基于BP神经网络的果蔬物流外包风险预警研究

为了有效预防、控制果蔬农产品加工企业物流外包风险,针对果蔬物流外包风险预警进行了应用设计研究。提出构建果蔬物流外包风险预警系统的思路,从环境风险、管理风险、信息风险、合作风险与财务风险的角度设计了果蔬物流外包风险预警指标体系。根据设定的指标体系,运用BP神经网络构建了果蔬物流外包风险预警模型,并利用该模型对果蔬农产品加工型企业的物流外包风险进行测量,依据风险等级确定警度,最后采取相应的风险预控对策。     

基于BP神经网络的农业高科技投资项目风险评价模型

在建立农业高科技投资项目风险评价指标体系的基础上,引入人工神经网络建模方法,建立基于BP神经网络的农业高科技投资项目风险评价模型,并运用实例对其进行了训练和预测,取得了较好的结果,说明该模型能较为准确地按照专家的评价方法进行工作,为农业高科技投资项目提供了现实可用的风险预测及风险控制工具,同时进一步显示出神经网络模型在现代农业经济非线性领域应用的广阔前景。     

企业会计信息化中的分层数据安全风险预警研究

风险预警是保障企业会计信息化分层数据安全的主要方式,以提升企业会计信息化分层数据的安全性为目的,提出企业会计信息化中的分层数据安全风险预警研究。构建由企业会计信息化云端层数据、管道层数据与客户端层数据构建的企业会计信息化分层数据安全风险预警指标体系。采集各项数据安全风险预警指标相关数据,通过贝叶斯网络正向传递与负向反馈过程输出预警指标的量化值。采用层次分析法计算指标量化值的权重,构建模糊综合评估模型,获取风险评估向量并对其实施加权平均处理,得到分层数据安全风险评估结果,输出相应的风险预警等级,完成分层数据安全风险预警在企业会计信息化中的应用。实证分析结果显示研究对象2021年中,三月、八月与九月的安全风险预警等级最高,达到三级,由此说明该方法可实现企业会计信息化分层数据安全风险预警。     

基于神经网络的蔬菜农药残留风险预警模型研究

为探索基于常规监测数据的神经网络预警模型在农产品传统风险管理中的应用,以2011—2012年我国5省市的蔬菜中农药残留监测数据为样本,采取神经网络方法建立风险预警模型。首先,以产品种类、监测环节、监测时间和蔬菜产地为参考采用专家打分法将样本进行安全性评级,然后将经过筛选和预处理的45种农药监测数据,作为BP神经网络输入层,并根据不安全蔬菜的风险程度,以非常安全(A)、比较安全(B)、基本安全(C)、较不安全(D)和不安全(E)5个等级作为输出层,农药残留数据经过处理整合后得到16个样本,通过对其中14个样本进行拟合训练,得到预警模型及2个验证样本的评分结果分别为2.343 0和3.171 5,与实际评分结果隶属同一安全等级。证明基于客观监测数据的神经网络预警模型对于蔬菜中农药残留的预警是有效的。     

农业生态系统安全性预警与预警系统的建立

分析农业生态系统面临的威胁,提出农业生态系统进行安全性预警必要性,探讨了预警指标、模型和预警类型的选择和及农业生态预警系统建立等研究状况。预警指标的选择主要考虑受人类直接或间接影响后而容易发生退化的因子,主要有土壤肥力质量指标和土壤环境质量指标等;模型在生态安全预警研究中具有预测、解释和推断功能,在不同预警指标中将会采用不同的模型;预警的类型包括对农业生态系统恶化的程度和状态,趋势,速度等预警;WebGIS技术的运用为建立包括不同尺度和时间的预警,单项因子预警信息、子系统预警信息和系统总体预警提供了有力的技术支撑。     

基于Web Service的植物病害预警平台的实现*

 针对常见植物病虫害预测方法通用性差,模型难于复用,通过对植物病害数理统计与神经网络预警模型相关原理和方法的研究,利用植物病理预警模型研究的成果,结合历史数据,使用Web Service技术构建并实现了植物病害的动态预警平台。植物病害预警平台可以动态建立不同地区不同作物不同病害的不同类型的预警系统,为农业病害预警预测提供了一种实用的解决方案。     

LM-BP神经网络在农业总产值预测的应用

农业生产总值是衡量一个地区农业发展水平的重要指标,农业生产总值受多方因素的影响,具有非线性的特征,为此,提出了LM-BP神经网络预测农业生产总值的模型及方法.以农作物播种面积、粮食产量、甘蔗产量、木薯产量、茶叶产量、肉类产量、水产品产量、松脂产量及油茶籽产量等与农业生产总值相关指标作为网络输入,通过广西2000 ～2012年农业生产总值数据仿真试验分析表明,LM-BP神经网络预测结果与实际值有较好的拟合度.     

制造商评价与选择供应商的模糊神经网络决策模型

将供应商与制造商的上下游联系界定为战略合作伙伴关系,是今天供应链战略联盟的重要管理决策,根据这个原理,构建了价格、经营、服务与战略合作四个评价与选择供应商一级指标和14个二级指标的多属性决策体系;进而对其模糊化处理后再与神经网络相结合,建立了制造商评价与选择供应商的模糊神经网络模型,使模型能在处理多属性指标体系时避免了传统决策算法在指标权重赋值的人为主观性因素。最后,运用实例数据对该模糊神经网络模型进行了验证。实验结果表明模型可操作性较强、效果理想。     

新疆棉花产业风险预警研究

从供给、需求和宏观经济与政策环境三个方面出发,以新疆棉花市场价格波动率为棉花产业风险的预警指标,选取了21个指标构建了新疆棉花产业风险预警指标体系,借助BP神经网络模型构建新疆棉花产业风险预警模型,并预测2018-2020年的棉花价格。结果表明,预测模型的结果与新疆实际相符,且近三年新疆棉花价格位于"无警",棉花价格较稳定。     

基于改进型神经网络的植物病虫害预警模型的构建

通过对植物病虫害预警模型相关原理和方法的研究,并结合粒子群算法对后向传播神经网络进行参数优选,构建了基于粒子群和神经网络混合算法的植物病虫害纽合预警模型。测试结果表明预警模型的构建有效且可行,为构建有效的预警平台应用提供了可行的模型结构。     

广州自然资源监测预警机制与方法研究

自然资源监测预警是推动自然资源治理重心由事后督查转向事前预警的关键。目前，自然资源监测预警以单要素为主，尚未确立系统性的自然资源监测预警机制与方法。通过梳理集成现有规程和研究中的要素指标，围绕数量、质量、生态3大方面，构建自然资源调查监测指标体系；通过趋势分析和风险评估2种方式的系统结合，设计自然资源风险预警机制与模型方法，综合划定风险预警分区。结果显示：广州自然资源数量侵占高风险区主要位于城市建成区周边，质量退化高风险区主要分布在花都区中北部和白云区东南部，生态功能退化高风险区主要分布在从化区西南部和黄埔区南部；提出监测预警结果在国土空间规划中的应用路径，包括实施差异化的风险分级监管，构建自然资源常态化监管机制，打造“数据—规划—决策”管理服务闭环，实现自然资源“监测—预警—调控”一体化。     

基于CFaR模型与Logistic回归的财务困境预警研究

从现金流风险角度出发，对企业财务困境进行预警研究：首先构建一个基于企业内部环境、宏观经济政策、货币政策及财政政策等因素的CFaR模型，识别出期望现金流及风险现金流；然后以这两个指标作为预警变量，构建一个二元Logistic财务困境预警模型；最后选取27家中国证券市场中代表陷入财务困境的ST公司及配对的财务良好的非ST公司作为样本进行实证研究。结果表明，所构建的CFaR模型能较好地度量两类上市公司的现金流状况，且两类公司的期望现金流和风险现金流水平存在显著的差异；二元Logistic预警模型能较好地实现对上市公司财务风险的预警，对两类公司的预警正确率分别达到85.2%和81.5%。     

基于人工神经网络的粮食产量预测模型

研究了人工神经网络在经济预测中的应用问题,探讨利用人工神经网络进行农业粮食产量预测的方法。提出一种基于多层前馈BP神经网络的农业粮食产量预测模型,可以得到影响粮食产量的主要因子和粮食产量之间的非线性映射关系。并通过实例验证了神经网络模型的预测精度明显高于线性回归模型的预测精度。     

汉中市地质灾害气象风险预警服务效益评估方法

在统计2011—2014年汉中市地质灾害气象风险预警产品、检验质量、跟踪服务效果的基础上,探讨定量评估地质灾害气象风险预警服务的方法,提取预报准确率、预报服务覆盖率、预报服务时效、可能预防能力4个评估因子建立评估模型。通过实例评估,得出汉中市气象灾害风险预警服务效益评估为72%,说明风险预警准确率和服务时效是提高地质灾害气象风险预警服务水平的两项重要指标。     

中国农业上市公司财务预警模型构建与评价研究

【目的】上市农业企业相比于普通农业企业,在复杂的市场环境下面对更多、更复杂、更难以预测的风险,构建一个可行的财务预警模型来有效地预测中国农业上市公司财务风险势在必行。【方法】以中国农业上市公司为例,选取财务风险相关指标,运用主成分分析等方法,对财务指标进行筛选,最终得出综合的主成分因子。建立Z-Score模型,求取出农业上市公司的Z值。【结果】根据Z值结果分析,得出当Z值大于较大的临界值时,表明企业的财务良好;Z值小于较小的临界值,则企业可能存在很大的破产风险;Z值处于两临界值之间,企业的财务状况可能是不稳定的。农业上市公司根据Z值结果,分析企业财务数据管理、内部控制、财务管理人员素质和财务管理体系等影响公司财务状况的因素,针对可能引起财务危机的因素采取有效控制措施,及时防范风险。【结论】Z-Score模型对中国农业上市公司风险评估具有指导作用。     

基于神经网络理论的新农村建设评价研究

针对目前大多数学者运用综合加权法对新农村建设评价的单一性,加之新农村建设涉及到生产、生活、经济、生态、文明、管理民主等多个方面,是一个非常复杂的非线性系统工程.尝试运用综合加权和神经网络相结合的方法对新农村建设进行评价,神经网络的非线性处理能力使新农村建没评价更加科学化、合理化,并以连云港新农村建设评价为例给出了实证研究.     

中国企业对外农业投资东道国选择研究

为探明中国企业对外农业投资东道国选择的影响机制及驱动因素,利用二元Logit模型,采取农产品市场容量、农业资源基础、对外开放程度、投资便利程度4个维度18项指标对42个国家进行了研究。结果表明,人口密度、耕地面积、农业用水量3个指标对中国企业对外农业投资东道国选择具有显著影响,中国企业对外农业投资东道国的选择具有市场寻求、资源寻求、成本节约及规避风险导向。     

基于BP神经网络模型的都市休闲农业园景观规划方案评价

以功能定位、空间布局、农业特色、交通组织、景区景点、服务设施、植被景观等7个指标作为输入层,以印象成绩作为输出层,建立了BP神经网络模型,用来评价都市休闲农业园区景观规划方案.结果表明:BP神经网络模型具有良好的非线性逼近能力,评价误差在5％以内,具有较高精度.本研究对都市休闲农业园景观规划方案评价具有实际意义.     

人工神经网络在农业病害预测中的应用研究

人工神经网络是属于机器学习领域中的监督学习,利用神经网络的非线性逼近能力,对病害的发生时间、感染程度以及病害迁移方向进行预测。相比较于传统的病害预测方式,人工神经网络具有实时性高、精度高、容错性强等特点,为农业现代化提供了另一种技术支撑。本文通过研究资料发现农业病害的发生跟气候有巨大的关系,结合这点并利用神经网络的强大学习能力对历史病害数据与发生程度进行分类处理,最后再利用已训练好的网络模型预测未来病害的发生趋势。     

农业企业财务风险预警分析及实证研究

基于财务风险预警对农业企业发展具有监控、分析和导向作用,采用定量分析与定性分析相结合的方法,在介绍财务风险预警含义和作用基础上,阐述了财务预警分析方法特别是"功效系数法"的应用原理,并运用功效系数法对我国重点农业产业化龙头企业光明乳业的财务预警进行实证分析,计算出其综合功效系数为83.587,属于轻警区间(80～90)。企业偿债能力的功效系数为32.31,营运能力的功效系数为27.656,获利能力的功效系数为23.621,结果表明获利能力财务风险较大,建议该企业应通过扩大销售渠道,降低成本费用来规避风险。