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利用GPS和水文负载模型研究云南地区垂向季节性波动变化和构造变形

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地球物理学报 2021年第8期64卷 2613-2630页

作者：胡顺强王坦管雅慧杨振宇首都师范大学资源环境与旅游学院北京100048 中国地震台网中心北京100045

去除GPS垂向位移中水文负载引起的非构造形变是获取云南地区地壳构造运动垂向成分的必要过程.本文利用云南地区在2011年1月—2020年9月间观测的27个GPS连续站数据和0.5°×0.5°的格网全球地表流量模型(Land Surface Discharge Model,LS... 详细信息

去除GPS垂向位移中水文负载引起的非构造形变是获取云南地区地壳构造运动垂向成分的必要过程.本文利用云南地区在2011年1月—2020年9月间观测的27个GPS连续站数据和0.5°×0.5°的格网全球地表流量模型(Land Surface Discharge Model,LSDM)得到的水文负载形变数据,详细分析了GPS垂向位移与LSDM形变的定量关系和变化特点,并使用小波分析来研究两者在时频空间下的周期特性,研究结果表明:27个连续站的GPS垂向位移和LSDM形变的平均相关系数为0.59,若从GPS垂向位移中去除LSDM形变,可使均方根(Root Mean Squares,RMS)减少量平均为17.13%.小波分析结果表明,大部分连续站的GPS垂向位移与LSDM形变的年周期变化是物理相关的,水文负载形变是引起GPS年周期变化的主要原因,部分连续站(YNWS,KMIN,YNMZ,YNHZ,YNML,YNTH,YNDC和YNJP)的GPS年周期变化是其他因素(如其他地球物理因素、LSDM模型误差)和水文负载形变共同作用导致的.对于异常的YNGM连续站,地下水的变化、LSDM和GPS解算的系统误差可能是造成GPS垂向位移与LSDM形变相关性和一致性较差的主要原因.使用水文负载模型和共模误差对GPS垂向位移中非构造形变改正后,2011—2020年云南地区垂向速度场显示滇西南块体主要以0.01~1.9 mm·a^(-1)的速率沉降,川滇块体南部主要以0.13~2 mm·a^(-1)速率抬升.

关键词： GPS垂向位移 LSDM 非构造形变年周期变化小波分析

区域地壳水平运动模型的Euler-GABP神经网络构建

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测绘科学 2021年第2期46卷 25-33页

作者：胡顺强王坦管雅慧杨振宇首都师范大学资源环境与旅游学院北京100048 中国地震台网中心北京100045

针对传统的欧拉(Euler)矢量法在具有复杂构造运动的区域地区内构建GPS速度场模型精度低的问题,该文提出了欧拉矢量法结合遗传算法(GA)和BP神经网络方法来构建区域GPS速度场。以云南区域1999—2015年间的GPS速度场为实验数据,分别使用欧... 详细信息

针对传统的欧拉(Euler)矢量法在具有复杂构造运动的区域地区内构建GPS速度场模型精度低的问题,该文提出了欧拉矢量法结合遗传算法(GA)和BP神经网络方法来构建区域GPS速度场。以云南区域1999—2015年间的GPS速度场为实验数据,分别使用欧拉矢量法、遗传神经网络(GABP)、欧拉矢量结合神经网络(Euler-BP)和欧拉矢量的遗传神经网络(Euler-GABP)法构建区域速度场模型。实验结果表明,相比其他3种方法,该文提出的Euler-GABP方法在构建区域GPS速度场模型是可行和有效的且精度高。

关键词：欧拉矢量法遗传算法神经网络速度场

云南地区GPS垂向时间序列周期项信号的SSA提取

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测绘科学 2021年第8期46卷 33-40页

作者：胡顺强王坦管雅慧杨振宇首都师范大学资源环境与旅游学院北京100048 中国地震台网中心北京100045

针对传统的GPS时间序列最小二乘(LS)谐波函数模型方法不能精确提取GPS垂向时间序列的周期项信号问题,该文以云南地区2011年1月—2017年6月连续观测的27个GPS基准站数据为例,使用主成分分析(PCA)获得27个测站的共模误差,然后分别使用奇... 详细信息

针对传统的GPS时间序列最小二乘(LS)谐波函数模型方法不能精确提取GPS垂向时间序列的周期项信号问题,该文以云南地区2011年1月—2017年6月连续观测的27个GPS基准站数据为例,使用主成分分析(PCA)获得27个测站的共模误差,然后分别使用奇异谱分析(SSA)和LS方法对PCA滤波前后的测站时间序列进行周期项信号提取。实验结果表明,原始时间序列分别减去SSA、PCA-SSA、LS和PCA-LS提取周期项信号的RMS减少百分比平均为25.66%、17.23%、16.76%、16.76%;原始时间序列与4种方法提取周期项信号的相关系数平均为0.66、0.55、0.54、0.54,说明SSA提取的周期项信号要优于其他3种方法,将SSA应用于云南地区GPS垂向时间序列的周期项信号提取是可行和有效的。

关键词：最小二乘奇异谱分析周期项时间序列

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云南地区GPS基准站噪声模型分析

全球定位系统 2020年第2期45卷 68-73,79页

作者：管雅慧王坦胡顺强杨振宇首都师范大学地球空间信息科学与国际化示范学院北京100048 首都师范大学资源环境与旅游学院北京100048 中国地震台网中心北京100045

以云南地区陆态网27个全球定位系统(GPS)基准站在2011-2017年不同时间跨度的观测数据为例,使用赤池信息量和贝叶斯信息量估计准则(AIC/BIC)对解算结果进行分析,从而确定其最优有色噪声模型.结果表明,不同时间跨度基准站各坐标分量上噪... 详细信息

以云南地区陆态网27个全球定位系统(GPS)基准站在2011-2017年不同时间跨度的观测数据为例,使用赤池信息量和贝叶斯信息量估计准则(AIC/BIC)对解算结果进行分析,从而确定其最优有色噪声模型.结果表明,不同时间跨度基准站各坐标分量上噪声特性主要体现为白+闪烁噪声(WN+FN)、幂律噪声(PL)模型组合.部分基准站在北向和垂向的最优噪声模型会随着观测时间的累积而改变,PL模型所占比例有所下降,WN+FN模型所占比例有所上升.当时间跨度大于5 a时,基准站噪声模型的稳定性显著提高.随着坐标时间序列积累时长的增加,未知噪声分量出现的可能性也相应提高.

关键词：陆态网 GPS时间序列时间跨度噪声分析最优噪声模型

环境负载对云南地区基准站时间序列的噪声模型特性研究

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中国地震 2020年第4期36卷 924-934页

作者：管雅慧胡顺强王坦杨振宇首都师范大学地球空间信息科学与国际化示范学院北京100048 首都师范大学资源环境与旅游学院北京100048 中国地震台网中心北京100045

以云南地区27个GPS基准站坐标时间序列为研究对象,使用赤池信息量和贝叶斯信息量估计准则(AIC/BIC)对其进行噪声分析,计算并扣除时间序列中大气负载、非潮汐海洋负载和水文负载3种环境负载引起的位移量,得到各基准站分量在环境负载改正... 详细信息

以云南地区27个GPS基准站坐标时间序列为研究对象,使用赤池信息量和贝叶斯信息量估计准则(AIC/BIC)对其进行噪声分析,计算并扣除时间序列中大气负载、非潮汐海洋负载和水文负载3种环境负载引起的位移量,得到各基准站分量在环境负载改正前后的最优噪声模型。结果表明,部分基准站分量经过负载改正后最优噪声模型会发生变化,改正前后的大部分基准站噪声特性均体现为闪烁+白噪声和幂律噪声。环境负载对基准站的垂向位移影响比水平向更为显著,水文负载成为影响基准站的最大因素,最大位移量达到厘米级。分析环境负载改正前后噪声特性的变化表明,环境负载改正在U分量上的影响最大,N分量次之,E分量最小,噪声模型的变化在地域上并未呈现明显规律。

关键词：云南地区基准站时间序列分析噪声模型环境负载

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ZS银行贵宾客户增值服务策略研究

ZS银行贵宾客户增值服务策略研究

作者：李雅慧东北财经大学

学位级别：硕士

近年来,在我国国民生产总值持续走高的大背景下,国民收入日益提升。居民家庭可支配资产的增多,不仅促进了商业银行的蓬勃发展,也带来了同质化竞争的加剧,这使得商业银行运营重点从注重金融产品配置转向更加关注客户服务。在商业银行整... 详细信息

近年来,在我国国民生产总值持续走高的大背景下,国民收入日益提升。居民家庭可支配资产的增多,不仅促进了商业银行的蓬勃发展,也带来了同质化竞争的加剧,这使得商业银行运营重点从注重金融产品配置转向更加关注客户服务。在商业银行整体资产规模和利润规模中,贵宾客户的资产量以及为银行创造的中间业务收入占比突出,所以商业银行对贵宾客户的维护和服务则至关重要。同时,在资管新规背景下,单纯的财富管理服务已不能完全满足中高端人群需求,这就要求商业银行更多的专注于贵宾客户的增值服务优化和提升。本文致力于研究ZS银行贵宾客户增值服务策略,尝试探讨贵宾客户增值服务体系,从而间接提升ZS银行的竞争力。作为中国第一家完全由企业法人控股的股份制商业银行,ZS银行20多年来一直保持着“零售之王”的金融地位。但随着时代的进步和同业的发展,ZS银行的优势逐渐削弱,使得ZS银行必须寻求创新,通过更综合的客户服务能力,提高增值服务效能,从而与客户建立有辨识度,强链接,高互动的关系,以此打造更坚固的核心竞争力。本文聚焦ZS银行贵宾客户增值服务问题,研究贵宾客户增值服务优化策略。以马斯洛需求层次理论,客户关系理论及4C、4R营销理论作为基础理论依据,通过文献研究法、访谈法及调查问卷法对ZS银行贵宾客户服务现状进行梳理。通过研究ZS银行贵宾客户服务的增值开发,找出影响该服务的关键因素,结合发现的问题及原因,提出具有针对性的贵宾客户增值服务优化策略。本文研究发现,ZS银行贵宾客户增值服务主要存在三方面问题。一是增值服务未切实面向客户所需,导致增值服务未真正实现增值;二是贵宾客户关系管理亲情化不足,增值服务未能洞察客户心智;三是增值服务展示和传播渠道未有效结合,使得银行与贵宾客户在增值服务方面存在信息不对称,未能借助增值服务达成有效沟通。以上问题具体成因主要归纳为三个关键点。一是增值服务产品开发导向性不强;二是贵宾客户关系进化层次性和指向性不足;三是增值服务传播渠道送达性不够。结合上述三点原因,本文提出ZS银行贵宾客户增值服务优化策略。一是深挖贵宾客户潜在需求,推进增值服务创新;二是开发贵宾客户增值服务,打造完整的增值服务体系;三是降低双向成本,科学再造增值服务流程;四是促进便利传递,整合多元化增值服务渠道;五是提升沟通效能,建立互动式增值服务关系。本文的贡献在于根据ZS银行贵宾客户增值服务的实际情况,拓展ZS银行贵宾客户的增值服务空间,强化了 ZS银行贵宾客户增值服务体系。本文基于三项主要理论,研究了 ZS银行贵宾客户增值服务存在的问题和形成问题的原因,从而提出ZS银行贵宾客户增值服务的优化策略。但这一部分策略的改良,仍然停留在理论阶段,尚未经过实践的检验。本文的研究重心主要落在贵宾客户增值服务策略上,并未对增值服务策略的具体细节进行优化和研究,这对研究的深度有一定制约。综上所述,本文对于银行贵宾客户管理业务的优化及客户服务提升具有一定的借鉴意义和实践价值。尤其是在银行贵宾客户增值服务方面的经营策略方面,可以为广大银行业所参考,从而推动银行高端服务的改进和提升。

关键词：商业银行增值服务客户体验策略

基于Boosting组合算法的住房租赁价格评估研究

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基于Boosting组合算法的住房租赁价格评估研究

作者：付雅慧东北财经大学

学位级别：硕士

住房租赁市场是我国住房供应体系的重要组成部分,但由于我国住房市场化和住房租赁市场起步较晚,存在着管理机制不健全、手段措施不到位等问题。近年来住房租赁的需求量不断扩张,同时政府为大力发展住房租赁市场相继出台大量文件,一方面... 详细信息

住房租赁市场是我国住房供应体系的重要组成部分,但由于我国住房市场化和住房租赁市场起步较晚,存在着管理机制不健全、手段措施不到位等问题。近年来住房租赁的需求量不断扩张,同时政府为大力发展住房租赁市场相继出台大量文件,一方面要加快保障性住房建设,另一方面要控制住房租赁价格和管控租赁市场的乱象。而高效精准的住房租赁市场评估对于指导租赁双方合理定价、政府保障性住房定价以及制定住房租赁相关政策都有极高的参考价值。随着数据挖掘和机器学习的不断发展完善,人们对于价格评估的方式也不断进行数字化升级换代,许多学者使用机器学习算法代替传统的人工估价方式,进行房地产估价研究,在大幅减少工作量的同时评估的准确率也非常优秀,具有可信度。但对于住房租赁价格评估的研究相对较少,评估过程也比较粗糙,缺乏可信度,随着住房租赁市场的不断发展,对于住房租赁价格的评估逐渐被重视起来,利用机器学习算法对租赁价格进行评估逐渐成为了新的研究焦点。本文通过从贝壳找房网站公开数据获取一万五千多条大连市住房租赁挂牌信息数据,之后利用ArcGIS Pro软件链接高德开放平台,利用小区地理位置信息获取租赁住房周边的POI数据并利用GIS技术进行统计分析,获得租赁住房的邻里配套相关数据。在对数据进行缺失值、异常值和归一化处理后,从房屋自身属性、区位特征、邻里特征三个角度提取特征指标并利用互信息法对特征变量进行筛选,构建影响住房租赁价格的特征变量体系。结合国内外房价预测模型以及各类先进的机器学习算法,本文对处理后的数据分别建立多元线性、随机森林、XgBoost、LightGBM和CatBoost回归模型并使用Optuna对模型调参以提高评估性能,通过评价指标平均绝对误差(MAE)、均方根误差(RMSE)以及决定系数(R2)来对模型评估准确度进行评价,发现三种Boosting在评估能力方面优于其他模型,且因能提取特征增益信息使模型具有解释力。为了进一步加强评估精度,将三种Boosting模型进行堆栈组合建立新的组合模型,与其他模型对比,各项评估指标都最为优秀,因此本文更推荐使用基于Boosting算法的组合模型对住房租赁价格评估进行参考。最后,本文针对不同受众提出合理运用租房租赁价格评估的相关建议:为政府部门建立保障性租赁住房定价、以及租赁相关政策制定提供助力;为房地产经纪行业加快推进租赁参考价平台建设提供依据;为评估机构新兴的租赁价格评估服务提供参考;为公众根据自身租房需求提供预期价格。本文主要创新之处是研究机器学习前沿算法XgBoost算法、LightGBM算法和CatBoost算法的组合模型在住房租赁价格中的应用,同时在数据挖掘阶段将住房租赁平台的相关信息与地理信息系统相结合也是一个新的尝试,未来可以继续尝试将其他先进算法和优化方法引入租房租赁价格评估领域,进一步提高模型的精度。

关键词：租赁价格评估 Boosting算法模型组合

基于精细化管理的房地产项目施工阶段成本动态控制研究

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基于精细化管理的房地产项目施工阶段成本动态控制研究

作者：王雅慧广西大学

学位级别：硕士

伴随着我国建筑行业相关调控政策的出台,“十四五”计划加强了对房价市场的监管,同时还完善了保障性租赁住房的建设措施,这使得房地产行业的发展逐渐趋向平稳,但市场竞争日益激烈。同时目前房地产项目管理存在施工阶段成本动态控制不足... 详细信息

伴随着我国建筑行业相关调控政策的出台,“十四五”计划加强了对房价市场的监管,同时还完善了保障性租赁住房的建设措施,这使得房地产行业的发展逐渐趋向平稳,但市场竞争日益激烈。同时目前房地产项目管理存在施工阶段成本动态控制不足、变更签证管理失序等问题,因而有必要进一步对房地产项目施工阶段的成本动态控制展开研究。本文对目前房地产企业项目管理现状进行调查,发现许多房地产企业已经在寻求精细化管理,但许多项目存在结算成本超支的情况,而造成该情况的主要原因是对待发生成本缺乏准确的预判、成本反应及时性不足,这两者之间的共性是成本动态化管理不足。因此,本课题从房地产项目施工阶段成本动态管理存在的问题出发,对精细化管理进行优化,将精细化理论渗入到施工管理的各个细节中,实现施工阶段动态化成本控制,提前掌握成本波动。首先,对施工阶段的待发生成本进行精细化划分,通过动态化成本指标和成本预警实现对待发生成本的管控;其次,通过模糊聚类分析法对相似工程进行判断,利用相似工程成本数据进行模型训练后,利用训练好的BP神经网络对施工阶段的月实际成本进行预测,实现成本指标的动态化;然后,运用模糊聚类分析法对预警等级进行划分,实现对动态化成本指标的预警,通过精细化优化控制实现成本控制动态化;最后,最后结合案例B工程对工程项目施工成本控制的动态控制效果进行实证分析,证明本研究具有可行性和合理性。基于以上成本控制流程和方法实现对房地产项目施工阶段的成本动态控制研究,本文以房地产项目为视角对施工阶段的成本进行动态管理,以期针对性的解决施工阶段成本管理中存在的问题,丰富相关的研究内容。

关键词：房地产项目待发生成本动态管理模糊聚类 BP神经网络

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A集团兼并重组类投资的管理优化研究

A集团兼并重组类投资的管理优化研究

作者：胡雅慧南昌大学

学位级别：硕士

在我国力推经济高质量发展的新阶段,国有经济发展将担负更重大的使命,而国有企业作为国有经济发展的中坚力量,也发挥着重要作用。兼并重组通过优化资源结构,进一步促进产业升级,从而达到经济转型升级的目的。国有企业对兼并重组类投资... 详细信息

在我国力推经济高质量发展的新阶段,国有经济发展将担负更重大的使命,而国有企业作为国有经济发展的中坚力量,也发挥着重要作用。兼并重组通过优化资源结构,进一步促进产业升级,从而达到经济转型升级的目的。国有企业对兼并重组类投资的管理将直接影响兼并重组的成效,进而将影响产业结构优化效果和国有经济的引领作用。A集团作为新型国有混改企业,在成立六年内借助兼并重组等一系列投资活动实现了资产的倍数增长和企业的快速发展,通过对全产业链的投资布局迅速成为行业内标杆企业。由于发展速度过快,对兼并重组类投资的管理未能完全跟上步伐,A集团在投前规划、项目论证、投资决策以及投后管控等兼并重组的操作过程存在瑕疵。A集团具有完善的治理结构和现代化企业制度,且重视企业现代化管理,投资管理作为A集团企业管理中非常重要的一环,也亟需优化完善。因此,本文将采取文献研究法、调查研究法以及案例分析法,以新型国有混改企业A集团为例,结合相关概念和理论基础,根据A集团在兼并重组项目投资管理方面的实践经验,梳理分析在兼并重组类投资全过程的管理中存在的主要问题。最后,根据A集团的经营体制及发展阶段,针对兼并重组类投资管理全过程中存在的问题提出相应优化措施和实施保障,为同类企业对兼并重组的投资管理优化提供参考。

关键词：兼并重组投资管理国有企业