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[期刊] 物流技术
[作者]
赵晨阳 何守慧
针对城市道路物流运输环节经常发生的车辆碰撞和货物爆炸等事故问题，从货运司机的个体感知视角出发，将“人-车-环境”三方面的风险因素作为输入，以广义回归神经网络（GRNN）为基础构建物流风险预测模型，并采用粒子群算法（PSO）和训练集对预测模型的光滑因子参数进行优化。经测试集验证，与BP神经网络模型和GRNN模型相比，PSO-GRNN预测模型的准确度提高了7.7%。结果表明：在训练集较少的情况下，PSO-GRNN预测模型也能达到预测准确度更高、稳定性更强的效果。
[期刊] 物流技术
[作者]
王庆 曹江
首先对物流配送中心选址进行分析,在考虑固定建设费用及运输成本等的基础上建立数学模型。针对模型的特点,采用流行的群智能算法—粒子群优化算法进行求解。在对基本粒子群算法的分析基础上,提出了改进的粒子群算法,克服了基本粒子群算法早熟以及易于陷入局部最优的缺点。利用典型的基准测试函数Shaffer对算法进行验证,最后给出仿真实例,证明了算法的合理性。
关键词：
配送中心 选址 粒子群算法 物流
[期刊] 物流技术
[作者]
袁世军 梁瑞伟
在合理假设的基础上,以使在整个时间范围内,所有需求点、所有物品延迟满足而引起的损失最小为目标,构建了应急物流车辆调度的改进数学模型,根据应急物流车辆调度的特殊情况,设计了适合求解应急货物运输调度模型的粒子群算法,然后通过一个算例对所建立的模型和算法进行了数值模拟,最后比较分析了模型改进前后的实验结果数据,并与随机搜索算法和穷举法进行了比较,证明了该模型及其算法的有效性。
关键词：
应急物流 应急货物 车辆调度 粒子群算法
[期刊] 会计之友
[作者]
夏轶群 王圣权
为了提高科技型中小企业融资信用违约风险评估的相对准确性和确定性，采用ＧＡ－ＰＳＯ混合规划算法构建科技型中小企业融资信用风险评估模型。通过ＭＡＴＬＡＢ Ｒ２０１４Ａ对６４家科技型中小企业进行模拟评估，并和专家预测法结果作对比，仿真结果表明，ＧＡ－ＰＳＯ混合规划算法模型简单可行，可提高评价效率和准确性。对比研究也表明该模型同时集成了粒子群算法和遗传算法的优点，在收敛性和预测精度方面具有优越性。
[期刊] 技术经济
[作者]
唐丽春 许秀娟
首先全面分析了基础设施投资的影响因素。然后将改进的GA-PSO算法应用于V-SVR模型的参数寻优过程中,并结合有效的输入样本进行模型训练,构建了基于改进的GA-PSO算法的基础设施投资预测V-SVR模型。最后利用1985—2011年广州市基础设施投资的面板数据,对该模型的预测效果进行验证。结果表明:该预测模型的参数寻优效率和预测精度均得到较大程度的提高。
[期刊] 财会通讯
[作者]
陈湘州 杨兴敏 陶李红 刘佳
鉴于目前已有的预测上市公司退市风险的模型存在运行速度慢，易陷入局部最优解而导致模型泛化能力弱的问题，文章提出了一种将粒子群算法（PSO）、深度置信网络与极限学习机（ELM）相结合的风险预警模型，即DBN-PSO-ELM预警模型。通过构建上市公司退市风险预警指标体系，运用Matlab软件对我国1306家上市公司进行退市风险预警模型设计。结果表明：DBN-PSO-ELM模型对上市公司退市风险预警的准确性相较于传统的BP神经网络和未经优化的极限学习机模型更优，其模型准确率高达99.2%。因此，文章构建的模型为上市公司的退市风险预警提供了一条新的研究方法。
[期刊] 运筹与管理
[作者]
胡忠义 鲍玉昆 熊涛
针对多约束的产品组合问题,提出一种基于PSO的Memetic算法。该算法首先运用约束理论识别并剔除非瓶颈约束,然后基于伪效用比率设计了一个局部搜索算法,并将其加入到PSO算法的种群进化中,以增强PSO算法的局部学习能力。通过对算法在小规模和大规模算例中测试,表明该算法在小规模问题中优于许多已有算法,同时能在相对较短地时间内更有效地求解较大规模产品组合问题。因此本文提出的基于PSO的Memetic算法可以用来有效地求解实际中的产品组合问题。
[期刊] 实验技术与管理
[作者]
王国田 戴筠一 许少钧 蒋涛
通过相关文献归纳实验室安全风险检查指标体系,基于XGBoost算法,研究检查指标体系的数据采集、数据预处理以及风险预测模型的初步建立,在此基础上,探索模型的训练、实验室风险权重及模型的主要参数优化等方法,确立可行的实验室安全风险预测模型,为开展实验室安全评价和隐患整改提供可靠的依据。
[期刊] 财会月刊
[作者]
钟华星
针对金融借贷数据存在的较严重的类别不平衡问题,构建基于RUSBoost算法的违约风险预测模型。作为一种集成学习方法,RUSBoost算法利用欠采样实现了训练集的类别均衡,同时又通过对基学习器的独立采样有效克服了因欠采样而造成的信息丢失问题,从而实现了对类别不平衡数据的较强适应能力。基于某网络借贷平台的金融大数据,首次将RUSBoost算法应用于违约风险预测,同时也将随机森林、决策树以及支持向量机等数据挖掘方法分别应用于违约风险预测问题,并与传统的Logistic回归方法和最小二乘模型进行对比分析。从实验结果来看,绝大部分数据挖掘模型的预测性能要明显优于传统模型,而基于RUSBoost算法的违约风险预测模型又明显优于其他数据挖掘模型。
关键词：
集成学习 数据挖掘 违约风险 网络借贷
[期刊] 统计与决策
[作者]
何睿
随着中国债券市场规模不断扩大，2014年以来，中国信用债违约事件日益增加。文章在构建银行间债券市场信用债知识图谱的基础上，针对其多种关系的特点，提出基于注意力机制的关系图卷积神经网络及债券知识图谱构建的异构信息处理（R-GCN-BKG）的违约债券预测算法，并对债券违约的影响因素进行分析。实验结果表明，R-GCN-BKG模型在处理违约债券的预测任务上取得良好效果，其准确率为92%、召回率为90%、精确率为89%。
[期刊] 物流技术
[作者]
苏会卫 李佳楠 陆琳
基于多级模糊综合评价模型，以厦门国际货运公司为实例，将海运出口业务中存在的主要风险分为订舱风险、做柜操作风险、出口报关风险、单证风险、船舶公司的风险、财务风险和其他风险，构建三级风险指标体系。运用层次分析法确定权重，建立风险评价矩阵，并利用多级模糊综合评价方法对识别出的风险进行量化分析，对其海运出口业务存在的主要风险进行识别和评价。结果表明，该公司海运出口业务的整体风险评价为＂风险较高＂，在多种因素上存在着风险漏洞。
[期刊] 特区经济
[作者]
张艳 蔡光兴
为了提高人民币汇率预测精度,本文分别采用求和自回归移动平均(ARIMA)模型与广义自回归神经网络(GRNN)模型来拟合和预测人民币兑美元日汇率值,并比较两种模型对人民币汇率拟合预测的效果优劣。研究结果表明,GRNN模型预测效果优于ARIMA模型的预测效果,可应用于人民币兑美元汇率的预测。
关键词：
ARIMA模型 GRNN模型 汇率预测
[期刊] 统计与决策
[作者]
邰晓红 刘义
为了对CPI进行精确预测,针对CPI的历史时序数据的特点,文章提出了一种基于EEMD-PSO-SVM的月度CPI预测模型。以1994年1月至2017年5月的我国月度CPI为研究对象,采用提出的EEMD-PSO-SVM的月度CPI预测模型进行实际预测并与ANN、ARIMA、SVM进行比较。结果表明:提出的EEMD-PSO-SVM的月度CPI预测模型最大绝对误差为0.39,平均绝对误差为0.204,最小绝对误差仅为0.01,均小于低于ANN、ARIMA和SVM。本文提出的预测模型的平均相对误差仅为0.201%,能够满足实际的预测需求,为CPI的科学准确的预测提供了一种新的预测方法。
[期刊] 会计之友
[作者]
张金贵 陈凡 王斌
制造业公司是我国市场经济的重要组成部分,判别分析制造业公司的财务风险对于进一步促进制造业实体经济健康发展具有重要现实意义。适当选取2013—2015年制造业公司为样本,利用SPSS统计软件运用主成分分析方法(PCA)对制造业公司的财务指标进行了筛选,再利用MATLAB软件借助粒子群算法(PSO)对支持向量机参数进行优选,构建了基于PSO-LIBSVM模型的公司财务风险预警模型。实证分析表明,该模型可以对制造业公司财务风险进行较为准确的度量,是将人工智能算法运用到经济管理领域的有效尝试,对分析公司财务风险具
[期刊] 会计之友
[作者]
张金贵 陈凡 王斌
制造业公司是我国市场经济的重要组成部分,判别分析制造业公司的财务风险对于进一步促进制造业实体经济健康发展具有重要现实意义。适当选取2013—2015年制造业公司为样本,利用SPSS统计软件运用主成分分析方法(PCA)对制造业公司的财务指标进行了筛选,再利用MATLAB软件借助粒子群算法(PSO)对支持向量机参数进行优选,构建了基于PSO-LIBSVM模型的公司财务风险预警模型。实证分析表明,该模型可以对制造业公司财务风险进行较为准确的度量,是将人工智能算法运用到经济管理领域的有效尝试,对分析公司财务风险具有一定的现实指导意义。
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