《表9 预警状态表：基于人工神经网络的房地产金融风险预警体系构建——以柳州市为例》
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《基于人工神经网络的房地产金融风险预警体系构建——以柳州市为例》
注:其中，x为均值，δ为标准差。
通过前文所介绍过的3δ方法对表10中的4个成分进行警域的划分，结果如表11所示。
| 图表编号 | XD0032421900 严禁用于非法目的 |
|---|---|
| 绘制时间 | 2019.03.01 |
| 作者 | 王玲玲、郑振宇、王恒 |
| 绘制单位 | 广西科技大学鹿山学院、中国人民银行柳州市中心支行、中国人民银行柳州市中心支行 |
| 更多格式 | 高清、无水印（增值服务） |
