导读:本文包含了成分预测论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:影视业上市公司,盈利能力预测,主成分分析,支持向量机
成分预测论文文献综述
朱立云,刘媛华[1]（2019）在《基于主成分分析和支持向量机的影视业盈利能力预测》一文中研究指出盈利能力也称获利能力,是指企业在一定时期内获取利润的能力。利润率越高,盈利能力就越强。针对中国影视业上市公司样本规模较小,常规的预测方法难以奏效,文章尝试运用支持向量机来预测其盈利能力。首先从不同的角度选择盈利能力单项指标,以此为基础构建反映公司盈利能力的集成指标,再运用2007—2017中国A股影视业上市公司的数据,构建基于支持向量机的盈利能力预测模型,最后对影视公司的盈利能力进行预测。研究结果显示,经过训练的支持向量机模型能比较成功地预测样本公司的盈利能力,2009-2018的预测准确率均超过80%。(本文来源于《计算机时代》期刊2019年12期）
张牧,易朝辉,杨红梅,宋新强,代二琴[2]（2019）在《丹参活性成分靶点分子网络的生物信息学预测》一文中研究指出目的:采用整合生物信息学方法预测丹参治疗心血管疾病的潜在机制。方法:从PubChem数据库中搜索丹参靶标蛋白,从NCBI数据库中搜索心血管疾病相关基因,利用IPA比较、分析搜索结果,预测丹参治疗心血管疾病的交互作用分子网络。结果:丹参治疗心血管疾病的靶标蛋白主要有FASN、 PAFAH1B2、PLA2G7、PAFAH1B3和IL-1β,这些蛋白主要涉及LXR/RXR活化、动脉粥样硬化、肝纤维化/肝星形细胞活化、急性反应期信号、FXR/RXR活化等信号传导通路;交互作用分子网络主要涉及细胞运动、免疫细胞运输、血液系统发育,参与DNA的复制、重组和修复等。结论:预测了丹参治疗心血管疾病的几个蛋白质靶点以及参与的信号途径;整合生物信息学方法可以用于分析小分子化学成分的作用机制。(本文来源于《郑州大学学报(医学版)》期刊2019年06期）
郭亚菲,樊超,闫洪涛[3]（2019）在《基于主成分分析和粒子群优化神经网络的粮食产量预测》一文中研究指出粮食产量的预测研究在粮食安全方面具有重要意义,神经网络可以较好地反映粮食产量这一复杂的非线性动态系统。但是传统的BP神经网络预测模型存在学习收敛速度慢、易陷入局部极小值等缺陷,为了改善这一缺陷,提出了一种基于主成分分析(PCA)和粒子群(PSO)优化神经网络的预测模型。首先计算各影响因素与粮食产量之间的相关系数,利用主成分分析方法降低影响因子的维度,将降维后的因子作为神经网络的输入,然后采用BP神经网络建立粮食产量预测模型,其中引入PSO算法对BP神经网络的权值和阈值进行优化,最后使用训练过的BP神经网络预测粮食产量值。预测结果表明,该模型可有效提高预测精度,且收敛速度快,全局收敛性好,为粮食产量预测提供了一种新的途径。(本文来源于《江苏农业科学》期刊2019年19期）
谭云骧,刘彦宗,计效园,周建新[4]（2019）在《基于BP神经网络的铸钢件化学成分、热处理工艺与力学能关系预测》一文中研究指出基于BP神经网络,以化学成分和热处理工艺参数作为输入,以机械性能作为输出,建立了铸钢件机械性能预测模型,运用该模型提出了8种元素对两种铸钢机械性能的影响规律曲线、分析了正火和固溶处理对铸钢机械性能影响的差异。提取华铸ERP的样本数据并进行筛选和预处理,建立铸钢件机械性能预测数据集合。采用交叉验证的模拟实验方法选择综合性能优良的神经网络结构和重要参数。对构建的模型进行误差分析和线性拟合分析,证明所构建的模型具有良好的准确度。采用控制变量和梯度增加的方法,提出了八种元素对WCB和CF8M两种铸钢机械性能的影响。得出了正火和固溶处理对铸钢机械性能影响的差异,分析差异的原因。(本文来源于《2019中国铸造活动周论文集》期刊2019-10-28）
刘琛,陈子旸,陈小峰[5]（2019）在《主成分回归模型在城市用水量预测中的应用》一文中研究指出为了研究我国全国各地的用水量与哪些因素有关,并且检测各地区用水情况是否相似,以便制定合理的供水资源计划,以用水人口作为因变量,以供水总量、供水综合生产能力、供水管道长度、城市建成区面积、城市人口密度、城区面积作为影响用水人口的主要因素建立适当的模型进行分析,得到供水总量、供水综合生产能力和城市人口密度的影响较大。同时运用聚类方法将用水情况相似的城市聚为一类,提升水资源利用率。(本文来源于《工程技术研究》期刊2019年20期）
妙旭娟,刘锦明,高亮,李昌陵,张新燕[6]（2019）在《基于主成分分析法和神经网络的技改工程造价预测模型》一文中研究指出目前输变电工程造价经济技术指标复杂,影响造价的因素众多,导致造价估算困难,工程设计和概算过程难以达到预期效果。为了解决该难题,文章建立基于主成分分析法和改进BP神经网络的输变电工程造价预测模型,采用主成分分析法提取输变电工程造价主要影响因素,结合工程实际情况,通过改进的BP神经网络对样本数据训练学习。通过测试验证,建立的模型预测结果较为准确,能够较为合理的预测输变电工程的造价费用,对电网工程造价预算具有一定的参考价值。(本文来源于《内蒙古科技与经济》期刊2019年19期）
刘凯峥,王振国[7]（2019）在《高速公路收购价值研究——基于非线性主成分分析和RBF神经网络预测模型》一文中研究指出文章分析了高速公路价值评估的关键点在于交通量预测,在介绍非线性主成分分析及RBF神经网络模型预测高速公路车流量原理的基础上,通过湖南某高速公路实证分析得出该模型具有一定参考价值。(本文来源于《中国市场》期刊2019年30期）
袁颖,张天亮[8]（2019）在《基于主成分分析和支持向量机的苏锡常地区地裂缝危险性预测》一文中研究指出地裂缝地质灾害是由多种复杂因素共同导致的岩层、土体开裂现象,常规数学模型难以对地裂缝的危险性做出准确预测。该文首先采用主成分分析(PCA)方法对选取的导水系数、水位、粘性土层厚度、基岩起伏度、基岩埋深5个影响因素提取3个主成分,对导致地裂缝发生的主成分进行了全新的解释,同时引入支持向量机的方法(SVM)建立了基于主成分分析和支持向量机的苏锡常地区地裂缝危险性预测模型。并结合工程实例将预测结果与SVM模型预测结果进行比较分析。结果表明:基于主成分分析和支持向量机的地裂缝危险性预测模型精度较高,具有一定的参考价值,可为预测苏锡常地区地裂缝危险性提供有效依据。(本文来源于《灾害学》期刊2019年04期）
陈瑾,郝二伟,冯旭,宋舸,张铁军[9]（2019）在《蒲黄化学成分、药理作用及质量标志物（Q-marker）的预测分析》一文中研究指出蒲黄为传统平性活血化瘀药,主要含有黄酮、烷烃、有机酸、多糖、挥发油等类化学成分,《中国药典》2015年版以香蒲新苷和异鼠李素-3-O-新橙皮苷作为蒲黄的指标成分。通过对蒲黄的资源分布、化学成分、药理活性进行分析总结,进而分析蒲黄中黄酮类、多糖类、挥发油等主要成分与药效的关系,并在此基础上,基于质量标志物(Q-marker)核心概念分析其生源途径、传统作用、药理作用与化学成分之间的关系,对蒲黄的Q-marker进行预测分析,提出应进一步深入研究其黄酮类、多糖类和挥发油等化学物质组,对蒲黄中黄酮类、多糖类、挥发油等成分进行定性、定量分析,为建立和完善其药材和饮片质量标准提供依据。(本文来源于《中草药》期刊2019年19期）
周衡朴,任敏霞,管家齐,刘艳莉,熊友香[10]（2019）在《菊花化学成分、药理作用的研究进展及质量标志物预测分析》一文中研究指出菊花作为我国传统的一味中药材,种类繁多,分布广泛,具有很高的药用价值。菊花在药用和保健中都有很好的效果,是我国卫生部发布的第一批药食两用药材。近年来,菊花在药品及保健食品中的应用越来越广泛,其主要的药效成分为黄酮、挥发油和苯丙素类化合物。在对其化学成分及药理作用综述的基础上,结合质量标志物概念,基于化学成分、临床药效、药动学、传统药性、传统药效、不同储藏条件以及不同加工方法的影响等几个方面对菊花质量标志物进行预测分析,为菊花质量评价研究提供科学依据。(本文来源于《中草药》期刊2019年19期）
成分预测论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
目的:采用整合生物信息学方法预测丹参治疗心血管疾病的潜在机制。方法:从PubChem数据库中搜索丹参靶标蛋白,从NCBI数据库中搜索心血管疾病相关基因,利用IPA比较、分析搜索结果,预测丹参治疗心血管疾病的交互作用分子网络。结果:丹参治疗心血管疾病的靶标蛋白主要有FASN、 PAFAH1B2、PLA2G7、PAFAH1B3和IL-1β,这些蛋白主要涉及LXR/RXR活化、动脉粥样硬化、肝纤维化/肝星形细胞活化、急性反应期信号、FXR/RXR活化等信号传导通路;交互作用分子网络主要涉及细胞运动、免疫细胞运输、血液系统发育,参与DNA的复制、重组和修复等。结论:预测了丹参治疗心血管疾病的几个蛋白质靶点以及参与的信号途径;整合生物信息学方法可以用于分析小分子化学成分的作用机制。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
成分预测论文参考文献
[1].朱立云,刘媛华.基于主成分分析和支持向量机的影视业盈利能力预测[J].计算机时代.2019
[2].张牧,易朝辉,杨红梅,宋新强,代二琴.丹参活性成分靶点分子网络的生物信息学预测[J].郑州大学学报(医学版).2019
[3].郭亚菲,樊超,闫洪涛.基于主成分分析和粒子群优化神经网络的粮食产量预测[J].江苏农业科学.2019
[4].谭云骧,刘彦宗,计效园,周建新.基于BP神经网络的铸钢件化学成分、热处理工艺与力学能关系预测[C].2019中国铸造活动周论文集.2019
[5].刘琛,陈子旸,陈小峰.主成分回归模型在城市用水量预测中的应用[J].工程技术研究.2019
[6].妙旭娟,刘锦明,高亮,李昌陵,张新燕.基于主成分分析法和神经网络的技改工程造价预测模型[J].内蒙古科技与经济.2019
[7].刘凯峥,王振国.高速公路收购价值研究——基于非线性主成分分析和RBF神经网络预测模型[J].中国市场.2019
[8].袁颖,张天亮.基于主成分分析和支持向量机的苏锡常地区地裂缝危险性预测[J].灾害学.2019
[9].陈瑾,郝二伟,冯旭,宋舸,张铁军.蒲黄化学成分、药理作用及质量标志物（Q-marker）的预测分析[J].中草药.2019
[10].周衡朴,任敏霞,管家齐,刘艳莉,熊友香.菊花化学成分、药理作用的研究进展及质量标志物预测分析[J].中草药.2019