基于深度学习的上市公司财务风险预警模型研究

本文采用2007年至2016年3513家上市公司的相关财务数据为研究样本,以深度学习为研究工具构建神经网络模型,对企业是否陷入财务危机进行预测。研究结果表明,基于深度学习构建的神经网络模型对所有上市公司是否陷入财务危机的预测准确率可以达到72%以上,且利用的以前的年度数据越多,预测的准确率越高。     

基于贝叶斯正则化神经网络的道路交通安全倾向性预测

对典型部门影响交通安全的相关因素进行了集成分析,构建了道路交通安全倾向性预测指标,在此基础上采用贝叶斯正则化神经网络对沈大高速公路某路段的道路交通安全倾向性进行了预测,对网络结构、训练集、预测集以及学习次数进行了优化.预测结果表明,在推广能力方面,贝叶斯正则化神经网络优于传统的神经网络,可作为探究道路交通安全系统内部各影响要素关系的辅助手段.     

资本运营和财务战略决策

目前，我国对外石油依存度接近55％，预计到2015年将超过60％，会给我国的能源和经济安全带来风险。参照国际能源署（IEA）的预测，     

BP神经网络预测制造企业安全库存

在企业中一般凭经验来设定安全库存,但实际效果不佳。应用人工神经网络,建立BP神经网络模型,用多个影响安全库存的指标及安全库存对网络进行训练,以达到对安全库存量预测的目的。经验证和预测效果十分理想。     

基于粗神经网络的港口集装箱吞吐量预测

运用粗糙集神经网络建立了广州港集装箱吞吐量的预测模型,预测了2007～2010年的集装箱吞吐量。该预测方法融合了粗糙集理论与神经网络方法具有的优点,具有很强的学习与泛化能力,非常适合处理多因素、非线性的复杂系统。预测结果对广州港的发展有较强的借鉴作用,可以为广州港未来发展提供参考。     

利用中国股市历史数据建立上证综合指数的预测模型并进行模型验证与股指预测

本模型采用SVM神经网络算法对2007年的股票形势进行分析、预测及验证,并预测出未来5天的开盘走势,此预测模型的精度达到99%。并结合小波神经网络对其中特殊的国家政策及经济情况分析拟合,使模型更加符合实际的股指走势。将两种算法取长补短,在2012年上半年的股指进行分析预测的基础上,对未来可能出现的经济干扰模型进行预估,预测出未来股指走势。运用GUI界面将建立的模型输出,使仿真模型更有操作性,运用此界面,选取不同的干扰模型及年份,预测出更合理的股指走势,预测真实可靠。     

基于改进BP神经网络的钢铁企业能耗分析

BP神经网络是神经网络算法中应用最广泛的一种,而节能减排相关的话题又是近年来社会关注的焦点。本文以我国大型钢铁生产企业的吨钢综合能耗为研究对象,利用附加动量的BP神经网络的预测功能,对＂十二五＂期间的大型钢铁企业能耗进行预测,得到了2015年相应的预测值,并对这些预测值进行了分析。     

石油行业安全生产存在的问题及应对措施分析

石油是我国的经济发展命脉,石油企业的安全生产能促进我国的社会经济的发展。尽管我国已经逐步重视石油安全生产工作,但是还存在诸多的石油生产安全隐患,威胁到人们的人身及财产安全。本文首先对现阶段我国石油行业安全生产存在的问题进行探讨,其次分析石油行业安全生产存在问题的原因,最后总结出石油行业安全生产问题的应对措施,为促进石油行业可持续发展建言献策。     

油库安全间距概述

油库作为储存和发放石油的单位,是我国重要的石油储备和供应基地,石油的有效及时供应对我国现代化的建设和社会经济的发展起着非常重要的作用。本文在对油库的安全建设进行简单了解的基础上,结合目前我国石化企业对于油库安全确定的几种方法,对油库安全间距问题进行探讨。     

基于BP神经网络模型的持续经营不确定性审计意见预测

本文选取了2007~2010年上市公司中被出具持续经营不确定性审计意见的公司为样本,按持续经营能力严重程度分阶段利用BP神经网络建立预测持续经营能力审计意见模型。与Logistic回归预测结果比较,结果显示BP神经网络模型精确度较高,可以克服常规统计方法的限制,但是BP神经网络模型稳健性较差,选取不同的学习率和动量参数对模型有一定的影响。     

基于DEA方法的北京家庭耗能问题的研究

现阶段,"低碳"已经成为了愈演愈烈的热门话题。随着公民们环保意识的提高,越来越多的人关注碳排放的影响,并希望可以得到对日常生活行为的建议指导,以达到全民低碳的效应。随着我国城市化面积的不断扩大,城市家庭中,能源消耗所产生的碳排放成为了碳排放中比较重要的组成部分。以北京为例,分析家庭耗能产生碳排放的主要能源,电、煤、天然气和煤气以及石油气。通过DEA(数据包络分析法)对整个耗能投入进行分析,对北京家庭耗能的效率进行评估,并根据实验结果给出合理的意见和建议。     

油气田企业税收政策研究

随着石油工业的发展和勘探开发条件的变化,石油税收政策成为影响石油工业乃至整个国民经济发展的重要因素。如何通过制定合理的税收政策,鼓励和促进我国陆上石油资源的勘探与开发,增加油气资源供给,对于我国石油的安全供应和经济的稳定发展具有举足轻重的意义。本文针对我国陆上石油资源的特点,在总结我国石油税制历史沿革的基础上,通过分析我国油气田企业税制中存在的主要问题,提出我国税制改革的相关建议。     

我国对非洲地区石油投资环境分析

非洲地区是近年来各国石油海外投资的重点地区,对于非洲地区石油投资环境的研究,有利于我国选择合适的投资区位,尽可能多的获得经济效益。本文在立足前人对投资环境分析的基础上,对非洲的石油投资环境进行了综合评价,并给出了投资环境最优的国家。     

浅谈如何提高汽车的燃油经济性

目前,绝大多数汽车都是消耗燃油的,随着汽车保有量的增加,汽车消耗的燃油占石油产品消耗量越来越大,如何减少对石油产品的消耗,节约石油资源已成为举世瞩目的问题,而且从汽车使用的单位和个人角度来讲,降低燃油的消耗也是至关重要的,因此,我们有必要分析一下影响汽车燃油经济性的因素及提高汽车的燃油经济性的措施。     

国际石油价格波动对我国宏观经济的影响

近几年来,国际石油价格波动频繁,对我国的宏观经济产生了一定程度的影响。为了减少石油价格波动对我国宏观经济的负面影响,本文从石油的商品属性、战略属性及金融属性出发,分析影响价格波动的因素。并进一步在CPI、货币政策及我国产出三个方面阐述了油价波动对我国宏观经济的具体影响。最后总结了几点政策建议。     

提高我国大宗商品价格话语权的金融对策研究--从有色金属的角度

进入21世纪以来,随着我国经济持续高速发展,城镇化和工业化推动了我国对大宗商品的消费,产量也相应地快速增长,与此形成鲜明对比的是,由于价格话语权的缺失,我国政府和企业始终未能摆脱大宗商品价格受制于人的尴尬局面。本文以有色金属为例深入分析我国大宗商品价格话语权缺失的现状及其原因,认为现阶段金融化因素在国际大宗商品的形成过程中的作用日益凸显。在此基础上,有针对性地提出提高我国大宗商品价格话语权的金融对策和措施。     

浅析石油机械应用及前景

石油机械的应用问题一直是业内的一个热点话题,目前,在油田公司普遍推进精细管理的实践,在石油机械的应用上也是如此,石油机械企业不仅需要石油机械设备的投入和更新,还更需要设备的优化配置和高效利用,因此,必须要做到促进资源共享,并充分挖掘资产运营潜力,对各方面资源进行全面有效控制,这样,就可以为油田机械企业的提高效率和减少成本。本文着眼当前我国石油机械的应用问题,通过对当前石油机械应用及制造企业面临的市场环境进行分析,并进行准确的判断。同时对制约当前石油机械企业发展和应用的瓶颈问题进行科学的分析,对石油机械应用及制造企业的总体发展思路和几项基本的工作措施进行了论述。     

我国水上石油物流系统优化问题探讨

随着我国石油需求量及进出口量的不断增长,研究我国水上石油物流系统的优化问题日益重要,本文首先分析了水上石油物流系统研究的必要性,对国内外关于石油物流系统研究现状进行了评述,提出了我国水上石油物流系统优化问题的研究思路和方法.     

非粮材料制备燃料乙醇的研究进展

我国原油消费量位居世界第二,对于石油的进口依存度相当高。扩大对燃料乙醇的需求是缓解石油短缺的一个重要方式。以下针对非粮材料制备燃料乙醇,在研究进展方面进行了分析。     

我国进口石油运输中存在的问题分析研究

本文从我国石油进出口现状出发，分析了目前我国进口石油运输现状及其存在的问题，最后对我国进口石油安全运输提出了几条措施．