检索结果-南通市图书馆

在信息技术迅速发展的背景下,随着上市公司数量的逐年增多以及我国股票市场信息披露制度的逐步完善,我国股票市场中累积了越来越多的数据。如何从这些数据中获得有用的信息,这是广大投资者关心的一个问题。作为股票市场数据分析的常用方法,传统计量经济学在模型的设定和假设条件上存在着局限。因此本文引入了自组织数据挖掘。自组织数据挖掘在进化论自组织原理的基础上,以GMDH算法为核心,实现数据挖掘过程的自组织控制,与其他方法相比具有自组织模式识别和自组织筛选等优点。本文阐述了自组织数据挖掘的基本思想,并介绍了自组织数据挖掘中的两种算法——参数自组织数据挖掘GMDH算法和非参数自组织数据挖掘AC算法。根据股票市场上两类数据的不同特点,我们分别采用了GMDH算法和AC算法对数据进行挖掘,并进行了实证研究。将GMDH算法应用于财务数据的挖掘,预测上市公司的财务危机,实证结果表明基于GMDH的上市公司财务预测模型,预测准确率优于判别分析和Logit回归分析,显示出GMDH在模型识别和模型推广能力上具有它独特的优越性。将AC算法用于预测股价的发展趋势,是从局部的角度来挖掘交易数据中的信息,有别于以往传统计量经济学的全局性模型。实证结果表明,AC算法股价趋势预测有着良好的预测效果。同时通过实证还发现,与固定时间窗口相比,通过形态理论来选择时间窗口的预测效果更好,可以说形态理论的应用,提高了AC算法在股价趋势预测上的准确性,显示出该方法的可行性和实用性。不论是参数型还是非参数型的自组织数据挖掘,本文的实证研究为其在股票市场中的应用提供了切实可行的经验。同时为投资者挖掘股票市场的数据信息,认识股票市场规律、正确进行管理和投资提供了有效的分析技术,对丰富和创新股票市场的预测方法和手段具有重要的现实意义。

关键词：自组织数据挖掘 GMDH算法 AC算法

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自组织数据挖掘在高炉炉温预测控制中的应用

自组织数据挖掘在高炉炉温预测控制中的应用

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作者：贺诗波浙江大学

学位级别：硕士

钢铁是现代人类社会使用的最广泛和最重要的材料之一,是国民经济持续发展的基础。高炉炼铁是钢铁工业的上游主体工序,它的发展直接关系到后续工序的发展,且对钢铁工业的节能降耗起着重要作用。然而,由于高炉是一个极其复杂的系统,其运... 详细信息

钢铁是现代人类社会使用的最广泛和最重要的材料之一,是国民经济持续发展的基础。高炉炼铁是钢铁工业的上游主体工序,它的发展直接关系到后续工序的发展,且对钢铁工业的节能降耗起着重要作用。然而,由于高炉是一个极其复杂的系统,其运行机制往往具有非线性、时滞、高维、大噪声、分布参数等特性,至今对其运行机理尚未能深入了解。高炉冶炼过程的这种复杂性,增加了其过程控制自动化的难度。一直以来,冶金自动化领域都没有攻克这个技术难题。在非平稳炉况下对高炉炉温进行预测和控制,则是这个难题的重要组成部分,更是当代冶金科技发展的前沿课题。本文以包钢6#高炉（2500m）在线采集的数据为研究对象,针对现有炉温预测模型的种种不足,在科学分析的基础上,第一次提出在高炉系统中用自组织数据挖掘方法进行系统分析和建模。这种方法集合神经网络、遗传算法和回归分析的相应优点,能在给定系统输入和模型选择准则（外准则）后自动进行模型的筛选,并且能充分考虑变量之间的相互影响。经过在高炉现场的大量调研,并结合实际经验和相关理论给出了影响系统的输入变量、中间网络的传递函数和模型选择准则。应用自组织数据挖掘的参数GMDH算法,得到了一个自动生成的高炉炉温预测控制模型。实际应用中,这个模型有着较好的预测命中率。并且由于模型中考虑到变量之间的相互影响,此模型也可以作为高炉系统分析的基础。接着用自组织数据挖掘的非参数方法对系统进行了研究,得出了非参数方法在高炉系统应用的优缺点。因此,引入自组织数据挖掘算法对于解析高炉系统运行的机理提供了一个非常有力的工具。本文以高炉冶炼现场的实际需要为根本出发点,以数学理论、高炉冶炼过程的工艺机理为基础,对高炉运行过程进行了详细的分析。实践表明,本文建立的数学模型对指导高炉炼铁生产实践,进一步研究高炉系统具有重要的理论价值。

关键词：高炉炼铁自组织数据挖掘 GMDH算法 AC算法系统分析

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自组织数据挖掘理论与方法及经济系统的复杂性研究

自组织数据挖掘理论与方法及经济系统的复杂性研究

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作者：俞海四川大学

学位级别：硕士

经济系统的复杂性研究着重于揭示经济对象构成的原因及其深化的历程，并尽可能准确地预测其未来的发展。只要利用科学方法揭示我国复杂经济系统的演化规律，并采用切实可行的对策，制定出科学的中长期规划，就可以避免重大的决策失误。... 详细信息

经济系统的复杂性研究着重于揭示经济对象构成的原因及其深化的历程，并尽可能准确地预测其未来的发展。只要利用科学方法揭示我国复杂经济系统的演化规律，并采用切实可行的对策，制定出科学的中长期规划，就可以避免重大的决策失误。所以，经济系统的复杂性研究对于我国的国民经济健康发展具有十分重要的意义。本文深入研究和发展自组织数据挖掘的理论与方法，并用于中国经济系统的复杂性研究。其主要工作如下： (1)提出了一个新观点：自组织数据挖掘方法是研究复杂系统的从定性到定量综合集成方法的有效实现技术。对人民币汇率影响因素分析的实证研究印证了上述观点。 (2)提出了自组织组合预测法。与一些常见的组合预测方法比较，该方法显著改善了模型的预测能力。实证分析显示了其在预测中的有效性和可操作性。 (3)结合复杂经济系统的特点对自组织数据挖掘方法的改进。使用增加同类经济对象数据样本的方法，解决了自组织数据挖掘算法实际应用的一个矛盾：其相似体合成算法需要大数据样本但复杂经济系统中有效数据样本不足。鉴于研究经济系统时常关注它的近期行为，对客观系统分析法中使用的最小偏差准则进行了相应改进。受证券投资技术分析中移动平均指标的启发，对我国股市进行预测时，使用了带移动平均处理自变量的自组织数据挖掘算法。上述改进的实证研究表明它们得到的结果更符合经济系统实际。本文的结果是对自组织数据挖掘理论与方法及经济系统的复杂性研究的发展，对正确认识我国国民经济系统的演化规律并进行科学决策具有参考意义。

关键词：自组织数据挖掘经济系统复杂性

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基于自组织数据挖掘的铁路客运量预测方法研究

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铁道运输与经济 2013年第6期35卷 28-31页

作者：何永占中铁第一勘察设计院集团有限公司线路运输处陕西西安710043

由于传统的预测方法难以对影响铁路客运量变化的因素进行全面考虑,其预测精度不高。选择影响铁路客运量变化的因素:经济社会发展的原生性需求、铁路自身供给能力、不同交通方式、客运价格和旅行费用、运输服务质量等,建立基于自组织数... 详细信息

由于传统的预测方法难以对影响铁路客运量变化的因素进行全面考虑,其预测精度不高。选择影响铁路客运量变化的因素:经济社会发展的原生性需求、铁路自身供给能力、不同交通方式、客运价格和旅行费用、运输服务质量等,建立基于自组织数据挖掘的铁路客运量预测模型。通过算例进行验算结果表明,自组织数据挖掘建模预测方法在变量多、数据少、普通的建模预测方法难以胜任建模任务的情况下,可以得到较满意的结果,适宜进行多因素的铁路客运量预测。

关键词：铁路客运量预测自组织数据挖掘模型

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基于自组织数据挖掘的电子商务客户流失预测模型

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企业经济 2011年第1期30卷 95-99页

作者：张秋菊朱帮助五邑大学系统科学与技术研究所北京理工大学管理与经济学院

为解决电子商务客户流失预测中的高维、非线性问题,本文将自组织数据挖掘理论(SODM)引入客户流失预测,提出一种新颖的基于自组织数据挖掘的电子商务客户流失预测模型。该方法将自组织数据挖掘中的客观系统分析算法(OSA)和改进分组数据... 详细信息

为解决电子商务客户流失预测中的高维、非线性问题,本文将自组织数据挖掘理论(SODM)引入客户流失预测,提出一种新颖的基于自组织数据挖掘的电子商务客户流失预测模型。该方法将自组织数据挖掘中的客观系统分析算法(OSA)和改进分组数据处理网络(GMDH)集成起来进行电子商务客户流失预测。首先利用OSA算法选择出重要的电子商务客户流失关键属性,然后将训练样本送入改进GMDH网络进行学习和训练,进而对测试样本客户流失状态进行判别。将该方法应用于某网上商店客户流失预测实证分析,预测结果验证了该方法对包含多种因素影响的电子商务客户流失预测具有优势,基于自组织数据挖掘的电子商务客户流失预测模型具有较强的实用性和可操作性。

关键词：客户流失预测自组织数据挖掘客观系统分析数据分组处理电子商务

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自组织数据挖掘在卫生总费用预测中的应用

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卫生经济研究 2003年第12期20卷 10-12页

作者：刘明霞任仕泉四川大学工商管理学院四川成都610064

本文采用自组织数据挖掘方法建立了卫生总费用的预测模型 ,发现影响我国卫生总费用的重要因素有 :GDP、医疗卫生服务成本、全国保险福利费用总额、全国从业人员数、城镇职工医疗卫生支出、政府卫生支出等。模型预测结果显示 :中国卫生... 详细信息

本文采用自组织数据挖掘方法建立了卫生总费用的预测模型 ,发现影响我国卫生总费用的重要因素有 :GDP、医疗卫生服务成本、全国保险福利费用总额、全国从业人员数、城镇职工医疗卫生支出、政府卫生支出等。模型预测结果显示 :中国卫生总费用在今后若干年会有比较快的增长 ,需要政府从宏观政策上加强卫生改革的力度来控制医疗卫生服务成本。

关键词：卫生总费用预测模型自组织数据挖掘卫生改革医疗卫生服务成本中国卫生事业

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