简介：摘要：2019年末暴发的新型冠状病毒疫情不仅威胁到人民的生命安全，而且对我国经济也产生了恶劣的影响。一方面经济下行的压力进一步增大，另一方面经济面临滞胀威胁。政府如何运用财政政策和货币政策两大主导政策工具战胜危机成为一个重要的研究课题。本文主要基于IS-LM-BP模型的基本理论及当前的经济形势，对我国的宏观经济政策进行了分析。通过本文的研究发现，疫情期间，我国应该实行扩张性财政政策与稳健性货币政策相结合的经济政策。

简介：为解决始于2008年末国际金融危机所带来的经济萧条,中美两国先后出台了各自的经济刺激计划。本文利用IS-LM模型深入、详细地分析了经济刺激计划对两国所带来的经济影响,并从扩张性财政政策和膨胀性货币政策配套使用的角度重点探讨了开放经济条件下经济刺激计划所产生的政策预期目标———在这次经济刺激计划积极作用下,中国会日益加大边际进口倾向、提高国民边际消费倾向,逐步建立一个消费主导型经济社会;美国将改变生活方式,减少进口,国民降低边际消费倾向,形成适当比例的国内储蓄,逐步恢复国内经济。

简介：一、2007年年初至今我国宏观经济概况和物价走势2007年我国经济运行显著特点是消费需求旺盛、投资需求高位运行、外贸持续逆差。上半年，社会消费品零售总额达到4．2万亿元，同比增长15．4％，增速比上年同期高2．1个百分点；全社会固定资产投资完成额5．4万亿元，增长25．9％，增幅比上年同期回落3．9个百分点，但比第一季度提高2．2个百分点；上半年累计实现贸易顺差1125亿美元，同比增长83．1％，增幅比上年同期高27．9个百分点。“三驾马车”的同时发力带来了我国上半年经济的快速发展，上半年，实现国内生产总值（GDP）10．7万亿元，同比增长11．5％，增速比上年同期提高0．5个百分点。

简介：自从IS-LM模型产生以来,得到不断完善发展,但目前所见国内外著作在对该模型的分析中,仍存在一些问题.本文指出一些存在的问题并进行修正,通过完善IS-LM模型,使该模型得到更好的应用.

简介：

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简介：IS-LM模型是宏观经济学的基本模型，是现代凯恩斯主义关于商品货币市场分析进而制定政府政策的理论工具。本文首先分析IS-LM模型的含义，然後在对中国的IS-LM模型变量设定的基础上对中国的IS-LM模型进行实证分析，并根据该模型所获得的基本结论分析中国近期所实行的积极财政政策的政策效应，阐释其应有的内在政策含义。

简介：摘要基于BP模型的神经网络是一种用于前向多层神经网络的反传学习算法，目前为止应用最为广泛且最重要的一种训练前向神经网络的学习算法。本文详细介绍BP算法原理并剖析其性能不足的几个方面，简要介绍优化算法，对模型未来的发展方向进行展望。

简介：本文根据神经网络的基本原理，利用实测数据建立了用于大断面隧道收敛变形预测的BP神经网络模型。基于神经网络的预测模型具有预测精度高，使用方便灵活，适合于复杂系统的特点，是解决隧道变形预测问题的一种崭新途径。

简介：利用BP神经网络局部搜索快速性、自适应及自学习的优点，设计了基于BP神经网络的危机预警模型，突破传统的危机预警模式，有效克服了当前危机预警机制中缺乏智能化自我学习等缺陷，为研究智能化公共危机预警提供了一条可行的有效途径。

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简介：以某大坝沉降监测数据为例，利用Matlab软件的BP神经网络工具箱进行建模分析和预测。结果表明，滚动BP神经网络算法能较好地应用于大坝沉降数据的预测，具有良好的应用前景。

简介：针对径流量长期变化的因果关系复杂特性,常规的中长期水文预报模型又很难满足精度要求,提出了基于BP神经网络的来水量预测模型。结合实际径流数据,验证了模型的预报精度,可用来进行中长期水文预报。

简介：规避道德风险的关键在于正确的授信,即根据客户的资质确定借贷金额,基于此,本文建立了基于信用评级的道德风险规避模型,根据客户的信用等级来进行消费金融借贷。在客户画像体系的建立中,数据中客户量极大,无法一一描述每一个客户的特征,本文通过筛选指标建立了合理的客户价值评估模型,并进行了仿真验证。

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简介：电火花加工是基于工具与工件间脉冲性火花放电产生的电腐蚀现象来加工工件的，特别适用于复杂形状、特殊要求零件和难加工材料的加工。但是电火花加工r机理极其复杂，加工参数的选择在很大程度上取决于机床操作者的熟练程度，由于操作者的经验和知识所限，往往使电加工机床的性能和功能得不到充分发挥，甚至达不到加工要求。电火花加工所选取的工艺参数直接决定工艺效果，而工艺参数和工艺效果之间的关系异常复杂，解决工艺参数选择难的关键是建立一个合理有效的电火花加工选择模型，进而实现工艺参数的自动优化选取。

简介：因径流的形成受多种因素的影响，且径流预报具有复杂的非线性特点。因此，为了更加准确地对年径流进行预报，本文选择和田河支流玉龙喀什河作为研究对象，构建BP神经网络模型，对玉龙喀什河年径流及相关气象资料行径流模拟研究，结果表明：BP人工神经网络模型收敛速度快，预报精度高，为该领域研究提供了新的思路。

简介：应用BP神经网络对网店销售模型进行了研究,建立了基于店铺访客数、下单转化率、客单价和商品收藏次数来预测网店销售额的BP神经网络模型,模型的训练样本为五皇冠淘宝网店2016-04-21至2016-07-09时间段销售数据,应用构建的模型预测该网店2016-07-10至2016-07-19时间段店铺销售额,仿真模拟实验结果表明其能准确地预测店铺销售额,从而验证了模型的有效性和准确性.

简介：通货膨胀的诱因、预测与控制是各国政府、学者乃至普通民众关心的热点问题。运用交叉相关分析法对GDP增长率、M2增长率、工业生产者购进价格指数等因素与通货膨胀间的关系进行了定量分析，确定了各因素与通货膨胀之间的领先、一致和滞后关系；然后结合人工神经网络原理，以先前确定的领先指标作为输入信息建立了基于BP神经网络的通胀预测模型，最后根据模型预测结果，提出了控制通货膨胀的相关政策建议。

简介：摘要交通流预测是交通控制与管理，交通状况改善的重要参考指标。本文建立灰色模型和BP神经网络相结合的组合模型，利用灰色模型对实际监测到的数据进行拟合、预测，得到预测值和预测残差，将预测残差输入到神经网络模型进行残差的学习、仿真和预测，残差预测值和灰色模型预测值的和值作为最终预测结果。结果表明，用灰色模型对神经网络模型预测进行优化，其预测结果比单一的神经网络建模预测具有更高的准确性和实用性，提高了预测的精度。