究

本文从沪深股市的随机游走检验入手,研究我国股票市场的非线性特性,先后采用AR线性滤波和GARCH族滤波,应用BDS检验来区别我国股市的非线性特征,结合最大李雅普诺夫指数以及沪深指数的HURST指数,研究表明我国股票市场存在着混沌特性。     

奥肯定律与甘肃实证

基于已有奥肯定律的研究争论,承认奥肯定律五种模式的差异和区域适用性,根据甘肃省1978～2010年相关经济数据,采用单位根检验、HP滤波分析、自回归分布滞后模型,对差分模式、缺口模式、对称动态模式、非对称动态模式、生产函数模式的奥肯定律进行了实证检验,分析表明只有非对称动态奥肯定律在甘肃省经济收缩期是适用的,其他四种版本均不适用。因此,在甘肃省经济收缩期,应该主要以增加产出的方式降低高失业率,在其经济扩张期,要通过积极的就业政策和就业培训等措施扩大就业。     

基于BP的CRM系统销售预测的数据挖掘

提出了一种基于改进BP神经网络的销售预测模型.该模型通过数据仓库获取销售历史数据,利用BP网络进行走势预测.系统采用VC++实现,取得成功.     

辽宁电力消费与经济增长关系研究

辽宁自改革开放以来经济高速发展,电力消费逐年上升,为正确认识经济发展与电力消费之间的关系,明确电力发展方向,运用协整理论对辽宁1978—2010年间经济发展与电力消费的关系进行实例研究,验证辽宁省国民生产总值GDP（Gross Domestic Product）与电力消费之间存在长期协整关系,得出短期内存在从电力消费到GDP增长的单向Granger因,说明电力缺乏将造成经济发展停滞,＂经济发展,电力先行＂政策将长期坚持;并采用H-P滤波技术得出GDP与电力消费的趋势成分和波动成分,验证二者存在协整关系,并得出辽宁电力消费与经济发展存在趋同的发展趋势和周期性波动关系的结论,建设性提出未来辽宁电力发展的方向。     

农产品存货质押融资风险预警研究

基于2013年对江苏省农业供应链金融的调查数据,本文综合AHP与BPNN分析法建立了农产品存货质押融资风险预警模型,并对其有效性进行了检验,进而从宏微观两个层面提出农业供应链金融可持续发展的政策建议。     

基于BP神经网络与支持向量机的股票指数预测模型比较

本文在阐述创新型预测模型理论的基础上,分别利用基于BP神经网络和支持向量机的股票指数预测模型,在小样本的情况下对沪深300指数进行了研究和短期预测.研究结果表明,基于支持向量机的预测模型在预测精度、收敛时间、最优性等方面均优于基于BP神经网络的预测模型.     

MAS及BP神经网络在机动目标跟踪中的应用

文章在目标跟踪理论的基础上,结合MAS和BP神经网络原理,将目标跟踪问题转化为对跟踪模型参数进行优化搜索的问题。提出按自由度划分目标状态,分别进行子网跟踪,再进行BP组网的MAS跟踪思想。最后对其进行仿真,验证了此方法的可行性和正确性。     

西安房地产企业ERP实施绩效评价

房地产企业在实施ERP后其应用效果能否达到预期目标,已经成为学术界和企业界关注的热点问题。本文针对西安市房地产企业ERP应用实际,首先构建了房地产企业ERP实施绩效评价体系,在此基础上设计BP神经网络模型。通过这种方式计算出各房地产企业ERP实施绩效值,企业可以在此基础上制定有针对性的ERP实施效果持续改善策略。     

基于BP神经网络的全员劳动生产率预测分析——以新乡车务段编组、区段站运转人员为例

全员劳动生产率是一个反映企业发展质量、体现企业经营效益的综合指标,是企业生产技术水平、经营管理水平、职工技术熟练程度和劳动积极性的综合表现.BP神经网络是现今使用较为广泛的神经网络模型,其能对时间序列数据组进行较为准确的预测.基于此,运用BP神经网络对未来5年新乡车务段编组、区段站运转人员劳动生产率进行预测分析,以便对企业进行精益化管理.