一种改进的BP神经网络预测方法及其应用-神经网络预测.rar

一种改进的BP神经网络预测方法及其应用-神经网络预测.rar
1.一种改进的 BP神经网络预测方法及其应用
【提要】表文提出j一种改进的BP神经网络预测方法。该方法的主要优点有：网络结构简单，
收敛速度快，预测精度高，减少j输入参数和样本量。笔者通过耐具有高度非线性的股票价格
变化进行短期预测，证明该方法优于传统的BP网络。
【关键词】 BP网络，预测方法
1 BP网络的改进
2 改进的BP神经网络预测模型在股票价格预测中的应用
3 结 论
2.基于主成分BP人工神经网络的人力资本预测
【摘要】人力资本是决定地区经济增长的重要因素之一，其形成受多种因素的综合影响。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。针对人力资本系统的非线性
特征，运用BP网络高度非线性映射能力，对我国各地区人力资本投资进行了预测。
【关键词】人力资本；主成分；BP人工神经网络；预测
1 人力资本形成方式与指标体系建立
2 应用主成分分析法对地区人力资本形成进行特征提取
3 基于劳动者的人力资本投入计量
4 BP网络对人力资本投入的预测
5 结 语
3.改进BP神经网络及其在陕西就业预测中的应用
【摘要】：就业是一个非常重要的社会和经济统计指标．世界各国政府都非常重视就业问题．将增加就业率作
为政府的工作目标．要想解决就业矛盾．就应该对就业问题的未来发展趋势有一个清醒的认识．从而做出正
确的决策．本文提出一种基于因果关系的理论、协整理论用于控制与预测的改进BP神经网络．并将其应用于
I陕西省的就业预测．
【关键词】： 因果关系论；协整理论；BP神经网络；就业
l 序
2 基于因果关系和协整分析的BP神经网络
3 基于因果关系和协整分析的BP神经网络的应用
4 结 论
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