基于神经网络算法"拍照赚钱"任务的定价模型

• 作者: 姜文胜 王天吴 范开伟 郭霖 陈灿
• 来源期刊: 中国科技投资
• 关键词: 参数修正 阻滞增长模型 最小二乘法 BP神经网络
• 年，卷（期）: 2018,（2）
• 所属期刊栏目: 财经纵横
• 页码范围: 178
• 页数: 1页
• 字数: 1352字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1673-5811.2018.02.164

摘要

本文研究"拍照赚钱"任务的定价问题.通过建立模型分析了定价规律,运用BP神经网络算法预测评价不同方案的实施效果.首先,建立任务定价分段函数模型.用最小二乘法确定任务点的中心,以距离该中心的远近建立任务定价三段函数.其次,设置了阻滞增长函数进行修正,并用神经网络算法对新的定价方案进行了任务完成率预测.最后,通过与原定价下的广州市任务完成率进行对比发现总体的完成率提高20％,在价格区间[75,80]内完成率下降3.8％.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	陈灿	四川大学锦江学院	4	9	1.0	3.0
2	王天吴	湖北师范大学教育科学学院	1	0	0.0	0.0
3	姜文胜	太原科技大学交通与物流学院	1	0	0.0	0.0
4	范开伟		1	0	0.0	0.0
5	郭霖		1	0	0.0	0.0