基于BP网络的房地产价格预测

成本是影响房产价格的主要因素之一。该文通过BP网络模型对房地产价格的计算和估测,用目前比较常见的检测方法对房地产价格进行分析,结果表明建立BP网络是一种简单易行、可以定量分析的预测方法,用于房产价格的预测是可行的。     

提高预测精度的BP-ELman网络组合

为了消除BP网络模型的系统误差,本文提出用ELman对原有模型的预测结果进行多次校正以减小误差,并对股市收盘价数据进行了模型构造和预测,结果表明,BP-ELman组合神经网络不仅增强了网络的局部泛化能力,而且预测精度高于单一采用ELMAN网络或BP网络的精度.     

基于BP神经网络非线性组合的SARIMA-GRU犯罪预测模型

针对当前犯罪预测模型无法捕捉到犯罪时序数据的复合特征且无法及时反应环境变化等问题，提出基于BP神经网络非线性组合的SARIMA-GRU犯罪预测模型。该模型将SARIMA和GRU对犯罪数量的预测结果通过BP网络实现非线性组合，采用反向传播算法进行权重学习，将各层神经元所确定的权重矩阵作为两种方法在组合预测中的比重，综合利用SARIMA模型在线性时序预测中的优势和GRU网络在非线性特征挖掘上的优势，从而获得更好的预测结果。通过温哥华和旧金山的真实犯罪数据对组合后的模型与其他模型进行对比实验，结果表明，基于BP神经网络非线性组合的SARIMA-GRU模型可以捕捉到犯罪时序数据的复合特征，与其他模型相比具有更高的准确率。     

基于BP网络与WPGM(1,1)组合模型的地面沉降预测

文章针对区域性地面沉降问题,从传统灰色模型出发,对其背景值进行改进,建立动态定权灰色模型,并结合BP神经网络建立组合预测模型。该组合模型克服了单一灰色模型或BP网络模型不能很好地处理原始沉降数列波动较大的问题。对某地一水准点的连续多年沉降量建立组合模型,对后期沉降进行预测,将预测结果与二等水准测量结果进行比较,主要采用后验差检验法和相对误差比较对模型模拟和预测结果进行了检验,结果表明该组合预测模型可以大大提高预测精度和鲁棒性。     

基于主成分分析与BP网络的房地产投资风险预测

房地产投资具有投资金额大,回收期长,投资风险受多种因素影响等特点,通过主成分分析法将众多指标进行综合,消除样本间的信息重叠,降低BP网络的输入维数。针对房地产投资风险系统的非线性特征,运用BP网络的高度非线性映射能力,对房地产投资风险进行预测,并且与直接用BP网络方法作了对比分析,结果表明：基于主成分分析与BP网络预测结果更精确。     

基于模糊物元方法的上市公司财务失败预测

基于财务失败预测概念的模糊性和评价指标的不相容性,以模糊物元分析为基础,将熵值理论与模糊集和贴近度相结合,建立了基于熵权与专家打分法所获权重的组合权重的模糊物元模型预测上市公司的财务失败,并以＊ST夏新为例进行实证研究,研究结果表明,运用模糊物元模型预测上市公司的财务失败,其方法是可行的,为上市公司的财务失败预测提供了一种新方法。     

基于小波与DBN的负荷预测模型

针对原始数据存在干扰以及BP神经网络和深度置信网络(DBN)局限性的问题,提出了一种小波与DBN相结合的负荷预测模型.该方法主要是先将原始负荷数据进行小波降噪,将降噪后的数据用来训练DBN模型,最后用该模型进行负荷预测.分别对比BP、DBN以及小波与DBN组合模型对负荷的预测结果与真实值的差异,仿真结果表明小波与DBN组合预测模型预测曲线趋势和真实值的一致性最好,从数据中得出BP、DBN以及组合模型预测结果的均方根误差分别为23.862、13.656和10.477,说明小波与DBN组合模型对负荷预测的准确性最高.     

组合式神经网络企业产品销售量预测方法

采用回归分析法,去逼近预测模型中具有时间增长趋势的离散数据,用其逼近误差进行人工神经网络学习和训练,输出预测误差,然后对回归模型进行动态补偿,以实现对企业产品销售量进行组合预测。其预测结果比单一的回归分析法和线性规划法计算精度要高,表明组合式人工神经网络对预测企业产品销售量具有良好的适应性。     

基于粒子群改进BP神经网络的组合预测模型及其应用

针对应用广泛的传统人工智能预测BP(Back propagation)神经网络自身局限以及其在处理中长期复杂预测问题中需要样本数量大、泛化能力弱等不足,提出利用粒子群算法优化BP神经网络的学习算法,在此基础上,利用灰色预测方法和自回归移动平均模型(ARIMA)时序预测对历史数据进行初步预测,对中长期预测中数据趋势项和随机项进行模拟;将初步预测的结果作为改进BP神经网络的输入,在此基础上进行训练和预测,构建基于改进BP网络的组合预测模型.以我国1978-2007年能源需求数据为样本,进行实例分析.结果表明:组合预测模型预测精度较BP神经网络、灰色预测方法和ARIMA预测方法分别提高4.8%,6.1%和5.3%,验证了组合预测方法在中长期预测问题处理中的有效性.     

基于奇异谱分解的猪肉价格组合预测

通过奇异谱分析方法分解猪肉价格,采用ARIMA模型、SVM模型和BP神经网络模型对分解后的猪肉价格进行组合预测;同时选择ARIMA,SVM和BP神经网络作为基准模型,把组合模型预测的结果与所选的基准模型预测结果进行对比,得到了组合模型预测结果总体上优于基准模型预测结果的结论。通过DM检验,进一步验证了结果的可靠性。预测结果表明,SSA组合模型的预测能力平均比ARIMA、SVM和BP神经网络3种基准模型的预测能力分别高出7.97%、72.79%、67.64%     

关于农业区划地图集中的统一协调问题

图集的统一协调,对图集质量有很大影响。本文是作者在编制北京市农业区划地图集的实践基础上,根据地图信息传输论的观点,对农业区划地图集的统一协调的内容及方法进行了探讨。试图总结编制这类图集的统一协调模式,以供读者编图时参考。     

民间法正义观的转型

研究了国家法的抽象正义观与民间法的情理正义观,认为西方国家法的抽象正义观与东方民间法的情理正义观存在实质的不同,原因在于思维方式、超验与经验传统、政治结构的差别。在现代法治理念下,传统民间法所代表的正义观将向混合正义观转型,西方法治所代表的国家法抽象正义观是其骨架。     

关于一维非自治时滞系统点态退化一例

给出了一维非自治时滞系统点态退化的一个例子,拓宽了该领域的研究。     

十二烷基苯硝化选择性的测定

利用对位异构体的对称性由核磁共振氢谱测定了工业十二烷基苯在硝硫混酸中的硝化选择性，发现一硝化产物中对位异构体的比例为７５％￣８０％。以月桂酸和苯为原料，经氯化、酰化和还原合成了正十二烷基苯。在同样条件下研究了正十二烷基苯的硝化，由核磁共振氢谱和气相色谱分析，发现一硝化产物中对位异构体的比例仅为６０％。根据空间位阻效应，对结果进行了讨论，并与甲苯，乙苯，异丙苯等短链烷基苯的硝化结果进行了比较。     

YBCO掺杂效应研究

介绍了YBCO掺杂的基础知识,总结了YBCO各个位置采用典型元素掺杂而导致的超导电性和结构的变化,阐述了掺杂对YBCO的重要影响,并简介了当前YBCO掺杂效应研究中的几个热点问题.     

A_5的一类12阶子群的构造

由于有限群的Lagrange定理的逆不成立,因此,n较大时要确定n次交代群An的所有子群或对An阶数的每一个正因数,确定是否存在这个阶数的子群是较困难的问题.文章通过对5-循环置换各次方幂的计算及其研究,构造出了A5的5个12阶子集,并证明了每一个子集都是A5的12阶子群,最后对A5的部分阶的子群做了总结.     

高频机组基础振动检测分析

为了找出诱发高频机组基础不良振动的原因，从基础计算模型方面对基础激励与响应进行了分析，以两个高频机组基础为动测实例，经模态分析得出钢筋混凝土构架式基础竖向1阶振动与电机产生共振；应用功率谱法对动力机组及基础平台进行动测，得出平台异常响应频率66Hz为水泵工作频率，调整机器的工作频率可避开不良振源影响，达到明显的减振效果。由此而知，动力机器基础出现不良振动时，不可盲目改变结构的动力特性，应在机器不同工况比如：停机、起机及正常转速下，对机器及基础进行动测并对振动信号进行比较分析，以制定出行之有效的减振方法。     

“真空的真空”的存在性问题

许多科学家包括诺贝尔奖获得者李政道教授都预言,真空是未来物理学的一个重要研究对象.十七世纪的伽利略时代人们曾讨论过"真空"是否存在的问题.当时的学术界分成两派,一派以帕斯卡为代表,认为真空存在,另一派以笛卡尔为代表,认为真空不存在,最后实验证明"真空存在派"正确.现代研究表明,真空并非一无所有,这样就产生了一个新的问题"排除了真空物质后的空间",即"真空的真空"是否存在.本文探讨了与"真真空"有关的问题,提出了一些观测实验方法,这些方法可以帮助我们最终解答"真真空"的存在性问题.     

圈幂补图的树宽

基于“前沿分支”的观点研究了圈幂补图的树宽，首先确定了它的树宽下界，又给出了达到此下界的标号，从而得到了它的树宽表达式。