基于径向基神经网络的专利申请数量预测研究

利用径向基神经网络,对国内外近年来专利申请数量进行了预测。预测结果同用时间序列ARMA模型预测的结果进行了比较。预测结果表明：良好训练的径向基神经网络的输出数据能与实际专利申请数较好地吻合,而且比ARMA预测方法更为有效,可作为专利预测的一种新手段。     

基于RBF神经网络模型的在线旅游供应商客户分类研究

采用某在线旅游供应商提供的客户信息数据作为研究样本,使用SPSS软件建立RBF神经网络模型,针对1016名会员数据进行径向基函数建模训练。结果表明,得到的模型针对白金会员和钻石会员群体的预测效果良好。运用训练好的模型针对166名非会员客户进行分类预测,筛选出有潜力成为为钻石会员的客户子集共57名,为企业营销提供了指导。     

基于高斯烟羽模型的PM2.5火灾扩散和预测研究

聚焦突发事件的污染物排放数据,融合气象信息,探索突发性大气污染对周围沿海环境质量预测的影响。在已有研究成果的基础上,提出了一种基于特征处理的环境污染影响预测的方法,针对由单特征显著主导的突发性大气污染事件,采用高斯烟羽模型进行单特征扩散预测,以火灾为例计算出烟尘(PM_2.5)的扩散结果,通过蚁群神经网络完成对沿海区域的污染影响预测,利用具体的监测数据对模型进行了验证。     

国内阅读推广研究热点分析及发展预测

[目的/意义]旨在对2016—2020年CSSCI收录的904篇阅读推广领域文献进行梳理,探索领域研究热点,并预测未来发展趋势,为今后研究提供参考.[方法/过程]文章用共现分析法、层次聚类法对关键词进行可视化呈现并聚类为四个类团,以各类团近五年出现的频次为原始数据,用灰色GM(1,1)模型预测类团在未来三年的发展趋势....     

最佳投资组合与预测模型的优化——以"金融控股公司"为例

台湾金融控股公司的成立,使台湾金融机构的发展朝着多元化、集团化、国际化与大型化的道路前进。这不仅会促进台湾金融机构经济规模的扩大,而且还将会增强金融行业与外国金融机构竞争的实力。本文以多家金融控股公司为例,研究如何运用DEA挑选技术效率较高的金融控股公司建立投资组合,如何使用灰关联、演化式类神经网络筛选网络输入变量及架构,以优化类神经网络的预测绩效。研究结果指出,优化后的类神经网络预测绩效相对优于回归模型及一般倒传递类神经网络模型。     

BP神经网络的改进及其在股票预测中的应用

研究了BP神经网络,对BP算法的权值初始化进行改进,使得其收敛速度更快,并建立了基于BP神经网络的股价预测模型．最后以深发展A的收盘价为例,分析改进后NBP神经网络模型的预测效果．     

碳中和目标下我国能源发展战略探讨

2020年国家主席习近平在第7 5届联合国大会一般性辩论上作出了力争2030年前实现碳达峰、2060年前实现碳中和的承诺。作为世界最大的能源消费国和碳排放国,实现碳中和目标对我国能源和经济可持续发展提出了更高要求。近年来,虽然我国能源消费增速放缓,碳排放逐渐进入平台期,但我国能源消费结构中化石能源占比仍高达80%以上。碳中和目标下,在借鉴发达国家调整能源消费结构与碳减排做法的基础上,如何加快我国能源转型,明确碳中和目标下能源转型的战略路径值得深入探讨。碳中和是我国经济社会发展的战略目标,也是推进我国能源革命的重要举措,更是实现文明跨越的重要抓手。在实现碳中和的道路上,我国需要在电力、工业、建筑、农业等领域不断努力,减少碳排放量,谋划最优的战略路径,努力实现碳减排和经济发展并行不悖。     

神经网络方法在蛋白质结构预测中的研究与应用

蛋白质结构预测在生物信息学研究中占有重要地位。对神经网络在蛋白质结构预测中的应用作了评述。首先,简要地介绍了人工神经网络,然后对近年来用神经网络算法解决蛋白质结构预测的研究作了回顾,并分析了算法的效果和特点。最后,展望了用神经网络算法解决蛋白质结构预测问题的前景。     

引两种预测新思维

这两种预测新思维是:预测的“模糊”思维,预测的“混乱”思维,它们对预测发挥各自的特殊功能。一、预测的“模糊”思维模糊思维产生于数学,同改进计算机有直接关系。众所同知,计算机回答问题是用“是”或“不是”来表示。这是因为,计算机是利用脉冲电路的开和关,即对应数学的1和0去工作。这样回答问题虽然明确,不模棱两可,但却过于简单。人们对它加以改进,使其能利用0-1之间的所有值来刻画事物。这样建立起来的数