基于BP神经网络和ARIMA模型的碳市场价格预测方法.pdf

ARIMA模型与BP神经网络模型的比较研究_基于供电企业电费现金流入预测.docx ARIMA 模型与 BP 神经网络模型的比较研究——基于供电企业电费现金流入预测江苏省电力公司南通供电公司陈启忠【摘要】文章基于供电企业对电费现金流入预测的现实需要，分别建立了基于时间序列的 ARIMA 模型和 BP 神经网络预测模型，并对两种预测方法进行了对比分析，最终确定了以 ARIMA 模型为主、BP 神经网络为辅的综合预测手段，有效地提高了电费现金流的预测精度，增强了供电企业的现金流管理水平。【关键词】现金流预测；差分自回归移动平均模型； BP 神经网络模型中图分类号：F275文献标识码：A文章编号：1004-5937（2014）34-0025-04一、前言如果说利润相当于

2017-12-15 约6.32千字 4页立即下载

基于CNN-LSTM神经网络模型与ARIMA模型的时间序列预测方法及系统.pdf (19)中华人民共和国国家知识产权局 (12)发明专利申请 (10)申请公布号 CN 112819136 A (43)申请公布日 2021.05.18 (21)申请号 202110076545.0 (22)申请日 2021.01.20 (71)申请人南京邮电大学地址

2023-06-04 约1.58万字 15页立即下载

基于路元拆分和GA-BP神经网络模型的路面平整度预测方法.pdf (19)国家知识产权局 (12)发明专利申请 (10)申请公布号 CN 114881204 A (43)申请公布日 2022.08.09 (21)申请号 202210393223.3 (22)申请日 2022.04.14 (71)申请人东南大学地址 210096 江苏

2023-05-14 约1.3万字 14页立即下载

基于GA--BP神经网络模型车险索赔频率预测方法研究.pdf 摘要摘要车险行业是我国保险市场的重要组成部分。随着汽车保有量的增加和保险意识的提高，车险行业正逐渐成为一个快速发展的领域，规模不断扩大，市场竞争愈发激烈，产品不断创新，这些因素推动着车险行业的进步。车险定价在这一过程中变得愈发重要，车险索赔频率预测成为保险公司首要考虑的问题。随着大数据技术的快速发展，将机器学习方法应用于车险索赔频率预测是必然趋势。本文选取法国某保险公司车险客户数据，包含客户和车辆特征，例如客户年龄、居住区域、车辆年龄等，针对此数据集，建立传统的广义线性模型（GLM）和广义可加模型（GAM），以及基于反向传播神经网络（BPNN）和Boosting算法的机器

2025-04-23 约8.16万字 60页立即下载

基于平滑BP神经网络的CRM市场营销预测模型的研究.pdf

2018-08-02 约小于1千字 8页立即下载

【编辑】基于BP神经网络的股票指数期货价格预测.doc 毕业设计（论文）材料之一安徽工程大学2014届本科毕业设计（论文）选题审批表学院名称：数理学院课题名称 基于BP神经网络的股票指数期货价格预测 课题类型论文式课题适用专业数学与应用数学指导教师周金明专业职务讲师核批学生数 1 课题完成形式论文本课题性质、主要内容及意义：股票指数期货市场是一个不稳定的、开放的、非线性动态变化的复杂系统。市场上期货合约价格的变动受金融、经济、政治、社会以及投资者心理等众多因素的影响,其变化过程具有非线性、混沌性、长期记忆性等特点。针对股指期货市场的一些特点,本文基于历史数据,运用BP神经网络模型,对股指期货价格的

2018-06-04 约4.24千字 12页立即下载

基于BP神经网络的房地产价格指数组合预测汇总.doc 第三组：宏观经济增长与发展 基于BP神经网络的房地产价格指数组合预测摘要: 本文利用基于BP神经网络的非线性组合预测模型对我国36个大中城市房地产价格指数进行了预测，与其他几类常用的预测模型相比该模型的预测精度明显占优，同时使用该模型预测出我国2007年第一季度的36个大中城市房地产价格指数为106.1274。关键词: 房地产价格指数;BP神经网络;组合预测中图分类号: F224.1 The Real Estate Price Index

2018-05-09 约8.08千字 6页立即下载

基于BP神经网络和LSTM网络模型的软土地基沉降预测分析.pdf 工程前沿2025年第02期总第178期工程技术研究 DOI:10.19537/j.cnki.2096-2789.2025.02.006. 基于BP神经网络和LSTM网络模型的 软土地基沉降预测分析 PredictionAnalysisofSoftSoilFoundationSettlementBasedonBPNeuralNetworkandLSTM NetworkModel 刘亚辉 LIUYahui 广州港工程管理有限公司，广东广州510700 GuangzhouPortEngineeringManagementCo.,Ltd.,Guangzhou510700,Guangdong,China

2025-04-04 约1.12万字 3页立即下载

BP神经网络时间预测模型预.doc 基于BP神经网络的旅游人口增长时间预测模型 四川未来的旅游人数与之前数年的旅游人数有着必然的联系，旅游的人会因为之前到四川旅游的人的影响而决定是否到四川旅游，所以四川未来的旅游人数必然受到之前旅游人数的影响，这样我们就可以利用之前到四川旅游的人数时间数据列来预测未来到四川旅游的人数。模型背景：本模型是含有4个节点的网络，各节点之特性为Sigmoid型，且指定网络只有一个输出y,任一节点i的输出为Oi,并有10个样本(xk,yk)(k=1,2,3,…,10),对某一输入xk，网络输出为yk节点i的输出为Oik,节点j的输入为具体算法： 1.输入时间序列P=[ ],X=[ ] (P

2017-08-08 约4.32千字 7页立即下载

bp神经网络模型预测未来.docx 神经网络模型预测未来 BP神经网络算法概述: 简介与原理 BP神经网络是一种多层前馈神经网络，该网络的主要特点是：信号前向传递，误差反向传播。在前向传递中，输入信号从输入层经隐含层逐层处理，直至输出层，每一层的神经元状态只影响下一层神经元状态。如果输出层得不到期望输出，则转入反向传播，根据预测误差调整网络权值和阈值，从而使BP神经网络预测输出不断逼近期望输出。 BP神经网络的拓扑结构如下图所示：

2019-09-05 约1.72千字 8页立即下载

2025-03-09 约3.41万字 48页立即下载

bp 神经网络模型在室内温度预测中的应用.pdf Network World • 网络天地 BP神经网络模型在室内温度预测中的应用文/何泾沙　郑伟随着技术发展，人们对环境摘的要求越来越高，良好的环境质要量如适宜的温度关系到人们生活、生产活动的质量，所以对的环境温度的预测显得尤为重要。通过确定适当的 BP 神经网络

2017-06-17 约8.35千字 2页立即下载

基于BP神经网络的基因模型.doc PAGE7 / NUMPAGES25 题目：基因模型目录 TOC \o 1-3 \h \z \u HYPERLINK \l _Toc270001063 摘要： PAGEREF _Toc270001063 \h 3 HYPERLINK \l _Toc270001064 关键词： PAGEREF _Toc270001064 \h 4 HYPERLINK \l _Toc270001065 问题重述： PAGEREF _Toc270001065 \h 4 HYPERLINK \l _Toc270001066 问题分析： PAGEREF _Toc2700010

2015-08-04 约4.15万字 27页立即下载

基于BP神经网络的气体传感器模型预测分析研究.pdf 《工业控制计算机》2025年第38卷第2期19 基于BP神经网络的气体传感器模型预测分析研究 ResearchonGasSensorModelPredictionandAnalysisBasedonBPNeuralNetwork 盛佳慧（（湖南大学物理与微电子科学学院,湖南长沙410082) 蔡勇（湖南大学半导体学院(集成电路学院),湖南长沙410082) 摘要：针对新型传感器研发中，电阻式半导体气体传感器电阻跨度大、输出特性不明确、测试精度要求高等问题，设计了一种高精度、宽量程传感器信号采集单元获取数据，引入BP神经网络进行数据拟合，并通过SA算法优化神经网络建立气体传感器模型，以MQ-

2025-03-15 约1.51万字 3页立即下载

基于优化BP神经网络的武汉市住房租金预测：模型构建与实证分析.docx 基于优化BP神经网络的武汉市住房租金预测：模型构建与实证分析一、引言 1.1研究背景与意义 1.1.1研究背景随着经济的不断发展与人口的持续涌入，武汉作为中部地区的重要城市，住房租赁市场的需求正在快速增长。2024年武汉的常住人口已达到1100万人，这一庞大的人口基数有力地推动了住房租赁市场的蓬勃发展。从市场规模来看，自2021年至2024年，武汉住房租赁市场供应量呈现波动变化，在2023年，受城市人口增长以及新开发项目的双重推动，市场供应量显著增加。2024年上半年，武汉公寓供应量相较2023年同期增长约12%，达到近年来的新高，整体租赁市场供给呈现出稳中

2025-03-25 约3.56万字 28页立即下载