基于主成分分析的上市公司财务危机预警模型研究

建立了主成分分析预警模型,该模型可以用来对企业财务困境进行预测.经实证研究得出,该模型对检验样本的预测正确率为70%,说明主成分分析方法对上市公司的财务危机具有较好的预测效果.     

基于AHP模型的西安市大气质量评价研究

依据GB3095—2012中对环境功能区的分类方法和浓度限值,通过层次分析法对西安市2009—2013年11月的大气环境质量进行了评价总结.结果表明,大气环境质量优劣排序为,2010年、2012年、2011年、2013年、2009年.其中以2010年最优,处于一级标准,二级标准中以2012年为最优,2009年和2013年较差;大气环境质量受SO2、PM10的影响较大.总体来看,西安市对大气环境治理取得了一定成效,但近年又有回返之势,应予以重视.     

西安市2001—2012年PM_(10)浓度时间序列的特征分析

基于西安市2001—2012年可吸入颗粒物PM10浓度时间序列数据,利用Morlet小波分析方法,研究了PM10浓度数据的多时间尺度变化,并利用主成分分析方法研究了PM10浓度和气象因素的相关性。研究结果表明,污染物浓度变化受采暖期周期影响,主要受采暖期燃煤量和气温的影响,与大气压强、平均气温和PM10等第一主成分具有高相关性。     

基于主成分分析的江苏省水资源承载力评价分析

根据2003~2011年《江苏省统计年鉴》和《江苏省水资源公报》,选取总人口、降水总量、工业用水量、万元工业增加值用水量等15个指标,采用主成分分析法计算主成分的特征值和贡献率,得到影响江苏省水资源承载力的三大主成分因子,并对江苏省的水资源承载力进行了评价。结果表明:2003~2011年,江苏省水资源承载力逐年提高,但在2004年出现了小的波动,就其原因进行了分析,并得出水资源开发利用程度和产业结构是影响水资源承载力的主要因素。总体上江苏省水资源承载力向好的方向发展。     

自回归模型在西安市日用水量预测中的应用

根据时间序列中的建模方法,对数据的平稳性检验、模型类型的识别以及如何利用偏相关定阶法确定自回归模型的阶数作了介绍.阐述了样本参数估计的LS估计方法和模型检验的χ2检验法.对西安市日用水量进行分析,得到了该市日用水量预测的自回归模型,经检验该自回归模型预测效果良好.     

基于主成分分析的安徽省水资源承载力研究

水资源承载力是区域自然资源承载力的重要组成部分,是水资源短缺地区能否支撑人口、经济与环境协调发展的一个“瓶颈”指标。运用主成分分析法,利用SPSS16．0软件对安徽省的水资源承载力进行分析研究,分别对2010年安徽省17个地市的水资源承载力进行综合评价,并对其原因进行简要分析,以期为安徽省及各地市的水资源合理优化配置和区域社会经济可持续发展提供参考。     

基于非线性主成分分析的综合国力评价模型研究

如何构建一种定量的综合国力评价模型具有重要意义。当前评价综合国力的方法不多,一般方法易受主观因素影响。本文给出非线性主成分分析综合评价方法,有较好的稳定性和可靠性。利用该方法,本文对世界主要国家的综合实力进行了评价。     

基于改进ARMA模型的时用水量预测

针对时用水量存在周期性的特点,引入季节因子,采用时变ARMA季节模型对非线性非平稳系统的时用水量进行模拟.以杭州市实测用水量为例,分别采用时不变ARMA季节模型和时变ARMA季节模型进行时用水量预测,结果表明时变ARMA季节模型预测精度相对较高,且预测误差相对稳定,较时不变模型更具有实用性.     

基于主成分分析和Softmax回归模型的人脸识别方法

文章介绍一种基于主成分分析(principal component analysis,PCA)和Softmax回归模型相结合的人脸识别方法,该方法通过PCA对整幅图像提取特征,然后将提取的特征经过非线性变换输入到Softmax回归模型中。将主成分提取特征看成是单层神经网络,将它与Softmax回归模型构成的级联结构看作是2层神经网络,在神经网络的训练过程中,主成分的特征向量可以微调。在不同人脸数据库上的实验表明,相比于传统的只用PCA降维的方法,本文方法可达到较高的识别率。     

基于上市公司财务数据的企业信用风险预测Logistic模型研究

随着国际金融市场的发展,多元化的金融工具和衍生工具在资本市场中得以运用和发展.上市公司作为自主经营、自负盈亏、自我发展的市场主体,面临着日益多变的市场环境,随时都要经受财务危机的考验.信用风险研究有助于对企业信用状况进行预测,动态了解企业发展的现状和未来的趋势,及时发现和解决企业财务管理中存在的问题,降低发生信用危机的概率,给投资者与信贷机构提供保障.本次研究选取我国深沪两市74家上市公司2013-2014年的财务报表数据,通过主成分分析降维,将17个财务指标浓缩为5个主成分因子,将5个主成分因子作为自变量建立回归模型.从上市公司的盈利能力、偿债能力、发展能力和营运能力四个角度,全面反映财务状况在企业信用中所起的作用.在选取变量、建立模型后,得到的整体预测水平较高,模型效果良好,可以将该模型运用于我国上市公司的信用风险预测,为投资者与信贷机构提供信用风险防范方面的帮助.     

基于模糊神经网络的电能耗预测模型

企业的电能耗预测是电力系统负荷管理的重要工作,其预测精度的高低将直接影响企业电力系统运行的经济性和安全性.本文以鞍山某矿山公司电能耗历史数据为依据,利用SPSS软件对数据进行离群检测,剔除某些失真数据,并利用因子分析法减少了电能耗的影响因素,建立了模糊神经网络(FNN)的电能耗预测模型,并对该公司未来一年各月份的电能耗进行了预测.仿真表明,该方法的收敛速度优于BP神经网络法,提高了电能耗预测的精度.     

基于云模型的城市资源水价研究

分析合肥市的社会经济状况,选取水质、人均水资源量、人均GDP、人均可支配收入、人口密度等反映水资源功能、稀缺程度和水价承受能力的5个指标作为资源水价影响因子,在依据水费承受指数和供水因素分析确定资源水价上限的基础上,建立云模型分析影响因子对应各等级的确定度,结合超标倍数法确定各指标权重,分析得到合肥市2014—2017年资源水价分别为3.06元/m³、3.70元/m³、4.28元/m³、5.35元/m³。研究表明,伴随经济增长,资源水价随之升高,水资源对社会经济发展的制约作用越来越大。     

基于PCA-SVR的池塘DO预测模型

为解决传统水质预测模型泛化能力低、预测精度差等问题,提出了基于主成分分析和支持向量机相结合的养殖池塘溶解氧预测模型.该模型通过主成分分析筛选反映池塘水体溶解氧信息的关键指标,减少模型输入变量,采用支持向量机算法建立水质预测模型,并用于长沙市乔口镇与望城区池塘养殖溶解氧预测中.结果表明,该模型预测精度高,同时具有很强的泛化能力与适应数据变化的能力,可用于池塘溶解氧预测.     

基于历次人口普查的西安市人口分布预测研究

城市人口分布预测对城市人口政策制定及配套设施规划意义重大。研究基于西安市第二至第六次街区人口普查数据,使用人口灰色预测和城区36维空间扩展预测等方法,直观展示了2020年大西安中心市区人口分布态势。预测表明,2020年大西安核心区仍将维持人口高密度状态,城区继续向周边郊区蔓延,圈层式和飞地式扩展的功能区和产业园区周围将聚拢人口和服务性工商业,形成片、轴、圈相叠合的庞大混合功能区;大西安人口分布变动的影响因素包括人口增长、新型城镇化、产业园区规划、居住和通勤改变、城市等级提升等。该研究有助于认识城市人口分布和空间演化规律,研究结论可作为城市规划、公共服务、商业选址、政策制定的决策参考依据。     

基于BP神经网络的城市时用水量分时段预测模型

针对目前时用水量预测模型中对时用水量影响因素分析研究较少的问题,通过分析各种时用水量影响因素与时用水量之间的相关性,筛选出时用水量的主要影响因子;通过分类将1 d划分为3个时段,建立分时段用水量模型。采用BP神经网络预测,精度指标采用平均绝对百分比误差(MAPE)表示。实例分析结果表明:模型预测MAPE均在5%以内,预测精度较高,满足供水系统优化调度的要求,为城市时用水量预测提供一种简单可行的思路和方法。     

基于马尔可夫链的西部城市人才市场行情预测分析

运用马尔可夫链模型的原理与方法,在某西部城市人才市场行情为实例,研究人才市场供需关系的变动情况,对该市场的行情趋势进行了预测分析,并在分析问题的过程当中阐述了运用这种方法的思想与步骤。该论文为研究人才市场的供需关系变化情况以及预测人才市场的行情走势提供了一种新的思路,其结果表示:利用马尔可夫链模型预测人才市场行情是可行而有效的。     

企业电能耗的BP神经网络预测模型

在我国节能减排的大环境下,企业的电能耗预测问题一直都备受关注.准确预测电能耗对企业决策有重要的意义.本文以鞍山某矿山公司电能耗历史数据为研究对象,通过Grubbs检验进行数据的离群检测,以剔除某些失真数据,并用主成分分析法对电能耗的影响因素进行降维处理,建立了BP神经网络的电能耗预测模型.利用Matlab对数据分析,给出了该公司未来一年内各月份的电能耗情况.     

基于GMDH的宏观经济短期预测模型

传统的宏观经济短期预测研究通常基于定量或定性预测模型,而GMDH 算法兼具定性定量的特点,建立了基于GMDH 自回归模型的混合预测模型数学模型来进行宏观经济短期预测,应用相关的统计数据做实证分析,将所得结果与传统GMDH模型、二次自回归模型进行了比较.结果表明,本文提出的混合预测模型具有良好的预测精度,是一种有效的宏观经济短期预测手段.     

基于水资源利用技术效率的区域用水总量控制

针对目前用水总量控制中用水效率指标较单一且没有综合考虑用水户的投入和产出情况,分析了水资源利用技术效率的概念和内涵,提出了基于水资源利用技术效率的区域用水总量控制的理念和思路,构建了基于水资源利用技术效率的区域用水目标水量测算模型,并以徐州市为例进行了实证分析.结果表明,把用水总量控制分为控制水量和目标水量2个层次,利用随机前沿生产函数测算水资源利用技术效率,进而测算区域用水目标水量是可行的.     

城市生态环境用水量的测算与调整

以南京市浦口区为例,分析了城市生态环境用水量的变化及其影响因素,基于多目标理论,测算研究区域的生态环境用水量。结果表明:研究区域的生态环境实际用水量为0.035亿m3;调整后的生态环境合理用水量为0.550 72亿m3;调整后的生态环境用水量效益增加10.417 544亿元。因此,通过调整经济用水量可增加生态环境用水量。