基于改进权值调整方法的微型企业资信评估系统研究

结合我国微型企业的特点与商业银行信贷审批工作,以马克思信贷资金循环理论为依据,分析了以定量指标为主要评估内容的指标体系在我国微型企业信贷中的局限性,对传统指标因素进行优化结合,并加入发展前景等定性潜质因素,构建了适合我国微型企业的新型资信评估指标体系.针对层次分析法中的不一致性问题,引入非一致性比例因子和调整比例因子进行指标权值集确定.实证结果表明,运用此方法建立的微型企业资信评估指标体系得到的企业资信评级结果有较高的可信度和准确度.     

基于熵权决策法的建筑工程项目投标

本文主要介绍熵权决策法原理及其在建筑工程项目投标决策中的运用。通过工程应用验证了该方法能够很好的克服个别投标价值的突出性,选择出实际上最优的投标,兼顾公平原则,使投标决策更加公正、科学。论证了熵权决策法在建筑工程项目投标决策中具有一定的可行性。     

基于改进特征跟踪的客流量统计

为实现多目标的精确跟踪,提出一种基于视频客流量的跟踪计数方法。利用图像差分法提取运动目标,对差分图像进行形态学处理,使用连通域分析创建人体结点,得到目标的形心,采用向前优先搜索像素点的原则搜索下一帧图像的所有像素点,通过搜索到的像素点确定目标的新中心位置,根据目标中心与计数线的关系进行计数。实验结果表明,该方法简单可行,统计数据具有较高的正确率。     

基于动态聚类RBF网络的小企业信贷预测研究

利用动态聚类算法确定RBF网络的隐含层节点,不仅聚类速度快,而且隐含层节点数的优化提高了网络的利用效率;定义了广义重要度欧氏距离用于算法中的距离计算;根据穆迪、安德尔违约概率曲线定义了信用评级风险系数等指标。最后,以南京某商业银行数据为依据,利用Matlab为工具平台,建立基于动态聚类的RBF神经网络模型。实证分析表明:本信贷预测模型对违约小企业的判别准确率较高,可为银行有效地甄别高风险企业。     

基于R/S分析的城市用水量长程相关性研究

长期观测结果表明,城市用水量的变化具有周期性,但是如何从理论上得出其具有周期性的结论,如何确定其周期,是需要解决的问题。应用R/S(rescaled range)分析方法对北方4座城市用水量长程相关性进行了研究,介绍了该方法的原理,给出了4组实测城市用水量时间序列的实证分析结果,从计算出的Hurst 指数求出了城市用水量时间序列的变化周期,并由此得出一些有益的启示。     

基于CEEMDAN-LSTM的陶岔渠首水深预测

采用基于自适应噪声的完全经验模态分解-长短期记忆神经网络模型(CEEMDAN?LSTM)对水深进行预测.首先利用中位值平均滤波法对数据进行预处理,再采用CEEMDAN方法对历史水深序列进行分解获得历史水深的高、低频以及残差序列,然后对得到的各个分量使用LSTM神经网络预测,最后叠加各分量预测值重构水深预测结果.以陶岔渠...     

企业担保风险评估方法研究与仿真

研究企业担保的准确风险评估问题。针对不同担保企业中,受到政策、市场、地域分布等多方面因素的影响,待担保企业的利润量属性、成本属性以及众多属性之间存在较大冲突,传统的风险评估模型多是利用利润量和成本量这两个单项属性完成担保企业估计的,两者的冲突会导致模型稳定性不高,造成担保风险评估准确性降低。为此提出一种邻域粗糙集模型属性约简的算法,根据属性分布特征设定邻域阈值,构建一种快速的属性约简方法,约束冲突属性,减少误差。仿真结果表明,改进后的邻域粗糙集约简明显提高了评估准确性,能用较少的指标变量得到更好的评估结果。