检索结果-内蒙古大学图书馆

数字技术与应用 2021年第3期39卷 200-202页

作者：申燕凤新疆财经大学统计与数据科学学院新疆乌鲁木齐830012

以乌鲁木齐市住宅价格为研究对象,借助ArcMap软件绘制乌鲁木齐市住宅价格空间分布图,探讨乌鲁木齐市住宅价格空间分布特征规律,研究结果表明:乌鲁木齐市住宅价格出现多核空间结构特点,即出现1个中心和2个次级中心,其空间分布表现为由中... 详细信息

以乌鲁木齐市住宅价格为研究对象,借助ArcMap软件绘制乌鲁木齐市住宅价格空间分布图,探讨乌鲁木齐市住宅价格空间分布特征规律,研究结果表明:乌鲁木齐市住宅价格出现多核空间结构特点,即出现1个中心和2个次级中心,其空间分布表现为由中心向四周呈现不同程度递减的规律,且存在明显区域差异性。

关键词：乌鲁木齐市住宅价格空间插值空间等级分类

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基于谱聚类算法的新疆增长极层级划分方法

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数字技术与应用 2021年第3期39卷 102-104页

作者：刘凯新疆财经大学统计与数据科学学院新疆乌鲁木齐830012

城市化是新疆地区当前与未来发展的重大课题,用何种发展思路与全局发展模式显得尤为重要。文章在参考与理解部分学者对层级增长极理论的研究基础上,探索性的采用机器学习中的无监督学习模型——谱聚类算法进行统计建模,从定量的角度设... 详细信息

城市化是新疆地区当前与未来发展的重大课题,用何种发展思路与全局发展模式显得尤为重要。文章在参考与理解部分学者对层级增长极理论的研究基础上,探索性的采用机器学习中的无监督学习模型——谱聚类算法进行统计建模,从定量的角度设计一种对区域增长极网络层级划分方法;并通过对新疆部分县市的实证分析,得到新疆层级增长极网络的结构。

关键词：谱聚类算法层级增长极网络新疆城市化

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基于XGBoost的员工离职预测及特征分析模型

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数字技术与应用 2021年第3期39卷 193-196页

作者：王志宁新疆财经大学统计与数据科学学院新疆乌鲁木齐830001

随着人力资源管理数据化的价值不断凸显,员工离职预测问题成为人力资源管理的新方向。首先,以数据科学竞赛平台Kaggle中的员工分析数据集为研究对象,进行预处理;其次,建立XGBoost员工离职预测模型,结合评价指标分析模型效果,并与Logisti... 详细信息

随着人力资源管理数据化的价值不断凸显,员工离职预测问题成为人力资源管理的新方向。首先,以数据科学竞赛平台Kaggle中的员工分析数据集为研究对象,进行预处理;其次,建立XGBoost员工离职预测模型,结合评价指标分析模型效果,并与Logistic、朴素贝叶斯、支持向量机算法进行对比分析,证明XGBoost模型在准确率(Accuracy)、F1值和AUC值三项指标上的优势;最后,运用SHAP方法分析影响员工离职决策的重要因素,为员工的管理及留任提供决策支持。

关键词：机器学习离职预测 XG Boost算法 SHAP

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基于改进的模糊边缘检测算法的应用研究

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太原学院学报（自然科学版） 2021年第3期39卷 71-74页

作者：周紫微新疆财经大学统计与数据科学学院新疆乌鲁木齐830012

通过对Pal和King模糊边缘检测算法的分析,提出了一种改进的快速模糊边缘检测算法。定义了新的隶属度函数,弥补了Pal和King算法固定取阀值的不足。不仅对图像进行模糊增强和边缘平滑处理,还实现“Min”算子和“Max”算子综合使用提取边... 详细信息

通过对Pal和King模糊边缘检测算法的分析,提出了一种改进的快速模糊边缘检测算法。定义了新的隶属度函数,弥补了Pal和King算法固定取阀值的不足。不仅对图像进行模糊增强和边缘平滑处理,还实现“Min”算子和“Max”算子综合使用提取边缘。实验结果表明,改进算法能够有效提取图像的边缘,特别是在提取对比度不高的图像时具有良好的效果,具有一定的实用价值。

关键词：模糊集边缘检测隶属函数图像增强

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中东资本投资中国的基本特征、战略考量及应对策略

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科技智囊 2024年第8期 28-37页

作者：慕慧娟马林燕李凯中国科学技术发展战略研究院北京100036 英国格拉斯哥大学英国格拉斯哥G128QQ 新疆财经大学统计与数据科学学院新疆乌鲁木齐830012

[研究目的]旨在分析中东资本投资中国的策略背景、特征、战略考量以及中国的应对措施,强调双方在科技创新和产业升级中的互利合作,以及在全球经济新格局中实现合作共赢的重要性。[研究方法]分析中东资本投资中国呈现的特征,剖析中东国... 详细信息

[研究目的]旨在分析中东资本投资中国的策略背景、特征、战略考量以及中国的应对措施,强调双方在科技创新和产业升级中的互利合作,以及在全球经济新格局中实现合作共赢的重要性。[研究方法]分析中东资本投资中国呈现的特征,剖析中东国家投资中国的战略考量,提出中国应对中东投资策略转变应采取的策略。[研究结论]结果表明,中东资本投资中国呈现出战略性、投资规模庞大、投资渠道多元化、投资领域多元化、投资长期性等特征。中东资本投资中国不只是经济领域的直接利益交换,更是触达政治、科技、文化等更为宏观和深远的层面。当前国际科技合作迎来新的机遇期,中东与中国双向奔赴的时代正在来临。我国应秉持开放、审慎和积极的态度,采取一系列措施,促进多方在科技产业资本化等领域的合作共赢,共同开创世界创新新格局。

关键词：科技革命中东资本中东主权财富基金互利共赢应对策略

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基于XGBoost的在线短租市场价格预测及特征分析模型

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数据分析与知识发现 2021年第6期5卷 51-65页

作者：曹睿廖彬李敏孙瑞娜新疆财经大学统计与数据科学学院乌鲁木齐830012 新疆大学信息科学与工程学院乌鲁木齐830008 中国科学院信息工程研究所北京100093 中国科学院大学网络空间安全学院北京100093

【目的】解决不同特征的房源缺乏合理定价建议的问题。【方法】基于Airbnb平台真实的营业数据,提出一种基于XGBoost的在线短租市场价格预测及特征分析模型。利用Lasso对原始数据进行特征提取并降维,再将特征提取后的数据作为XGBoost的输... 详细信息

【目的】解决不同特征的房源缺乏合理定价建议的问题。【方法】基于Airbnb平台真实的营业数据,提出一种基于XGBoost的在线短租市场价格预测及特征分析模型。利用Lasso对原始数据进行特征提取并降维,再将特征提取后的数据作为XGBoost的输入,迭代训练获得最佳的预测模型,最后利用SHAP值对模型特征进行解释。【结果】实验结果表明,基于XGBoost的在线短租市场价格预测模型在调优超参数后,RMSE、MAE和R-squared分别能够达到0.091、0.065和0.798,优于4种主要的对比模型。【局限】由于数据源限制,模型训练数据未能与实时在线的业务数据流特征结合,可能导致模型实时适应能力偏弱。【结论】引入SHAP模型增强模型的可解释性,综合XGBoost与RandomForest的特征重要性排序结果,识别出影响房价的关键因素,为房东改进服务质量并提高收益提供决策参考。

关键词：机器学习定价模型在线短租 XGBoost模型 SHAP值

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数字经济对我国城市创新能力的影响研究

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投资与合作 2025年第1期 73-75页

作者：郑悦悦新疆财经大学统计与数据科学学院

文章聚焦2012—2021年中国285个城市的面板数据，采用熵值法作为测量工具，以量化各城市的数字经济发展状态，并使用代理变量表示城市创新能力发展水平，通过固定效应和门槛效应模型探究数字经济对城市创新能力的影响机制。结果显示，... 详细信息

文章聚焦2012—2021年中国285个城市的面板数据，采用熵值法作为测量工具，以量化各城市的数字经济发展状态，并使用代理变量表示城市创新能力发展水平，通过固定效应和门槛效应模型探究数字经济对城市创新能力的影响机制。结果显示，数字经济对城市创新能力具有直接的促进作用，且数字经济发展水平与城市创新能力存在非线性关系。

关键词：数字经济城市创新能力区域创新协调发展

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零膨胀计数数据函数型部分变系数模型

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统计研究 2021年第7期38卷 127-139页

作者：王芝皓刘艳霞田茂再陈小昆中国人民大学统计学院教育部人文社会科学重点研究基地中国人民大学应用统计科学研究中心中国人民大学新疆财经大学统计与数据科学学院

在实际数据分析中经常会遇到零膨胀计数数据作为响应变量与函数型随机变量和随机向量作为预测变量相关联。本文考虑函数型部分变系数零膨胀模型(FPVCZIM),模型中无穷维的斜率函数用函数型主成分基逼近,系数函数用B-样条进行拟合。通过E... 详细信息

在实际数据分析中经常会遇到零膨胀计数数据作为响应变量与函数型随机变量和随机向量作为预测变量相关联。本文考虑函数型部分变系数零膨胀模型(FPVCZIM),模型中无穷维的斜率函数用函数型主成分基逼近,系数函数用B-样条进行拟合。通过EM算法得到估计量,讨论其理论性质,在一些正则条件下获得了斜率函数和系数函数估计量的收敛速度。有限样本的Monte Carlo模拟研究和真实数据分析被用来解释本文提出的方法。

关键词：函数型数据分析变系数零膨胀模型函数型零膨胀模型 B-样条 Karhunen-Loève表示

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中国金融业风险溢出预警研究——基于藤Copula CoVaR模型

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金融发展评论 2024年第8期 1-16页

作者：闫海波沙龙新疆财经大学统计与数据科学学院

在经济全球化的复杂环境下,当前各个行业之间的联系日益密切,因此如何有效地测度行业间上下行风险的相关性,对于中国金融业风险防范与化解有重要意义。本文选取A股房地产业、货币金融服务业、资本市场服务业、保险业和其他金融服务业市... 详细信息

在经济全球化的复杂环境下,当前各个行业之间的联系日益密切,因此如何有效地测度行业间上下行风险的相关性,对于中国金融业风险防范与化解有重要意义。本文选取A股房地产业、货币金融服务业、资本市场服务业、保险业和其他金融服务业市值最高的50家上市公司日度收盘价计算对数收益率作为样本。藤Copula函数是一个概率密度函数,用于描述多维随机变量的联合分布。通过藤Copula函数,可以更准确地评估多个随机变量之间的联合风险。相较于传统相关性模型其更能反映不同市场条件下真实资产之间的相依结构。此外,为了更好地描述尾部风险溢出强度,利用不同置信水平下CoVaR模型量化分析行业间在市场高涨和市场下跌时的风险溢出强度。研究结果表明行业间风险溢出强度有明显差异且模型能够识别重大事件的发生。最后利用LSTM神经网络模型对CoVaR值进行拟合训练,训练集与测试集RMSE均小于0.38。综上所述,说明该模型可以很好地建立行业间尾部关系及测度风险溢出强度。在此基础上结合LSTM神经网络模型可充分挖掘金融时间序列的非线性特征优势,对行业间风险溢出进行预警,对于风险溢出监测有重要的现实意义。

关键词：风险溢出藤联系函数(Vine Copula) 条件在险价值(CoVaR) 神经网络模型(LSTM) 预警

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数据要素能否影响新质生产力?——对我国31个省域面板数据的分析

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信息技术与管理应用 2024年第5期3卷 55-70页

作者：曹建飞程翠翠新疆财经大学统计与数据科学学院

基于2011~2022年31个省域面板数据,考察数据要素影响新质生产力的传导机制与空间效应,对提升新质生产力的路径进行探索。研究发现:数据要素能够显著地促进新质生产力发展,但区域间存在差异,我国西部地区数据要素对新质生产力发展的作用... 详细信息

基于2011~2022年31个省域面板数据,考察数据要素影响新质生产力的传导机制与空间效应,对提升新质生产力的路径进行探索。研究发现:数据要素能够显著地促进新质生产力发展,但区域间存在差异,我国西部地区数据要素对新质生产力发展的作用不显著,东部和中部地区作用明显。调节效应表明提升产业链韧性对数据要素推进新质生产力具有正向调节作用,城乡收入差距对数据要素推进新质生产力具有负向调节作用。选取人工智能为门槛变量,发现数据要素对新质生产力发展存在正向非线性关系,人工智能发展水平增强了这一正向促进关系。此外,空间效应表明数据要素对邻近地区新质生产力发展具有显著的溢出效应。基于此,政府应不断加强数字基础设施建设、促进区域发展平衡、优化教育资源、提升产业链韧性、缩小城乡收入差距、加强人工智能发展、更好地利用数据要素推动新质生产力的发展,促进经济的均衡和可持续发展。

关键词：数据要素新质生产力产业链韧性人工智能空间效应

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