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[期刊] 统计与决策
[作者]
姜德民 王磊 徐义田 袁冬梅
文章将粗糙集与支持向量回归有机结合起来,建立了一种基于粗糙集数据预处理的支持向量回归模型,有效地克服了支持向量回归对样本属性重要性不加区分以及处理大量数据时运算速度慢等缺陷,并将该模型成功地应用到我国粮食产量的预测中,取得了较好的预测效果。
[期刊] 统计与决策
[作者]
邬建平
电子商务在市场经济中发展迅猛,其信用风险呈上升状态。评估电子商务企业信用风险有助于保持电子商务企业可持续发展。文章构建的电子商务信用风险评估模型基于粗糙集、粒子群算法和支持向量回归。首先,引入粗糙集对电子商务企业信用风险指标进行约简,筛选出对电子商务信用风险有重要影响的因素;其次,利用粒子群算法优化支持向量回归的模型参数;最后,通过实际调查的30家电子商务上市公司数据,实证检验了所提出模型的有效性。
[期刊] 工业工程
[作者]
钟映竑 黄鑫
选择合适的预测模型来预测物流需求,对升级和优化物流产业具有重要的战略意义。常见的物流预测方法有:增长率法、移动平均法、时间序列法等,由于实际的物流预测数据常常具有多指标、非线性、小样本的特点,并且数据中存在冗余指标(噪声),导致在实际应用中,大多数预测方法的预测精度不高,难以保证有效性。针对这类物流预测问题,本文根据粗糙集属性约简中基于差别矩阵的算法,剔除冗余指标,基于约简的属性,改进了单一的SVM预测模型,并用遗传算法优化了SVM模型的输入参数,获得了较高的预测精度。本文给出了该方法的具体步骤,并用实际数据预测了广东省的货运总量,验证了该方法的有效性。
关键词：
物流需求预测 粗糙集属性约简 支持向量机
[期刊] 物流技术
[作者]
秦俭
采用粗糙集理论的属性约简化处理,选取社会消费品零售额、第二产业产值、进出口贸易总额这三个指标作为物流需求的解释变量,将货运量作为被解释变量,建立物流需求预测模型。然后运用多元回归的方法分析我国物流需求并进行预测,为我国现代物流产业的发展提供一定的指导。
关键词：
物流需求 需求预测 粗糙集 多元回归
[期刊] 中国科学技术大学学报
[作者]
刘海波 钱伟 王福忠
针对煤矿开采中煤与瓦斯突出的预测问题,在综合分析瓦斯突出影响因素的基础上,利用粗糙集理论和支持向量机相结合的方法,选取煤厚变化、地质构造、煤坚固性系数、巷道采压、瓦斯变化、钻屑瓦斯解吸值等10个特征指标建立瓦斯突出预测决策表,并利用粗糙集理论中的属性约简算法剔除冗余信息,再使用粒子群算法优化支持向量机的参数,通过核函数将瓦斯突出主控因素映射到高维空间,拟合主控因素与瓦斯突出强度之间的非线性映射关系,建立了基于粗糙集理论和粒子群优化支持向量机的瓦斯突出预测模型.选用典型的瓦斯突出实例作为学习样本,以河南某矿的突出实例作为测试样本进行预测.实验结果表明,该模型能够满足煤与瓦斯突出预测的要求,预测结果与实际结果一致,准确率较高,具有较好的适应性.
[期刊] 统计与决策
[作者]
刘华平 陈华友
本文运用粗糙集理论研究了投资行业的客户关系管理决策模型,并结合风险较高、竞争较为激烈的保险投资业建立了实例分析。在模型中用粗集理论实现数据的分类、简化、规则提取,通过CRM的数据挖掘,不仅为投资行业提供客户的管理决策,同时也为投资者提供投资决策。投资者可以从数据的挖掘结果归类自己的所属群体,从而进行决策。
[期刊] 统计与决策
[作者]
王俊 王来生 徐义田
由于上市公司的评价受大量不确定因素的影响,本文提出了一种基于粗糙集理论的综合评价模型。该模型将模糊综合评价中权重系数的确定转化为粗糙集中属性重要性的计算,有效地克服了现有评价模型中权重系数确定的主观性。本文还通过对10家上市公司的评价,得到了符合实际的评价结果,从而验证了评价模型的有效性。
[期刊] 统计与决策
[作者]
肖健华
人才的需求预测是一个复杂的问题,造成其复杂性的原因主要是因为与之相关的各种数据存在高度的非线性与不精确性。也正因为预测的复杂性,使得
[期刊] 企业经济
[作者]
张诚 刘美玲 于兆宇
铁路货物运输是交通运输中最重要的方式之一,在国民经济发展中扮演着重要的角色,而提前对货运量进行准确的预计,对于铁路部门安排运力和做好发展规划具有一定的指导意义。本文将铁路物流货运周转量作为指标,对江西省铁路物流需求进行预测:首先采用粗糙集方法,对影响铁路货运周转量的因素进行属性约简,发现重要因素,然后通过多元回归分析货运周转量和重要因素之间的关系。研究表明:社会消费品零售总额、第一产业产值、进出口总额对铁路货运周转量影响最大,江西未来5年的铁路货运周转量将达到5.8%的增长率,在制定江西省物流规划时应予以考虑。
关键词：
铁路货运周转量 粗糙集理论 多元回归分析
[期刊] 图书情报工作
[作者]
袁润 钱过
[目的/意义]研究应用粗糙集理论分析专利信息的可行性及其方法,建立识别核心专利的粗糙集理论模型。[方法/过程]综述国内外研究核心专利识别的相关文献,确定包含8个指标的核心专利识别指标体系,再用粗糙集理论分析专利信息数据,确定各指标的权重系数,按照计算的核心专利综合指数(CICP)大小将某特定技术领域的专利信息序列分为核心专利、关键专利、重要专利和一般专利。[结果/结论]以通信领域的976件专利数据为分析样本,运用本文核心专利识别模型识别出11件核心专利,其中包含获得中国专利奖的专利,核心专利识别结果在一定程度上表明核心专利识别模型的可行性和科学性;本文核心专利识别模型具有一般性,可应用于分析研...
关键词：
核心专利 专利指标 层次分析法 粗糙集
[期刊] 工业工程与管理
[作者]
吴立云 杨玉中
结合煤业集团的实际,提出了绿色供应商选择的指标体系。利用粗糙集的属性重要性确定指标的客观权系数,并和主观权系数合成为综合权系数,利用综合权系数和灰色关联系数合成为加权灰色关联度。利用熵理论确定出序列的均衡度,将均衡度和加权灰色关联度合成为均衡接近度,并以此作为评价准则,从而可以使灰色综合评价的评价结果更符合客观实际。利用建立的指标体系和改进的供应商选择模型对平顶山煤业集团战略供应商进行了选择应用,得出了其最佳的供应商。
关键词：
绿色供应商 粗糙集 均衡度 灰色关联
[期刊] 统计与决策
[作者]
唐美丽 马廷淮 卢愿清
电子政务的实施是一个复杂的系统工程,影响其形成的因素很多,对电子政务进行准确、全面评价评估比较困难。例如,评估主体的选择、评估方法或工具的选取、评价指标体系的构建等,使
[期刊] 生态经济
[作者]
杨毅 李光金
通过将粗糙变量引入决策单元投入产出要素,本文将DEA模型与实域广义粗糙集结合起来,建立了粗糙DEA模型,并给出了模型的求解方法。新模型拓展了对不确定DEA理论的研究。
关键词：
广义粗糙集 粗糙变量 DEA模型
[期刊] 统计与决策
[作者]
戴稳胜 吕奇杰 David Pitt
建本研究结合小波转换与支持向量回归,提出一个二阶段时间序列预测模型。先以离散小波分解与重组对金融时间序列数据进行预处理,再以SVR建立预测模型。
[期刊] 统计研究
[作者]
钟波,肖智
A new method of combination forecast is proposed in this paper. Determining the weighting coefficient in a combination forecast model is translated into estimating significance of the attributes among rough set. Knowledge entropy is computed and a computation approach of weighting coefficient in a combination forecast model is showed on the basis of establishing a relation data model about combination forecast. The proposed approach overcomes the subjectivity of traditional methods, avoids solving linear or nonlinear extremum problem, automatically collects predicting model, is simple in calculation and makes combination forecast more objective. The validity of the proposed approach is verified with a case.
关键词：
粗糙集 组合预测 权系数 重要性
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