-
题名集成机器学习模型在不平衡样本财务预警中的应用
被引量：2
- 1
-
-
作者
张露
刘家鹏
江敏祺
-
机构
中国计量大学经济与管理学院
上海财经大学信息管理与工程学院
-
出处
《电子技术应用》
2021年第8期34-38,共5页
-
基金
国家自然科学基金(18BGL224)。
-
文摘
基于上交所主板市场A股企业的财务指标数据来预测企业的财务风险,样本数据包括1227家正常上市企业和42家被财务预警的企业,数据严重不平衡,通过重采样技术解决了分类器在不平衡样本中失效的问题,运用Bagging思想的集成机器学习对预测模型进行提升与优化。正确挑选出有财务危机企业的概率最高达到92.86%,在此基础上,样本的整体准确率在经过模型的集成之后提高了5.4%。集成模型提高了对上市企业的财务预警能力,能为企业的正常经营和投资者的安全投资提供一定的借鉴。
-
关键词
财务预警预测
集成机器学习
不平衡采样技术
-
Keywords
financial early warning prediction
integrated machine learning
imbalanced sampling technology
-
分类号
TN99
[电子电信—信号与信息处理]
TP391
[电子电信—信息与通信工程]
-
-
题名恐怖袭击嫌疑组织预测模型研究
被引量：1
- 2
-
-
作者
姜旭初
吴沁珏
-
机构
中南财经政法大学统计与数学学院
-
出处
《安全与环境学报》
CAS
CSCD
北大核心
2023年第6期2017-2023,共7页
-
文摘
为预测恐怖袭击事件的嫌疑组织,选取全球恐怖主义数据库;基于恐怖袭击事件发生的时间特性,采用2014—2016年发生的恐怖袭击数据作为训练集,对2017年发生的恐怖袭击事件的发动组织进行分类预测。采用综合采样技术平衡训练集数据,运用双向循环神经网络学习数据集的时间特性,结合自注意力机制,构建基于自注意力机制的双向门控循环神经网络组合模型,对恐怖袭击事件的犯罪嫌疑组织进行分类预测,并将该模型与引入注意力机制的神经网络模型进行对比。研究表明,该模型在预测恐怖袭击事件的犯罪嫌疑组织上具有更高的分类精度,能够为警方快速侦破恐怖袭击案件提供有价值的信息。
-
关键词
公共安全
嫌疑组织预测
双向循环神经网络
自注意力机制
综合采样技术
-
Keywords
public safety
suspected organization prediction
bidirectional recurrent neural network
self-attention mechanism
integrated sampling technology
-
分类号
X959
[环境科学与工程—安全科学]
-
-
题名配电网中台区抗负荷波动能力提高的方法研究
被引量：1
- 3
-
-
作者
王官涛
高峰
吴晓东
-
机构
国网山东省电力公司滨州供电公司
-
出处
《能源与环保》
2021年第7期237-242,共6页
-
基金
国网山东省电力公司滨州供电公司科技项目(20170103)。
-
文摘
针对配电网中台区抗负荷能力较弱,负荷波动恢复时延较长的问题。通过设计负荷交直流检测电路实时检测台区负荷状态,对负荷波动信号及时反应;通过多维分层抽样方法采集负荷波动信号,将波动信号划分条理化;通过改进的错误检测与校正(EDAC)技术,在原有技术的基础上添加特殊寄存器,加强了系统抗负荷波动能力。试验表明,研究的恢复时间分别缩短了0.4 s以下,提高了台区抗负荷干扰能力。
-
关键词
配电网台区综合控制系统
抗负荷波动
交直流检测电路
多维分层抽样法
EDAC技术
-
Keywords
distribution network station integrated control system
station anti-load fluctuation
AC/DC detection circuit
multi-dimensional stratified sampling
EDAC technology
-
分类号
TM727
[电气工程—电力系统及自动化]
-
