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大数据提升了多因子模型定价能力吗?——基于机器学习方法对我国A股市场的探究

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系统工程理论与实践 2022年第8期42卷 2037-2048页

作者：姜富伟薛浩周明中央财经大学金融学院中国人民大学财政金融学院

本文采用惩罚线性回归方法和主成分分析等多种机器学习算法,充分挖掘我国A股上市公司财务基本面大数据信息,尝试构建我国资本市场的简约的多因子定价模型.研究发现:我国A股市场中,主成分作为定价因子的表现要优于特征因子;在缩减定价因... 详细信息

本文采用惩罚线性回归方法和主成分分析等多种机器学习算法,充分挖掘我国A股上市公司财务基本面大数据信息,尝试构建我国资本市场的简约的多因子定价模型.研究发现:我国A股市场中,主成分作为定价因子的表现要优于特征因子;在缩减定价因子个数方面,弹性网络方法的表现要略优于LASSO.此外,惯性类、交易摩擦类以及估值与成长类因子的贡献较大,说明虽然我国资本市场不够完善,市场参与者交易习惯有待提高,但也体现了市场不断完善且有效的一面.本文方法构建的多因子模型优于主流的定价模型.本文将机器学习方法引入到资产定价模型的构建,实现了对高维财务基本面数据的降维和变量选择,构建了我国A股市场多因子资产定价模型,并给出经济学解释.文章从大数据和机器学习的角度为我国A股市场资产定价提供了新思路,明确了各个定价因子在多因子模型中的贡献,有助于理解我国资本市场特点,为解决高维财务基本面数据问题提供了适用于我国资本市场的方法.

关键词：资产定价多因子模型大数据机器学习金融科技

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大数据驱动的动力电池健康状态估计方法综述

机械工程学报 2023年第2期59卷 151-168页

作者：王震坡王秋诗刘鹏张照生北京理工大学电动车辆国家工程实验室北京100081 北京电动车辆协同创新中心北京100081 新能源汽车北京实验室北京100081 北京理工大学重庆创新中心重庆401120

动力电池健康状态估计是电池管理系统关键算法之一,对提高动力电池能量利用效率、降低电池热失控风险,以及动力电池的维保和残值评估具有重要意义。对比分析试验法、模型法、数据驱动法的优势和不足,并以数据驱动方法为核心,分别从动力... 详细信息

动力电池健康状态估计是电池管理系统关键算法之一,对提高动力电池能量利用效率、降低电池热失控风险,以及动力电池的维保和残值评估具有重要意义。对比分析试验法、模型法、数据驱动法的优势和不足,并以数据驱动方法为核心,分别从动力电池健康状态数据集构建、健康状态特征参数提取、健康状态估计模型三个方面对现阶段健康状态估计方法的理论基础和技术方案进行综述。总结常用的大数据采集方法以及数据预处理方法,明确大数据在健康状态评估中的意义。比较现有健康状态特征提取方法,对其优劣以及适用场景做了分析。阐述不同健康状态估计模型的基本原理,提出模型融合是未来技术发展方向。最后,面向未来大数据实车应用场景,对动力电池健康状态估计方面存在的问题和发展前景进行了总结和展望。

关键词：大数据新能源汽车动力电池健康状态

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大数据驱动的车间数字孪生模型构建方法

机械工程学报 2023年第12期59卷 62-77页

作者：闫纪红姬思阳哈尔滨工业大学机电工程学院哈尔滨150001

数字孪生技术为车间生产全生命周期的监控和自主决策预测提供理论结构框架,推进车间数字化、智能化转型。从数字孪生架构体系的物理实体融合、数据交互、虚拟实体搭建、模型自主更新以及决策预测五个方面,针对实际车间普遍存在的数据交... 详细信息

数字孪生技术为车间生产全生命周期的监控和自主决策预测提供理论结构框架,推进车间数字化、智能化转型。从数字孪生架构体系的物理实体融合、数据交互、虚拟实体搭建、模型自主更新以及决策预测五个方面,针对实际车间普遍存在的数据交互延迟和物理空间动态扰动问题,搭建大数据环境下基于状态转移的数字孪生车间模型体系架构,提出基于状态的孪生模型自适应更新策略方法和考虑工件优先级、返修和插单的自决策调度算法。结合加工过程产生的阶段数据和历史大数据,更新数字孪生模型的数据结构和运行规则,同步实际生产状态,提供合理的再调度策略,获得可信的生产预测结果。以某航空非标产品机加为例,搭建所提出的数字孪生模型,利用状态间隔产生的数据更新模型,生成和验证返修件再调度方案,证明了数字孪生模型的有效性。

关键词：数字孪生大数据再调度模型更新数据交互

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大数据时代的地热学研究思考及展望

地球科学 2023年第9期48卷 3504-3517页

作者：旷健祁士华蒋恕姚宏中国地质大学生物地质与环境地质国家重点实验室湖北武汉430078 中国地质大学资源学院湖北武汉430074 中国地质大学计算机学院湖北武汉430078

大数据时代带来产业、思想和科学的革命,数据的融合、归纳、科学发现等对地热学的发展带来了机遇和挑战.地热学作为一门多学科交叉融合学科,涉及到地球科学的方方面面,其在大数据时代下的发展也面临着诸多挑战.本文依据时间序列将地热... 详细信息

大数据时代带来产业、思想和科学的革命,数据的融合、归纳、科学发现等对地热学的发展带来了机遇和挑战.地热学作为一门多学科交叉融合学科,涉及到地球科学的方方面面,其在大数据时代下的发展也面临着诸多挑战.本文依据时间序列将地热学划分为当代地热学和历史地热学两部分,从中国乃至全球热流分布、水化学参数、地热潜力评价体系3个方面对当代地热学涉及的地球热结构及相关能源灾害问题,以及从深时地球热体制变化、构造演化、气候环境能源效应3个方面对历史地热学涉及的热时空变化、演变及资源形成分别阐述了大数据引入的前瞻性和可行性.未来地热学的发展一方面应注重地热学框架和要素的搭建及相关科学联系解译和科学发现工作,另一方面则应注重地热学知识图谱构建,多学科知识融合解译,继而重建深时地球热状态及其所反映的物理化学过程.

关键词：大数据地热学科学前沿深时地球学科发展地热勘查

大数据下数模联动的随机退化设备剩余寿命预测技术

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自动化学报 2022年第9期48卷 2119-2141页

作者：李天梅司小胜刘翔裴洪火箭军工程大学智剑实验室西安710025

面向大数据背景下随机退化设备剩余寿命(Remaining useful life,RUL)预测的现实需求,结合随机退化设备监测大数据特点及剩余寿命预测不确定性量化这一核心问题,深入分析了机理模型与数据混合驱动的剩余寿命预测技术、基于机器学习的剩... 详细信息

面向大数据背景下随机退化设备剩余寿命(Remaining useful life,RUL)预测的现实需求,结合随机退化设备监测大数据特点及剩余寿命预测不确定性量化这一核心问题,深入分析了机理模型与数据混合驱动的剩余寿命预测技术、基于机器学习的剩余寿命预测技术、统计数据驱动的剩余寿命预测技术以及机器学习和统计数据驱动相结合的剩余寿命预测技术的基本研究思想和发展动态,剖析了当前研究存在的局限性和共性难题.针对存在的局限性和共性难题,以多源传感监测大数据下剩余寿命预测问题为例,提出了一种数模联动的大数据下随机退化设备剩余寿命预测解决思路,并通过航空发动机多源监测数据初步验证了该思路的可行性和有效性.最后,借鉴数模联动思路,综合考虑机器学习方法和统计数据驱动方法的优势,紧紧扭住大数据背景下随机退化设备剩余寿命预测不确定性量化问题,提出了大数据背景下深度学习与随机退化建模交互联动、监测大数据与剩余寿命及其预测不确定性映射机制、非理想大数据下的剩余寿命预测等亟待解决的关键科学问题.

关键词：大数据剩余寿命预测数模联动深度学习随机退化建模

大数据环境下道路场景高时空分辨率众包感知方法

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测绘学报 2022年第6期51卷 1070-1090页

作者：唐炉亮赵紫龙杨雪阚子涵任畅高婕李朝奎张霞李清泉武汉大学测绘遥感信息工程国家重点实验室湖北武汉430079 中国地质大学(武汉)地理与信息工程学院湖北武汉430074 香港中文大学太空与地球信息科学研究所中国香港湖南科技大学地理空间信息技术国家地方联合工程实验室湖南湘潭411201 武汉大学城市设计学院湖北武汉430072 深圳大学空间信息智能感知与服务深圳市重点实验室广东深圳518060

道路场景作为人类发展演变中最重要、最复杂、最典型的载体之一,是道路基础设施与活动行为共同构成的综合体,链接和构建“人地关系”。道路场景感知从二维抽象简略到三维精细丰富、从静态过去式向动态现在时发展,成为智慧城市、智能交... 详细信息

道路场景作为人类发展演变中最重要、最复杂、最典型的载体之一,是道路基础设施与活动行为共同构成的综合体,链接和构建“人地关系”。道路场景感知从二维抽象简略到三维精细丰富、从静态过去式向动态现在时发展,成为智慧城市、智能交通、无人驾驶的关键技术支撑,是我国新型城镇化战略、交通强国战略的核心技术保障。本文立足于时空交通大数据,提出基于道路场景静态基础设施“形”和动态活动行为“流”的高时空分辨率道路场景感知方法。该方法从静态路网“形”角度,以“点-线-面-体”等要素为研究脉络,构建高精度道路地图众包感知的理论体系;在活动行为“流”感知上,突破传统的点模式分析局限,发展了道路网络空间活动流的时空建模与多尺度分析方法。本文揭示了静态基础设施“形”结构与动态活动行为“流”模式交互作用下的道路场景演化规律,形成以“形”控“流”、借“流”定“形”、“形”“流”叠置的高时空精度道路场景众包感知理论体系,为智慧城市、智能交通的发展提供核心技术与数据支撑。

关键词：道路场景大数据众包感知静态基础设施“形” 动态活动行为“流” 时空建模交互作用

大数据环境下个人的数字囤积行为研究——基于扎根理论的探索

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中国图书馆学报 2024年第1期50卷 96-114页

作者：赵栋祥郑州大学郑州市数据科学研究中心郑州大学管理学院

数字时代和大数据环境下，个体囤积数字信息的现象愈加普遍。个人的数字囤积行为引起国内外不同学科的关注，是一个值得深入研究的新领域。本文遵循扎根理论的指导原则和研究过程，广泛收集多源研究资料，对27份访谈资料和7份网络数据... 详细信息

数字时代和大数据环境下，个体囤积数字信息的现象愈加普遍。个人的数字囤积行为引起国内外不同学科的关注，是一个值得深入研究的新领域。本文遵循扎根理论的指导原则和研究过程，广泛收集多源研究资料，对27份访谈资料和7份网络数据进行深入分析，经过开放式编码、主轴编码、选择性编码、理论饱和度检验和文献比较几个阶段，最终构建了大数据环境下个人的数字囤积行为理论模型。结果表明，数字信息的过度获取、删除困难和堆积杂乱是个人的数字囤积行为基本特征；情感依恋、实用价值、感知控制等九个因素构成了个人的数字囤积行为前因，共同影响着个人的数字囤积行为产生和发展；个人的数字囤积行为后续影响主要体现在信息安全、要素生产力和心理健康三个方面。研究结果深化了图书情报学科视域下数字囤积现象的理解和研究，有助于指导个体的数据管理活动，帮助应对信息过载挑战，促进数字信息资源的效率提升和数据要素的价值实现。图2。表3。参考文献42。

关键词：大数据数字囤积行为数据囤积个人信息管理信息资源管理数字治理

大数据的融合应用与拓展——首届“大数据管理与应用”暑期学校纪要

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图书情报知识 2023年第2期40卷 57-64页

作者：邓胜利钱倩文夏苏迪汪璠武汉大学信息管理学院武汉430072

1引言大数据已成为国家基础性战略资源和数字经济时代的新引擎。随着技术与应用的成熟,大数据与人工智能的结合已成为新的趋势,大数据管理与应用领域将成为大数据与智能化的桥梁。当前,大数据技术已广泛应用于情报服务[1]、个性化推荐[2... 详细信息

1引言大数据已成为国家基础性战略资源和数字经济时代的新引擎。随着技术与应用的成熟,大数据与人工智能的结合已成为新的趋势,大数据管理与应用领域将成为大数据与智能化的桥梁。当前,大数据技术已广泛应用于情报服务[1]、个性化推荐[2]、医疗保健[3]。

关键词：暑期学校情报服务大数据个性化推荐人工智能数据管理与应用医疗保健新引擎

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大数据框架下金刚石地质成矿信息挖掘及应用

地球学报 2023年第5期44卷 909-915页

作者：周冠云朱成河高存山褚志远肖克炎王江霞陈建平中国地质大学(北京)地球科学与资源学院北京100083 北京市国土资源信息研究开发重点实验室北京100083 山东省第七地质矿产勘查院山东沂蒙276600 山东省地质矿产勘查开发局金刚石成矿机理与探测重点实验室山东沂蒙276600 中国地质科学院矿产资源研究所自然资源部成矿作用与资源评价重点实验室北京100037

随着大数据时代的到来,地质行业将大数据作为新兴增长点进行培育和挖掘,以山东蒙阴金刚石矿集区为研究对象,基于大数据实现地质工作和信息技术的深度融合,通过数据统计、挖掘、洞察与预测等分析并集成融合与成矿系统相关的源、运、储、... 详细信息

随着大数据时代的到来,地质行业将大数据作为新兴增长点进行培育和挖掘,以山东蒙阴金刚石矿集区为研究对象,基于大数据实现地质工作和信息技术的深度融合,通过数据统计、挖掘、洞察与预测等分析并集成融合与成矿系统相关的源、运、储、变、保等知识,全面提取蒙阴地区多元地质信息,建立西峪矿区金刚石矿多项指标的成矿地质信息模型,开展三维可视化成矿预测,进而圈定找矿远景区。探寻金刚石大数据管理、分析及成矿预测新技术方法,促进成矿新认知与找矿新发现。

关键词：蒙阴金矿集区大数据成矿地质信息三维成矿预测