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Discrete logistics network design model under interval hierarchical OD demand based on interval genetic algorithm 被引量:2
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作者 李利华 符卓 +1 位作者 周和平 胡正东 《Journal of Central South University》 SCIE EI CAS 2013年第9期2625-2634,共10页
Aimed at the uncertain characteristics of discrete logistics network design,an interval hierarchical triangular uncertain OD demand model based on interval demand and network flow is presented.Under consideration of t... Aimed at the uncertain characteristics of discrete logistics network design,an interval hierarchical triangular uncertain OD demand model based on interval demand and network flow is presented.Under consideration of the system profit,the uncertain demand of logistics network is measured by interval variables and interval parameters,and an interval planning model of discrete logistics network is established.The risk coefficient and maximum constrained deviation are defined to realize the certain transformation of the model.By integrating interval algorithm and genetic algorithm,an interval hierarchical optimal genetic algorithm is proposed to solve the model.It is shown by a tested example that in the same scenario condition an interval solution[3275.3,3 603.7]can be obtained by the model and algorithm which is obviously better than the single precise optimal solution by stochastic or fuzzy algorithm,so it can be reflected that the model and algorithm have more stronger operability and the solution result has superiority to scenario decision. 展开更多
关键词 uncertainty interval planning hierarchical OD logistics network design genetic algorithm
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基于MF-Logistic模型的银行信用风险压力测试 被引量:5
2
作者 李关政 《金融理论与实践》 CSSCI 北大核心 2012年第1期11-15,共5页
压力测试是银行加强信用风险管理和监管部门实施宏观审慎监管的有用工具,但是压力测试模型的科学性制约了我国提高压力测试的水平。本文把传统的Logistic模型扩展为包含宏观冲击因子的MF-Logistic模型,将其用于信用风险压力测试。实证... 压力测试是银行加强信用风险管理和监管部门实施宏观审慎监管的有用工具,但是压力测试模型的科学性制约了我国提高压力测试的水平。本文把传统的Logistic模型扩展为包含宏观冲击因子的MF-Logistic模型,将其用于信用风险压力测试。实证结果显示:基于MF-Logistic模型的信用风险压力测试能科学地度量宏观冲击因子和微观风险因素对信用风险的影响,并且能直观地显示银行在不同压力情景下的资本充足水平,对于商业银行和银行监管机构都具有较高的实用价值。 展开更多
关键词 商业银行 信用风险 压力测试 mflogistic模型 违约概率 监管资本
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Knowledge-oriented modeling for influencing factors of battle damage in military industrial logistics:An integrated method 被引量:2
3
作者 Xiong Li Xiao-dong Zhao Wei Pu 《Defence Technology(防务技术)》 SCIE EI CAS CSCD 2020年第3期571-587,共17页
Modeling influencing factors of battle damage is one of essential works in implementing military industrial logistics simulation to explore battle damage laws knowledge.However,one of key challenges in designing the s... Modeling influencing factors of battle damage is one of essential works in implementing military industrial logistics simulation to explore battle damage laws knowledge.However,one of key challenges in designing the simulation system could be how to reasonably determine simulation model input and build a bridge to link battle damage model and battle damage laws knowledge.In this paper,we propose a novel knowledge-oriented modeling method for influencing factors of battle damage in military industrial logistics,integrating conceptual analysis,conceptual modeling,quantitative modeling and simulation implementation.We conceptualize influencing factors of battle damage by using the principle of hierarchical decomposition,thus classifying the related battle damage knowledge logically.Then,we construct the conceptual model of influencing factors of battle damage by using Entity-Relations hip approach,thus describing their interactions reasonably.Subsequently,we extract the important influencing factors by using social network analysis,thus evaluating their importance quantitatively and further clarifying the elements of simulation.Finally,we develop an agent-based military industry logistics simulation system by taking the modeling results on influencing factors of battle damage as simulation model input,and obtain simulation model output,i.e.,new battle damage laws knowledge,thus verifying feasibility and effectiveness of the proposed method.The results show that this method can be used to support human decision-making and action. 展开更多
关键词 Battle damage Industrial logistics Entity-relationship approach Social network analysis Agent-based simulation
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急性早幼粒细胞白血病治疗过程中凝血功能变化及影响因素分析 被引量:1
4
作者 陈珍珠 刘涛 +3 位作者 郭贺贺 仁文文 王凯 庞迎旭 《中国实验血液学杂志》 北大核心 2025年第1期45-53,共9页
目的:分析急性早幼粒细胞白血病(APL)治疗过程中凝血功能的变化,并探讨APL患者凝血功能的影响因素。方法:回顾性分析本院在2018年11月至2023年5月期间收治的166例APL患者的资料,对比患者治疗前和治疗过程中各项临床指标的变化;将166例AP... 目的:分析急性早幼粒细胞白血病(APL)治疗过程中凝血功能的变化,并探讨APL患者凝血功能的影响因素。方法:回顾性分析本院在2018年11月至2023年5月期间收治的166例APL患者的资料,对比患者治疗前和治疗过程中各项临床指标的变化;将166例APL患者按照是否发生凝血功能异常分为凝血功能异常组(n=115)和凝血功能正常组(n=51),对比两组患者的基本资料、临床资料及实验室指标;采用多因素logistic回归分析筛选凝血功能异常的危险因素并建立logistic回归模型,建立神经网络模型并对影响因素进行重要性排序;采用受试者工作特征(ROC)曲线评估两种模型的预测效能。结果:166例APL患者治疗前和治疗过程中各临床指标对比结果显示,收缩压(SBP)、舒张压(DBP)、总胆固醇(TC)、三酰甘油(TG)、低密度脂蛋白胆固醇(LDL-C)、肾小球滤过率(eGFR)、血小板(PLT)及纤维蛋白原(FIB)在治疗过程中显著升高(P<0.05),糖化血红蛋白(HbA1c)、高密度脂蛋白胆固醇(HDL-C)、尿素氮(BUN)、肌酐(SCr)、超敏C反应蛋白(hs-CRP)、白介素-6(IL-6)、肿瘤坏死因子-α(TNF-α)、转化生长因子-β(TGF-β)、白细胞(WBC)、中性粒细胞绝对计数(ANC)、凝血酶原时间(PT)、活化部分凝血活酶时间(APTT)、D-二聚体(D-D)、纤维蛋白原降解产物(FDP)及乳酸脱氢酶(LDH)在治疗过程中显著降低(P<0.05)。凝血功能异常组中发生出血的患者及高危APL患者比例显著高于凝血功能正常组(P<0.05);凝血功能异常组患者IL-6、TNF-α、WBC、ANC、D-D、FDP及LDH显著高于凝血功能正常组(P<0.05)。将单因素分析筛选出的影响凝血功能的因素纳入到logistic回归分析和神经网络模型预测APL患者凝血功能异常的风险,ROC曲线显示两个模型的AUC分别为0.896和0.908,灵敏度分别为0.824和0.892,特异度分别为0.940和0.904,约登指数分别为0.764和0.796,准确性分别为0.882和0.898。结论:危险分层为高危、发生出血、WBC升高、LDH升高、ANC升高及FDP水平升高是APL患者凝血功能异常的独立危险因素,利用上述危险因素建立的logistic回归模型和神经网络模型对APL患者凝血功能异常均具有较好的预测效能。 展开更多
关键词 急性早幼粒细胞白血病 凝血 logistIC回归模型 神经网络模型
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小样本下基于改进麻雀算法优化卷积神经网络的飞轮储能系统损耗 被引量:2
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作者 魏乐 李承霖 +1 位作者 房方 刘渝斌 《电网技术》 北大核心 2025年第1期366-372,I0113-I0115,共10页
飞轮储能系统具有待机损耗,不适合长期储能。针对飞轮损耗这一经济指标,基于飞轮储能系统运行的小样本数据,提出了一种结合Logistic混沌麻雀优化算法和卷积神经网络的飞轮损耗计算模型。首先,分析了飞轮损耗产生的原因;接下来对宁夏灵... 飞轮储能系统具有待机损耗,不适合长期储能。针对飞轮损耗这一经济指标,基于飞轮储能系统运行的小样本数据,提出了一种结合Logistic混沌麻雀优化算法和卷积神经网络的飞轮损耗计算模型。首先,分析了飞轮损耗产生的原因;接下来对宁夏灵武电厂的飞轮运行数据进行预处理,并使用对抗生成网络进行小样本扩充;然后基于卷积神经网络建立损耗模型,使用改进的麻雀算法对模型超参数进行优化,并通过对比验证了该模型的优越性;最后通过仿真实验证明了该模型能够优化飞轮储能系统的出力,降低飞轮损耗。 展开更多
关键词 飞轮储能系统损耗 小样本学习 卷积神经网络 麻雀搜索算法 logistIC混沌映射
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基于图神经网络的滑坡易发性评价——以湖南省临湘市为例
6
作者 刘晓东 肖婷 +3 位作者 王璨 王李昌 覃佐辉 黄伟 《自然灾害学报》 北大核心 2025年第4期74-87,共14页
开展区域滑坡易发性评价是制定防灾减灾措施的关键,针对目前诸多易发性研究在空间捕捉和非线性拟合的不足,该文提出一种基于图神经网络(graph neural network,GNN)的区域滑坡易发性建模框架。以湖南省临湘市为研究对象,综合选取高程、... 开展区域滑坡易发性评价是制定防灾减灾措施的关键,针对目前诸多易发性研究在空间捕捉和非线性拟合的不足,该文提出一种基于图神经网络(graph neural network,GNN)的区域滑坡易发性建模框架。以湖南省临湘市为研究对象,综合选取高程、工程岩组等12个孕灾因子,建立GNN滑坡易发性评价模型,并与逻辑回归(logistic regression,LR)和随机森林(random forest,RF)模型进行对比研究。结果表明,3种模型的滑坡易发性结果均符合区域滑坡的空间分布特征,极高/高易发区在研究区东部及东南部呈离散、不连续分布,该区域水系密集、斜坡结构较破碎松散。模型划分存在一定的相似性和差异性,GNN模型在评价中具有最好的分区效果,AUC值(0.941)、准确率(0.744)、召回率(0.827)、F1分数(0.709)均显著高于LR和RF。这表明GNN模型能更好地捕捉滑坡的空间信息,能有效提高滑坡易发性评价的准确性和可靠性。 展开更多
关键词 滑坡易发性评价 图神经网络 临湘市 随机森林 逻辑回归
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基于贝叶斯网络的航空物流供应链韧性评价
7
作者 赵冰 徐箐 《科学技术与工程》 北大核心 2025年第10期4386-4395,共10页
为提高航空物流供应链在面对内外部冲击和不确定性的能力,将韧性理论引入航空物流供应链,提出了基于贝叶斯网络的航空物流供应链韧性评价模型。从宏观表现层、中间影响层和底部致因层建立贝叶斯网络结构指标,构建了贝叶斯网络模型,然后... 为提高航空物流供应链在面对内外部冲击和不确定性的能力,将韧性理论引入航空物流供应链,提出了基于贝叶斯网络的航空物流供应链韧性评价模型。从宏观表现层、中间影响层和底部致因层建立贝叶斯网络结构指标,构建了贝叶斯网络模型,然后通过马尔科夫链蒙特卡洛算法完成贝叶斯网络节点概率推理过程,通过参数学习和模型推理获取航空物流供应链韧性的概率分布;进一步利用贝叶斯网络模型进行逆向推理、敏感性分析和致因链分析,明确航空供应链韧性影响的关键变量和敏感因素,提出了有关韧性提升的建议。研究表明,中国航空物流供应链的韧性值约为53%,处于较高韧性水平。贝叶斯网络模型能够量化航空物流供应链韧性值,并推理分析各因素对韧性值的影响,从而提高航空物流供应链的抗风险能力。 展开更多
关键词 航空物流 供应链 贝叶斯网络 韧性评价
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中国物流业碳排放空间关联网络结构特征及影响因素研究
8
作者 耿立艳 张占福 +1 位作者 杨雨佳 魏嘉骏 《铁道运输与经济》 北大核心 2025年第10期73-83,共11页
近年来我国物流业发展迅速,其碳排放问题也受到广泛关注。为分析我国30个省份物流业碳排放的空间关联关系,从关系数据和网络视角出发,基于2011—2022年我国省际物流业碳排放的面板数据,综合运用引力模型和社会网络分析法探究我国省际物... 近年来我国物流业发展迅速,其碳排放问题也受到广泛关注。为分析我国30个省份物流业碳排放的空间关联关系,从关系数据和网络视角出发,基于2011—2022年我国省际物流业碳排放的面板数据,综合运用引力模型和社会网络分析法探究我国省际物流业碳排放空间关联网络的结构特征及影响因素。结果表明:在研究期内,我国省际物流业碳排放空间关联性不断增强,空间关联网络趋于稳定,但整体关联强度不高。山东、江苏、河南和广东既是物流业碳排放空间关联网络的中心,也是其他省份建立物流业碳排放空间关联的重要桥梁。经济发展水平、交通运输强度、交通运输水平等因素显著影响我国省际物流业碳排放空间关联网络。 展开更多
关键词 物流业 碳排放 空间关联 社会网络分析法 结构特征
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基于反馈人工神经网络算法的冷链包装方案定制的应用终端研究
9
作者 曾台英 周三琪 +1 位作者 杨佳文 张晨光 《包装工程》 北大核心 2025年第7期150-158,共9页
目的实现基于反馈人工神经网络算法的冷链物流包装方案定制的应用终端研究与开发。方法通过实验,建立各种影响因素下的冷藏物流要求的保温箱保温性能数据集;总结经典反馈神经网络算法的固有局限性,在此基础上提出一种更稳健、更高效的... 目的实现基于反馈人工神经网络算法的冷链物流包装方案定制的应用终端研究与开发。方法通过实验,建立各种影响因素下的冷藏物流要求的保温箱保温性能数据集;总结经典反馈神经网络算法的固有局限性,在此基础上提出一种更稳健、更高效的算法——SAHId-Elman,基于该算法设计冷链物流包装方案定制的人机交互界面。结果所提出的SAHId-Elman模型在判定系数R^(2)、均方误差(Mean Squared Error,MSE)和平均绝对误差(Mean Absolute Error,MAE)等评价指标上均优于其他3种模型,分别达到0.99988、0.00638、0.05631;所设计的人机交互界面的应用终端,无需专业技术背景即可操作,单次运行时间仅为26 s,预估保温时间约12.86 h,与物理实验中的约12.92 h相比,误差仅为0.06 h,预估准确率达99.53%。结论基于优化的SAHId-Elman算法设计的应用终端能够准确预估保温时间,表明它在冷链物流包装方案制定应用中具有可行性和可靠性。 展开更多
关键词 冷链物流 保温箱 反馈人工神经网络 保温性能 应用终端
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季节性运输波动下山区铁路工程弃渣回收物流网络优化
10
作者 张得志 罗湘钰 +1 位作者 李翔 王煜恺 《铁道科学与工程学报》 北大核心 2025年第1期89-101,共13页
我国山区铁路工程建设桥隧比高、工程弃渣量大的特征使巨量弃渣的合理处置与利用成为铁路工程建设可持续发展亟待解决的关键问题。然而,季节因素会对山区铁路工程建设的物资运输能力与运价率等产生影响。基于此,考虑运输能力与运价率随... 我国山区铁路工程建设桥隧比高、工程弃渣量大的特征使巨量弃渣的合理处置与利用成为铁路工程建设可持续发展亟待解决的关键问题。然而,季节因素会对山区铁路工程建设的物资运输能力与运价率等产生影响。基于此,考虑运输能力与运价率随季节波动以及弃渣的产出不确定性,研究山区铁路工程建设弃渣回收物流网络优化问题,构建多周期多产品弃渣回收物流网络多目标优化模型。该模型综合考虑物流网络的经济效益和社会环境效益,优化确定弃渣加工厂的选址与投资建设规模、采购与弃渣回收利用比例、弃渣运输路线规划与流量分配等,并采用Epsilon-约束法对模型进行转化和求解。最后,以长赣铁路工程项目为例,验证了模型有效性;对求解结果从多目标平衡和季节影响等角度进行结果分析;并对机制砂市场采购价格和运价率进行敏感性分析。研究结果表明:(1)社会环境效益权重较大的范围内,弃渣的回收利用有助于提高网络的经济效益;(2)弃渣的回收利用应主要安排在秋季,且当运价率上涨时可以将其他季节的弃渣回收行为转移至秋季以降低物流网络总成本;(3)政府可以通过政策颁布介入采购和运输市场以控制网络碳排放水平,主要对秋季运价率进行上涨控制以避免秋季碳排放量的突增。研究结果为我国山区铁路工程建设中的弃渣回收利用物流网络优化问题提供了有效参考。 展开更多
关键词 铁路工程建设 弃渣回收 物流网络设计 季节性运输波动 多目标优化
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基于网络结构Logistic模型的企业信用风险预警 被引量:61
11
作者 方匡南 范新妍 马双鸽 《统计研究》 CSSCI 北大核心 2016年第4期50-55,共6页
随着计算机和互联网的快速发展,特别是在大数据时代,企业积累了大量有关企业经营、财务等相关数据,变量众多且关系纷繁复杂,如果利用传统的logistic回归建立企业信用风险预警模型往往效果不好。本文在充分考虑变量间的网络结构(Network... 随着计算机和互联网的快速发展,特别是在大数据时代,企业积累了大量有关企业经营、财务等相关数据,变量众多且关系纷繁复杂,如果利用传统的logistic回归建立企业信用风险预警模型往往效果不好。本文在充分考虑变量间的网络结构(Network)关系基础上,提出了网络结构Logistic模型,通过惩罚方法同时实现变量选择和参数估计。蒙特卡洛模拟表明网络结构Logistic模型要优于其他方法。最后,我们将其应用到我国企业信用风险预警中,充分考虑财务指标间的网络结构关系,科学地选择评估指标,构建更加适合我国国情的企业信用风险预警方法。 展开更多
关键词 企业信用风险 网络结构 logistIC模型
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BP神经网络与logistic回归对比初探 被引量:22
12
作者 周利锋 高尔生 金丕焕 《中国卫生统计》 CSCD 北大核心 1998年第1期1-4,共4页
目的:BP神经网络是一种重要的人工神经网络方法,在医学上可用于进行判别分析、生存分析等。许多统计方法要求变量满足正态性和独立性等条件,而神经网络无此限制。本文探讨了它在此方面的表现。方法:通过实例比较了BP神经网络与... 目的:BP神经网络是一种重要的人工神经网络方法,在医学上可用于进行判别分析、生存分析等。许多统计方法要求变量满足正态性和独立性等条件,而神经网络无此限制。本文探讨了它在此方面的表现。方法:通过实例比较了BP神经网络与logistic回归样本的判别效果。结果:不含隐含层的BP神经网络的权重系数有一定的流行病学意义,并验证了BP神经网络的特性。结论:BP神经网络方法值得在医学统计学中,特别是判别分析。 展开更多
关键词 BP神经网络 logistIC回归 权重系数 卫生统计学
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个人信用评估的Logistic-RBF组合模型 被引量:16
13
作者 姜明辉 谢行恒 +1 位作者 王树林 温潇 《哈尔滨工业大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2007年第7期1128-1130,共3页
针对个人信用评估中单一模型存在的不足,提出了利用组合预测模型进行个人信用评估的方法.基于不同单一模型在个人信用评估中所体现的优势,选择具有代表性的Logistic回归和径向基函数神经网络方法,建立了2种单一评估模型,在此基础上构建... 针对个人信用评估中单一模型存在的不足,提出了利用组合预测模型进行个人信用评估的方法.基于不同单一模型在个人信用评估中所体现的优势,选择具有代表性的Logistic回归和径向基函数神经网络方法,建立了2种单一评估模型,在此基础上构建了基于二者的组合模型.利用某商业银行的数据进行2类模式的分类,应用结果表明,组合模型有效地提高了预测的精确性和模型的稳健性,对于商业银行控制消费信贷风险具有更好的适用性. 展开更多
关键词 logistIC回归 神经网络 组合预测 个人信用评估
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面向城市多等级动态路网物流配送的车辆路径问题 被引量:1
14
作者 杨诗雨 谭良 《小型微型计算机系统》 北大核心 2025年第3期713-723,共11页
随着经济的发展,城市交通路网拓扑的日益复杂且交通状况突发多变,传统的设定客户间道路唯一且通行状态不变的动态车辆路径规划模型很难有效指导物流企业进行物流配送作业.本文利用智慧交通系统,结合物流配送作业需求,构建了分时段的动... 随着经济的发展,城市交通路网拓扑的日益复杂且交通状况突发多变,传统的设定客户间道路唯一且通行状态不变的动态车辆路径规划模型很难有效指导物流企业进行物流配送作业.本文利用智慧交通系统,结合物流配送作业需求,构建了分时段的动态交通路网模型,量化了不同类型的城市道路对物流车辆调度与路径规划的影响,以燃油、时间窗、司机等综合成本最低为目标,建立了考虑城市道路分级与动态交通路网的动态车辆路径问题(DVRP-RD,Dynamic Vehicle Route Problem with Road Condition)的两阶段混合整数模型,改进了遗传算法对其进行求解.最后,以深圳市的南山区与宝安区的真实路网为例,模拟了不同规模的客户需求与3种不同的动态更新机制,实验结果表明该方案与模型可以有效的为物流企业降低城市物流配送成本、提高调度效率与改善服务质量. 展开更多
关键词 城市物流配送 智慧交通 动态路网 动态车辆路径问题
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BP神经网络与logistic回归的比较研究 被引量:19
15
作者 李丽霞 王彤 范逢曦 《中国卫生统计》 CSCD 北大核心 2005年第3期138-140,共3页
目的通过与logistic回归分析的比较,探讨BP神经网络在判别分析中的应用。方法设计合适的BP神经网络参数,采用LevenbergMarquardt优化算法来避免BP算法收敛速度慢的缺点,采用了“早停止”(earlystopping)策略避免过度拟合(overfitting),... 目的通过与logistic回归分析的比较,探讨BP神经网络在判别分析中的应用。方法设计合适的BP神经网络参数,采用LevenbergMarquardt优化算法来避免BP算法收敛速度慢的缺点,采用了“早停止”(earlystopping)策略避免过度拟合(overfitting),并把BP神经网络和logistic回归的结果作比较。结果BP神经网络在回代和前瞻性考核中都取得较好的结果,两者ROC曲线的比较也说明了这一点。结论BP神经网络方法值得在医学研究,特别是判别分析、生存分析领域进一步应用并推广。 展开更多
关键词 BP神经网络 logistIC回归 比较研究 过度拟合 BP算法
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P2P网络借贷平台的羊群行为研究——基于Logistic模型的实证分析 被引量:23
16
作者 谈超 孙本芝 王冀宁 《南方金融》 北大核心 2014年第12期30-37,53,共9页
随着我国民间借贷日趋活跃,P2P网络借贷平台发展方兴未艾。对P2P网络借贷平台的羊群行为进行系统的实证研究具有现实意义。本文将影响P2P网络借贷平台后续投标的所有变量划分为4个维度,包括标的特征、信用特征、个人特征和往期借款,从... 随着我国民间借贷日趋活跃,P2P网络借贷平台发展方兴未艾。对P2P网络借贷平台的羊群行为进行系统的实证研究具有现实意义。本文将影响P2P网络借贷平台后续投标的所有变量划分为4个维度,包括标的特征、信用特征、个人特征和往期借款,从这四个维度中选取了17个自变量构建Logistic回归模型,然后基于"拍拍贷"的1642条不同借款者的当前借款项目数据,利用Logistic回归方法分析了当前投标次数对获得后续投标可能性的影响。研究发现,当前投标次数能够对获得后续投标的可能性产生显著的正向影响,由此证明P2P网络借贷平台存在羊群行为。因此,需要从完善征信体系建设入手,降低P2P网络借贷平台的信息不对称性,避免羊群行为的盲目性给网络借贷平台资金安全带来的危害。 展开更多
关键词 民间借贷 网络借贷平台 羊群行为 P2P借贷 logistic回归分析
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基于Logistic回归和RBF神经网络的土壤侵蚀模数预测 被引量:5
17
作者 周宁 李超 满秀玲 《水土保持通报》 CSCD 2015年第3期235-241,F0002,共8页
[目的]寻求估算土壤侵蚀模数的新方法,并通过GIS实现对土壤侵蚀空间分布情况的预测。[方法]采用土壤侵蚀模数作为判别条件,分别验证基于Logistic回归和RBF神经网络而建立的土壤侵蚀预报模型的适用性,进而构建并验证改进模型——LOG-RBF... [目的]寻求估算土壤侵蚀模数的新方法,并通过GIS实现对土壤侵蚀空间分布情况的预测。[方法]采用土壤侵蚀模数作为判别条件,分别验证基于Logistic回归和RBF神经网络而建立的土壤侵蚀预报模型的适用性,进而构建并验证改进模型——LOG-RBF神经网络土壤侵蚀预测模型。[结果](1)Logistic回归模型判别目标土地是否发生土壤侵蚀的优势明显,未发生和发生土壤侵蚀的预测正确率分别为77.4%和97.9%,总预测正确率为94.9%。(2)RBF神经网络模型估计土壤侵蚀模数的能力较强,模拟结果的相对误差和平方和误差分别为0.612%和13.292,R2为0.57。(3)LOG-RBF神经网络土壤侵蚀预测模型预测结果的相对误差和平方和误差比RBF神经网络模型模拟结果分别降低了0.157%和2.601。R2为0.82,拟合程度上优于RBF神经网络模型。随着土壤侵蚀模数的增大,错估现象呈逐渐减少趋势。通过受试者工作特征曲线的判别,LOG-RBF神经网络模型的曲线下面积值比RBF神经网络模型大0.063,模型判断的准确性更高。[结论]利用LOG-RBF神经网络土壤侵蚀预测模型可更准确地估计土壤侵蚀模数,基于GIS能够预测土壤侵蚀的空间分布情况。 展开更多
关键词 logistIC回归 RBF神经网络 土壤侵蚀 预测模型 USLE
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基于Logistic模型和随机差分变异的正弦余弦算法 被引量:8
18
作者 徐明 焦建军 龙文 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2020年第2期206-212,共7页
针对标准正弦余弦算法(Sine Cosine Algorithm,SCA)处理全局优化问题时存在收敛速度慢、易陷入局部最优和求解精度低的缺点,文中提出了一种基于非线性转换参数和随机差分变异策略的改进正弦余弦算法(LS-SCA)。首先,设计一种基于Logisti... 针对标准正弦余弦算法(Sine Cosine Algorithm,SCA)处理全局优化问题时存在收敛速度慢、易陷入局部最优和求解精度低的缺点,文中提出了一种基于非线性转换参数和随机差分变异策略的改进正弦余弦算法(LS-SCA)。首先,设计一种基于Logistic模型的非线性转换参数策略以平衡算法的全局搜索和局部开发能力;其次,引入随机差分变异策略以增强种群的多样性与避免算法陷入局部最优;最后,将非线性转换参数和随机差分变异策略进行融合。一方面,选取12个标准测试函数进行全局寻优的仿真实验。结果表明,与其他SCA类算法和最新智能算法相比,LS-SCA在收敛精度和收敛速度指标上均能达到较优的效果。其中,随机差分变异策略对LS-SCA全局寻优能力的提升尤为明显。另一方面,利用LS-SCA优化神经网络参数解决了两类经典分类问题。实验结果表明,与传统的BP算法和其他智能算法相比,基于LS-SCA的神经网络能达到较高的分类准确率。 展开更多
关键词 正弦余弦算法 非线性转换参数 随机差分变异 logistIC模型 神经网络
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基于MF-SSD卷积神经网络的玉米穗丝目标检测方法 被引量:4
19
作者 朱德利 林智健 《华南农业大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2020年第6期109-118,共10页
【目的】玉米穗丝是玉米的授粉器官,生长发育状况会影响玉米的产量。为了在玉米生长状态监测和产量预测工作中实时准确识别玉米穗丝,提出一种基于多特征融合SSD(MF-SSD)卷积神经网络的玉米穗丝检测模型。【方法】基于特征图对玉米穗丝... 【目的】玉米穗丝是玉米的授粉器官,生长发育状况会影响玉米的产量。为了在玉米生长状态监测和产量预测工作中实时准确识别玉米穗丝,提出一种基于多特征融合SSD(MF-SSD)卷积神经网络的玉米穗丝检测模型。【方法】基于特征图对玉米穗丝进行检测,在VGG16-SSD的基础上,用MobileNet替换特征提取器,加入多层特征融合结构,得到MF-SSD网络模型;通过网络优化调整,试验了MF-SSD-cut-3、MF-SSD和MF-SSD-add-3共3种网络结构,优选出检测性能最好的网络结构用于玉米穗丝检测。基于玉米穗丝图像数据集,应用0~180°随机旋转原始图像和水平翻转、平移原始图像2种数据增广技术提升模型训练效果。对是否使用二次训练策略和是否使用Focal loss解决样本不平衡问题进行了试验,并对比分析Loss的下降过程。【结果】通过加入多层特征融合结构对SSD模型改进后能够提高网络的检测能力,提升识别速度。与VGG16-SSD相比,MF-SSD在交并比指标方面的平均精度提高7.2%,对玉米穗丝小目标检测的平均召回率提高19.6%,检测速度最高能提升18.7%。在存储空间和运行时间有较高要求的嵌入式环境下,MF-SSD-cut-3模型在满足检测效果的前提下,以较小的空间代价获得了相对较短的运行时间;在不考虑空间和时间因素的情况下,MF-SSD模型获得更好的检测效果。二次训练策略提高了网络的收敛速度和模型的稳定性;Focal loss有效解决了SSD算法中正负样本数量不平衡问题,使网络模型的训练更容易收敛。【结论】MF-SSD模型对小目标的检测能力能满足农业生产中对玉米穗丝的实时检测需要,可以用于玉米生长状态的自动监控和产量的精准预测。 展开更多
关键词 玉米穗丝 目标检测 卷积神经网络 特征融合 mf-SSD
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基于logistic回归的设计缺陷影响因素的关系网模型 被引量:6
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作者 刘卫东 肖承地 《组合机床与自动化加工技术》 北大核心 2012年第12期15-18,22,共5页
为了在产品设计开发过程中能有效地预防和控制设计缺陷,对设计缺陷因素进行了总结并根据设计缺陷因素的属性和对设计缺陷影响性质和方式的差异对其进行了分类;根据硬件产品设计开发过程,定性地分析了设计缺陷因素对设计过程的影响。以... 为了在产品设计开发过程中能有效地预防和控制设计缺陷,对设计缺陷因素进行了总结并根据设计缺陷因素的属性和对设计缺陷影响性质和方式的差异对其进行了分类;根据硬件产品设计开发过程,定性地分析了设计缺陷因素对设计过程的影响。以此为基础,构建了硬件产品设计缺陷因素与设计缺陷类型的关系网模型;运用logistic回归理论,建立了硬件产品设计缺陷因素的回归分析模型,实现了设计缺陷因素对设计缺陷影响的定量化分析。研究成果也为进一步深入研究设计缺陷的形成机理做了有益的尝试。 展开更多
关键词 设计缺陷 影响因素 关系网模型 logistIC回归
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