基于主成分分析与BP网络的房地产投资风险预测

房地产投资具有投资金额大,回收期长,投资风险受多种因素影响等特点,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。针对房地产投资风险系统的非线性特征,运用BP网络的高度非线性映射能力,对房地产投资风险进行预测,并且与直接用BP网络方法作了对比分析,结果表明：基于主成分分析与BP网络预测结果更精确。     

房地产宏观需求预测

本文使用定量预测技术对房地产进行宏观需求预测,通过Matlab,对历史数据进行处理,得到多种曲线拟合的数学模型,并利用主成分分析筛选要素,最后建立主成分回归曲线模型来进行预测。     

基于主成分分析的各地区房地产发展水平的分析研究

在我国,2002年中期之后,房地产市场高速增长,众多全国各地的房地产开发企业如雨后春笋般兴起,在全国各地掀起了一股房地产开发热潮。本文利用spss软件及excel软件,以国家统计局发布的2009年度发布的房地产开发有关数据为基础,采用主成分分析的方法,对目前我国各地区房地产发展水平的分析研究。     

基于GA-BP神经网络的自建点PM2.5浓度校准研究

为精准预报空气质量,以PM2.5为例对其自建点监测浓度进行校准,选取6种污染物浓度以及5个环境因素建立神经网络模型。BP算法由于权值和阈值的随机性可能存在局部最优、过渡拟合等缺陷,所以利用遗传算法优化BP神经网络,构建GA-BP神经网络模型。仿真结果表明,GA-BP神经网络的校准平均绝对百分比误差和均方误差分别为12.56%和0.0197,明显低于BP神经网络,说明该模型校准效果更好,能明显提高空气质量预报的准确率。     

基于市场的武汉市房地产波动研究

综合武汉市房地产市场的各种指标并结合国内的各种指标,通过武汉房地产市场2003年至2007年间的9个指标来建立武汉市房地产波动指标模型.然后,用主成分分析法合成武汉市房地产周期波动综合指数,从市场角度对其周期波动特征进行分析.最后得出结论,武汉市房地产市场受国家宏观经济政策影响很大,目前处于可控阶段,且从长期来看,仍具有上涨趋势.     

主成分分析方法在BP学习中的应用

用主成分分析的思想解决BP算法中的两个问题．一是隐层中神经元的个数,另一个是训练的初始参数．为了便于比较,采用来自武汉同济医院的58个样本作为学习对象．通过实验比较得知,改进后的算法不仅节省了训练时间,而且能够得到更好的学习效果．     

安徽省房地产价格研究

分析2002年～2012年安徽省城镇居民平均房价收入比,发现2008年后房价收入比超过6。先定性研究安徽省地产价格的影响因素,再运用主成分分析法定量研究几种影响因素的重要程度,得出了城市居民消费价格指数对房地产价格影响作用最大。要促进安徽省房地产投资,使得对房地产的有效需求大于供给,以及中低收入者购买力不足的结论。最后,对安徽省房地产业合理发展提出对策建议。     

基于主成分分析的BP神经网络对房价的预测研究

为了提高房价预测精度,采用基于主成分分析的BP神经网络预测模型.首先运用主成分分析对影响房价指标重新组合生成新的综合指标,然后采用非线性预测能力非常强的BP神经网络对其进行建模,并对房价进行预测.仿真结果表明,基于主成分分析的BP神经网络的房价仿真值与历史值的系统总误差只有0.52%,可作为房价预测的一种行之有效的方法.     

辽宁省房地产市场周期波动谱分析及实证研究

采用2000~2013年辽宁省房地产市场相关统计数据,应用主成分分析法和谱分析方法,识别辽宁省房地产市场的供给周期和需求周期.同时,结合该省对应时期的调控政策,分析各政策对区域房地产市场周期波动的影响机制.结果表明,房地产市场供给周期为2.7a,而需求周期为2a.供给周期略长于需求周期,市场供需不平衡,市场供给对政策的实现慢于市场需求.     

房地产预警系统研究综述

作为我国国民经济重要支柱产业的房地产业,房地产经济预警具有重要的经济意义和社会意义。作者从经济预警的角度出发,总结了目前中国房地产经济预警系统的一般理论、方法、流程设计,重点对预警方法进行阐述,指出需要解决的问题和进一步的研究方向。     

主成分分析与BP网络组合的大坝变形预报

将主成分分析与BP神经网络相结合应用到大坝变形影响因子的优化中,建立大坝变形预测模型.可以有效地降低输入因子的维数,减小因子之间相关性的影响,简化网络结构,降低网络训练难度,提高预测的稳定性及精度,提升BP网络训练的效率,解决由影响因子内部相关性而需引入大量因子的问题.通过实验结果对比表明,主成分分析与BP网络相结合的...     

矿井涌水水源的主成分分析和BP神经网络判别

为准确判别矿井涌水水源,针对矿井各主要含水层的水化学特征数据样本,利用主成分分析法消除变量中的重复信息,采用BP算法对网络进行训练,实现对随机挑选样本的判别,并与Bayes判别结果进行比较.结果表明：主成分分析与BP神经网络相结合的方法判别涌水水源的正确率为82.35％,优于Bayes判别法.该研究为有效开展矿井防治水工作提供了参考.     

基于主成分分析的BP神经网络长期预报模型

MATLAB是进行神经网络系统设计及多元统计分析的有力工具.利用MATLAB6.5对月平均降水量的前期预报因子进行主成分分析,实现样本的最优压缩,从而降低样本的维数,建立起基于主成分分析的神经网络广西北部地区5月平均降水预测模型.计算结果表明,基于主成分分析的神经网络模型在预测中与多元回归模型相比有较好效果.     

基于主成分分析法的房地产投资环境分析

房地产投资环境的影响因素众多,而且关系错综复杂.在对影响房地产投资因素进行定性的基础上,运用主成分分析法,分析各投资环境的差异,为房地产决策提供重要的理论依据.     

基于BP神经网络的单病种质量控制自动预警系统模型

为了进行单病种控制预警模型研究,采用了BP人工神经网络工具,建立了单病种质量控制自动预警模型,经过对样本的反复训练和学习,BP神经网络对单病种质量预警的计算机仿真计算的结果与其实际情况是基本上一致的。研究结果表明,基于BP神经网络的单病种质量控制预警的模型能够对单病种质量控制出现危机时为医院管理者提供及时的预警,使得相关管理者提前采取相应的方法来应对。     

IDS在铁路计算机网络中的应用与研究

我国铁路计算机网络实现了信息资源的快速交互与共享利用,但网络病毒、篡改信息和网络阻塞等危险因素也对其构成了越来越大的威胁,给铁路运输安全埋下了隐患。构造高效的安全防卫屏障,保障铁路计算机网络的安全迫在眉睫。本文将主成分分析方法和BP网络结合起来实现入侵检测,运用到铁路计算机网络安全防护中具有较好的现实意义,不仅能检测出系统中威胁到系统安全的行为,还能有效地弥补防火墙的先天不足。     

基于多元Logistic回归模型的我国上市房地产企业预警

目前,许多房地产企业面临着融资、再筹资难等问题,企业倍受资金链压力,有的甚至陷入财务困境.采用主成分分析和Logistic多元回归相结合的方法,构建财务危机预警模型.借助SPSS19.0经济统计软件,对财务指标数据进行分析,并检验模型.以期为房地产公司提供财务风险预警的有效方法.     

基于PCA的BP神经网络股票预测研究

股票市场是国民经济发展变化的"晴雨表",股票价格的涨跌也是政治、经济、社会等诸多因素的综合反映.近几年来,神经网络取得较大发展已经成为热点研究并在各个领域中得到应用.文章基于主成分分析和BP神经网络,以中国石化100天股票历史技术指标数据作为训练样本对收盘价进行预测,20天数据进行检验,并通过图像仿真拟合来验证神经网络股票预测的可行性和准确性.     

基于主成分—神经网络上市公司财务危机预警模型研究

本文研究了主成分和神经网络混合算法在上市公司财务危机预警中的应用,分析了财务危机的影响因素,建立了主成分神经网络的危机预警模型,并用收集了40个上市公司财务数据验证了模型的有效性。     

中国铝资源供应安全预警系统研究

铝是中国战略性矿产资源之一。2017年中国铝资源对外依存度已超过50%的警戒线,供应形势不容乐观。为深入研究中国铝资源的供应安全问题,选取资源禀赋、供求状态、可持续发展能力和国防保障能力四个一级指标,构建了中国铝资源供应安全预警评价指标体系并采用熵权法确定了指标权重,运用常权和变权模型对2008-2017年中国铝资源供应安全进行评价,利用改进的GM(1,1)模型和BP神经网络模型预测2020-2025年中国铝资源供应安全趋势。结果表明：①2008-2017年中国铝资源供应安全评价值位于3.4~4.3区间内,由黄色预警转至橙色预警等级,供应风险从一般升至较高状态;②2020-2025年中国铝资源供应安全评价值位于3.5~3.9区间内,皆处于橙色预警等级,供应风险较高;③中国铝资源供应安全将面临储采比减小、资源应急保障年限下降以及对外依存度上升等问题。