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  • 简介:运用小波分析的方法去除汇率曲线中的噪声,以此消除对预测精度不利的干扰部分。在把消噪后的序列投入BP神经网络和GA—BP神经网络中进行预测,对比发现,消除了噪声后的汇率序列在GA-BP中,其预测精度远高于单纯的BP神经网络。进一步在汇率方面证实了GA—BP神经网络的预测精度优于BP神经网络。

  • 标签: 小波分析 遗传算法 神经网络
  • 简介:针对绿色金融评价得分与影响因素之间复杂的非线性关系,弥补传统评价方法精确度低的缺陷,运用遗传算法优化的神经网络模型对2011年和2016年广东省21市绿色金融发展水平进行测度。通过各项指标分析2011年和2016年各城市绿色金融发展趋势,比较其绿色金融发展水平。研究结果表明,城市绿色金融的发展状况与政府和社会资本支持、资金配置效率、环保企业发展状况的关系更为密切,政府去产能、高能耗监管也起到重要作用。针对各城市评分结果与变化情况进行分析,并为推动城市绿色金融发展提出对策建议。

  • 标签: 绿色金融 熵权法 GA-BP模型 水平测度
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  • 简介:在多传感器信息融合中,D-S证据推理方法依靠其在不确定性处理算法中的优势,成为现在信息融合的最重要的方法。本文重点阐述证据理论中焦元爆炸问题,针对这一问题,提出基于模糊神经网络的D-S证据理论的信息融合结构。实验数据表明,这种信息融合结构,有效地提高了目标的识别能力。

  • 标签: 模糊神经网络 D-S证据理论 信息融合
  • 简介:文章选题的立足点和研究对象是以我国闲置空间资源特性为导向的文化创意产业集聚。在精神经济时代背景下,我国的许多文化创意产业偏好于在闲置空间中集聚,在集聚的过程中促成或推动了闲置空间的再生和发展完善。经过长期调研和分析,发现闲置空间具有地理环境资源、建筑特色资源以及当地政策和制度资源等各种资源特性优势,这些优势吸引着文化创意产业的进驻和集聚;与此同时,闲置空间也会对进驻的主导性文化创意产业做出选择。

  • 标签: 闲置空间 资源特性 文化创意产业
  • 简介:【摘要】电商库存补单是电商资金运转的一大难题,科学的补充订单和解决库存深度问题能加强电商供应链体系建设,帮助电商加速资金流动,减少库存压力,降低存储成本。本文针对传统的农产品销量预测模型方法的难点和新时代背景下农产品预测市场的需求,根据气候、时间、价格和质量、销售区域五个因素,利用LM算法优化了bp神经网络,并对贵州省威宁县荞酥的未来几天农产品销量建立了相应的网络模型,进行预测实验。结果表明该模型的预测精度较为准确,可以进行预测实验。

  • 标签: bp神经网络 机器学习 销量预测 LM算法 荞酥
  • 简介:96年以来,深圳市邮电行业业绩骄人:深圳移动通信局移动电话放号又创新纪录、中国联通在深正式开通GSM130移动电话网,我市通信市场更显繁荣……但是,在我市邮电通信高度繁荣的同时,也随之出现了不少邮电通信方面的高科技犯罪现象,邮电通信面临新的更严峻的治安环境,成立于1996年1月23日的深圳市公安局深鸿分局就是特区邮电通信建设中一支强大的护航队。成立不到一年的深鸿分局是特区公安队伍中一支年轻而又

  • 标签: 邮电通信建设 市公安局 神经中枢 移动电话 分局 治安环境
  • 简介:统筹经济与环境协调发展是人类必须坚持的绿色发展理念。根据经济监测预警理论,利用因子分析和BP神经网络分别对经济与环境协调度进行测算和预测,构建中国经济与环境协调发展监测预警系统。预警结果表明,中国经济与环境复合系统总体呈不断协调发展的状况。

  • 标签: 协调发展 预警 因子分析 BP神经网络
  • 简介:摘要:为响应国家节能减排政策,针对火电站燃煤机组效率偏低、污染物排放严重的问题,设计基于人工神经网络预测的燃烧优化与超净排放优化控制系统。本系统应用于国华锦界能源有限责任公司4#机组,成功提升燃煤机组燃烧效率,降低污染物排放,保证燃煤机组稳定、经济运行。本系统在火电站机组的投入,为推动火电厂高度自动化起推动作用,为国内电厂提供了技术经验和参考。

  • 标签: 燃烧优化 节能减排 火电厂机组 神经网络 最小二乘向量机。
  • 简介:实现碳排放达到峰值既是中国在全球气候谈判中的国际承诺,也是中国实现经济结构转型和可持续发展的必要选择。本文运用基于粒子群优化算法的BP神经网络分析,在8种发展模式下对中国二氧化碳排放峰值进行预测研究。研究发现,中国能在经济衰退模式、节能模式2等5种模式下实现2030年二氧化碳排放达峰;人均GDP、城市化率、研发强度、非化石能源消费量比重对二氧化碳排放的影响较大,人口、能源强度的影响较小。

  • 标签: 二氧化碳排放峰值 BP神经网络 粒子群优化算法 情景分析法
  • 简介:以2015年重庆市38个区县的债务数据作为研究样本,利用灰色关联方法(GM)与BP神经网络两种理论在非线性处理方面的优势,构建了基于GM-BP神经网络的地方政府债务风险预警系统,并运用该预警系统对重庆市各区县债务风险进行了实证分析。结果表明:2015年重庆市33个区县债务风险处于绿色可控区,4个区县(大渡口区、开县、南川区、潼南区)处于橙色预警区,1个区县(城口县)债务风险处于红色风险区,重庆市地方政府债务风险总体可控;并且,与未经约简的BP神经网络预警系统相比,GM-BP神经网络预警系统的训练时间更短,预警准确性更高,在结合预警地区的实际情况做出微调后,其更具有一定的普适性。

  • 标签: 灰色关联方法 BP神经网络 地方政府债务风险 预警系统