基于人工神经网络的矿井涌水量预测

应用人工神经网络理论,提出了矿井涌水量预测的新方法,并将其与自回归时序模型进行了比较验证。结果表明,运用神经网络方法进行矿井涌水量预测,精度高,自适应性强,在数据不十分充足的情况下,效果尤其好于自回归模型。     

城市道路交通噪声污染的灰色预测和灰色关联分析

根据郑州市 1994～ 1998年城市道路交通噪声的监测数据以及相关影响因素的数据 ,运用灰色系统理论建立GM (1,N)预测模型 ,对郑州市 2 0 10年前城市道路交通噪声进行预测 ,并进行灰色关联分析。根据分析结果 ,提出了 1999年到 2 0 10年期间的治理对策。     

重庆市社会发展水平模糊灰色综合评价及预测分析

党的“十八大”在强调以经济建设为中心的同时，更是提出加快健全基本公共服务体系，加强和创新社会管理，推动社会主义和谐社会建设；构建和谐社会的核心，在于社会发展水平的监测和预控；基于统计年鉴数据，构建了重庆市社会发展水平的评价指标体系，进行了灰色模糊综合评价，并利用灰色建模进行了预测，以达到对重庆市社会发展水平评价和监测的定量分析。     

中国信用风险缓释工具设计与定价实证研究

研究中国信用违约互换的交易流程、合约设计和定价问题,基于人民币信用衍生品市场,完善了Jarrow-Turnbull约化模型并配置参数,最后运用模型进行具体的实例计算.研究发现,同期限国债或央票利率作为定价的基准利率较为恰当,模型计算得出的理论价格与市场报价比较接近.进一步验证了定价方法的科学性和可行性,为我国市场上流通的信用产品的定价及合约现金流测算提供了理论依据.     

坏帐率测定和应用中存在的误差

对两种典型的坏帐率统计方法进行比较，发现传统的统计方法存在很大的误差，从而影响信用风险的测定精度。由于信用机构迟缓更新转移概率和个别较低信用质量企业的影响，坏帐率区间存在很大的重叠，且平均坏帐率显著高于中值坏帐率。解决问题的方法是基于期望坏帐频率（EDF）的非重叠区间来划分企业，指定这些区间对应债务等级的区间。     

混凝土碳化的随机模型

在分析影响混凝土碳化因素的基础上，依据工程现场实测和实验室试验数据建立了碳化速度系数的概率模型，经检验皆服从正态分布，依此推荐了随机过程模型，为碳化深度的预测提供了一条可靠途径．     

一种基于特征变量的复杂生产过程预测模型

研究了一种基于特征变量的复杂生产过程预测模型。与传统的建模方法相比,该方法不需要经过机理分析,而从信息科学的角度出发,在对反映生产过程工况原始动态数据进行特征选择的基础上,运用时间序列分析法建立其预测模型。同时讨论了它的神经网络实现方法。仿真结果表明了该方法的可行性。     

信贷违约率实证分析

运用商业银行多年积累的大量真实数据,统计得到了银行客户多年度的、不同信用等级的、分行业、分地区的违约率,并进行了拟合分析.基于此,结合企业的财务数据,运用Logit回归模型,得到了客户的模型违约率.这些数据和技术方法可以提供商业银行进行信用风险管理时使用.     

环节点控制法在OA系统开发中的应用

介绍了一个基于LotusNotes平台的办公自动化系统中所采用的技术———环节点控制法 ,并以某公司的OA系统中的情况汇报模块为例 ,对这个方法进行了分析     

单输出径向基神经网络在烟叶品质预测中的应用

提出了利用三层单输出径向基神经网络预测烟叶品质的方法。首先对由实验得到的常规化学指标和烟叶评价指标数据进行归一化处理；然后通过教师样本数据对网络进行充分的训练，获得适宜的参数矩阵；最后用训练好的网络对检验样本进行预测。