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BP神经网络在企业财务危机预警之应用 被引量：118
1
作者 杨保安 季海 +1 位作者 徐晶 温金祥 《预测》 CSSCI 2001年第2期49-54,68,共7页
针对统计方法中判别分析方法在实际企业财务评价应用中存在的问题 ,提出神经网络在财务评价应用上的优势和潜力。本文着重探讨神经网络在企业财务危机预警上应用。在文中用 BP神经网络建立财务预警模式 。
关键词 判别分析 bp神经网络 企业 财务危机 财务预警模式
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论基于MATLAB语言的BP神经网络的改进算法 被引量：168
2
作者 苏高利 邓芳萍 《科技通报》 北大核心 2003年第2期130-135,共6页
针对标准BP算法存在的缺陷,本文给出了基于MATLAB语言的BP神经网络几种改进的算法.阐述了各种BP算法的优化技术原理、优缺点,并就它们的训练速度和内存消耗情况作了比较.建议在多数BP神经网络训练时,先尝试使用Levenberg-Marquardt算法... 针对标准BP算法存在的缺陷,本文给出了基于MATLAB语言的BP神经网络几种改进的算法.阐述了各种BP算法的优化技术原理、优缺点,并就它们的训练速度和内存消耗情况作了比较.建议在多数BP神经网络训练时,先尝试使用Levenberg-Marquardt算法,其次是BFGS算法或共轭梯度法以及RPROP算法. 展开更多
关键词 MATLAB语言 bp神经网络 bp优化算法
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基于BP神经网络的上市公司财务预警模型 被引量：201
3
作者 杨淑娥 黄礼 《系统工程理论与实践》 EI CSCD 北大核心 2005年第1期12-18,26,共8页
　为了进行企业财务危机预警方法精度的比较研究,采用BP人工神经网络工具,以120家上市公司的截面财务指标作为建模样本,并使用同期60家公司作为检验样本建立了财务危机预警模型.经过对样本的反复训练和学习,分别取得了建模样本90.8%和... 　为了进行企业财务危机预警方法精度的比较研究,采用BP人工神经网络工具,以120家上市公司的截面财务指标作为建模样本,并使用同期60家公司作为检验样本建立了财务危机预警模型.经过对样本的反复训练和学习,分别取得了建模样本90.8%和检验样本90%的判正率.与我们采用主成分分析法建立的模型对同一建模样本和检验样本的预测精度分别是90%和81.7%相比有很大的提高.研究结果表明:BP神经网络是一种非线性映射模式,在指标间相关度较高、呈非线性变化,或数据缺漏不全等情况下仍可得到比较满意的结果,因此是一种比较理想的预测方法,具有广泛的适用范围和较高的推广价值. 展开更多
关键词 财务危机 危机预警 bp神经网络 方法比较
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BP神经网络的设计 被引量：152
4
作者 戚德虎 康继昌 《计算机工程与设计》 CSCD 北大核心 1998年第2期48-50,共3页
对ＢＰ神经网络设计中的隐层节点数、初始权值、学习率等参数的选择进行研究，分别给出若干经验公式。经试验验证，这些公式能用于确定ＢＰ网络隐层节点数、初始权值、学习率等重要参数，从而缩短网络的构造过程。
关键词 bp神经网络 学习率 神经网络
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基于MATLAB的BP神经网络预测系统的设计 被引量：181
5
作者 李萍 曾令可 +3 位作者 税安泽 金雪莉 刘艳春 王慧 《计算机应用与软件》 CSCD 北大核心 2008年第4期149-150,184,共3页
利用MATLAB设计了BP神经网络预测系统。介绍了MATLAB的BP神经网络工具箱函数和图形用户界面,详细介绍了BP神经网络预测系统的设计,并对所设计的预测系统进行了性能评价。系统具有良好的性能,在很多领域可以发挥较大的作用。
关键词 MATLAB bp神经网络 预测
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基于遗传BP神经网络的短期风速预测模型 被引量：188
6
作者 王德明 王莉 张广明 《浙江大学学报（工学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2012年第5期837-841,904,共6页
为了提高风电场短期风速预测精度,提出将遗传算法和反向传播(BP)神经网络相结合的预测模型.采用自相关性分析找出对预测值影响最大的几个历史时刻风速,以历史时刻的风速、温度、湿度和气压作为BP神经网络预测模型的输入变量;利用遗传算... 为了提高风电场短期风速预测精度,提出将遗传算法和反向传播(BP)神经网络相结合的预测模型.采用自相关性分析找出对预测值影响最大的几个历史时刻风速,以历史时刻的风速、温度、湿度和气压作为BP神经网络预测模型的输入变量;利用遗传算法的全局搜索能力获得BP神经网络优化的初始权值和阈值;采用优化后的BP神经网络分别建立1、2、3 h的短期风速预测模型.实验结果表明,该方法较BP神经网络具有预测精度高、收敛速度快的优点. 展开更多
关键词 风力发电 短期风速预测 bp神经网络 遗传算法
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改进粒子群算法优化BP神经网络的短时交通流预测 被引量：172
7
作者 李松 刘力军 翟曼 《系统工程理论与实践》 EI CSSCI CSCD 北大核心 2012年第9期2045-2049,共5页
为提高BP神经网络预测模型的预测准确性,提出了一种基于改进粒子群算法优化BP神经网络的预测方法.引入自适应变异算子对陷入局部最优的粒子进行变异,改进了粒子群算法的寻优性能,利用改进粒子群算法优化BP神经网络的权值和阈值.然后训... 为提高BP神经网络预测模型的预测准确性,提出了一种基于改进粒子群算法优化BP神经网络的预测方法.引入自适应变异算子对陷入局部最优的粒子进行变异,改进了粒子群算法的寻优性能,利用改进粒子群算法优化BP神经网络的权值和阈值.然后训练BP神经网络预测模型求得最优解.将该预测方法应用到实测交通流的时间序列进行有效性验证,结果表明了该方法对短时交通流具有更好的非线性拟合能力和更高的预测准确性. 展开更多
关键词 交通流预测 bp神经网络 粒子群算法 变异算子
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BP神经网络隐含层节点数确定方法研究 被引量：163
8
作者 王嵘冰 徐红艳 +1 位作者 李波 冯勇 《计算机技术与发展》 2018年第4期31-35,共5页
在BP神经网络的众多参数中,隐含层节点数是其中一个非常重要的参数,它的设置对BP神经网络的性能影响很大,而且是导致"过拟合"现象的直接原因。目前理论上还不存在一种科学普遍的用于确定隐含层节点数的方法,应用时只是凭借设... 在BP神经网络的众多参数中,隐含层节点数是其中一个非常重要的参数,它的设置对BP神经网络的性能影响很大,而且是导致"过拟合"现象的直接原因。目前理论上还不存在一种科学普遍的用于确定隐含层节点数的方法,应用时只是凭借设计者以往的经验以及借助多次实验进行确定,因此无法高效地获得隐含层节点数。针对BP神经网络隐含层节点数的确定问题,提出一种"三分法"算法,用于快速确定BP神经网络的隐含层节点数的最优解。在Wine-data数据集上,通过Matlab仿真实验验证了"三分法"算法比传统方法获取隐含层节点数的效率提高了1.8倍,是一种行之有效的方法。 展开更多
关键词 bp神经网络 隐含层节点 三分法 最优解
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遗传算法优化BP神经网络的短时交通流混沌预测 被引量：152
9
作者 李松 刘力军 解永乐 《控制与决策》 EI CSCD 北大核心 2011年第10期1581-1585,共5页
为了提高BP神经网络预测模型对混沌时间序列的预测准确性,提出了一种基于遗传算法优化BP神经网络的改进混沌时间序列预测方法.利用遗传算法优化BP神经网络的权值和阈值,然后训练BP神经网络预测模型以求得最优解,并将该预测方法应用到几... 为了提高BP神经网络预测模型对混沌时间序列的预测准确性,提出了一种基于遗传算法优化BP神经网络的改进混沌时间序列预测方法.利用遗传算法优化BP神经网络的权值和阈值,然后训练BP神经网络预测模型以求得最优解,并将该预测方法应用到几个典型混沌时间序列和实测短时交通流时间序列进行有效性验证.仿真结果表明,该方法对典型混沌时间序列和短时交通流具有较好的非线性拟合能力和更高的预测准确性. 展开更多
关键词 交通流预测 混沌理论 bp神经网络 遗传算法
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GA-BP神经网络与BP神经网络性能比较 被引量：150
10
作者 刘春艳 凌建春 +2 位作者 寇林元 仇丽霞 武俊青 《中国卫生统计》 CSCD 北大核心 2013年第2期173-176,181,共5页
目的在MATLAB软件上拟合BP与GA-BP神经网络数据,比较传统BP与GA-BP神经网络拟合数据的效果,并确定网络模型。方法利用计生、卫生部门联合开展VCT服务影响因素分析结果的资料,研究采用遗传算法优化BP神经网络的初始权值和阈值,并通过&qu... 目的在MATLAB软件上拟合BP与GA-BP神经网络数据,比较传统BP与GA-BP神经网络拟合数据的效果,并确定网络模型。方法利用计生、卫生部门联合开展VCT服务影响因素分析结果的资料,研究采用遗传算法优化BP神经网络的初始权值和阈值,并通过"试错法"确定隐含层神经元数,比较传统BP神经网络与GA-BP神经网络拟合数据的效果。结果 GA-BP神经网络相对于BP神经网络拟合数据迭代步数更少、能更快地达到预设目标;在R2和调整R2无统计学差异的前提下,当隐含层神经元为15时,BP神经网络和GA-BP神经网络均比较稳定,GA-BP拟合效果更好。结论 GA-BP神经网络建模稳定性高,GA-BP神经网络较BP神经网络能达到预设目标的次数更多,能达到全局最优,表明遗传算法优化BP神经网络具有可行性。 展开更多
关键词 bp神经网络 GA-bp神经网络
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供应链金融视角下的中小企业信用风险评估研究——基于SVM与BP神经网络的比较研究 被引量：152
11
作者 胡海青 张琅 张道宏 《管理评论》 CSSCI 北大核心 2012年第11期70-80,共11页
近年来,依托中小企业与核心企业间真实贸易背景开发的供应链金融业务在我国发展迅速,这要求商业银行从新的视角对中小企业的信用风险进行认识和评估。本文从供应链金融的视角,提出了新的中小企业信用风险评估指标体系,该体系结合了核心... 近年来,依托中小企业与核心企业间真实贸易背景开发的供应链金融业务在我国发展迅速,这要求商业银行从新的视角对中小企业的信用风险进行认识和评估。本文从供应链金融的视角,提出了新的中小企业信用风险评估指标体系,该体系结合了核心企业资信情况及供应链关系情况,运用机器学习的方法支持向量机(SVM)建立信用风险评估模型;并通过与用BP神经网络算法建立的信用风险评估模型进行实证结果对比,结果表明在小样本下基于SVM的信用风险评估模型更具有效性和优越性,同时证实了供应链金融视角下的中小企业信用风险评估指标体系能够更准确地判断中小融资企业的信用状况,有助于缓解中小企业融资困境。 展开更多
关键词 供应链金融 中小企业 信用风险评估 SVM bp神经网络
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BP神经网络输入层数据归一化研究 被引量：150
12
作者 柳小桐 《机械工程与自动化》 2010年第3期122-123,126,共3页
研究了BP网络输入数据的归一化方法,提出了一种联合归一化的新方法,从而加快了网络的学习训练速度,提高了分类精度。在此基础上,建立了用于机械故障诊断的三层BP神经网络模型,编写了基于BP神经网络的故障诊断软件,并在实际的齿轮箱状态... 研究了BP网络输入数据的归一化方法,提出了一种联合归一化的新方法,从而加快了网络的学习训练速度,提高了分类精度。在此基础上,建立了用于机械故障诊断的三层BP神经网络模型,编写了基于BP神经网络的故障诊断软件,并在实际的齿轮箱状态监测与故障诊断研究中得到了工程应用。 展开更多
关键词 bp神经网络 归一化 故障诊断
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基于小波—BP神经网络的短期风电功率预测方法 被引量：142
13
作者 师洪涛 杨静玲 +1 位作者 丁茂生 王金梅 《电力系统自动化》 EI CSCD 北大核心 2011年第16期44-48,共5页
建立风电功率预测系统并提高其预测精度是大规模开发风电的关键技术之一。基于数值天气预报,建立了反向传播(BP)神经网络风电功率预测模型,并采用某风电场实际数据分析了影响该模型预测精度的因素。针对原始风速及功率序列日特性不明显... 建立风电功率预测系统并提高其预测精度是大规模开发风电的关键技术之一。基于数值天气预报,建立了反向传播(BP)神经网络风电功率预测模型,并采用某风电场实际数据分析了影响该模型预测精度的因素。针对原始风速及功率序列日特性不明显、BP神经网络不能完全映射其特性的缺陷,提出了一种基于小波—BP神经网络的预测模型。该模型利用小波将风速与功率序列在不同尺度上进行分解,并使用多个BP神经网络对各频率分量进行预测,最后重构得到完整的预测结果。研究表明该模型可有效提高预测精度。 展开更多
关键词 风电功率预测 bp神经网络 小波变换 频率分解
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基于最小二乘支持向量机的风电场短期风速预测 被引量：131
14
作者 杜颖 卢继平 +1 位作者 李青 邓颖玲 《电网技术》 EI CSCD 北大核心 2008年第15期62-66,共5页
提出了一种基于最小二乘支持向量机的风电场风速预测方法。以历史风速数据、气压、温度作为输入,对风速和环境条件进行训练,建立预测模型,并且运用网格搜索法确定模型参数。算例结果表明,使用上述方法预测的风速与真实值基本一致。将本... 提出了一种基于最小二乘支持向量机的风电场风速预测方法。以历史风速数据、气压、温度作为输入,对风速和环境条件进行训练,建立预测模型,并且运用网格搜索法确定模型参数。算例结果表明,使用上述方法预测的风速与真实值基本一致。将本文提出方法与BP(back propagation)神经网络法的预测结果进行对比,表明前者具有更高的精度和更强的鲁棒性,因此是一种比较有价值的风速预测方法。 展开更多
关键词 风力发电 风速预测 最小二乘支持向量机(LSSVM) 网格搜索 bp神经网络
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基于改进GA-BP神经网络的湿度传感器的温度补偿 被引量：122
15
作者 彭基伟 吕文华 +1 位作者 行鸿彦 武向娟 《仪器仪表学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2013年第1期153-160,共8页
针对自动气象站采用的HMP45D型湿度传感器测量精度易受温度影响的问题,通过对遗传算法中的编码方式、适应度函数和参数进行改进研究,利用改进的遗传算法(genetic algorithm,GA)对反向传播(back propagation,BP)神经网络的初始权值阈值... 针对自动气象站采用的HMP45D型湿度传感器测量精度易受温度影响的问题,通过对遗传算法中的编码方式、适应度函数和参数进行改进研究,利用改进的遗传算法(genetic algorithm,GA)对反向传播(back propagation,BP)神经网络的初始权值阈值进行优化,在较大的范围进行搜索,采用反向传播算法在较小范围内进行微调,优化网络结构和参数,提出了用改进遗传算法优化BP神经网络的方法,根据在多温度条件下湿度传感器的实测数据,对利用此方法建立的模型进行温度补偿研究,并结合一般BP神经网络方法进行分析比较。实验结果表明,该方法具有全局寻优能力,补偿精度高,收敛速度快,能够有效补偿温度对湿度传感器的影响,大大提高了湿度传感器的测量准确度。 展开更多
关键词 遗传算法 bp神经网络 湿度传感器 GA—bp网络 温度补偿
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基于改进BP神经网络的预测模型及其应用 被引量：87
16
作者 王钰 郭其一 李维刚 《计算机测量与控制》 CSCD 2005年第1期39-42,共4页
对BP神经网络的结构及其训练算法进行了研究,并针对传统BP算法的缺陷,提出了一种采用L-M算法的改进 BP神经网络。在此基础上建立了基于改进BP神经网络的非线性系统预测模型,并通过具体的仿真及实践结果验证了改进BP 神经网络的有效性。
关键词 bp神经网络 预测模型 bp算法 L-M算法 非线性系统
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基于粒子群优化BP神经网络的风电机组齿轮箱故障诊断方法 被引量：117
17
作者 龙泉 刘永前 杨勇平 《太阳能学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2012年第1期120-125,共6页
提出了一种基于粒子群优化BP神经网络风电机组齿轮箱故障诊断方法。粒子群算法不需要计算梯度,可以兼顾全局寻优和局部寻优。利用粒子群算法对BP网络权值和偏置进行优化,减少了BP神经网络算法陷入局部最优解的风险,提高了神经网络的训... 提出了一种基于粒子群优化BP神经网络风电机组齿轮箱故障诊断方法。粒子群算法不需要计算梯度,可以兼顾全局寻优和局部寻优。利用粒子群算法对BP网络权值和偏置进行优化,减少了BP神经网络算法陷入局部最优解的风险,提高了神经网络的训练效率,加快了网络的收敛速度。考虑风电齿轮箱振动信号的不确定性、非平稳性和复杂性,提取功率谱熵、小波熵、峭度、偏度、关联维数和盒维数作为故障特征。经测试,算法诊断结果正确,表明了PSO优化BP神经网络用于风电机组齿轮箱故障诊断的有效性和实用性。 展开更多
关键词 风电机组 齿轮箱 故障诊断 粒子群优化算法 bp神经网络 故障特征
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基于BP神经网络方法的城市土地生态安全评价--以广州市为例 被引量：117
18
作者 李明月 赖笑娟 《经济地理》 CSSCI 北大核心 2011年第2期289-293,共5页
选取18个指标构建城市土地生态安全评价指标体系,运用BP神经网络方法评价城市土地生态安全。研究结果:2006年及2007年广州市土地生态安全等级为Ⅲ,2008年安全等级为Ⅳ。研究结论:BP神经网络通过对历史数据的学习,能够实现城市土地生态... 选取18个指标构建城市土地生态安全评价指标体系,运用BP神经网络方法评价城市土地生态安全。研究结果:2006年及2007年广州市土地生态安全等级为Ⅲ,2008年安全等级为Ⅳ。研究结论:BP神经网络通过对历史数据的学习,能够实现城市土地生态安全评价,对探索城市土地生态安全评价方法具有重要意义。 展开更多
关键词 土地生态 安全评价 bp神经网络 城市土地
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风电场输出功率的组合预测模型 被引量：105
19
作者 刘纯 范高锋 +1 位作者 王伟胜 戴慧珠 《电网技术》 EI CSCD 北大核心 2009年第13期74-79,共6页
风电场输出功率预测对于接入大量风电的电力系统运行具有重要意义。作者利用BP神经网络、径向基函数神经网络和支持向量机进行风电功率预测,提出了风电场输出功率的组合预测模型。采用3种方法确定权重,即等权重平均法、协方差优选组合... 风电场输出功率预测对于接入大量风电的电力系统运行具有重要意义。作者利用BP神经网络、径向基函数神经网络和支持向量机进行风电功率预测,提出了风电场输出功率的组合预测模型。采用3种方法确定权重,即等权重平均法、协方差优选组合预测法和时变权系数组合预测法。研究结果表明,不同方法的预测精度不同,整体预测精度高的方法在个别预测点也可能误差较大,组合预测模型能有效减少各预测点较大误差的出现,有利于提高预测精度。 展开更多
关键词 风电场 功率预测 bp神经网络 径向基函数神经网络 支持向量机
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基于BP神经网络和ARIMA组合模型的中国入境游客量预测 被引量：106
20
作者 雷可为 陈瑛 《旅游学刊》 CSSCI 北大核心 2007年第4期20-25,共6页
游客量的预测和分析是旅游规划与管理的基础性、关键性工作。目前,游客量预测主要采用基于传统研究方法或人工神经网络技术的单项预测方法。近年来的研究表明,组合预测方法比单项预测具有更高的预测精度。本文提出了一种基于BP神经网络... 游客量的预测和分析是旅游规划与管理的基础性、关键性工作。目前,游客量预测主要采用基于传统研究方法或人工神经网络技术的单项预测方法。近年来的研究表明,组合预测方法比单项预测具有更高的预测精度。本文提出了一种基于BP神经网络和ARIMA组合模型的游客量预测新方法,对中国入境旅游人次数的变化趋势进行了综合分析与预测,预测结果表明这种方法相对于单一的预测方法具有更高的精度,该模型在旅游预测中的应用是可行、有效的。 展开更多
关键词 入境旅游市场 bp神经网络 ARIMA模型 组合模型
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