基于灰色关联度和神经网络对科创板拟上市企业估值的研究

针对科创板拟上市企业估值问题,基于所收集到的相关数据,综合运用灰色关联度、层次分析法、BP算法,构建出了灰色关联度及BP神经网络预测等模型,并运用MATLAB、SPSS进行处理分析。通过对近几年中国A股市场、美国NASDAQ市场进行对比分析,找出了中美市场估值指标与基本面指标、流动性指标之间的关系,并对2019年两市场估值指标给出了预测。通过进一步研究分析,展望了科创板的发展前景,并预测出我国首批科创板企业上市后的估值水平。     

基于语义分析法的城市滨水景观质量评价研究——以南京市秦淮河中华门段为例

【目的】基于使用者的心理感知,定量评估影响城市滨水景观质量的关键因素,为城市滨水景观质量的优化提供参考。【方法】以南京市秦淮河中华门段为研究对象,运用语义分析(SD)法从使用者的心理角度出发,对秦淮河中华门段的滨水景观进行质量评价。从景观、生态、人文3个方面制定评价因子,针对各评价因子对使用者进行问卷调查收集数据,并运用SPSS软件进行分析。【结果】使用者对秦淮河中华门段滨水景观的亲水性、岸线形态、景观美感度、环境整洁度以及历史文化延续性的评价较高,对视域宽广度、环境视觉趣味性、植被覆盖率和娱乐活动多样性的评价较低。基于评价结果认为,影响滨水景观质量的重要因素为公众参与度、植物多样性和河流水质,结合秦淮河中华门段景观现状,提出:①提高秦淮河中华门段滨水景观与地域文化的融合,突出秦淮河景观的独特性,增强游人的归属感;②重视公共参与度,加强公众参与的主动性和有效性,同时丰富秦淮河中华门段的空间功能,增强滨水景观的活力;③进一步加强对秦淮河水质的保护与治理,提高植被覆盖率,并充分利用水生植物来营造滨水生态景观,给游人近自然的生态体验。【结论】通过对感知对象的评价,引入SD法分析游人心理感知为评价城市滨水景观质量提供了可参考的研究路径,有助于聚焦城市滨水景观效能的科学分析,推动城市滨水生态景观的可持续发展,也为未来城市滨水景观的优化提供了参考思路。