基于LM-BP神经网络的高铁建设环境中短期影响综合评价研究

根据改进过的BP人工神经网络建立了高铁建设环境中短期影响的三层前馈神经网络综合评价模型。改进过的BP神经网络算法是在传统的算法的基础上使用LM算法,即梯度法和高斯一牛顿迭代法的结合,该种方法提高了收敛速度及精确度。根据既往已经开通运营的铁路项目对生态环境影响的深入调查和研究,建立了高铁建设环境中短期影响评价的指标体系。利用长益城际铁路作为实证,使用LM—BP神经网络模型得到的综合评价分值分别为0．372和0．223,表明该铁路建设对沿线环境的短期和中期影响分别为较小影响和极小影响,评价结果有效。该模型的应用可提高评价结果的客观性和准确性,为高速铁路的选线决策提供科学的评价方法。     

基于LM BP神经网络的高铁建设环境中短期影响综合评价研究

根据改进过的BP人工神经网络建立了高铁建设环境中短期影响的三层前馈神经网络综合评价模型。改进过的BP神经网络算法是在传统的算法的基础上使用LM算法，即梯度法和高斯—牛顿迭代法的结合，该种方法提高了收敛速度及精确度。根据既往已经开通运营的铁路项目对生态环境影响的深入调查和研究，建立了高铁建设环境中短期影响评价的指标体系。利用长益城际铁路作为实证，使用LM BP神经网络模型得到的综合评价分值分别为0.372和0.223，表明该铁路建设对沿线环境的短期和中期影响分别为较小影响和极小影响，评价结果有效。该模型的应用可提高评价结果的客观性和准确性，为高速铁路的选线决策提供科学的评价方法。     

基于AHP的多媒体教室综合利用效益的模糊评价

从多媒体教室的硬件配置、管理水平、教学服务及扩展服务4个方面构建了高校多媒体教室综合利用效益评价指标体系;基于层次分析法确定各级评价指标的权重,并采用模糊综合评判模型对多媒体教室的综合利用情况进行了量化评价．分析结果表明,加强多媒体教室的管理、完善规章制度和提高教学软件质量与多媒体教学水平等措施,是提高多媒体教室综合利用效益的有效途径．     

对KANO模型中质量要素评价倾向判定方法的改进

研究质量要素的KANO模型中，对质量要素评价倾向判定的方法在实际应用中，存在着某些质量要素评价倾向难以判定和不同质量要素评价倾向无法进行比较等问题。本文提出的改进方法基于质量元素的时间特性和统计概率特性，消除评价倾向难以判定的弊端。在此基础上，利用最大领先度的内部、外部和样本规模影响三个方面的性质，推导出度量质量要素评价倾向的指标——质量要素评价倾向归属度。     

基于Isomap-BP的寒地老年住宅热舒适度模型

针对寒地老年住宅的热舒适度指标偏离问题,以寒地老年住宅作为研究目标,提出了一种热舒适度预测模型,模型更接近老人个体感受,以起到对建筑设计的参考作用。首先,通过小区入户调查、问卷调研得到78个寒地老年住宅的样本数据,以及住宅环境参数、实际热感觉评价;然后,利用Isomap模型进行特征变换,以表达有效特征;最后,选取70%训练样本作为训练集,选取30%样本作为测试集,将特征样本作为BP神经网络的输入,将计算得到的PMV舒适度作为输出,进行训练,再使用老人评价热感觉进行模型修正,建立Isomap-BP预测模型。实验结果表明,所建立的模型室内舒适度预测的均方误差为0. 042,说明所建立的模型预测效果较好,模型可提供寒地地区老年住宅冬季热环境量化指标,为冬季住宅供暖进行评价,合理控制供暖能耗。     

基于支持向量机的中国省域循环经济评价研究

文章构建了多层次、多指标的省域循环经济评价指标体系,涵盖了自然资源、环境质量、经济发展和社会发展四个子系统,并在建立初始指标体系的基础上,运用主成分分析法对指标体系进行约简,选取7个包含指标大部分信息的主成分,计算主成分得分以代表原始数据进行SVM建模,利用便于处理小样本分类和泛化性强的支持向量机方法,构建基于支持向量机的我国省域循环经济评价模型,给出了各地循环经济的发展评价得分,并基于熵值法计算了我国循环经济发展综合指数。     

人工神经网络在阜新工业经济预测中的应用

针对宏观经济预测的问题,由于实际情况错综复杂,各种预测模型的精确度都比较差,难以在实际中应用。为了解决这一问题,以阜新1985-2001年时间段的工业总产值为样本,分析了几种影响因素,依据BP神经网络模型的理论和方法,详细介绍了建模的过程,从而建立工业经济预测的模型,利用该模型对工业总产值进行了预测。     

国家信息化水平测度的神经网络实现

本文应用BP神经网络模型尝试了对国家信息化水平的评价,各个评价指标的权重是由网络通过学习自动生成的,避免了传统方法中人为确定权重的主观性,使评价更具客观性和准确性,为研究制定信息化发展战略提供了参考和依据。     

基于结构方程模型的河北省企业技术创新能力评价

提出了河北省技术创新能力评价的因果关系模型,利用结构方程模型对评价指标间的因果关系进行了建模和求解.实证研究表明,模型能够有效描述指标间的因果关系,准确定位河北省技术创新能力的关键影响因素,为评价和改进河北省技术创新能力提供了有力依据.     

基于决策过程的电子服务质量评价研究——以旅游网站为例

以消费者的决策过程作为切入点,研究消费者如何对网站的电子服务质量进行评价;构建了包括购前、消费、购后评价三阶段共16个指标的动态评价模型,并运用结构方程模型的方法对179份有效问卷样本进行了路径分析。研究表明三阶段的因子划分是有效的,共同决定了最终感知的服务质量,其中购前阶段的直接影响最大;消费阶段间接影响显著,对购前阶段的修正效果明显;购后评价阶段影响相对较小,但不可忽视。     

我国东部地区区域物流发展效率分析——以我国东部31个地市级地区为例

作者以我国东部31个地市级地区为数据样本,研究我国东部地区区域物流发展效率的问题。首先阐述研究效率评价的一些相关综合评价方法,从中选取数据包络分析法(DEA)作为问题分析方法,并建立区域物流发展效率评价模型,以及评价指标体系中的投入指标与产出指标。在此基础上计算出1999年～2010年12年间我国东部31个地市级地区区域物流发展的总体效率。并以2010年作为典型年份,对样本地区区域物流发展的松驰变量以及规模效益进行评价与分析。     

商业银行信用风险评估的考克思模型

为探讨Cox模型在中国商业银行信用风险评估中的应用问题,借助生存分析中的Cox模型构建样本公司的信用风险评估及预测模型,在商业银行信用风险评估模型中,Cox模型具有可以使用时间序列、无需样本配对、连续预测和高鲁棒性的特点,并采用中国上市公司的财务报表数据,通过2001年到2004年数据实证研究表明,该模型可以较好地对信用风险进行评估。     

震灾网络舆情风险监测指标及其评估方法

为科学构建震灾网络舆情风险评估体系,在舆情监测指标构建基础上提出基于加速遗传算法的BP神经网络（AGABP）风险评估方法。依据网络舆情演化理论,围绕震灾网络舆情的物理属性和社会属性提出2个维度、4个二级指标和10个三级指标的震灾网络舆情风险监测指标体系。在评估方法上,针对常规评估系统对非线性、高维度和非正态评估问题的局限性,利用BP网络能够以任意均方差的精度逼近任意平方可积非线性连续函数的优势,将BP网络用于震灾网络舆情风险监测评估中,并用加速遗传算法（AGA）对BP网络参数进行优化,以解决常规BP网络存在训练速度慢和容易过早收敛的问题。通过随机样本数据对AGABP模型进行自学习训练,并用实际样本数据验证,结果表明：与BP神经网络、逻辑斯蒂曲线相比,本研究所构建的AGABP模型在收敛速度、评估准确度上有明显优势,能够用于震灾网络舆情风险管理实践中。     

立法后评估制度的科学性及其限度

立法后评估制度通过评估指标数据的采集与研判，针对实施一段时间之后的立法，进行立法文本质量和实施效果的检验，在发现问题后及时完善立法。立法后评估有其存在的现实基础、技术基础和哲学基础，这构成了其科学性基础。但立法后评估制度的科学性并不是无限的，它在评估观念、评估对象和评估条件上都存在限度，《〈闲置土地处置办法〉实施后评估报告》为分析这种限度提供了蓝本，认真思考其局限可以为我国的立法后评估实践提供有益的启示。     

基于模糊神经网络的企业信用风险评估模型研究

根据浙江省企业信用评价指导性标准和规范所确定的企业信用评价指标体系,建立了模糊神经网络的企业信用风险评估模型。该模型中确定的模糊规则层具有自调节的功能,可以较好地实现对企业信用风险的评价。利用MATLAB2010a编程对样本数据进行实证分析,结果表明模糊神经网络评价企业信用风险具有较高的准确性和稳定性。     

农村信用社绩效评价指标权重计算方法改进——基于山东省农村信用社的实证分析

目前，政府部门对农村信用社绩效评价采用的基本方法是财政部2009年12月25日颁布实施的《金融类国有及国有控股企业绩效评价实施细则》。该体系指标权重是由行业数据进行简单平均计算得到的，因此这种赋权方法不能对被评价对象进行最有效的排序与区分。该文试图采用一种更为有效的赋权方法，对信用社的绩效评价指标在基于样本数据的基础上进行二次赋权，达到最大程度区分被评价对象的目的，从而快速有效地对信用社的绩效状况进行评价。     

基于DEA模型的ETF与其他开放式基金绩效比较研究

中国ETF与国外市场相比还处于初级阶段,尚未被投资者广泛接受和认可。在国内外基金绩效评价研究的基础上,将传统的基金绩效评价方法、主成分分析法与DEA模型相结合,构建了针对于开放式基金的绩效评价体系。选取了三种不同市场行情的样本区间(牛市、熊市和震荡市),对不同行情下ETF和其他类型股票型开放式基金的业绩进行比较。丰富了基金绩效评价理论,并为投资者、基金管理人以及监管机构提供建议,以期促进和发展中国ETF市场。     

基金业绩贝叶斯评价研究

已有的业绩评价指标多依据一个或多个历史统计数据,往往忽视直觉与数据分析相结合。而将贝叶斯统计推断理论引入证券投资基金业绩评价过程,却能很好地将二者结合起来。该方法首先建立关于管理技能的灵活的先验信念集合,并将这些先验信念与一般多因素模型相结合,进而推导出模型中的截距项--α的后验期望代数解。这为证券投资基金业绩评价提供了一个崭新的视角。     

教学评价中“宽容偏向”导致的误差及校正

多分格相关系数及以其为基础的统计能够较好地校正教学评价中的评价者宽容偏向所产生的统计误差。在分析教学评价这样的有序分类数据时,多分格相关被认为比传统皮尔逊相关给出的估计值更为可靠和准确。研究对真实数据的分析也表明,两种方法在分析具有宽容偏向的教学评价数据时,皮尔逊相关的估计值低于多分格相关关系而且验证性因素分析的模型拟合指标证实,基于多分格相关系数的统计方法更适合于这种呈偏态分布的数据。     

创新型科技人才与区域核心竞争力——基于江苏的实证分析

基于现有文献分析,从人才规模、人才流动、人才产出三个维度和经济竞争力、知识竞争力、可持续发展竞争力和资源凝聚竞争力四个维度构建了创新型科技人才和区域核心竞争力的度量指标,并提出相关假设。通过量表设计、样本描述、信度和效度检验、指标体系的验证性因子分析,结合江苏省调研的样本数据,分别构建了创新型科技人才和区域核心竞争力的结构方程模型,验证了创新型科技人才和区域核心竞争力的度量指标,构建了创新型科技人才与区域核心竞争力相关性的结构方程模型,得出江苏省创新型科技人才对区域核心竞争力的影响度为0.75,验证相关假设,并围绕人才规模、人才流动和人才产出制定人才战略,以提升区域核心竞争力。