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[期刊] 运筹与管理
[作者]
黄国兴 曹先怀 钱晓飞
对舰船零部件发生故障问题进行故障诊断,并对故障诊断结果进行分析,建立舰船零部件备件需求模型,给出零部件之间的发生故障概率的关系与备件需求特征;将随机森林回归原理应用到了舰船零部件的备件需求预测领域,构建了基于随机森林的预测模型,以及预测结果准确率的评价。用诊断结果数据对算法进行验证,结果表明,将随机森林算法运用到舰船的备件预测领域可以为舰船装备在一次海上任务期内备件配置问题提供参考价值。
关键词：
随机森林 备件 需求预测
[期刊] 数量经济技术经济研究
[作者]
马晓君 董碧滢 王常欣
研究目标:根据企业财务比率数据,将企业经营状况通过评级机构所公布的信用级别反映出来。研究方法:本文针对传统随机森林模型在投票机制中存在的弊端,通过改进指标选取、重要性排序及算法优化三个方面,创新性地将PSO算法运用于基于加权随机森林模型的企业信用评级中,并对2016年2840家中国上市企业的财务数据进行应用分析。研究发现:采用PSO优化加权随机森林模型的上市公司信用评级准确率有所提高;其评级准确率普遍优于传统的决策树、支持向量机和随机森林模型;制造业企业信用评级状况不佳,被标记为财务危险的企业占比较多。研究创新:在企业信用评级领域提出一种基于PSO优化加权随机森林模型。研究价值:为完善企业信用评级体系提供新思路。
[期刊] 中南林业科技大学学报
[作者]
高若楠 谢阳生 雷相东 陆元昌 苏喜友
从汪清林业局大荒沟林场、大柞树林场等11个林场的森林资源二类调查数据中选取优势树种为蒙古栎、阔叶混交林及针阔混交林的小班。以海拔、土层厚度、坡位、坡向、腐殖质层厚度、坡度6个立地因子以及年平均气温、月平均气温差等19个气候因子为输入变量,以树种年平均蓄积生长量为输出变量,应用随机森林回归算法分别建立蒙古栎、阔叶混交林及针阔混交林的立地质量评价模型,对不同立地条件下的造林地进行生产潜力预测。同时,分析了各环境因子对树种生长的影响权重。结果表明:1)所建立的3种回归模型的RMSE的值分别为:0.22、0.54、0.52,R~2值分别为:0.79、0.79、0.72,模型的拟合效果较为理想。2)研究区域内,对蒙古栎生长影响较大的因子依次为月平均气温差、温度季节性变化、坡度、年降水量、年平均气温差;对针阔混交林生长影响较大的因子依次为:坡度、腐殖质层厚度、月平均气温差、最湿季度降水量、最暖季度降水量;对阔叶混交林生长影响较大的因子依次为:坡度、坡位、坡向、温度季节性变化、最干旱季平均气温。3)通过对比同一立地3种类型的生产力,针阔混交林、阔叶混交林的年平均蓄积生长量均高于蒙古栎纯林,针阔混交林略高于阔叶混交林。4)因此,应客观考虑环境因子对于林木的影响程度,使其生长环境条件尽可能地处于最佳组合状态。
[期刊] 金融理论与实践
[作者]
周亮
机器学习模型由于其对变量间共线性及非线性关系的处理能力,在金融投资领域得到了越来越广泛的应用。利用23个常见因子建立随机森林模型,对中证500指数成分股收益率进行预测并构造投资组合,发现随机森林模型能够对个股的相对收益率进行较好的拟合和预测,多空投资组合的年化收益率和夏普比率分别高达27.31%和1.59;通过因子重要性分析发现,动量因子在随机森林模型中的作用最强,而长期的流动性水平显得最不重要;随机森林模型所代表的非线性因子在估值因子、规模因子和盈利因子上有一定暴露,超额收益极其明显。研究结论有助于促进人工智能和金融学的交叉融合研究,同时也为多因子投资提供了理论和现实参考。
[期刊] 华中农业大学学报(社会科学版)
[作者]
罗丽
扶贫对象的精准识别是实现精准扶贫的重要条件。实现贫困数据的精准分类与识别以及贫困识别由定性到定量、由单维瞄准向多维瞄准的转变是精准扶贫的重要基础。精准识别可以采用大数据分析中的分类算法实现。本文基于可持续生计分析框架,从人力资本、社会资本、自然资本、物质资本、金融资本和生计环境六个方面建立了多维贫困指标体系,运用随机森林算法构建了精准识别模型,并采用中国家庭追踪调查数据(CFPS),对扶贫对象精准识别模型的分类及识别效果进行了评价,结果表明模型效果良好。
[期刊] 中国林业科学研究院
[作者]
蒋育昊
红松是我国重要的经济树种和生态树种,同时也是国家储备林树种,所以对于红松的研究很有必要。目前我们国家林业资源数据庞大,数据之间的联系也越来越紧密,利用现代科技方法对于传统林业数据进行分析挖掘势在必行。针对以上问题,本研究以红松(Pinus koraiensis)作为研究对象,利用一类和二类林业调查数据,获得红松分布点信息,同时结合气候、地形、土壤等环境数据,采用随机森林模型,对于红松进行全国范围内的潜在分布预测,绘制潜在分布范围结果示意图,同时对影响红松生长的重要环境因子进行分析。另外在辽宁省内,选择红松
[期刊] 林业科学
[作者]
汤孟平 唐守正 洪玲霞 雷相东 张会儒
统计分析表明 ,研究区域内森林类型多样性整体分布格局是 :大多数村包含 2个不同的森林类型 ,由北向南森林类型逐渐增多 ,并呈镶嵌分布。采用最大覆盖模型研究森林类型多样性与保护地的优化选择 ,模型用贪心法求解 ,最终得到森林类型多样性的最大覆盖格局包括瓦房庄村、北堂村、孔沟村和竹园村 ,共 5个村。以这 5个村作为研究区的森林类型多样性保护地比较合适。指出 ,在研究区内 ,森林类型多样性可能并非完全是自然形成的 ,不能排除人为因素的影响。
[期刊] 物流技术
[作者]
严其飞 李俊山 张仲敏 周伟
针对备件需求影响因素众多且不同备件的影响因素不尽相同的情况,提出了一种基于灰色关联分析的BP神经网络需求预测模型。首先使用灰色关联度筛选出影响备件需求的主要因素;然后以主要因素的数据作为神经网络的输入对神经网络进行训练,使用训练好的神经网络对备件需求进行预测;最后通过实例验证了基于灰色关联度BP神经网络的预测模型相对于传统BP神经网络预测模型能够较大地提高预测的精度。
[期刊] 华中农业大学学报
[作者]
杨莉萍 路松峰 黄钰
为了解决目前的关键蛋白质预测方法对生物功能的分析不够深入的情况，利用蛋白质复合物信息，提出１种基于随机游走模型，结合蛋白质相互作用网络中的边聚集系数等数据来预测关键蛋白质的ＲＷＰ（Ｒａｎｄｏｍ Ｗａｌｋ ｍｅｔｈｏｄ ｆｏＲ ＰＲｅｄｉｃｔｉｎｇ ｅｓｓｅｎｔｉａｌ ＰＲｏｔｅｉｎｓ）算法。在酿酒酵母（ｓａｃｃｈａＲｏｍｙｃｅｓ ｃｅＲｅｖｉｓｉａｅ）蛋白质相互作用网络上，以敏感度、特异性、阳性预测值、阴性预测值、准确率等５个统计学指标为评价标准，将ＲＷＰ与介数中心性、度中心性、信息中心性、ｃｓｃ算法及ｌｉｄｃ算法等５种用于预测关键蛋白质的方法进行对比实验。结果表明：ＲＷＰ在关键蛋白质识别率等．．．
[期刊] 统计与决策
[作者]
曹正凤 谢邦昌 纪宏
随机森林(RF)是众多分类算法中精确度较高的算法,但其精确度还有提升的需求。文章通过分析C4.5算法和CART算法的计算过程,比较了两者的异同点,提出了一种新的混合随机森林算法,并使用公共的UCI数据集进行实证分析,实验数据表明该算法可以提高随机森林的精确度。从而,使随机森林算法的应用领域得到了扩大。
关键词：
随机森林 混合算法 精确度
[期刊] 财会通讯
[作者]
赵亚 李田 苑泽明
随着信贷规模的扩张,企业信用风险评估成为银行重点关注的问题。本文首先梳理企业信用风险评估文献,然后引入非财务指标,对现有指标体系进行完善;在此基础上,利用随机森林方法建立企业信用风险评估模型;并从指标类型和评估方法两个角度对所建模型进行评价。结果表明:盈利能力、偿债能力以及管理层激励对企业信用风险影响较大;改进后的指标体系能显著提高模型预测准确率;随机森林的预测性能优于CART决策树。
关键词：
随机森林 信用风险评估 非财务指标
[期刊] 管理现代化
[作者]
萧超武 蔡文学 黄晓宇 陈康
信用评估是商业银行控制和防范信贷风险的关键途径,针对当前个人信用评估模型多使用单一分类器,容易导致过拟合且预测精度有限的问题,提出了基于随机森林组合分类算法的个人信用评估模型,并在实证分析中与KNN、RBF-NET、SVM等单分类器模型以及组合模型GBDT比较,发现基于随机森林组合分类器模型,在个人信用评估的应用中,具有更高的预测精度和稳定性。通过对特征变量评价发现,贷款者个人信息中现有账户状态(透支或有余额等情况)、信贷期限、信贷历史记录、贷款金额对信用风险预测准确率有显著的影响。
关键词：
个人信用评估 随机森林 特征变量评价
[期刊] 财会通讯
[作者]
赵亚 李田 苑泽明
随着信贷规模的扩张,企业信用风险评估成为银行重点关注的问题。本文首先梳理企业信用风险评估文献,然后引入非财务指标,对现有指标体系进行完善;在此基础上,利用随机森林方法建立企业信用风险评估模型;并从指标类型和评估方法两个角度对所建模型进行评价。结果表明:盈利能力、偿债能力以及管理层激励对企业信用风险影响较大;改进后的指标体系能显著提高模型预测准确率;随机森林的预测性能优于CART决策树。
关键词：
随机森林 信用风险评估 非财务指标
[期刊] 征信
[作者]
周永圣 崔佳丽 周琳云 孙红霞 刘淑芹
提出基于XGBoost算法的随机森林模型(即XGBoost-RF模型),以评估个人信用风险。将德国信用数据集作为数据样本,引入XGBoost算法处理数据样本,依据其得出的重要性得分筛选个人信用风险评估指标;基于所得指标,运用随机森林算法(RF)对数据样本进行分类,并分析了指标特点及分类性能。研究结果表明:实务中个人信用风险评估指标体系对"人脉关系"指标关注欠缺;无论从成本还是预测效果来看,改进的随机森林模型即XGBoost-RF模型都展示了较好的可行性和优越性。
[期刊] 建筑经济
[作者]
朱红章 魏子繁
基于特征价格理论,选择区位特征、建筑特征、邻里特征、消费者心理特征和租约特征五类共计20项特征变量,构建出长租公寓租金定价评估的随机森林模型,并将成都市长租公寓市场作为研究对象进行实证研究。研究结果表明:随机森林模型MAPE(%)为6.9%,优于神经网络和传统多元回归模型。
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