【摘 要】
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针对支持向量机(SVM)在企业财务困境预测研究中存在参数选择困难、分类准确率低的问题,提出了一种新的Adaboost-DEGWO-SVM组合模型.首先,通过对2017年全部A股上市公司的财务数据进行数据预处理,提取1:1的困境公司(ST)和正常公司组成建模数据集;然后,利用差分进化算法(DE)改进灰狼优化算法(GWO)来提高其全局搜索能力,以解决灰狼算法易陷入局部最优的问题,从而实现对SVM参数c和γ的寻优;最后,通过Adaboost算法提高了DEGWO-SVM模型的分类能力.实验结果表明,Adaboos
【机 构】
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兰州理工大学 计算机与通信学院,甘肃 兰州 730050;兰州理工大学 经济管理学院,甘肃 兰州 730050
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针对支持向量机(SVM)在企业财务困境预测研究中存在参数选择困难、分类准确率低的问题,提出了一种新的Adaboost-DEGWO-SVM组合模型.首先,通过对2017年全部A股上市公司的财务数据进行数据预处理,提取1:1的困境公司(ST)和正常公司组成建模数据集;然后,利用差分进化算法(DE)改进灰狼优化算法(GWO)来提高其全局搜索能力,以解决灰狼算法易陷入局部最优的问题,从而实现对SVM参数c和γ的寻优;最后,通过Adaboost算法提高了DEGWO-SVM模型的分类能力.实验结果表明,Adaboost-DEGWO-SVM组合预测模型具有明显的困境预测优势,与DEGWO-SVM相比,分类准确率提高了4.34％,Ⅰ类错误和Ⅱ类错误分别降低了0.0435;与单一SVM相比,分类准确率提高了13.04％,Ⅰ类错误、Ⅱ类错误分别降低了0.1304、0.1305,是一种潜在的企业财务困境预测方法.
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为研究缺口构件的多轴疲劳问题,基于损伤力学理论,结合von Mises等效准则的思想,建立一个考虑缺口效应的多轴损伤本构方程,综合考虑正应力和切应力在多轴损伤过程中所起的作用,提出一种适用于缺口件的多轴疲劳寿命预估模型.采用GH4169镍基高温合金、SAE1045钢和LY12CZ铝合金3种材料的缺口件多轴疲劳实验数据对所提出的模型进行评估和验证.结果表明:新模型的精度要高于传统的局部应力应变法,且与实验结果相吻合;同时新模型计算方便,便于工程应用.
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