检索结果-内蒙古大学图书馆

环境科学与技术 2023年第4期46卷 216-222页

作者：赵庆聪焦佳佳北京信息科技大学信息管理学院北京100192 绿色发展大数据决策北京市重点实验室北京100192

文章基于2010-2019年中国省际面板数据,运用超效率SBM模型与GML指数,对中国30个省份公路运输碳排放效率进行测度和分析,实证结果表明:2019年中国公路运输的碳排放综合效率整体水平偏低,综合效率存在地区差异,中部>东部>东北>西... 详细信息

文章基于2010-2019年中国省际面板数据,运用超效率SBM模型与GML指数,对中国30个省份公路运输碳排放效率进行测度和分析,实证结果表明:2019年中国公路运输的碳排放综合效率整体水平偏低,综合效率存在地区差异,中部>东部>东北>西部;2010-2019年中国的公路运输碳排放全要素生产率整体呈上升趋势,技术进步变化的降低是阻碍全要素生产率上升的关键因素。

关键词：公路运输碳排放效率超效率SBM模型 GML指数全要素生产率

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基于因子分析的高新技术园区发展综合评价——以中关村示范区为例

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科技管理研究 2018年第18期38卷 50-56页

作者：赵文辉张贝贝刘杰李静文北京信息科技大学经济管理学院绿色发展大数据决策北京市重点实验室北京100192

概括综合评价方法的研究现状以及因子分析方法在实践中的应用,通过对因子分析理论本质的推导和对其几何本质的全新认识,以因子分析综合评价算法为工具,实现对中关村国家自主创新示范区2013—2017年发展状况的全面综合评价。

关键词：因子分析中关村综合评价

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商业模式创新研究演化过程、热点与主题探析——CSSCI(2000—2016)文献计量分析

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科技管理研究 2018年第11期38卷 202-210页

作者：樊辉张健倪渊王宗水北京信息科技大学经济管理学院//绿色发展大数据决策北京重点实验室北京100192

基于CNKI数据库,采用共词分析和社会网络分析法,通过CSSCI高级检索,共检索出709篇文献,根据年发文量阈值的设定,将商业模式创新的研究划分为3个阶段。研究发现,商业模式创新受到越来越多学者的关注,发文量逐年增长;研究内容上受互联网+... 详细信息

基于CNKI数据库,采用共词分析和社会网络分析法,通过CSSCI高级检索,共检索出709篇文献,根据年发文量阈值的设定,将商业模式创新的研究划分为3个阶段。研究发现,商业模式创新受到越来越多学者的关注,发文量逐年增长;研究内容上受互联网+等新形势的影响,在传统领域关注度保持稳定增长的趋势下,具有时代特征的问题也会成为研究热点。

关键词：商业模式创新研究热点演化过程文献计量分析

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国内碳达峰、碳中和领域研究主题挖掘与热点探究

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价格理论与实践 2022年第5期 110-113,206页

作者：张长鲁赵东燕倪渊北京信息科技大学经济管理学院、绿色发展大数据决策北京市重点实验室

中国向世界宣布碳达峰、碳中和目标体现了应对全球气候变化的大国担当。自双碳目标提出以来,围绕碳达峰、碳中和的研究成果激增,对现有文献进行数据分析可以凝练研究主题,识别当前的研究热点与不足。本文以中国知网期刊数据库双碳相关... 详细信息

中国向世界宣布碳达峰、碳中和目标体现了应对全球气候变化的大国担当。自双碳目标提出以来,围绕碳达峰、碳中和的研究成果激增,对现有文献进行数据分析可以凝练研究主题,识别当前的研究热点与不足。本文以中国知网期刊数据库双碳相关文献为研究对象,采用系统聚类方法对413篇精选文献进行聚类,形成13类研究主题。为解读主题内涵,计算202个高频关键词对13类主题的信息增益,选取各主题信息增益前五位的关键词对主题内涵进行解析。研究结果如下:全球气候治理与实现绿色发展是当前双碳领域的热点主题;其他研究主题包括传统产业转型升级,碳捕集、利用与封存,双碳政策工具,碳减排与达峰路径,区域碳达峰,可持续发展,新型电力系统,海洋碳汇。其中,碳捕集、利用与封存和海洋碳汇相关研究成果较少,需进一步加强研究。

关键词：碳达峰碳中和主题挖掘系统聚类信息增益

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基于K-medoids-NCA-SMOTE-BSVM融合模型的网络交易平台高质量数据资源识别研究

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运筹与管理 2023年第11期32卷 87-93,I0040,I0041页

作者：倪渊李思远徐磊张健房津玉北京信息科技大学经济管理学院北京100192 绿色发展大数据决策北京市重点实验室北京100192

随着数据服务形态不断衍生,数据资源作为一种新兴生产要素,其交易流通需求呈现爆发式增长。如何从海量数据中识别高质量数据资源,挖掘要素价值,成为数据交易平台获取竞争优势以及提升要素配置效率的关键。本文旨在发现平台交易情境下高... 详细信息

随着数据服务形态不断衍生,数据资源作为一种新兴生产要素,其交易流通需求呈现爆发式增长。如何从海量数据中识别高质量数据资源,挖掘要素价值,成为数据交易平台获取竞争优势以及提升要素配置效率的关键。本文旨在发现平台交易情境下高质量数据形成的关键因素,提出从大规模、异质数据资源中高效识别高质量数据的方法。首先,基于高质量数据形成过程,构建“固有品质-商品表征”二维识别指标体系;然后,提出K-medoids-NCA-SMOTE-BSVM融合模型,对高、中、低三类不同质量数据进行分类预测;最后,收集真实数据交易平台的API交易数据,开展实证研究。结果显示:相比SVM,WOA-SVM,PSO-SVM,MLP和CNN等方法,K-medoids-NCA-SMOTE-BSVM模型在预测准确率和训练时间方面,均有良好的性能表现。本文提出的识别指标及分类模型,为平台经济下数据质量判断与预测提供了依据,对产品视角下数据质量标准制定以及数据交易定价优化具有一定实践意义。

关键词：数据交易平台高质量数据 K-medoids-NCA-SMOTE-BSVM 多模型集成

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利用集成剪枝和多目标优化算法的随机森林可解释增强模型

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计算机应用研究 2024年第10期41卷 2947-2954页

作者：李扬廖梦洁张健北京信息科技大学经济管理学院北京100192 绿色发展大数据决策北京市重点实验室北京100192

随机森林模型是广泛应用于各个领域的经典黑盒模型,而黑盒模型的结构特征导致模型可解释性弱,需要借助可解释技术优化随机森林的可解释性,从而促进其在可靠性要求较高场景的应用与发展。研究构建了基于集成剪枝和多目标优化算法的规则... 详细信息

随机森林模型是广泛应用于各个领域的经典黑盒模型,而黑盒模型的结构特征导致模型可解释性弱,需要借助可解释技术优化随机森林的可解释性,从而促进其在可靠性要求较高场景的应用与发展。研究构建了基于集成剪枝和多目标优化算法的规则提取模型,集成剪枝在解决树模型规则提取易陷入局部最优的问题上具有代表性,多目标优化在解决规则准确性和可解释性的平衡问题上有多个领域的应用。模型验证结果表明,所构建模型能够在不降低准确性的前提下优化模型的可解释性。本研究首次将集成剪枝技术与多目标优化算法相融合,增强了随机森林的可解释性,有助于推动该模型在可解释性要求较高领域的决策应用。

关键词：随机森林可解释增强集成剪枝规则提取多目标优化算法

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基于改进果蝇算法优化广义回归神经网络的绿色农产品消费行为预测

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中国农业大学学报 2023年第12期28卷 224-231页

作者：李博廖梦洁张健北京信息科技大学经济管理学院北京100192 北京工业大学经济管理学院北京100124 绿色发展大数据决策北京市重点实验室北京10019

针对绿色农产品消费行为具有多变量非线性相互作用的特点,传统统计方法难以准确预测消费行为的问题,提出基于改进果蝇算法优化的广义回归神经网络消费行为预测模型。首先针对果蝇群搜索不均匀所导致果蝇飞行单一的问题,提出一种均匀的... 详细信息

针对绿色农产品消费行为具有多变量非线性相互作用的特点,传统统计方法难以准确预测消费行为的问题,提出基于改进果蝇算法优化的广义回归神经网络消费行为预测模型。首先针对果蝇群搜索不均匀所导致果蝇飞行单一的问题,提出一种均匀的果蝇群搜索机制即扇形果蝇优化算法加快搜索能力和效率;其次针对广义回归神经网络的平滑因子易受人为选择的影响,提出改进果蝇算法优化广义回归神经网络参数,实现参数的自动化选择,提高模型的预测能力。运用提出的模型对绿色农产品消费行为预测。结果表明:相较于广义回归神经网络,遗传算法优化广义回归神经网络、粒子群算法优化广义回归神经网络、果蝇算法优化广义回归神经网络和改进果蝇算法优化广义回归神经网络模型在均方根误差指标上分别下降4.45%、1.89%、4.54%和5.03%,表明遗传算法、粒子群算法、果蝇算法和改进果蝇算法能够优化广义回归神经网络模型的平滑因子,提高模型的预测精度。从平均绝对误差、均方误差、均方根误差3个评价指标看,改进果蝇算法优化广义回归神经网络模型比其他6个单一预测模型具有更高预测精度。结果证明了改进果蝇算法优化广义回归神经网络模型在绿色农产品消费行为预测的有效性,可以为供应者调整生产计划和企业营销活动提供决策支撑。

关键词：改进果蝇算法广义回归神经网络消费行为预测绿色农产品

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基于BP神经网络误差校正的ARIMA组合预测模型

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统计与决策 2019年第15期35卷 65-68页

作者：吴晓峰杨颖梅陈垚彤北京交通大学经济管理学院北京100044 北京信息科技大学绿色发展大数据决策北京市重点实验室北京100192

文章根据ARIMA时间序列模型和BP神经网络模型分别在处理线性空间预测问题和非线性空间预过测对问北题京中市的居优民势消,费建价立格了指一数种(C基PI于)B序P列神的经实网证络分误析差证校明正了的该差组分合自预回测归模移型动相平对均... 详细信息

文章根据ARIMA时间序列模型和BP神经网络模型分别在处理线性空间预测问题和非线性空间预过测对问北题京中市的居优民势消,费建价立格了指一数种(C基PI于)B序P列神的经实网证络分误析差证校明正了的该差组分合自预回测归模移型动相平对均(于A单RI一MA预)测组模合型预在测C模PI型预,通测中的有效性,并利用该模型预测了未来一段时间北京市CPI的走势。

关键词： ARIMA BP神经网络组合预测

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基于SMOTETomek-RFE-MLP算法的上市公司信用风险预测

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系统科学与数学 2022年第10期42卷 2712-2726页

作者：卢哲张健北京信息科技大学经济管理学院北京100192 智能决策与大数据应用北京市国际科技合作基地北京100192 绿色发展大数据决策北京市重点实验室北京100192

准确把握上市公司的信用风险状态对监管者和银行等金融机构意义重大,融合财务指标与非财务指标构建信用风险预测指标集,文章提出了一种上市公司信用风险预测组合算法***混合采样算法以少数类样本过采样、多数类样本欠采样的方式解决样... 详细信息

准确把握上市公司的信用风险状态对监管者和银行等金融机构意义重大,融合财务指标与非财务指标构建信用风险预测指标集,文章提出了一种上市公司信用风险预测组合算法***混合采样算法以少数类样本过采样、多数类样本欠采样的方式解决样本分类不平衡问题;递归特征消除(Recursive feature elimination,RFE)算法将特征逐个加入模型,以分类精度为标准筛选出最优特征组合;多层感知机(Multi-layer perceptron,MLP)作为分类器实现上市公司信用风险预测.为验证算法的有效性,以2019年A股3797家上市公司的研究对象,设计基模型对比实验和消融实验进行算法测试.研究结果表明,SMOTETomek-RFE-MLP信用风险预测算法综合表现优于Adaboost等基线模型,解决了数据不平衡引起的分类紊乱和特征选择问题,对金融机构评估上市公司的违约风险具有一定的指导意义.

关键词：企业信用风险不平衡数据递归特征消除多层感知机

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物理-事理-人理系统方法论演化发展及其影响

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管理评论 2021年第5期33卷 30-43页

作者：陈进东刘琳琳杜雨璇齐林张健北京信息科技大学经济管理学院北京100192 智能决策与大数据应用北京市国际科技合作基地北京100192 绿色发展大数据决策北京市重点实验室北京100192

本文基于文献分析法,研究揭示物理-事理-人理系统方法论(WSR方法论)的演化发展及其影响。以Web of Knowledge、知网和谷歌学术为数据源,检索1995—2018年的WSR方法论的研究文献,划分WSR方法论发展的主要阶段;基于复杂网络和动态主题模... 详细信息

本文基于文献分析法,研究揭示物理-事理-人理系统方法论(WSR方法论)的演化发展及其影响。以Web of Knowledge、知网和谷歌学术为数据源,检索1995—2018年的WSR方法论的研究文献,划分WSR方法论发展的主要阶段;基于复杂网络和动态主题模型等方法,分析WSR方法论文献信息,挖掘WSR方法论的主要学者和机构、研究内容的演化趋势;统计文献所属国家和领域等信息,分析WSR方法论对我国系统科学与工程发展的影响。研究结果显示:WSR方法论促进了我国系统科学与工程的发展,提升了其国际影响;WSR方法论经历了从理论研究到实践应用的发展过程;WSR方法论在系统评价、应急管理等领域得到了广泛应用,并呈现出多样化的研究趋势。

关键词：物理-事理-人理系统方法论文献分析演化复杂网络动态主题模型

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