【摘 要】
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为了最大程度保留有价值信息，提升企业对物料采购价格需求挖掘能力，降低挖掘误差，提出基于循环神经网络的物料采购需求智能化挖掘方法。利用小波分析方法预处理初始需求序列，多尺度分解初始序列，获取若干高、低频序列；利用相空间重构多尺度序列高、低频序列，将重构序列引入循环神经网络模型；经模型训练重构数据后，构建物料采购需求智能化挖掘模型，实现物料采购需求智能化挖掘。试验结果表明，该方法能够有效保留初始序列中
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为了最大程度保留有价值信息，提升企业对物料采购价格需求挖掘能力，降低挖掘误差，提出基于循环神经网络的物料采购需求智能化挖掘方法。利用小波分析方法预处理初始需求序列，多尺度分解初始序列，获取若干高、低频序列；利用相空间重构多尺度序列高、低频序列，将重构序列引入循环神经网络模型；经模型训练重构数据后，构建物料采购需求智能化挖掘模型，实现物料采购需求智能化挖掘。试验结果表明，该方法能够有效保留初始序列中的价值信息，训练误差和测试误差平均值为3.02%和2.61%,绝对误差和相对误差平均值为0.58%和3.82%,具有较好的实际应用价值。
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随着经济大环境的不断变化和财务丑闻的出现,加之国有电信行业的持续改革和不断竞争,DX公司面临的各种风险日益多样复杂,财务风险管控越来越受到重视。DX电信运营面临着诸如行业竞争、法律监管、市场运营等外部风险和财务漏洞、技术开发、决策失误等内部风险。为了谋求企业长足发展,减小财务风险发生的可能性和损失,各电信公司积极加强财务风险管理,围绕财务风险管控深入推进转型,积极发展与改进财务风险管理办法,以提供
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