基于模糊聚类和支持向量回归的成绩预测

现有的成绩预测模型往往过度使用不同类型的属性,导致过于复杂的分数预测方法,或是需要人工参与.为提高学生成绩预测的准确率和可解释性,提出了一种融合模糊聚类和支持向量回归的成绩预测方法.首先引入模糊逻辑来计算隶属度矩阵,根据学生的历史成绩进行聚类,随后对每个聚类簇利用支持向量回归理论对成绩轨迹进行拟合建模.此外,结合学生学习行为等相关属性,对最终的预测结果做调整.在多个基准数据集上进行了实验测试,验证了该方法的有效性.     

基于出行者潜在类别的公交出行行为研究

不同类型的公交使用者对公交的评价、使用公交出行的意愿不相同,如何对公交使用者进行有效划分,分析各类因素对划分的影响,并研究不同类型出行者使用公交意愿等受到各类影响因素的异同是值得关注的问题.文中引入潜在回归模型,基于公交使用者对公交满意度、使用意愿等几类因素,对其进行类别划分,并根据类别划分,分别分析每一类公交出行者总体满意度、使用公交意愿受到的影响因素的异同.研究结果表明,公交使用可划分为机会乘客、忠诚乘客两类群体,且小汽车拥有情况、收入水平会影响出行者的类别划分.拥有小汽车时,出行者更可能成为机会乘客,随着收入的增加,出行者成为机会乘客的概率增加.对比分析影响出行者总体满意度的因素,发现速度评价、准点性评价、等车时间评价、票价评价等因素对机会乘客总体满意度的影响大于对忠诚乘客总体满意度的影响.分析成功推荐他人使用公交的情况,发现机会乘客总体满意度对推荐结果的影响极为显著,随着总体满意度的增加,推荐的概率大致呈线性增长趋势.研究使用公交频率影响因素,发现拥有小汽车会降低机会乘客和忠诚乘客使用公交频率,而增加总体满意度会增加机会乘客使用公交频率.     

文化回归与自信:论空手道在中国高校的开展

已成为奥运会正式竞赛项目的空手道运动源于中国武术,发扬于琉球,现今风靡日本乃至世界。本文通过文献资料、专家访谈等研究方法,对空手道运动的发展历史进行解读,阐释了空手道"上海发展模式"值得各地借鉴的同时,从文化回归及文化自信两方面分析了空手道运动在中国高校开展具有一定的理论基础和文化渊源。首先,中国传统文化博大精深且兼蓄包容,充满自信。其次,中国传统文化思想指导下的武术技击文化亦强调"点到即止""不战而屈人之兵",反对暴力杀戮等理念,在空手道练习和竞赛过程中都得到良好体现与执行,是中国传统文化无比优秀的明证。空手道运动的"尚礼"思想在体育竞技运动中的具体表现,说明空手道是一项安全的对抗性运动。空手道既展示了项目所拥有的技击功用,又最大程度地保证了运动员的人身安全,是一项适合在高校开展的文明健身运动。     

Beta回归模型基于EM算法的变量选择方法

本文针对响应变量取值为(0,1)区间上的比例数据研究Beta回归模型的贝叶斯变量选择方法。首先通过选取合适的先验分布,基于贝叶斯随机搜索和EM方法提出了参数的估计算法;然后根据回归系数相应的指示变量后验分布提出了重要变量选择的门限准则,所提方法具有易实施、快速计算等特点;最后通过研究中国上市公司股息率实际数据的影响因素以说明所提方法的有效性。     

两阶段Logit模型的惩罚广义估计方程估计的渐近性质

2012年Wang等在较弱条件下证明了经典Logit模型惩罚广义估计方程估计的渐近性质。两阶段Logit模型是经典Logit模型的推广,可以处理较复杂的属性数据,其联系函数(link)已不再是自然联系函数。本文在更弱条件下证明了两阶段Logit模型惩罚广义估计方程估计的渐近性质,推广了文献中的相应结果。     

改进的固定交通检测器缺失数据综合修复方法

基于检测器数据的时空相关性,为缺失数据修复模型动态地选择解释变量,在综合考虑检测器数据的周期性趋势和实时变化特性的基础上,提出了一种改进的缺失数据修复方法.对上海市南北高架的线圈流量数据进行数据修复精度测试.结果表明,相较于传统的支持向量回归(SVR)模型,该方法在3个测试检测器上的数据修复平均绝对误差分别减小了3.80%、3.40%、25.23%,并且在数据连续缺失1～10个时平均绝对百分比误差均低于6%.     

考虑过街行人影响的右转车辆间隙接受模型

通过实地调研数据,对车辆右转的临界间隙进行了计算,发现右转车辆的临界间隙服从威布尔分布。用二项logistic回归模型建立间隙接受模型,结果表明,间隙值较大、行人流量较低时,司机对间隙接受的可能性较大,对单人过街的间隙接受的可能性更大,对较短的时间间隔比较谨慎,更倾向于接受较短的时间滞后。本研究既为对交叉口进行安全评估打下基础,也可用于对交叉口通行延误及通行能力进行分析。     

农村金融发展与农村经济增长的实证分析——基于VAR模型

运用1980-2013年的数据,对我国农村金融发展与农村经济增长间的关系进行了实证检验。协整分析、格兰杰因果检验和VAR模型分析结果显示:农村金融的发展深度、发展规模和发展效率等因素中,发展深度能够显著促进农村经济发展,发展规模和发展效率对其影响不显著;同时,农村经济增长对农村金融发展深度无显著影响,对农村金融发展规模有显著正向影响,对农村金融发展效率则呈现显著负向影响。脉冲响应函数印证了这一结论。     

基于split-and-conquer和非参数向前选择法的变量选择

变量选择是统计学界研究的重要课题之一.当处理高维数据时,一些常用的变量选择方法大多比较耗时,因此提出了一种既能筛选出高维数据中的变量又能节省时间的方法:基于split-and-conquer的非参数向前选择法.首先使用split-and-conquer方法将数据进行拆分,然后使用B样条函数逼近的非参数向前选择法进行研究.实验结果表明:基于split-and-conquer的非参数向前选择法可以较好地将变量选择出来,并且节省了大量时间.     

P2P网贷平台借款人信用风险评估

为提高P2P网贷平台对借款人信用风险评估的准确性,利用主成分分析模型,用8个主成分反映18个指标,依据熵权法和方差百分比赋予权重,得到借款人是否违约还款的临界值,依据该值对借款人是否违约还款进行评估;再利用Logistic回归模型,得到影响借款人违约发生率的4个指标,其按影响程度从大到小的排序为借贷子等级、借贷目的、过去两年里超过30 d以上未及时还款的次数、贷款收入比。对11 383条交易数据的识别结果表明,在阈值为50%时,评估模型对正常还款的拟合率为99.6%,对违约还款的拟合率为71.3%,整体的拟合准确率为96.04%。