会计之友
會計之友
회계지우
FRIENDS OF ACCOUNTING
2014年
34期
25-28
,共4页
现金流预测%差分自回归移动平均模型%BP神经网络模型
現金流預測%差分自迴歸移動平均模型%BP神經網絡模型
현금류예측%차분자회귀이동평균모형%BP신경망락모형
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。
文章基于供電企業對電費現金流入預測的現實需要，分彆建立瞭基于時間序列的ARIMA模型和BP神經網絡預測模型，併對兩種預測方法進行瞭對比分析，最終確定瞭以ARIMA模型為主、BP神經網絡為輔的綜閤預測手段，有效地提高瞭電費現金流的預測精度，增彊瞭供電企業的現金流管理水平。
문장기우공전기업대전비현금류입예측적현실수요，분별건립료기우시간서렬적ARIMA모형화BP신경망락예측모형，병대량충예측방법진행료대비분석，최종학정료이ARIMA모형위주、BP신경망락위보적종합예측수단，유효지제고료전비현금류적예측정도，증강료공전기업적현금류관리수평。
