检索结果-内蒙古大学图书馆

作者：汪洲华东政法大学

学位级别：硕士

财务舞弊一直是资本市场最令人深恶痛绝的现象之一,因此如何建立一个有效的方案来对财务舞弊行为进行预测,具有重要的现实意义。本文正是基于这样的需求下,企图利用神经网络模型以及其它方法来建立一个能有效预测财务舞弊的方案。本文... 详细信息

财务舞弊一直是资本市场最令人深恶痛绝的现象之一,因此如何建立一个有效的方案来对财务舞弊行为进行预测,具有重要的现实意义。本文正是基于这样的需求下,企图利用神经网络模型以及其它方法来建立一个能有效预测财务舞弊的方案。本文先阐述了财务舞弊的概念以及梳理了国内外关于财务舞弊动机的相关研究,然后又对国内外部分财务舞弊识别模型的研究情况进行概述。随之论述了财务报表各项指标的概念及性质,并从上市公司的盈利能力、应计项目、偿债能力、周转能力、资产质量、发展能力以及风险水平等七大方面确定了本文所使用的26项财务指标。财务指标确定之后,借助“CSMAR”数据库筛选出1999-2018年所有因财务违规而被官方机构通报的公司及对应违规年份的数据,然后再从该数据中筛选出发生财务舞弊的数据。获取到名单数据之后,又借助“聚宽量化”平台,在严格的非财务舞弊公司样本选取原则下,使用Python语言,获得了非财务舞弊样本名单以及所有样本的26项财务指标数据。在清洗样本数据之后共获得1046个非财务舞弊样本数据以及733个财务舞弊样本数据。获取到有效样本数据之后,为了降低各项指标之间的相关性以及提升数据质量,先借助Matlab工具,使用PCA法将原数据降维,获得了含有15个新指标的新数据。相较于原数据,处理后的数据质量得到很大提高;另外再根据一般经验,按照8:2的比例将数据划分为训练集和测试集。在得到训练集和测试集的数据之后,先通过科学的方法确立初始模型参数。在初始模型中:激活函数定为当前较为流行的Re LU函数;隐藏层层数定为1;隐藏层节点数定为5;并使用SGD算法来优化BP算法。初始模型的结果显示,当前参数下的模型精度不高:在测试集的查准率为81.48%,召回率为14.97%,F1 Score为25.29%,综合准确度为63.48%,因此必须对模型进行优化。首先是对BP算法进行优化,通过对比不同的BP优化算法写的模型结果,发现在使用L-BFGS算法后,模型各项指标有了质的提升。其次是对隐藏层节点数进行优化,通过不断试错,发现将隐藏层节点数设定为6时模型指标表现最好。最终优化后的模型结果较初始模型有了非常大的提升:在测试集中的查准率达到93.28%,召回率达到85.03%,F1 Score为88.97%,综合准确度为91.29%。综合对比于其它文献中的识别模型,本文的最终模型的识别率处于较高的位置。总之,本文所建立的财务舞弊识别方案,无论是从数据获取,数据处理还是从模型的构建和和求解结果来看,在实践中都有较强的可行性。

关键词：财务舞弊识别财务舞弊动因 PCA法 mlp模型 BP算法 L-BFGS算法

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基于GA-mlp的东北地区Tm模型研究

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测绘工程 2022年第6期31卷 34-39,46页

作者：邹玉学詹金瑞朱腊腊上官明欧阳光广州市城市规划勘测设计研究院广州510060 中国地质大学(武汉)地理与信息工程学院武汉430074

针对常用的经验大气加权平均温度(T_(m))模型在我国东北地区普遍精度较低等问题,利用遗传算法优化的多层感知器模型,采用东北地区7个探空站2014—2017年的数据进行模型训练,建立适合我国东北地区的T_(m)模型。依据2018年的数据进行预测... 详细信息

针对常用的经验大气加权平均温度(T_(m))模型在我国东北地区普遍精度较低等问题,利用遗传算法优化的多层感知器模型,采用东北地区7个探空站2014—2017年的数据进行模型训练,建立适合我国东北地区的T_(m)模型。依据2018年的数据进行预测分析,实验结果表明:首先,GA-mlp的T_(m)模型的预测平均偏差为0.04 K、均方误差为4.06 K和判定系数R 2=0.920,各项精度评估指标较常用的GPT2w、单/多因子线性、非线性T_(m)和mlp模型均为最优,模型性能更好,拟合度更高;其次,在GPS反演大气可降水量中,较常用的单因子线性和GPT2w模型,GA-mlp的T_(m)模型在长春站的反演精度最高,均方误差精度提升1.1%和4.9%,平均偏差精度提升2.5%和13.2%,证明GA-mlp的T_(m)模型在东北地区反演PWV的适用性。

关键词：大气加权平均温度遗传算法 mlp模型大气可降水量

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基于mlp和Transformer模型的大气温度预测

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运城学院学报 2024年第3期42卷 43-47页

作者：吕亚妮运城师范高等专科学校山西运城044000

文章以运城市2015年1月1日至2020年12月21日期间监测的大气温度数据作为研究的基础资料,运用mlp模型和Transformer模型,预测了运城市大气温度。由于温度数据具有很强的时序性,对mlp模型与Transformer模型,各选取了两层、四层(mlp-2、ML... 详细信息

文章以运城市2015年1月1日至2020年12月21日期间监测的大气温度数据作为研究的基础资料,运用mlp模型和Transformer模型,预测了运城市大气温度。由于温度数据具有很强的时序性,对mlp模型与Transformer模型,各选取了两层、四层(mlp-2、mlp-4、Transformer-2、Transformer-4),进行了3天、5天、7天多组试验对比。结果显示:mlp-4模型7天的均方误差为3.2649,Transformer-4模型3天的均方误差为5.3767,预测精度都比较高,且mlp模型预测温度的精度高于Transformer模型预测温度的精度;mlp-2模型的均方误差分别为3.2662、3.2996、3.3579,mlp-4模型的均方误差分别为3.2674、3.2996、3.2649,均方误差有变化,但比较平稳;Transformer-2模型的均方误差分别为5.6225、5.9491、5.3892,Transformer-4模型的均方误差分别为5.3767、6.3787、6.1108,增加模型层数和参数量,均方误差增大,存在过拟合现象。运用Transformer模型进行预测,出现过拟合现象,原因是Transformer模型太过庞大(接近四百万个参数),而研究数据只有1531组,即使使用Weight decay和Dropout正则化的方法,仍然过拟合文章中提供的1531组研究数据,使其预测精度出现一定程度的下降。

关键词：温度预测 mlp模型 Transformer模型神经网络

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基于人工神经网络的青藏公路铁路沿线生态系统风险研究

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北京大学学报（自然科学版） 2005年第4期41卷 586-593页

作者：陈辉李双成郑度中国科学院地理科学与资源研究所北京大学环境学院北京100871

根据青藏公路铁路沿线(50km缓冲区)生态系统特征,选取雪灾、旱灾、崩塌滑坡等7项指标,依托人工神经网络mlp(MultilayerPercetron)模型,构建青藏公路铁路沿线生态风险评价模型。评价结果显示:青藏公路铁路沿线生态系统所跨越的6个自然区... 详细信息

根据青藏公路铁路沿线(50km缓冲区)生态系统特征,选取雪灾、旱灾、崩塌滑坡等7项指标,依托人工神经网络mlp(MultilayerPercetron)模型,构建青藏公路铁路沿线生态风险评价模型。评价结果显示:青藏公路铁路沿线生态系统所跨越的6个自然区的平均生态风险值居前3位的是:柴达木山地荒漠区(4.2585),果洛那曲高寒灌丛草甸区(2.7640)、青东祁连山地草原区(2.7335);沿线10种植被生态系统平均生态风险值居前3位的是:针叶林生态系统(4.3096)、荒漠生态系统(4.1174)和无植被地段(3.6182)。在影响各区、各植被生态系统风险值大小的因素中,自然因素为主要控制因素,人为因素影响相对较弱。依据评价结果,将青藏公路铁路沿线生态系统划分为4个区:柴达木盆地高风险区、西大滩至当雄中度风险区、青东祁连和青南2个轻度风险区。

关键词：生态风险评价人工神经网络 mlp模型自然因素人为因素

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基于COWA算子的相关性区间组合预测优化模型及其近似求解

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中国科学技术大学学报 2020年第5期50卷 673-681页

作者：周代娣陈华友张倩昀江立辉安徽大学数学科学学院安徽合肥230601 安徽大学经济学院安徽合肥230601 合肥学院人工智能与大数据学院安徽合肥230601

在Holt指数平滑模型、多层感知器(mlp)模型及支持向量机(SVM)模型三种区间预测方法的基础上,通过引进COWA算子和相关系数的概念,构建基于相关系数的区间型最优组合预测模型,探讨了模型的若干性质.同时利用相关系数作为测度单点预测方法... 详细信息

在Holt指数平滑模型、多层感知器(mlp)模型及支持向量机(SVM)模型三种区间预测方法的基础上,通过引进COWA算子和相关系数的概念,构建基于相关系数的区间型最优组合预测模型,探讨了模型的若干性质.同时利用相关系数作为测度单点预测方法在组合预测中的贡献指标,结合合作对策中的Shapley值,给出相应的最优组合预测模型的近似求解.利用西德克萨斯中质原油现货价格数据验证了模型的可行性与有效性,并分析了COWA算子中的态度参数的灵敏度.

关键词：区间预测 Holt指数平滑模型 mlp模型 SVM模型 COWA算子相关系数 Shapley值

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强化学习引导变导纳控制的机械臂精密轴孔装配模糊位姿估计与精确调整

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仪器仪表学报 2024年第11期45卷 170-177页

作者：宁睿刘志晨刘毅魏金波大连海事大学船舶电气工程学院大连116026

在非结构化环境下,机器人精密轴孔装配是一个非合作问题。轴姿态的不确定性给后续孔的搜索和插入带来了挑战,因此,机器人需要调整轴的姿态来消除轴对孔的姿态偏差。将姿态调整分为粗调整和精调整两个阶段。首先,在粗调整阶段,在轴孔未... 详细信息

在非结构化环境下,机器人精密轴孔装配是一个非合作问题。轴姿态的不确定性给后续孔的搜索和插入带来了挑战,因此,机器人需要调整轴的姿态来消除轴对孔的姿态偏差。将姿态调整分为粗调整和精调整两个阶段。首先,在粗调整阶段,在轴孔未接触时采集轴的力-角度样本,输入到多层感知机(mlp)模型进行训练,引导机械臂进行粗调整。其次,在精调整阶段,建立RLVAC模型。通过建立轴孔接触模糊推理模型来估计轴孔接触状态。基于轴孔接触状态,通过融合了模糊奖励机制的强化学习算法找到最优的导纳控制参数,实现轴孔表面的紧密贴合。最后,对未知姿态的轴进行了综合实验。从调整精度、运行时间、成功率等方面与其他常规方法进行了比较分析。

关键词：轴孔装配姿态调整 mlp模型模糊位姿估计强化学习变导纳控制

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不同视角下的居民垃圾分类影响因素研究--以上海市为例

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环境卫生工程 2023年第3期31卷 102-107页

作者：赵婷婷马慧民邰俊毕珠洁上海理工大学管理学院上海200093 上海电机学院商学院上海201306 上海环境卫生工程设计院有限公司上海200232 上海市环境工程设计科学研究院有限公司上海200232

对居民视角下及第三方测评机构评分视角下的居民垃圾分类影响因素进行研究。研究发现:居民视角下,影响居民垃圾分类的主要因素依次为个人价值观、群体规范、宣传力度、投放便利性、监督和分类态度;第三方测评机构评分视角下,影响居民垃... 详细信息

对居民视角下及第三方测评机构评分视角下的居民垃圾分类影响因素进行研究。研究发现:居民视角下,影响居民垃圾分类的主要因素依次为个人价值观、群体规范、宣传力度、投放便利性、监督和分类态度;第三方测评机构评分视角下,影响居民垃圾分类的主要因素依次为投放便利性、分类态度、奖惩机制、奖惩措施、监督和群体规范。不同视角下的居民垃圾分类影响因素具有一定的差异性,由于居民视角存在主观性、片面性,因此建议应从第三方测评机构评分视角对居民垃圾分类影响因素进行研究,该视角下的研究结果更具客观性与准确性。

关键词：回归分析 mlp模型随机森林算法影响因素

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基于mlp实现水轮机适应式PID调节策略

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华中理工大学学报 1996年第10期24卷 40-42页

作者：郭创新梁年生叶鲁卿熊小亮华中理工大学电力工程系湖北武汉

提出一种基于ＭＬＰ模型实现适应式ＰＩＤ控制的策略．该策略不需要被控对象的精确模型，以经典的ＰＩＤ为基础，用神经网络实现，在给定评价函数下进行自学习．把它应用于单机运行的水轮机组频率扰动和负荷扰动仿真试验中。

关键词：水轮机调节适应式PID调节 mlp模型评价函数

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水流物理规律与人工智能算法相结合的水位流量关系确定方法研究

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水文 2024年第6期44卷 1-8页

作者：张旭张亭梅军亚吴志勇何海谢义林河海大学水文水资源学院江苏南京210098 长江水利委员会水文局湖北武汉430010 江苏省水利科学研究院江苏南京210017

确定水位流量关系的传统方法主要基于物理规律和经验公式建模,模型精度有限,同时受个人经验和水平的影响,结果精度常常具有较大的不确定性;机器学习方法通过训练模型自动学习水位与流量关系,具有灵活性和适应性,但缺乏对物理规律的解释... 详细信息

确定水位流量关系的传统方法主要基于物理规律和经验公式建模,模型精度有限,同时受个人经验和水平的影响,结果精度常常具有较大的不确定性;机器学习方法通过训练模型自动学习水位与流量关系,具有灵活性和适应性,但缺乏对物理规律的解释和理解,并对数据质量和数量要求较高。提出水流物理规律与人工智能算法相结合的水位流量确定方法,通过结合水文站点水位与上下游站点的落差及机器学习模型构建流量计算方案,以此确定水位流量关系;以汉口站作为试验站,并比较mlp与LSTM两种不同的机器学习模型计算结果。结果表明,水流物理规律与人工智能算法相结合的水位流量关系确定方法,能够准确推求流量,绘制水位流量关系曲线,同时LSTM模型计算结果精度较高,汉口站2018—2020年的模型计算结果决定系数均在0.9950以上,平均相对误差均在3%以内。

关键词：水位流量关系水力因素 mlp模型 LSTM模型

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基于混合模型的新零售企业销售预测算法研究及其应用

基于混合模型的新零售企业销售预测算法研究及其应用

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作者：涂紫菱西安建筑科技大学

学位级别：硕士

随着互联网技术的快速发展与普及应用,传统的零售业面临着前所未有的挑战和机遇。通过对销售数据潜藏价值的深度挖掘和分析,企业可以了解市场趋势、顾客需求、产品流行度等信息,从而做出更加科学的生产决策,提高销售效率和客户满意度。... 详细信息

随着互联网技术的快速发展与普及应用,传统的零售业面临着前所未有的挑战和机遇。通过对销售数据潜藏价值的深度挖掘和分析,企业可以了解市场趋势、顾客需求、产品流行度等信息,从而做出更加科学的生产决策,提高销售效率和客户满意度。本文针对现代零售业的特点和需求,主要以销售数据预测为研究方向,通过运用机器学习、深度学习和数据挖掘等技术手段,构建了一套有效的销售预测模型和系统,以期为企业经营管理者提供可靠的决策支持。在系统分析现有研究现状的基础上,基于北京某新零售企业的销售数据进行深入研究并构建了一种基于混合模型的新零售企业销售预测方案。首先根据促销活动性质划分为有、无促销活动的两个销售区间。在无促销活动区间,采用完全集合经验模态分解算法对历史销售数据进行分解与重构,将获得的高频项、低频项以及趋势项数据输入到经过猎人猎物算法优化的LSTM模型中,并将最终结果与ARIMA模型、LSTM模型和HPO-LSTM模型进行对比,得到较优预测模型;针对存在促销活动的销售数据,分析与产品销量有关的因素,采用网络爬虫的方式获取该新零售企业的商品评论信息,并使用ERNIE模型进行情感分析,再结合活动力度以及城市GDP等因素,将所提取特征输入到经HPO算法优化的mlp模型中,将HPO-mlp模型与RNN模型、mlp模型进行对比分析,得到较优预测模型。实证分析结果表明,本文提出并构建的销售预测混合模型具有良好的科学性与可靠性。最后,基于所构建的预测模型,设计开发了一套基于WEB端的商品销售预测系统,用户可以利用系统对销售数据进行分析,对商品的销售趋势进行预测,为企业生产计划的制定提供适时、直观的数据依据。同时,通过可视化界面,使得用户能够更加直观地了解销售数据,便于快速做出响应决策。

关键词：销售预测猎人猎物算法 LSTM模型 mlp模型混合模型

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