基于BP神经网络的地震预测

地震预测是地理问题研究领域中的一个重要课题.由于引起地震的相关性因素很多,很难建立物理理论模型.神经网络在预测和构造未知时象模型方面具有独特的优势,因而在预测控制领域得到广泛的应用,本文探讨将BP神经网络应用到地震预测中的一种方法.     

BP神经网络在我国粮食产量预测中的应用

本文基于BP神经网络模型，进行了2001－2010年我国粮食产量的预测。通过对比传统的“平均增长率一阶滞后模型”拟合及预测1992－2000年粮食产量与实际产量的误差值大小，可明显看出BP神经网络对于处理单输入单输出的时间序列预测问题是一种更具优越性的方法，它具有很强的学习与泛化（推广）能力，具有很好的应用价值。     

基于BP神经网络的图书流通量预测研究

将BP神经网络方法用于高校图书馆图书借阅量的预测研究,设计出用于预测图书借阅量的BP神经网络模型,并用2008年的图书借阅量数据进行网络学习和训练,预测结果具有较高的精度。     

基于BP神经网络的道路交通事故预测研究

随着我国机动化进程的加快,道路交通安全问题越来越受到人们的关注。对道路交通事故进行了机理分析,采用BP神经网络,建立可靠性较高的事故预测模型,提出了可预测事故发生因素导致事故发生概率值的研究方法。     

BP神经网络预测边坡稳定性

利用BP神经网络对边坡稳定性进行预测,考虑到岩土体的物理力学性质、边坡参数等对边坡稳定性有影响的各种因素,通过训练和检验的对比,证明该方法可以满足精度要求,进一步验证了该方法在预测边坡稳定性方面的可靠性,具有一定的推广价值。     

BP神经网络在股市短期预测中的应用

设计了一个三层BP神经网络模型,结合MATLAB神经网络工具箱,针对一只个股实际数据,进行了该网络模型的训练与仿真,并时股市行情进行了短期预测。通过实验数据,计算出短期的预测值与实际收盘价的均方误差Q=0．027623,这说明此方法是有效和可行的。     

BP神经网络在高速公路交通量预测中的应用

本文介绍应用BP神经网络对高速公路交通量的预测,采用Matlab神经网络工具箱函数建立神经网络预测模型,运用该模型对高速公路的收费情况进行预测.从而间接预测该高速公路的交通量.     

基于BP神经网络的中国人口预测

本文基于中国统计年鉴1990—2010年中国人口数据,通过建立BP神经网络模型,对中国人口进行了预测。结果表明,神经网络预测数据相对误差不到0.01%,比传统预测方法精确很多,根据该模型预测,中国人口将在2050年达到峰值14.5亿左右。     

基于BP神经网络的江苏省秸秆资源量预测

农作物秸秆是地球上第一大可再生资源,为能更好的合理开发利用农作物秸秆资源,缓解日益突出的资源短缺、环境污染与经济发展的矛盾,对其进行预测研究是非常之必要的。本文系统分析了江苏省秸秆资源现状及其资源量变化趋势影响因素,并以1990年-2008年历史数据和2009年农作物秸秆资源普查数据为基础,选取理论资源量、人均资源量和单位播种面积资源量为预测评价指标,基于BP神经网络（BP—ANN）对江苏省农作物秸秆资源的评价指标发展趋势进行预测。结果表明：建立的BP神经网络预测模型的相对误差基本在5％的范围内,平均相对误差在2％左右,预测结果与实际有较高的拟合度,且对数据具有较好的适应能力。在未来5年内,江苏省秸秆理论资源量呈平穗发展趋势;而人均资源量和单位播种面积资源量呈下降趋势,前者较后者下降幅度大。预测结果与当地发展规划趋势相一致,该方法具有很强的实际应用价值。本文最后针对江苏省实际,提出了农作物秸秆资源开发利用相关建议。     

基于大数集模糊BP神经网络的金融股票市场的预测

为了提高金融股票价格预测的准确性,分析了金融股票价时间序列的特点和规律,采用一种改进的BP神经网络建立时间序列预测模型,以中国石化股票价格走势作为案例进行分析和预测研究.结果表明基于大数集模糊BP神经网络具有良好的自组织性和自适应性,有很强的学习能力和抗干扰能力,基于大数集模糊BP神经网络对金融股票价进行预测是行之有效的.     

关于我国适度外汇储备规模的思考

近年来我国外汇储备增长的速度越来越快.随着其负面影响的逐渐加大,外汇储备规模管理问题再次引起了国内外经济界的关注.从我国的具体国情出发,对阿格沃尔模型和武剑提出的我国适度外汇储备规模的模型进行了改进,提出了结合两者优势的新模型,并对近几年我国适度外汇储备规模进行了分析.     

我国中小型外贸企业外汇风险管理研究

人民币汇率风险的来临,使我国中小型外贸企业承受着一定的冲击,结合当前形势以及中小型外贸企业的自身特点,分析企业当前所面临的各种外汇风险以及中小型外贸企业管理外汇风险的必要性,对中小型外贸企业的外汇风险管理提出建议,以求有效地规避风险.     

人民币实际汇率与外商对华直接投资

在研究汇率与FDI的关系时,绝大部分的研究得到的一个结论是,东道国的货币贬值有利于FDI的流入,反之,会导致FDI流入的减少。为了检验这一结论在中国是否也成立,本文以中国香港、美国和日本这三个最大的对华投资国(地区)为研究对象,通过使用1984～2002年的年度时间数据,检验了人民币实际汇率变动与它们对华FDI的关系。研究结果表明,对于香港和日本来说,这一结论成立,对于美国来说,汇率的作用则不那么显著。     

利率市场化对我国外汇管理的影响

利率与汇率是经济中两个紧密相关的重要变量，利率的变动会通过宏观及微观层面对汇率产生冲击；同样，汇率的变动也会作用于利率。本文主要探讨在我国利率市场化改革的进程中，市场化的利益形成机制和更加富有弹性的利率浮动，会对现有的外汇管理体制产生一定的影响，使外汇管理的难度增大，从而对我国汇率市场化改革提出了更加迫切的要求。     

BP神经网络在农业发展中的应用

本文简述了BP神经网络的基本原理,提出了一种基于BP神经网络对农业增加值占国内生产总值的比重的测评模型。实验表明,该模型的辨识精度高,能正确实现。     

关于我国外汇市场主要汇率的协整分析

自1973年布雷顿森林体系崩溃以来，世界外汇市场的汇率就表现出巨幅而且频繁波动的特征。由于外汇市场风险极大，因而要捕捉到汇率运动的规律就十分困难。目前，几家中国的商业银行推出了个人外汇买卖业务。本文着重对几种汇率之间的协整关系进行实证分析，以期发现它们之间是否存在长期的稳定的关系。其结果将有助于投资者制定决策并且有效地规避风险。     

BP神经网络在灌区分水闸控制中的应用

BP神经网络是一种单向传播的多层前向网络,具有很强的学习功能,多次训练后的网络具有很好的预测能力。结合BP网络的特点和灌区分水闸的工作原理,应用BP神经网络对闸门控制进行预测,并分析预测结果。     

外汇占款冲销对货币供应不平衡的影响研究

中国区域经济发展有明显的差异性和不平衡性,一刀切式的统一的货币政策难以满足一些地区的实际情况。本文从被动的基础货币供应和冲销政策的角度,研究中国货币供应在部门间和区域间存在的不平衡问题。通过模型和数据进行实证分析得出的结论是,统一的总量性冲销政策导致了中国货币供应的不平衡,使得中国东部沿海地区流动性过剩,中西部流动性不足。通过外汇储备投放基础货币,又以国内信贷回笼货币的总量性货币政策,造成了区域货币供应的不平衡,东部地区投放过多,流动性明显过剩,经济过热;中西部地区货币需求一直得不到满足,经济增长缓慢,人民收入较低。因此,东中西部地区分区域的外汇占款冲销政策的制定,应由中央银行下放权力到地区分行,依据各地区具体的金融形势具体制定相应的调控政策。     

储备意愿的实证研究

我们将资本流动引入到Frenkel等人的储备意愿模型，利用16个新兴市场国家和15个发达国家1985年到2000年的数据进行实证检验。实证研究结果表明：实际外汇储备的变化很大程度上受储备意愿的影响；新兴市场国家比发达国家更注重进口和资本流动对储备的影响，而发达国家比新兴市场国家更注重进口波动的影响；各国储备意愿的差异影响着各国实际储备的变化，而这种差异在某种程度上来源于各国储蓄文化的差异；同时同类国家的金融危机对各国的储备意愿产生较大的影响。     

基于BP网络的降雨-水位预报模型应用研究

本文改进了BP网络的学习率和动量项的自适应调整算法，阐述了洪水预报BP网络模型的构造和数据处理方法，建立了降雨～水位预报BP网络模型，实现了洪水水位的直接预报，同时还提出了以点雨量作为模型输入的建模方案，有效地改善了BP网络的模拟性能。