检索结果-南通市图书馆

作者：黄俊杰安徽师范大学

学位级别：硕士

随着全球化的发展,数字经济已经成为推动经济发展的重要力量。长江三角洲地区作为全国经济增长的重要引擎,其数字经济的发展对绿色创新产生了深远影响。研究长江三角洲数字经济对绿色创新的影响对该地区高质量发展具有重要意义。首先,... 详细信息

随着全球化的发展,数字经济已经成为推动经济发展的重要力量。长江三角洲地区作为全国经济增长的重要引擎,其数字经济的发展对绿色创新产生了深远影响。研究长江三角洲数字经济对绿色创新的影响对该地区高质量发展具有重要意义。首先,本文对数字经济与绿色创新的理论和测度,以及两者的影响机制进行阐述;其次,根据空间计量相关理论,从固定效应、空间效应以及区域异质性视角,分析数字经济对绿色创新的影响机制,并提出本文研究假设;接着,本文以2011-2020年长江三角洲27个城市面板数据作为研究对象,利用熵值法对数字经济测度,选取绿色专利数量作为绿色创新指标,研究数字经济和绿色创新的时序变化和空间演变;最后,通过基准回归和空间计量模型,从空间自相关性、回归分析、空间效应、稳健性检验、内生性检验,以及不同区域异质性等角度,来具体研究数字经济对绿色创新的影响机制。本研究的主要结论如下:第一,长江三角洲整体数字经济与绿色创新水平均呈现上升趋势,其中上海浙江一带区域的数字经济和绿色创新发展水平较高,安徽江苏区域则相对较低;第二,长江三角洲数字经济和绿色创新有明显的空间聚集性,其中数字经济存在波动性下降,而绿色创新存在波动性上升;第三,通过基准回归,得到长江三角洲数字经济对绿色创新的影响存在显著正向促进作用;第四,根据空间计量模型结果,长江三角洲数字经济对绿色创新空间溢出效应为显著正相关,说明数字经济为周边城市的绿色创新带来正向的空间溢出效应;第五,通过稳健性和内生性检验,说明该模型具有合理性和有效性;第六,长江三角洲城市数字经济对不同地区的绿色创新影响机制存在明显差异,具体表现为江苏省和浙江省的数字经济对绿色创新影响更为显著,安徽省则相对较弱。根据研究分析结果,需调整和实施以下措施:第一,加强数字经济领域的多样化。具体包括政府提升数字技术创新能力,加强核心技术的研发。第二,结合数字经济的空间溢出效应。建立区域性的数字化平台,促进信息共享和资源整合,共享数字经济的发展成果。第三,完善环境监管体系,推动绿色产学研合作。建立校企联合培养人才机制有效地推动产学研合作,促进数字经济对长江三角洲绿色创新的多重作用。第四,重视区域差异,因地制宜实施治理策略。充分发挥各地区的特色和优势,促进数字经济与绿色创新的深度融合,推动当地可持续发展。

关键词：长江三角洲数字经济绿色创新空间计量

阿基米德copula相依结构下不同系统里异元件的最优分配

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阿基米德copula相依结构下不同系统里异元件的最优分配

作者：金晴安徽师范大学

学位级别：硕士

本文研究了不同元件在四种系统里的最优分配,即串联系统、并联系统、串并联系统和并串联系统。我们研究由n个相依组件组成的系统.这些组件来自由m个不同子总体组成的异元总体。在实际中,每个子总体中的组件是相依的,而子总体之间是相互... 详细信息

本文研究了不同元件在四种系统里的最优分配,即串联系统、并联系统、串并联系统和并串联系统。我们研究由n个相依组件组成的系统.这些组件来自由m个不同子总体组成的异元总体。在实际中,每个子总体中的组件是相依的,而子总体之间是相互独立的。本文在我们用阿基米德copula来刻画每个子总体内部的相依性。在此情形下,我们将得到以下结论。在第二章中,一个串联系统的最优(极大)可靠性是通过从一个相依的子总体中提取所有组件来实现的,而对于并联系统,它的最优可靠性由所有组件来描绘,这些组件来自整个混合总体。在第三章中,我们考虑串并联,并串联系统的三种情况:第一种情况是固定子系统的数量,然后研究分配向量之间的关系,第二个是研究当子系统的数量变化时带来的影响,最后一种是研究选择概率或子总体分布对系统可靠性的影响。我们利用随机序和优化序理论来得到本文的主要结论,以及一些其他相关的结论,并给出一些例子来说明所得结论的正确性。

关键词：优化序串联系统并联系统串并联系统并串联系统阿基米德copula 随机序

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长三角地区经济发展不平衡的时空演变分析

长三角地区经济发展不平衡的时空演变分析

作者：李梦瑶安徽师范大学

学位级别：硕士

区域经济存在一定程度的发展不平衡有利于促进社会经济发展,但如果超出了限度,则会影响社会经济的正常运转,更甚者会危及国家、民族的稳定。长三角地区是我国经济发展的缩影,因此,研究长三角地区经济发展的不平衡问题具有重要的现实意义... 详细信息

区域经济存在一定程度的发展不平衡有利于促进社会经济发展,但如果超出了限度,则会影响社会经济的正常运转,更甚者会危及国家、民族的稳定。长三角地区是我国经济发展的缩影,因此,研究长三角地区经济发展的不平衡问题具有重要的现实意义,也会为我国其他区域经济发展的问题提供一些思路。本文旨在对新时期长三角地区经济发展状况进行探究,分析2006-2019年长三角地区经济发展不平衡的时空演变特征,并深入探索这种经济不平衡现象出现的原因,为促进长三角地区协同、一体化发展提供理论支撑。本文研究框架如下:(1)从绝对差异层面对长三角地区2006-2019年间经济发展的时序特征进行分析,发现长三角地区无论从省域层面还是市域层面,其绝对差异指标值均呈现出稳步增长趋势,这说明各省份、各城市之间的发展差距持续增加;从相对差异指标分析发现上海、南京、无锡、常州、苏州、南通、扬州,合肥、芜湖、蚌埠、杭州、宁波、嘉兴、丽水等城市的经济发展具有一定优势,但长三角地区仍然存在一些欠发达的区域。(2)对2006-2019年长三角地区41个城市的经济发展状况进行空间特征分析,利用自然断点法将经济发展水平分成四个层次,发现长三角地区在整体上呈现出“中心-外围”结构,其经济发展趋势符合循环累积因果论;利用ESDA分析方法对长三角地区41个城市进行了空间探索分析,通过全局自相关分析发现长三角地区在整体上呈现出显著的空间相关性,而局部自相关分析却发现真正通过显著性检验的城市并不多,且局部自相关的城市大多呈现出“高-高”集聚和“低-低”集聚特征。(3)在科学性、合理性的基础上选取了10个可能影响长三角地区经济发展不平衡的指标,通过面板数据模型和空间计量模型的对比分析得出空间杜宾误差模型在基于时空固定效应下的估计结果是最优的;进一步研究发现土地城市化水平、科技创新水平、产业结构、教育投入、政府投入、对外开放程度是造成长三角地区经济发展不平衡的显著性因素,而物质资本、劳动力和消费需求对长三角地区经济发展不平衡的影响作用不大。(4)通过前文的分析,本文提出了引导产业合理布局、推动科技创新发展、加强区域联动合作的政策建议。

关键词：发展不平衡时序分析空间特征分析自然断点法探索性空间数据分析影响因素空间计量模型

基于改进的LSTM模型对消费者信心指数的研究

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基于改进的LSTM模型对消费者信心指数的研究

作者：王明月安徽师范大学

学位级别：硕士

消费者信心指数是用于反映消费者信心强弱的指标。此指标能够根据经济发展趋势全面反映和量化消费者对经济形势的评价,以及对经济前景和收入水平的主观感受。由于消费者信心指数的统计方法一般为调查问卷,并且结果的滞后期为两个月。本... 详细信息

消费者信心指数是用于反映消费者信心强弱的指标。此指标能够根据经济发展趋势全面反映和量化消费者对经济形势的评价,以及对经济前景和收入水平的主观感受。由于消费者信心指数的统计方法一般为调查问卷,并且结果的滞后期为两个月。本文搜集了2007年1月至2022年12月份的消费者信心指数数据,分析其影响因素并建立模型,以达到提前预测消费者信心指数的目的。首先,本文将消费心信心指数、消费者满意指数和消费者预期指数分别作为因变量,并初步筛选了30个可能与它们存在影响关系的因素,将其作为自变量。运用随机森林模型对三种指数分别进行了分析,筛选出影响每个指数的十大重要因素。然后以消费者信心指数为例,利用相关系数对影响消费者信心指数的重要因素进行具体分析,采用XGBoost、Adboost和GBDT多种机器学习模型进行重要因素排序对比,最终选择了6个重要因素。其次,建立ARIMA模型,对筛选出的6个重要因素以及消费者信心指数进行分析,目的是找到它们的时间序列特征。然后将ARIIMA模型处理后的数据结果代入LSTM模型,进一步预测消费者信心指数,发现采用处理后的数据进行预测,变化趋势和预测的准确程度有所提高。最后,利用分别代表住房、资产、医疗、科技、农业、交通这6个方面的重要的影响因素:国房景气指数、总资产银行业金融机构、中药材周价格定基指数、费城半导体指数、农副指数、民航货运量进行了详细的说明和分析。结果表明这些影响因素不止是在常识方面符合人们的认知,并且通过模型算法的求解后更有意义,更有可信度。

关键词：消费者信心指数经济形势随机森林 ARIMA LSTM

基于集成学习Stacking融合模型下个人信用风险的研究

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基于集成学习Stacking融合模型下个人信用风险的研究

作者：夏春蒙兰州交通大学

学位级别：硕士

信用风险管理的科学化是现代风险管理重要特征,其核心问题之一就是风险特征识别。信用风险管理的困难之处就在于信用风险管理难于量化。传统的信用风险管理手段多以定性分析为主,难以适应市场发展的要求。中国人民银行的征信系统借助于... 详细信息

信用风险管理的科学化是现代风险管理重要特征,其核心问题之一就是风险特征识别。信用风险管理的困难之处就在于信用风险管理难于量化。传统的信用风险管理手段多以定性分析为主,难以适应市场发展的要求。中国人民银行的征信系统借助于先进的技术对个人的信用进行了评估,但是由于其在数据挖掘等技术层面做的不够完善,使得该系统并不是很成熟。本文通过实证对比验证,对现有的机器学习算法进行了分析,并运用集成学习对个人信用风险进行了研究。集成学习指的是将若干基学习器进行融合构成一个性能更佳的强学习器,这样的好处是即使个别的弱学习器得到的结果有偏差,其他的弱学习器也可以将偏差补回来。本文模型的构建思路:首先,对信贷数据进行预处理,包括构建异常值及明显错误处理函数、去共线性函数、缺失值处理函数以及重采样函数。通过对比相关性分析结合相关系数和最大信息系数以及各变量的IV值,经过一系列的数据清洗后确定了7个对标签值有影响并且相关性不大的变量。然后,将数据预处理后的信贷数据分别用随机森林(Random Forest)、分类型支持向量机(SVC)、XGBoost这三个基学习器进行建模,并得到每个模型的性能评估值,由于这三个基分类器的分类性能一般,再采用遗传算法对支持向量机和XGBoost算法进行优化,搜索出最佳参数。最后,结合集成学习算法Stacking的思想将随机森林以及用遗传算法优化后的分类型支持向量机和XGBoost算法(GA-SVC和GA-XGBoost)作为第一层的学习器,选择逻辑回归为第二层学习器构建模型,即ST-RGSX(Stacking-Random Forest-GA-SVC-XGBoost)模型,并得到模型评价指标。实证结果表明,GA-SVC和GA-XGBoost模型的性能评价指标分别优于SVC和XGBoost,Stacking集成框架下的ST-RGSX模型的性能评价指标优于GA-SVC和GA-XGBoost。

关键词：集成学习 Stacking 遗传算法信用评估

基于ARIMA-LSTM模型的电力变压器温度预测研究

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基于ARIMA-LSTM模型的电力变压器温度预测研究

作者：时丹蕾兰州交通大学

学位级别：硕士

近些年,随着计算机领域不断发展,机器学习的作用在各领域日渐突出。电力资源作为生产生活中的重要领域,与社会发展和人民生活息息相关,因此借助于机器学习来研究电力领域具有重要意义;同时,电力领域的技术发展会在很大程度上促进其他领... 详细信息

近些年,随着计算机领域不断发展,机器学习的作用在各领域日渐突出。电力资源作为生产生活中的重要领域,与社会发展和人民生活息息相关,因此借助于机器学习来研究电力领域具有重要意义;同时,电力领域的技术发展会在很大程度上促进其他领域的进步。变压器的作用是多方面的--不仅要提供高电压向供电区送电,而且要降低电压供各级使用,以满足用电需求。简而言之,变压器必须能够提高和降低电压。当电力传输时,电力系统中不可避免地会出现电压和功率损失;当传输相同功率时,电压损失与电压成反比,功率损失与电压的平方成反比。使用变压器可以提高电压,减少功率损失。深度学习在电力方面的研究多集中于用电量以及未来用电预测趋势的研究,但是由于变压器数据指标较多,且数据本身存在线性和非线性两个部分,因此仅利用传统模型对于数据进行预测分析具有一定的局限性,深度学习正为此提供了有效补充。本文拟提出ARIMA-LSTM融合模型,并且将这种模型实际应用到电力变压器的预测当中。电力变压器温度(ETT)是电力长期部署的重要指标。为了探索长序列时间序列预测(LSTF)问题的粒度,创建了不同的子集,{ETTh1,ETTh2}用于1小时级别,ETTm1用于15分钟级别。利用ARIMA-LSTM融合模型进行预测。训练集数据输入到ARIMA模型中,获得油温预测数据;比较油温预测数据和线性拟合数据,得到拟合误差序列;结合给到电力指标,而后根据LSTM模型预测实现误差序列拟合;采用模型预测值串联方式,得出组合模型最终的电力预测结果。预测误差根据设定的评价指标进行熵值法确定权重,而且根据权重计算出模型最终的误差值。同时计算其他传统模型的预测精度与融合模型进行比较,进一步阐述融合模型的应用前景及优势。研究结果表明:ARIMA-LSTM模型在电力数据预测方面具有优势,有效降低模型误差,提升模型准确性,可以作为同类型数据的模型参考。同时,灰色关联分析对于指标的简化有利于模型的精简建模,对于处理较大数据集以及复杂模型具有重要意义。变压器作为电力运输重要设备,而油温作为反应变压器效能的重要指标,应做到实时监控,并做好周期性建模分析,高效规划电力发展。

关键词：电力变压器温度 ARIMA模型 LSTM模型 ARIMA-LSTM混合模型

来自于指数化伽玛分布极值次序统计量的随机比较

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来自于指数化伽玛分布极值次序统计量的随机比较

作者：徐庭涛安徽师范大学

学位级别：硕士

本文主要研究了来自于指数化伽玛分布的最大次序统计量和最小次序统计量的随机比较。在第二章中,我们通过变换指数化伽玛分布中的形状参数或尺度参数,讨论极值次序统计量在一般随机序、反失效率序以及似然比序下的随机比较。在第三章中... 详细信息

本文主要研究了来自于指数化伽玛分布的最大次序统计量和最小次序统计量的随机比较。在第二章中,我们通过变换指数化伽玛分布中的形状参数或尺度参数,讨论极值次序统计量在一般随机序、反失效率序以及似然比序下的随机比较。在第三章中,我们将形状参数和尺度参数构成一个矩阵,并且两组独立随机变量对应的两个矩阵满足多元链优化序时,对它们的最大次序统计量在反失效率序下以及最小次序统计量在一般随机序下进行随机比较。在第四章中,我们主要将参数规定在一个递增或者递减序列中,来研究它们的最大次序统计量在反失效率序下的随机比较。

关键词：指数化伽玛分布一般随机序反失效率序似然比序次序统计量

下截断Weibull分布和Pareto分布次序统计量的随机比较

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下截断Weibull分布和Pareto分布次序统计量的随机比较

作者：凌洁安徽师范大学

学位级别：硕士

本文研究下截断Webull分布和Pareto分布的最大和最小次序统计量随机比较.第二章中,我们讨论由独立不同分布的下截断Weibul;元件构成的串联和并联系统,当系统中不同分布的形状参数和尺度参数构成的矩阵,在某种数学意义下变换到另一个矩阵... 详细信息

本文研究下截断Webull分布和Pareto分布的最大和最小次序统计量随机比较.第二章中,我们讨论由独立不同分布的下截断Weibul;元件构成的串联和并联系统,当系统中不同分布的形状参数和尺度参数构成的矩阵,在某种数学意义下变换到另一个矩阵,对应的新不同分布构成的系统寿命的序比较.第三章中,我们讨论由独立不同分布的Pareto元件构成的串联和并联系统寿命的随机比较.第四章中,我们给出了两种形式Pareto分布最小次序统计量随机比较的一些充分条件.第五章中,通过具体数值例子来论证第二章和第三章理论上得到的结果。

关键词：次序统计量下截断Weibull分布 Pareto分布一般随机序失效率序反失效率序似然比序