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投入产出直接消耗系数修订的神经网络方法
Neural Networks for Modifing and Forecasting Direct Consuming Coefficients
【摘要】 本文根据煤炭企业投入产出模型的特点,建立了其直接消耗系数修订的回归-自回归神经网络模型,并结合实际课题研究给出了直接消耗系数修订实例,为煤炭企业投入产出直接消耗系数修订提供了新的方法.
【Abstract】 On the basis of the characters of coal mine Input-Output Model,A regres-sive-Autoregressive neural networks for modifing and forecasting direct consuming coefficients (DCCs) is proposed. Combined with the practical study works,some examples for modifing and forecasting DCCs is gived. It’ s a new method to modify and forecast DCCs.
【关键词】 投入产出模型;
直接消耗系数;
神经网络;
【Key words】 Input-Output Model; Direct consuming coefficients; neural networks;
【Key words】 Input-Output Model; Direct consuming coefficients; neural networks;
【基金】 国家自然科学基金资助项目
- 【文献出处】 系统工程 ,Systems Engineering , 编辑部邮箱 ,1997年03期
- 【分类号】TP183
- 【被引频次】6
- 【下载频次】153