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[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] 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] 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] 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] 保险研究
[作者]
闫春 李亚琪 孙海棠
汽车保险欺诈在全球范围内逐步蔓延,车险欺诈识别越来越受到社会关注。本文针对实际汽车保险索赔数据中样本数量大且不平衡的特点,提出了平衡随机森林和蚁群结合的组合分类器。首先,对高维、不平衡的车险索赔数据集进行特征选择与分类,将随机森林的特征重要性评价得分和数据的统计检验得分作为启发式信息,利用蚁群算法进行智能搜索,把随机森林的分类精度反馈给蚁群进行信息素的实时更新,挖掘出判别车险欺诈的特征组合。然后将基于蚁群优化算法的平衡随机森林模型应用到汽车保险欺诈识别中。研究结果表明:基于蚁群优化随机森林算法的汽车保险欺诈识别模型能够更好地对车险索赔数据进行分类预测,挖掘车险欺诈规律,具有更好的精确度和稳健性。
[期刊] 财会通讯
[作者]
张淑英
在信息数据时代下,大数据、云计算已经广泛应用在各行各业,推动企业进行经营模式和财务管理模式变革,尤其是对于集团公司来说,在财务共享中心的基础上构建各类管理体系能够打破分公司的"孤岛效应",实现业务财务的集中管理。借助于财务共享中心以及大数据,企业的审计风险得以有效控制,并将审计工作中极其重视的事前预警提示得以实现,因此,本文基于随机森林算法构建了应收应付账款审计预警模型,并在案例企业中进行应用分析,为现代化的审计工作模式提供新思路。
关键词：
随机森林 审计预警 财务共享
[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] 统计与决策
[作者]
徐戈 张科
文章以住宅性房产为切入点,基于特征价格理论,选择了区位特征、建筑特征和邻里环境三大类共计21项特征变量,构建了房价格评估的随机森林模型。并以广州市天河区某区域的二手住宅性房产为例,应用所构建的模型对该区域内的二手房产进行了价格评估。
[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] 统计与决策
[作者]
徐少成 李东喜
文章提出了一种基于随机森林的加权特征选择算法WRFFS。算法以随机森林为基础,以分类精度作为筛选特征子集的标准,通过在数据集上构造多棵决策树,采用交叉验证的方式进行特征的重要性度量,各决策树的权重和特征重要性度量加权求和决定了最终的特征重要性排序,然后再采用序列后向选择法(Se-quential backward selection,SBS)进行特征的筛选,其中决策树的权重由该决策树与预测结果的相符程度来决定。最后,通过对比实验表明该方法WRFFS比已有文献中方法具有更好的分类性能。
关键词：
高维数据 随机森林 加权特征选择 封装式
[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] 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] 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
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