基于不平衡数据的公司破产预测研究

整合创新数据预处理技术与集成算法利用不平衡数据探讨了公司破产预测问题。首先，运用冗余信息处理方法、不同抽样方法等对不平衡数据进行预处理。其次，以5.0分类器（Classifier 5.0,C5.0）决策树和单隐层前馈神经网络作为基分类器，分别与三类重抽样数据预处理技术结合，择出最优抽样法。再次，结合自助汇聚法提升分类效果，并运用十折交叉验证的受试者操作特征曲线的下方面积进行评价，对比了两基分类器的集成模型。最后，运用加利福尼亚大学尔湾分校数据库中一万多家波兰制造业公司的实际数据进行实验验证。实验结果表明：欠抽样或人工少数类过采样法与神经网络结合的集成模型分类效果最优，为企业实施破产预测提供积极支撑。     

带目标权重的物流路径优化研究—基于模拟退火蚁群算法

物流路径优化问题是物流研究领域十分重要的研究课题。针对物流企业对物流配送时间、距离以及运输成本的要求不同,建立带目标权重的物流路径数学模型,物流企业可对目标权重进行赋值进而满足自身的需求。针对基本蚁群算法易陷入局部最优以及收敛速度慢的缺陷,对基本蚁群算法的转移规则和信息素进行改进,然后在改进的基本蚁群算法中融入模拟退火算法思想,建立模拟退火蚁群算法。实验结果表明:模拟退火蚁群算法能搜寻到比基本蚁群算法更优的综合成本,且收敛速度更快,同时也表明模拟退火蚁群算法的可行性及数学模型的合理性。     

基于DLENN模型的沈阳地区PM2.5浓度预测

受到重工业发展规模、北温带季风气候、秋冬季燃煤取暖、机动车拥堵状况以及微观气象条件等各种因素影响,沈阳地区PM2.5浓度变化具有趋势性、周期性及随机性特征。针对上述三种特征,论文构建了一种集成双向长短期记忆网络的神经网络预测模型DLENN(Double-LSTM Ensemble Neural Network),内含的两个方向LSTM分别刻画PM2.5浓度变化趋势性和周期性,然后采用线性回归杂合神经网络来捕捉PM2.5浓度变化的随机性。基于沈阳地区11个监测站2016至2017年空气质量和气象条件数据,本文将DLENN模型分别与自回归移动平均ARIMA模型、支持向量机SVM模型、随机森林RF模型和梯度提升树GBDT集成学习方法进行对比实验,结果表明DLENN预测模型稳定优于其他方法,其预测误差RMSE相对于ARIMA、SVM和集成模型分别下降了9.23%、3.83%、5.49%.     

基于已实现半协方差的投资组合优化

在传统的风险度量方法中,常见的协方差估计量并未区分资产收益的下侧风险和上侧收益,而一般的下偏矩估计量则存在非对称性和难以加总的缺点.本文引入已实现半协方差矩阵(RSCOV)作为风险度量进行波动率预测和投资组合研究.本文将RSCOV应用于两种常见的风险分散投资策略—风险平价(ERC)策略和全局方差最小(GMV)策略,并将机器学习中的在线加权集成(OWE)算法用于提升已实现波动率预测方法HAR-RV的样本外预测表现.通过研究发现,相比起已有的其他风险衡量方式,仅包含负向波动信息的下半RSCOV能够更好地被用于平衡组内各资产的风险贡献.基于A股市场2011-2018年的高频数据,本文通过实证研究发现,OWE-HARRV在月度预测步长下的效果优于HAR-RV,而下半RSCOV则能够使ERC策略以及GMV策略在保证一定平均收益的同时,降低了组合收益的极端损失.     

基于地名本体的加权语义相关度算法研究

针对现有地理数据空间检索方法以简单字面匹配为核心、缺乏推理能力等问题,根据地理信息科学中的空间拓扑理论,提出一种基于地名本体的加权相关度算法.该算法考虑到不同的空间拓扑关系在语义检索应用中的重要程度不同,从而赋予地理空间本体关系不同的权值,并体现了其与语义距离的反比关系.通过地名本体实例验证,表明经加权后的语义相关度算法在语义检索应用中可以达到更好的检索效果.     

结合蝙蝠算法改进的密度峰值聚类算法

密度峰值聚类算法(Denisity peaks clustering,DPC)具有聚类速度快、实现简单、参数较少等优点,但该算法的截断距离参数需要人工干预,并且参数的选取对于该算法的结果影响较大。为了解决这一缺陷,该文提出了结合蝙蝠算法改进的密度峰值聚类算法。该算法利用蝙蝠算法较强的寻优能力,寻找合适的截断距离取值,同时对蝙蝠算法的速度更新公式加入了自适应惯性权重来加强全局搜索能力。该算法选择多种数据集进行了实验仿真,并与其他同类算法进行对比。经过对比验证,结合蝙蝠算法改进的密度峰值聚类算法在聚类准确率上要明显优于其他算法。     

基于选择集成学习的表面增强拉曼光谱检波算法

文章提出了一种表面增强拉曼光谱的检波算法.该算法基于选择性学习和3种经典检波算法,构建了一个组合波峰检测器.结果表明,与传统算法相比,针对波峰提取,作者的算法有更好的正确率和检出率.证明作者的算法是一个可靠的模型,可以用于表面增强拉曼光谱和其他光谱分析的工程应用.     

取用水监测点的水量计算与变化趋势分析

加强取用水监测是实施最严格水资源管理制度的重要举措.为了更有效地利用大量的取用水在线监测数据,需要对获取的监测数据进行预处理.本文首先提出应用中位数法与曲线拟合相结合的方法对取用水监测数据进行异常值检测,再用曲线拟合方法对异常值进行校正;其次,根据校正后得到的数据进行两个方面的分析,一方面是计算监测点的年取水量,另一方面是应用集成经验模态分解方法分析监测点的日取水量变化趋势;最后,以M市的16个自来水厂2016年取用水在线监测数据为例进行实证分析,结果表明,本文提出的中位数法与曲线拟合相结合的方法能够有效地检测异常值,进而再用曲线拟合方法能够更好地对异常值校正.根据校正后得到的数据进行分析发现81%的监测点年取水量相对2011年水利普查数据有所增加,个别监测点超出许可取水量较多,75%的监测点从春季到冬季日取水量变化为先增后减的抛物线趋势.     

基于云模型的BIM项目质量协同管理绩效评价

目前BIM应用正处于初级阶段,为了对其应用效果进行量化处理,弱化评价的模糊性和随机性,依据项目在BIM平台下的施工质量协同控制特点,建立相应的评价指标体系,结合熵值法和OWA算子确定指标组合权重,提出了基于云模型的BIM项目质量协同管理绩效评价方法 .最后,结合案例,算出项目质量标准云与综合评价云的相似度,结果表明该项目的质量绩效等级为优.     

基于多文种科技期刊业务集成平台建设的刍议

通过采用跨媒体信息传播和处理技术,解决新疆在多文种采编系统、排版软件中存在信息化不对称的问题,开发多文种采编系统和排版软件、信息资源库等,形成多文种科技期刊业务集成平台。实现多文种信息资源共享和期刊生产的规范化、网络化、无纸化,达到规范工作流程,提高工作效率,节约成本、提升生产管理水平的目标。