多元线性回归与BP神经网络预测模型对比与运用研究

对多元线性回归模型及BP神经网络模型的理论及运用方法进行研究,采用SPSS及MATLAB软件分别建立多元性回归和BP神经网络预测模型,通过农村居民纯收入预测的算例,对多元线性回归和BP神经网络预测模型的拟合优度、初始数据的仿真与模拟能力和新数据的预测能力进行对比,数据结果表明BP神经网络预测模型优于多元线性回归预测模型.

引入风险的投资项目财务效益分析模型

投资项目每年所处风险环境有所差别,这导致了该投资项目各年预计净现金流量发生相对变化.本文从此变化着手,通过建模量化了风险对项目各年预计净现金流量的影响.然后,设计了一种新的风险净现值算法,该算法在净现值算法的基础上考虑了风险的影响.这种新的算法是根据预计净现金流量的变化趋势将投资项目运营期划分为不同阶段,再计算各阶段的风险净现值.案例分析表明,与常规净现值算法相比风险净现值算法得出的结论能给出更多有效信息供投资者参考.

基于PID神经元网络的双闭环比值控制系统

提出一种基于PID神经元网络的双闭环比值控制系统,给出了系统的结构和计算公式,列举了一个算例的MATLAB仿真结果.由多个算例的仿真结果推知:这种控制系统不需要用人工整定控制器的参数,不需要辨识被控对象,误差的收敛速度快,结构简单,便于实现.它有希望改进现有的过程控制的比值控制系统.

灰色系统理论GM(1,1)预测模型的应用

提高奖励标准是计划生育"少生快富工程"能继续产生吸引性和时效性的关键.但是提高的幅度既要与国家的财政承受度相匹配,又不缺乏时效性和吸引性,而奖励标准与农民人均年纯收入又有着紧密的联系,因此在两者之间建立模型.由于对农民人均年纯收入产生的影响因素有多种,并且它们中都具有明确信息和未明确信息的特征.所以很困难运用传统的结构法建立模型来进行预测和解析,而灰色系统理论则可以弥补传统结构法建立模型的不足.本文研究了灰色系统理在人均年收入预测中的应用,作为应用实例,对云南省德宏州农民人均年纯收入建立了GM(1,1)模型,并进行了残差修正.根据检验结果可知,所建立的残差修正GM(1,1)模型对农民人均年纯收入的短期动态变化趋势有良好的预测效果.

线性规划在多元线性回归中的解法及应用

在多元线性回归模型估计回归方程式的参数时,最小二乘法是一种常用的方法.绝对离差和最小准则、最大绝对离差最小准则是针对最小二乘法的两个替代准则,本文利用线性规划构造一个目标函数,将线性回归模型转换为线性规划模型,利用线性规划模型得出的参数进行预测.案例分析结果表明,线性规划模型比较有效地消除了数据中异常值对回归方程的影响,具有较好的预测效果.