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更新時(shí)間：2025.05.17
基于RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的政府投資項(xiàng)目投資估算

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一、基于RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)估算模型的建立過程RBF(徑向基Radial Basic Function Neural Network)函數(shù)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是20世紀(jì)80年代末,Moody和Darken提出的一種特殊的三層前饋網(wǎng)絡(luò),它只具有一個(gè)隱層的,它的運(yùn)算結(jié)構(gòu)和學(xué)習(xí)算法與BP網(wǎng)絡(luò)有很大的區(qū)別,并且很大程度上克服了BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的缺點(diǎn)。近年來RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)以廣泛應(yīng)用到各個(gè)領(lǐng)域,并

基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的房地產(chǎn)投資項(xiàng)目風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)模型研究

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本文根據(jù)房地產(chǎn)投資項(xiàng)目風(fēng)險(xiǎn)自身的特性,利用改進(jìn)的BP人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來研究房地產(chǎn)項(xiàng)目投資中的風(fēng)險(xiǎn),將房地產(chǎn)風(fēng)險(xiǎn)量化,進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià),并用實(shí)例進(jìn)行了訓(xùn)練與分析,證實(shí)了該方法的可行性。該方法具有自組織與自適應(yīng)等優(yōu)點(diǎn),克服了主觀因素多的缺點(diǎn),提高了評(píng)價(jià)的精確度,從而為管理者提供更為合理的參考依據(jù),使投資決策更為科學(xué)。

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