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刘林静

作品数：5 被引量：33H指数：4
供职机构：上海理工大学更多>>
发文基金：上海市教育委员会重点学科基金更多>>
相关领域：自动化与计算机技术经济管理更多>>

合作作者

文献类型

  • 5篇中文期刊文章

领域

  • 3篇经济管理
  • 3篇自动化与计算...

主题

  • 2篇神经网
  • 2篇神经网络
  • 2篇实证
  • 2篇实证研究
  • 2篇网络
  • 2篇回归神经网络
  • 2篇价格预测
  • 2篇广义回归神经...
  • 1篇蛋价
  • 1篇用户
  • 1篇预警
  • 1篇生猪
  • 1篇生猪市场
  • 1篇索引
  • 1篇推荐系统
  • 1篇平均绝对误差
  • 1篇评分
  • 1篇评分预测
  • 1篇猪肉
  • 1篇鲜猪肉

机构

  • 5篇上海理工大学
  • 5篇上海商学院

作者

  • 5篇楼文高
  • 5篇刘林静
  • 2篇张博
  • 2篇陈芳
  • 1篇范晓
  • 1篇冯国珍
  • 1篇夏刚

传媒

  • 1篇系统科学与数...
  • 1篇数学的实践与...
  • 1篇计算机应用与...
  • 1篇计算机应用研...
  • 1篇中国集体经济

年份

  • 1篇2017
  • 3篇2016
  • 1篇2014
共 5 条 记 录，以下是 1-5
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排序方式：
生猪市场价格风险预警的GRNN建模及其实证研究被引量：3
2017年
为了对生猪市场价格风险进行预警,根据我国2009年1月-2011年8月14个指标的32组样本数据,建立了广义回归神经网络(GRNN)预警模型,其中训练样本29组,测试样本3组.训练样本和测试样本的均方根误差、平均绝对误差(AAE)和相关系数都非常接近,说明建立的模型具有较强的泛化能力和鲁棒性,测试样本的AAE为0.0062,平均相对误差为2.3%,说明建立的GRNN模型具有很高的预测精度,可用于我国生猪市场价格风险预警研究和实际预测,并为政府有关部门指导生猪生产和进行市场调控提供决策依据.
楼文高刘林静陈芳张博
关键词：广义回归神经网络生猪风险预警实证研究
基于Schema的XML混合编码索引查询技术被引量：4
2016年
Web中存在着越来越多的XML的文档,如何高效地从XML文档查询出有效信息已经成为当前在半结构化数据研究领域中的热点问题。针对XML文档节点进行编码和建立索引结构可以有效地提高查询速度,提出一种SBXHCI(Schema-Based XML Hybrid Coding Indexing)查询技术,该方法充分利用Schema信息对XML文档进行编码和构建索引。对创建索引所花费的时间和空间,查询响应的时间进行大量的实验分析,结果表明SBXHCI方法的编码机制降低了索引结构在时间和空间的资源消耗,并且在路径查询的响应速度有着显著的提高。
夏刚刘林静楼文高
关键词：SCHEMAXML索引
GRNN模型在鸡蛋价格预测方面的应用被引量：5
2014年
文章首次将GRNN模型应用于鸡蛋价格的预测,数据来自上海市徐汇区20多个菜市场的均价,样本数据的采集频率为每天,将样本分成三组,其中60%作为训练样本、20%作为检验样本、20%作为测试样本。在训练模型的过程中,根据对结果的分析不断优化分组,最终确定所建模型的平滑因子为0.02。确定模型后训练得到的预测结果的平均绝对误差仅为0.019元,最终得到GRNN模型在鸡蛋价格预测方面具有良好的适用性的结果。
刘林静楼文高
关键词：鸡蛋价格平均绝对误差
基于用户相似性的加权Slope One算法被引量：13
2016年
针对因Slope One算法没有考虑相似性,而导致个性化推荐准确率不高的问题,提出了一种基于用户相似性的加权Slope One算法(BUS weighted Slope One算法)。通过先评定用户活跃度,筛选出活跃用户,然后依据项目间相似性对部分未评分项目进行预测填充,再利用用户间的相似性得到用户的最近邻居集合,将用户间的相似性作为预测评分权重,最后根据最近邻居集合对样本进行预测分析。通过三组实验研究结果表明,与其他传统方法相比,提出的方法同时提高了评分预测的准确性和计算效率。
刘林静楼文高冯国珍
关键词：个性化推荐系统评分预测
基于GRNN模型的鲜猪肉市场日度价格预测与实证研究被引量：9
2016年
应用广义回归神经网络(GRNN)模型对上海市某区菜市场2011.3.1-2014.3.25期间鲜猪肉的日度价格(合计732组数据)进行建模预测研究,用逐步减小光滑因子值的办法确定其合理值范围.建模结果表明:训练样本、检验样本和测试样本(简称三类样本)的均方根误差和平均绝对误差非常接近,模型具有较强的泛化能力,绝大部分三类样本的误差都在土0.33元范围内,最大相对误差都小于3%,平均百分比相对误差小于0.45%,预测未来10日鲜猪肉价格的最大绝对误差为0.14元,最大相对误差为0.82%,平均百分比相对误差为0.44%,表明建立的GRNN模型具有很好的鲁棒性、可靠性和较高的预测精度,可用于上海市某区菜市场鲜猪肉日度价格的实际预测,为政府和有关物价部门进行市场调控提供决策依据.
楼文高陈芳张博刘林静范晓
关键词：鲜猪肉广义回归神经网络实证研究
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