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国家杰出青年科学基金(71025005)

作品数:8 被引量:199H指数:7
相关作者:余乐安汤铃王帅卫敏姚潇更多>>
相关机构:北京化工大学中国科学院数学与系统科学研究院杭州师范大学更多>>
发文基金:国家杰出青年科学基金国家自然科学基金中央高校基本科研业务费专项资金更多>>
相关领域:经济管理自动化与计算机技术更多>>

文献类型

  • 8篇期刊文章
  • 1篇会议论文

领域

  • 7篇经济管理
  • 2篇自动化与计算...

主题

  • 2篇信用
  • 2篇信用风险
  • 2篇神经网
  • 2篇神经网络
  • 2篇牛奶消费
  • 2篇WAVELE...
  • 2篇LSSVR
  • 1篇单变量
  • 1篇电子商务
  • 1篇电子商务信用
  • 1篇对外贸易
  • 1篇信用风险评估
  • 1篇信用风险预警
  • 1篇一般均衡模型
  • 1篇油价
  • 1篇油价预测
  • 1篇预警
  • 1篇政府
  • 1篇证券
  • 1篇支持向量

机构

  • 7篇北京化工大学
  • 7篇中国科学院数...
  • 2篇杭州师范大学
  • 2篇中国科学院
  • 1篇电子科技大学
  • 1篇中国科学院研...
  • 1篇中国科学院大...

作者

  • 9篇余乐安
  • 4篇汤铃
  • 2篇王帅
  • 1篇沈焱
  • 1篇戴伟
  • 1篇姚潇
  • 1篇卫敏
  • 1篇王帅

传媒

  • 3篇系统工程理论...
  • 2篇系统科学与数...
  • 1篇计算机应用与...
  • 1篇管理科学学报
  • 1篇中国管理科学

年份

  • 1篇2021
  • 1篇2016
  • 1篇2015
  • 1篇2013
  • 3篇2012
  • 1篇2011
  • 1篇2010
8 条 记 录,以下是 1-9
排序方式:
基于分解集成的LSTM神经网络模型的油价预测被引量:7
2021年
为了提高油价的预测效果,提出一种基于EEMD分解、小波阈值去噪、fine-to-coarse法重构和LSTM神经网络的组合预测方法。EEMD对油价原始时间序列分解,利用小波阈值去噪法获取第一高频模态分量的有效信息;分解出的模态分量运用fine-to-coarse法重构,得到从高到低的重构分量;使用LSTM神经网络预测重构分量;对重构序列简单加和得到最终结果。实证结果表明,与其他基准模型比较,在水平预测和趋势预测上该方法能有效地预测原油价格。
高海翔胡瑜余乐安
关键词:小波阈值去噪油价预测
基于单变量分解集成的牛奶消费需求预测研究被引量:8
2013年
牛奶消费需求预测对牛奶价格的稳定以及奶业生产的计划安排、销售决策具有重要意义.选取牛奶的全国年度总消费量作为研究对象,提出基于集合经验模态分解(Ensemble Empirical Mode Decomposition,EEMD)/小波(Wavelet)分解和最小二乘支持向量回归(Least Squares Support Vector Regression,LSSVR)的单变量分解集成方法,以对牛奶消费需求量进行预测研究.实证检验表明,所提出的单变量分解集成预测方法相比单一预测模型能更为有效地预测牛奶消费需求.外推预测结果显示:2010-2012年我国牛奶消费量将呈现出上升的趋势.牛奶预测精度的有效提高将有助于有关决策部门提前做好调控工作,从而保证奶业市场的健康发展.
王帅汤铃余乐安
关键词:WAVELETLSSVR
基于最小二乘近似支持向量回归模型的电子商务信用风险预警被引量:43
2012年
随着制约电子商务发展的基础性问题如交易支付和物流配送等问题的逐步解决,电子商务交易双方的信用问题已凸显为电子商务发展的瓶颈.在国内外研究现状的基础上,构建电子商务信用风险的预警指标体系,并建立电子商务信用风险预警的最小二乘近似支持向量回归模型.同时,利用相关样本数据进行了实证分析,并根据实证结果给出不同的预警管理对策.
余乐安
关键词:电子商务信用信用风险预警
模糊近似支持向量机模型及其在信用风险评估中的应用被引量:44
2012年
支持向量机是近些年兴起的人工智能方法,并在信用风险分析领域得到了广泛应用.为了有效地减小在实证研究中样本的奇异点和噪声对模型的干扰,在近似支持向量机的基础上,引入模糊隶属度的思想,提出了模糊近似支持向量机,使之不仅能保留近似支持向量机原有的优点,同时也可以减小奇异点和噪声对模型的干扰,从而进一步提高了分类判别能力.为验证模糊近似支持向量机的效果,利用两个公开的信用数据集进行实证研究.实证研究结果表明:与其它模型相比,所提出的模糊近似支持向量机能够显著地提高信用风险分类精度,具有较高的实用价值.
姚潇余乐安
关键词:信用风险评估近似支持向量机
基于Wavelet/EMD-LSSVR的分解集成预测模型及其在牛奶消费需求预测中的应用
牛奶消费需求预测对牛奶价格的稳定以及牛奶业生产的计划安排、销售决策具有重要意义。本文选取牛奶的全国年度消费量作为研究对象,提出基于经验模态分解(Ensemble Empirical Mode,EMD)/小波(Wavele...
王帅汤铃余乐安
关键词:WAVELETEMDLSSVR
文献传递
融资融券背景下证券配对交易策略研究——基于协整和距离的两阶段方法被引量:25
2016年
国内融资融券政策的正式启动,为证券配对交易实施提供了必要的市场环境,使其成为一种新兴有效的投资手段。基于协整配对法和距离配对法,本文构建了一种新的两阶段配对交易策略。在股票配对选择方面,首先采用协整分析选出具有相似股价走势的候选股票对;其次,采用欧式距离计算各候选配对股票距离,以距离最小为依据选择最佳股票配对,以避免同一股票同时被买入和卖空的风险。在资金分配方面,考虑当前融资融券交易制度背景,求解资金有限约束下的最优资金分配方案,以保证模型设计更为接近实际交易情况。以上证50指数成分股为实证对象,实证研究结果表明不同费率情景下,构建的新两阶段方法均能获得超额收益,且其效果明显优于仅考虑协整关系的配对交易策略;同时,敏感性分析验证了新方法的稳定性。
胡伦超余乐安汤铃
关键词:投资组合融资融券
非常规突发事件公共恐慌的政府信息公布策略研究:基于Multi-Agent模型被引量:18
2015年
本文基于Agent模型构建了非常规突发事件公共恐慌演化仿真模型,以探讨不同的政府信息发布策略对公共恐慌的影响.特别地,该模型将信息分为真实有利信息、真实危机信息、不实有利信息、不实危机信息等四种信息类型,并以松花江水污染事件为研究案例,进行实证研究.结果表明,当非常规突发事件引发公共恐慌时,政府应该慎重发表言论,注重自身的公众形象,并在应急政策准备充分情况下,尽快公布事件真相消除不实危机信息所带来的不良影响,以有效避免与消除公共恐慌危机.
戴伟余乐安汤铃沈焱
关键词:AGENT建模
具有最优学习率的RBF神经网络及其应用被引量:46
2012年
传统固定学习率的RBF神经网络在金融时间序列预测方面已经有比较成功的应用,但网络学习率的选择问题却给传统RBF神经网络的使用带来了不便.利用梯度下降法及优化方法推导出了RBF神经网络的动态最优学习率并将其应用于网络学习算法,具有最优学习率的RBF神经网络能够在保证网络稳定学习的同时兼顾网络的收敛速度.为了检验具有动态最优学习率的RBF神经网络的预测效果,对沪深300指数波动率进行了预测实验.实验结果表明,具有动态最优学习率的RBF神经网络比传统的固定学习率的RBF神经网络有着更快的收敛速度,同时也避免了人为选定学习率的不便.
卫敏余乐安
关键词:RBF神经网络梯度下降法
基于CGE的人民币升值影响测算模型研究被引量:8
2011年
将可计算一般均衡模型(CGE)应用到人民币升值影响测算中,建立了基于CGE的人民币升值影响测算模型,该模型包含18个生产部门和4个国外账户.基于2007年数据,应用该模型模拟了人民币以5-40%不同幅度的升值情景,在其他因素或条件不变的情况下,静态地测算了人民币升值对我国对外贸易、产业发展以及社会福利等三个方面的影响.结果表明:在其他因素或条件不变的情况下,人民币升值将直接对我国的对外贸易造成极大的负面影响,进一步对我国的产业发展与社会福利造成灾难性影响.特别地,当升值幅度大于20%时,人民币升值将对我国造成严重的经济危机与社会不稳定.
汤铃王帅余乐安
关键词:人民币升值可计算一般均衡模型汇率
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