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Shangpin Yu Zhiliang
2015年
39期
110-111
,共2页
投资决策%神经网络%可行性预测
投資決策%神經網絡%可行性預測
투자결책%신경망락%가행성예측
由于BP神经网络具有很强的非线性影射能力,从而具有很好的曲线拟合能力、优化能力和模式分类能力.因此,人工神经网络技术对投资决策阶段的可行性预测有很强的预测能力.本文将BP神经网络引入到投资决策阶段的可行性预测中,通过对影响可行性预测的各因素的了解和认识,运用BP神经网络进行充分预测,从而得到当只有单一因素变化时,项目是否可行.
由于BP神經網絡具有很彊的非線性影射能力,從而具有很好的麯線擬閤能力、優化能力和模式分類能力.因此,人工神經網絡技術對投資決策階段的可行性預測有很彊的預測能力.本文將BP神經網絡引入到投資決策階段的可行性預測中,通過對影響可行性預測的各因素的瞭解和認識,運用BP神經網絡進行充分預測,從而得到噹隻有單一因素變化時,項目是否可行.
유우BP신경망락구유흔강적비선성영사능력,종이구유흔호적곡선의합능력、우화능력화모식분류능력.인차,인공신경망락기술대투자결책계단적가행성예측유흔강적예측능력.본문장BP신경망락인입도투자결책계단적가행성예측중,통과대영향가행성예측적각인소적료해화인식,운용BP신경망락진행충분예측,종이득도당지유단일인소변화시,항목시부가행.
