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14 个结果
  • 简介:现有药物能对中枢神经系统退行性疾病进行控制。新的研究能否加以预防?

  • 标签: 支撑神经系统
  • 简介:很多官商勾结的公司黑幕近期已被揭开.却依然活得好好的。但也有些公司。一个流言、一次“拘查”就可能让它们轰然倒下。

  • 标签: “原罪” 黄光裕 神经 官商勾结 公司
  • 简介:因径流的形成受多种因素的影响,且径流预报具有复杂的非线性特点。因此,为了更加准确地对年径流进行预报,本文选择和田河支流玉龙喀什河作为研究对象,构建BP神经网络模型,对玉龙喀什河年径流及相关气象资料行径流模拟研究,结果表明:BP人工神经网络模型收敛速度快,预报精度高,为该领域研究提供了新的思路。

  • 标签: BP模型 和田 年径流
  • 简介:传统经济学在研究消费决策时通常假设人是理性的,总是在约束条件下寻求利益的最大化。而大量的现实经济活动表明,人在作出决策时往往不是出于理性的判断。对于那些传统经济学模型无法解释的行为,通过借助现代神经医学设备,研究人员能够在神经层面触及决策潜意识,重建经济学对经济行为的解释框架。

  • 标签: 神经经济学 传统经济学 决策潜意识 经济行为 神经层面
  • 简介:摘要:本文首先对 10 支股票的当天成交量,最新成交价格进行周期性,平稳性,随机性等时间序列基本性质作出判断,使用 EXPMA 方法以及五日均线、振幅等趋势指标来衡量时间序列及截面价格与交易量的变化趋势。最后,结合数据可视化以及 MK检测,得出时间序列以及截面数据价格与交易量的变化趋势。并且以 pandas_prof iling报告为辅助,分析价格与其他特征因子的相关性以及各个特征因子之间相互影响的程度。探究得出时间序列在价格这一维度上 9 支股票呈下降趋势,在交易量这一维度上 8 支股票呈下降趋势。截面在价格这一维度上,10 支股票变化复杂,具有周期性。我们认定为股票的价格为非平稳非线性序列[1]。

  • 标签: 融合 股票 神经网络 树模型
  • 简介:摘要:伴随着国民经济的稳健快速发展,以及在土地改革方面的持续深化,土地估价工作已逐渐转变成我国土地使用制度改革架构当中的一项客观要求。为了能够将既往固化的手工作业方式给予改变,在现实工作中,需要结合实际需要,且与国土资源信息化管理建设的未来发展方向相一致,积极开发土地估价信息系统。本文围绕城乡交错区土地,设计了对其进行估价的人工神经网络系统。首先以城乡交错区为对象,构建了与之相对应的地价判断指标体系,并围绕城乡交错区土地估价,进行了与之相匹配的神经网络模型的构建,最后结合实例,就神经网络土地估价方法具体应用展开深层次剖析,望能为此方面的操作研究提供一些借鉴或参考。

  • 标签: 城乡交错区 土地估价 神经网络
  • 简介:虚假信息的发布导致企业信用风险出现失真现象,如何还原企业信用违约真实水平、寻找信用风险失真校准方法是国内外理论与实务界研究的热点。本文在综合考虑虚假信息的多维性与时序特征的前提下,以Hodrick—Prescott(HP)滤波为基础设计了信息数据降维方法,兼顾企业自身和同行业双重因素对企业信用风险失真的影响,建立了多样本多维指标时间序列的神经网络模型对企业信用风险失真进行判定,实证分析结果进一步验证了该模型的有效性。

  • 标签: 信用风险 多样本多维指标时间序列 Hodrick—Prescott滤波
  • 简介:随着当前我国经济的不断发展,我国的建筑行业也随之不断发展,近几年来,高层建筑也如雨后春笋般出现在城市之中。在有关的高层建筑工程中,应用广泛的桩基础是十分重要的。

  • 标签: 人工神经网络 高层建筑 桩基工程
  • 简介:为改进单纯使用ARIMA模型或BP神经网络模型对GDP预测的效果,笔者以1978—2008年的广西GDP为样本,首先建立ARIMA模型,得到拟合误差序列及2009—2015年的广西GDP的初始预测值,再对误差序列构建BP神经网络并得到2009—2015年的误差预测值,最后,用误差预测值对初始预测值进行修正,得到修正后的2009—2015年广西GDP的预测值。结果表明,ARIMA与BP神经网络混合模型的预测结果显著优于单一模型的预测。

  • 标签: GDP ARIMA模型 BP神经网络 混合模型
  • 简介:通过地方经济发展指标、地方政府收支指标、地方公共风险指标和地方政府债务指标四个方面构建预警指标体系。基于BP神经网络模型对我国2016年的地方政府性债务风险进行非线性预警研究,因子综合得分表明2009年到2015年我国地方政府性债务风险处于相当不稳定的状态。BP神经网络预测结果则显示,2016年我国地方政府性债务风险处于高度风险区间,说明地方政府性债务风险性较大,应采取措施尽快完善地方政府债务风险预警体系。

  • 标签: 地方政府性债务风险 非线性预警研究 BP神经网络模型
  • 简介:文章选题的立足点和研究对象是以我国闲置空间资源特性为导向的文化创意产业集聚。在精神经济时代背景下,我国的许多文化创意产业偏好于在闲置空间中集聚,在集聚的过程中促成或推动了闲置空间的再生和发展完善。经过长期调研和分析,发现闲置空间具有地理环境资源、建筑特色资源以及当地政策和制度资源等各种资源特性优势,这些优势吸引着文化创意产业的进驻和集聚;与此同时,闲置空间也会对进驻的主导性文化创意产业做出选择。

  • 标签: 闲置空间 资源特性 文化创意产业
  • 简介:统筹经济与环境协调发展是人类必须坚持的绿色发展理念。根据经济监测预警理论,利用因子分析和BP神经网络分别对经济与环境协调度进行测算和预测,构建中国经济与环境协调发展监测预警系统。预警结果表明,中国经济与环境复合系统总体呈不断协调发展的状况。

  • 标签: 协调发展 预警 因子分析 BP神经网络
  • 简介:实现碳排放达到峰值既是中国在全球气候谈判中的国际承诺,也是中国实现经济结构转型和可持续发展的必要选择。本文运用基于粒子群优化算法的BP神经网络分析,在8种发展模式下对中国二氧化碳排放峰值进行预测研究。研究发现,中国能在经济衰退模式、节能模式2等5种模式下实现2030年二氧化碳排放达峰;人均GDP、城市化率、研发强度、非化石能源消费量比重对二氧化碳排放的影响较大,人口、能源强度的影响较小。

  • 标签: 二氧化碳排放峰值 BP神经网络 粒子群优化算法 情景分析法