物流成本预测方法研究

物流成本可以反映国家地区和企业的物流运行的规模、效率、结构等重要信息,通过预测物流成本不仅可以为相关政府部门了解物流成本的变化趋势,制定物流政策提供一定时期的依据,还对企业的物流成本控制起到一定作用,为国家地区和企业的发展具有重要意义,因此预测方法的选择也须重视.本文从传统的物流成本预测方法出发,对其做了简单介绍,并总结归纳了三种新的物流成本预测方法,通过分析比较各种方法,提出了各种方法的优缺点,以期对未来社会和企业物流成本的预测提供一定的参考价值和理论意义.     

区域性金融风险早期预警体系研究——以安徽省为例

2008年国际金融危机爆发以来,世界各国应对金融危机的经验表明,构建金融体系风险预警机制是必要且可行的。本文通过借鉴国内外关于建立金融风险预警指标体系的既有研究成果,综合运用模糊聚类分析、BP神经网络建模等,提出符合中国特色的区域金融风险预警体系框架,在此基础上对安徽省区域金融风险状况进行预测分析并提出相关建议。     

基于BP神经网络的电信客户流失预测的研究

电信业务客户流失管理是电信运营商通过对客户需求满意度调查进行有针对性挽留客户的一个重要方法,其中最为关键的就是对客户流失行为做出预测.提出了一种基于BP神经网络的客户流失预测模型.根据业务经验和统计数据分析筛选出关键指标,对客户的可能流失进行预测,给出预测结果,使企业做出有效决策,挽留客户.     

基于数据挖掘的网络设备风险评估建模实践

随着数据中心基础设施规模的持续增长,设备运行风险缺乏有效数据辅助监测与管理等问题日渐凸显。对此,邮储银行提出了一种基于数据挖掘的网络设备风险评估方式,通过建立设备运行风险评估模型,提前分析设备健康状况和维护需求,预测设备老化风险并制定科学合理的维护计划,从而进一步提高数据中心网络设备整体服务能力。     

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。     

基于主成分和BP神经网络的创业板企业财务绩效评价

本文从盈利能力、资产质量、债务风险和经营成长能力四个方面选取创业板企业财务绩效的评价指标,基于主成分分析法构建了其评价指标体系,通过BP神经网络建立了财务绩效的评价模型,最后对创业板企业财务绩效进行了实证分析,验证了模型的有效性.     

BP to Sell 2% Stake in PetroChina

British Petroleum PLC said it planned to sell its 2% stake in Chinese oil and gas producer PetroChina in public markets.     

认证行业人员能力的新角度识别

在认证行业,审核鉴定质量的高低很大程度上取决于审核组成员的能力水平,认证机构应定期对其认证人员进行能力界定。根据审核业务范围的能力需求,通过优胜劣汰的机制,构建认证行业最具能力的审核组。对此,现拟从认证人员能力的影响因素入手,逐步探寻合适的分析模型,即寻找最合适的函数映射,形成由BP神经网络与AHP模糊评判互补融合的量化系统。借鉴数学模型的优势,结合人机系统,在人机界面上集合客观信息与专家的准确见解,以实现对认证机构成员的品行、能力和业绩进行定性与定量相结合的分析,由此准确判断其能力和业绩、发现问题、降低给各方带来的风险。     

基于BP神经网络专家系统的供应链风险评价研究

随着供应链的迅猛发展,所面临的风险也越来越大.为合理有效评价供应链风险,文章结合供应链风险评价指标体系,将神经网络理论与专家系统思想相结合,提出了一个可行的基于BP神经网络专家系统的供应链风险评价模型.该模型利用BP神经网络的自学习特征,在训练过程中通过对权值的不断修正,使网络的实际输出向量逐渐接近期望的输出值.该模型不仅能够利用专家系统判断供应链风险的大小,而且能够通过权矩阵分析影响供应链风险的主要因素,在供应链风险研究及应用中具有较大的发展潜力.