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[期刊] 清华大学学报(自然科学版)
[作者]
王克忠 谢添 李梅 张如九 侯少康 王震洲 刘耀儒
该文依托滇中引水工程香炉山隧洞，开展深埋隧洞掘进过程中岩爆风险预测研究，提出基于数值样本和随机森林(random forest, RF)的岩爆风险快速预测代理模型。以地应力和围岩本构参数作为模型输入特征，以围岩最大弹性应变能密度作为输出特征，开展使用隧道掘进机(tunnel boring machine, TBM)掘进深埋隧洞过程中的多工况数值仿真，基于正交试验设计构建了611组数值样本，并通过围岩能量演化分析和相关性分析，验证输入、输出参数的合理性。进一步以RF为基分类器，利用10折交叉验证优化超参数，建立了岩爆风险快速预测代理模型，并对比多种机器学习算法，验证所提代理模型的预测准确性和适用性。结果表明：所提方法具有良好的预测性能和泛化能力，测试集样本的预测准确率达82.02%,优于用于比较的其余4种机器学习模型，为快速预测深埋隧洞施工期岩爆风险提供了一种研究路径。
[期刊] 统计与决策
[作者]
王琴英 王诗雨 刘聪
文章从P2P网络借贷平台出现的风险事件出发，将问题平台的风险分类为平台运营风险、平台诈骗风险和平台信用风险。根据网上爬取的大样本数据，利用Relief F算法筛选平台风险来源的属性约简指标，统计分析平台风险的显著特征。通过设计随机森林模型，识别与预测三类平台风险；利用无序多分类Logit模型，估计三类风险发生的机会比。结果表明，风险平台具有预期收益率与借贷金额明显偏高，但资金来源不足，且借贷风险集中度较低的共同特征；提高平台流量、扩大前十大客户投资规模，能有效降低平台发生运营风险和诈骗风险的可能，而降低前十大借款人待还金额占比将减少平台信用风险的发生。
[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] 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] 林业科学
[作者]
侯晓静 明金科 秦荣水 朱霁平
【目的】城镇森林交界域火灾频繁发生,使民生经济遭受严重危害。使用随机森林模型对省域内的城镇森林交界域火灾风险与影响因子的关系进行空间建模,探究随机森林模型在拟合、解释交界域火灾风险方面的优势,并与森林火灾风险的影响因子对比,为进一步评估城镇森林交界域火险提供依据。【方法】研究基于安徽省2002—2011年火灾历史数据,采用气候、地理环境、人类活动、社会经济等方面的9个因子作为自变量,月均火灾密度作为因变量。使用特征选择方法得到模型内不同自变量的贡献度、统计特征以及内部模型的平均表现,选择出进入最后模型中的自变量;使用随机森林模型对城镇森林交界域火灾风险进行解释,分析影响城镇森林交界域火灾风险和森林火灾风险的重要因子。【结果】关键自变量对城镇森林交界域火灾风险的影响程度大小排序依次为:道路线密度、铁路线密度、月均最高温度、归一化植被指数、人口密度以及海拔;对森林火灾风险则为:月均最高温度、归一化植被指数、道路线密度、铁路线密度、人口密度以及海拔;经过训练与计算发现随机森林模型在5个子模型的训练集与测试集的表现基本一致,拟合值与实际值的简单相关系数均达0.90以上,可见随机森林模型对交界域火灾风险和森林火灾风险表现出显著的解释能力;此外,随机森林模型在总体数据集上进行了拟合,得到城镇森林交界域火灾风险的拟合值与实际值的相关性为0.997,森林火灾风险的拟合值与实际值的相关性为0.996,表明了随机森林模型具备极强的火灾风险拟合性能。【结论】影响城镇森林交界域火灾发生的最重要自变量是道路和铁路线密度,而对森林火灾则是月均最高温度与归一化植被指数,可见城镇森林交界域火灾发生人类活动因素密切相关。随机森林算法对城镇森林交界域火灾风险和森林火灾风险都能表现出稳健的和非常准确的拟合能力,是一个非常有用的工具。
[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] 数量经济技术经济研究
[作者]
孙玲莉 杨贵军 王禹童
研究目标:财务数据质量对公司财务风险预警至关重要。数据质量差的财务数据往往降低财务风险预警模型的有效性。利用Benford律能有效评价财务数据质量的特点,构建带有Benford因子的随机森林模型,用于处理财务数据质量对财务风险预警模型带来的影响,能有效提高财务预警模型的预测精度。研究方法:通过Benford律检验财务数据质量,构造Benford因子添加到财务指标变量中,建立基于Benford律的随机森林模型。选择中国A股和美国股市上市公司的财务指标数据进行对比实证分析,采用学习曲线对模型进行参数调优确定最终模型,对比基于Benford律随机森林模型和随机森林模型的预测效果。研究发现:Benford因子能够识别存在财务舞弊的具体样本点并提供数据质量有关信息。相比随机森林模型,基于Benford律的随机森林模型可以提高财务风险预警的准确率。研究创新:将Benford律引入随机森林模型,构造Benford因子,提出基于Benford的随机森林模型。研究价值:基于Benford律的随机森林模型具有更高的预测准确率,扩展了随机森林模型的实用性,为上市公司财务风险预警研究提供了新视角。
关键词：
财务风险 Benford律 随机森林
[期刊] 中南林业科技大学学报
[作者]
宋娟 文畅平
选择岩体应力指数、脆性指数、完整性系数、以及弹性能量指数作为岩爆预测评判指标,以相似数定义相似权的方法,按一种客观性标准确定岩爆预测综合评价指标的权重,应用属性测度理论建立基于相似权的岩爆综合评价属性测度模型.针对一些岩爆试验数据进行分析,评价结果与试验情况基本一致,并且与模糊综合评判法的评判结果有较好的一致性,从而验证了属性测度模型应用于岩爆预测预报的可行性和有效性.由于属性识别理论能很好地解决某类问题具有多个模糊属性的综合评价,且置信度准则是根据评价集具有有序性这一特点而提出的,因而可使评价结果更为可靠;同时评价模型采用客观性权重,避免了权重确定中的主观性和随意性,保证了评价工作的客观性和...
[期刊] 物流技术
[作者]
杨从亚 陈占伟 徐海峰
以智能终端为研究对象,将动态定位作为研究目标,根据数据获取、预处理、特征提取和选择,分类器设计与分类决策等五个方面提出了基于随机森林的定位模型和算法,详细论述了算法的执行流程,并通过用户测试数据仿真对模型进行了验证,结果表明该模型的定位算法结果准确率在90%左右。
关键词：
随机森林 智能终端 定位 算法
[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] 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] 投资研究
[作者]
宋点白
近年来以消费金融为主的个人短期贷款发展迅速,违约风险逐渐暴露。本文利用Logistic模型研究人口特征和贷款特征对短期贷款违约风险的影响,并构建RUSBoost随机森林模型对违约风险进行识别。实证结果显示:第一,从人口特征来看,离过婚、教育程度低的男性小微企业主,短期贷款违约风险最大,而年龄对短期贷款违约风险没有影响。第二,从贷款特征来看,贷款金额、贷款利率和抵押率较高的借款人,违约风险最大。第三,基于人口特征和贷款特征因素构建的RUSBoost随机森林模型对违约风险进行了识别,商业银行可根据掌握的人口特征和贷款特征判断个人短期贷款违约风险,并提前进行风险应对。
[期刊] 中国内部审计
[作者]
毛剑锋 连莉 卢俊峰 程宇 王利兴 钟丽丽
专业能力是内部审计规范、高效履职的根本保障。建立健全内审人员专业能力框架，是内审部门选人、育人、用人的重要参考。本文以文献研究为基础，通过使用工作任务分析法建立了包括专业知识、专业能力、实践经验、专业素质等四方面22项指标的专业能力框架，并以宁波市金融机构内审人员调查为基础，借助随机森林算法，从确认职能、咨询职能两个角度，实证研究影响内审人员专业能力的关键要素，并基于研究结论和调查发现问题，提出加强内审人员专业能力建设的对策建议。
[期刊] 数据分析与知识发现
[作者]
原欣伟 杨少华 王超超 杜占河
【目的】为了发挥用户创新社区及领先用户在企业开放式创新中的作用,对用户创新社区情境下的领先用户识别方法进行研究。【方法】结合领先用户特征,利用用户创新社区中的用户数据,从用户内容信息和行为数据两方面抽取用户特征,并在此基础上提出基于随机森林分类的领先用户识别方法。并以小米社区的MIUI论坛为例进行实例分析。【结果】实验结果表明,本文提出的识别方法在领先用户和非领先用户之间具有较好的区分度。【局限】不同产品领域用户创新社区的用户生成内容和行为数据有一定差异,本文仅以讨论小米手机操作系统的MIUI论坛为例,涉
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