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巨灾风险大数据处理应急分类、分解、分拣算法与应用 总被引:1,自引:0,他引:1
庞素琳 《系统工程理论与实践》2015,35(3):743-750
本文主要研究巨灾风险大数据处理的应急分类、分解、分拣算法,给出了相应的算法原理和可操作的步骤.首先根据巨灾风险大数据灾害规模巨大的特征,提出了一种用来解决巨灾风险大数据中一级事件的应急分类与二级事件及以下更低级事件的应急分解算法,并以特大地震灾害作为实例进行了算法应用.接着定义了事故灾难度,用来对巨灾风险大数据处理过程中,对各种级别的事故灾难后果进行不同的数字标识.然后提出一种用来解决巨灾风险中大数据快速处理的应急分拣算法,并在汶川地震中大规模灾害的应急救援计划中进行应用.经过采用这样的应急分拣原理,就可以在面对巨灾风险大数据的复杂、繁多和零乱的重灾事件状态下,使整个应急救援方案优化,并能够有条不紊地进行救援. 相似文献
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首先借助生物学集合种群理论构建了银行风险传染的模型;然后基于元胞自动机方法对银行风险传染的时间和空间的动态过程进行模拟,得出了影响银行风险传染的特征,提出了影响银行脆弱性传染速度的因素;最后, 在具有相同的传染率和灭绝率下, 对比了单点传染和三点传染到达稳定状态的时间步长. 对控制银行风险传染,保持银行稳定性具有重大意义. 此外,该模型不仅可以对银行系统脆弱性传染过程进行模拟和动态分析, 同样也适用于研究金融系统中其他金融机构间的风险传染问题. 相似文献
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不完全信息下的信贷风险决策模型 总被引:3,自引:0,他引:3
从银行信贷风险极小化的角度出发,通过引入激励机制设计的理论和方法,建立了银行信贷风险决策模型,指出了在此模型下,当两类企业向银行提供等值的抵押品时,高、低风险企业的利率也相同,这说明,当抵押品作为鉴别企业风险类型的手段失效时,银行无法根据利率来判断企业项目风险,研究结果表明,当两类企业向银行提供非等值的抵押品时,高风险企业愿意接受更高的贷款利率而提供更低的抵押品价值;低风险企业则愿意接受更低的贷款利率而提供更高的抵押品价值。 相似文献
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移动核心网异常数据线性判别模型与应用 总被引:1,自引:1,他引:0
针对移动核心网数据突增现象下异常数据的特性,定义了数据突增事件、最大承载量临界值、风险警界线等, 给出了 TRAU 数据两类模式(“正常”、“异常”)的划分方法.提出并建立了移动核心网数据突增现象下异常数据线性判别模型和判别准则,用来对某移动核心网 BSC 的 TRAU 数据进行判别分析. 判别结果表明,本文所建立的异常数据线性判别模型对原数据样本的回判以及对新数据样本的识别准确率都达到 100% . 相似文献
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规避道德风险的信贷风险决策合同模型分析 总被引:2,自引:0,他引:2
主要研究信贷市场中风险类型并合与风险类型非并合两种不同情形下道德风险的规避方法及信贷风险决策合同的设计.分析了贷前道德风险企业与贷后道德风险企业两种不同的拖欠还贷的特点,指出了在风险类型并合下,如果不采取激励相容机制,将使银行筛选有害银行利益的贷款合同.但如果银行对企业采取激励相容机制,则将有效抵御来自企业的道德风险.通过引入抵押率的概念来作为衡量道德风险的重要指标.研究结果表明,较大的抵押率使银行抵御道德风险的能力减弱,较小的抵押率使银行抵御道德风险的能力增强.通过模型证明了充足的抵押品能减少道德风险的产生,不充足的抵押品将有可能引发道德风险. 相似文献
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多层感知器信用评价模型研究 总被引:8,自引:0,他引:8
建立多层感知器(MLP)神经网络信用评价模型,用来对我国2000年96家上市公司进行信用评级。按照各上市公司的经营状况分为“好”、“中”、“差”三类,每一类由32家上市公司构成数据样本。对于每一家上市公司,主要考虑其经营状况的四个主要财务指标:每股收益,每股净资产,净资产收益率和每股现金流量,所有数据都来自于2000年上市公司年报。对于MLP网络结构,隐层结点的个数是采用试验的方法来确定的。先从1个开始,然后逐个逐个地增加,一直增加到不能再改善网络性能为止。仿真结果表明,多层感知器信用评价模型分类的准确率达到79.17%。此外,还详细给出MLP网络模型的学习算法和步骤。 相似文献
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个人资产合理化的灰色层次关联评判模型及其应用 总被引:5,自引:0,他引:5
本文以层次分析法和灰色关联分析理论为基础 ,提出灰色层次关联分析法 .用来研究人在各个不同的生命周期 ,在进行个人资产组合时 ,对安全性、流动性和收益性的要求程度及其优先次序的安排 .分析了人在不同的生命周期 ,其投资方式的选择和组合以及如何实现个人资产结构的合理化 .本文还建立了个人资产合理化的灰色层次关联评判模型 ,该模型实用性强 ,操作简便 ,可程序化 . 相似文献
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首先运用网格化管理技术将城中村划分为若干单元格,其次通过物联网与互联网技术收集治安风险数据,然后利用移动互联网收集城中村外来人口信息,通过智慧城市大数据挖掘技术,形成治安数据与电子地图相结合的可视化信息;用i-beacon技术设置可提供公共服务的虚拟地理围栏;建立了城中村C~2I~2O模型和警力配备模型;通过定义k-关联事项和频繁关联事项,对城中村常见犯罪行为进行频繁关联事项规则挖掘.最后以贵阳市云岩区构建社区治安防控网智慧城市的设计为实例,从网格化管理、物联网技术、建立城中村信息大数据库以及公共服务四个方面对该市的治安风险管理进行案例分析,计算了相应的警力数配备.本研究为城中村的智慧化和警力数配备提供一种科学管理方法. 相似文献
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基于信息不对称的银行信贷风险决策机制及分析(Ⅰ)——信贷风险决策模型 总被引:7,自引:1,他引:6
研究商业银行在信息不对称的信货市场中 ,当存在高、低两种不同风险类型的贷款企业时 ,银行因无法准确判断企业投资项目的风险类型 ,因而造成了信贷资金的损失或机会损失 .分析并研究了这两种损失常见的几种情形及其数学原理 ,建立了银行信贷风险的决策模型 ,给出其 Kuhn-Tucker条件 .指出了在模型之下 ,当抵押品作为鉴别企业风险类型的手段失效时 ,为规避信贷风险 ,银行对企业提供的抵押品价值将有特殊的要求 . 相似文献
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基于信息不对称的银行信贷风险决策机制及分析(Ⅱ)——信贷风险决策机制 总被引:9,自引:1,他引:8
研究商业银行在信息不对称的信贷市场中 ,当存在高、低两种不同风险类型的代款企业时 ,银行相应的信贷风险决策机制 .揭示了在此机制的作用下 ,企业提供的低押品价值变现之后能够补偿银行信贷资金及其安全投资的收益 .证明了当低押品作为鉴别企业风险类型的手段失效时 ,银行提高利率的结果将会发生逆向选择 .指出在所给模型下 ,两类企业的投资都对银行有利. 相似文献