利用蚁群算法优化前向神经网络

蚁群算法(antcolonyalgorithm,简称ACA)是一种最新提出的新型的寻优策略,本文尝试将蚁群算法用于三层前向神经网络的训练过程,建立了相应的优化模型,进行了实际的编程计算,并与加动量项的BP算法、演化算法以及模拟退火算法进行比较,结果表明该方法具有更好的全局收敛性,以及对初值的不敏感性等特点。     

基于主成分分析的我国物流企业财务评价与风险防范

我国的物流行业在经济全球化和电子商务的双重推动下,拥有巨大的发展空间,研究物流企业的财务指标评价方法,识别并控制财务风险十分有必要。本文针对物流企业,从上市公司中选取样本,通过建立主成分分析模型,进行15项财务指标方面的综合评价,分别从盈利能力、营运能力、偿债能力、成长能力等方面对上市物流企业的经营业绩进行评价。通过对物流企业的财务指标进行综合评价和排名后,找到排名靠前的物流企业的财务指标的特点,使排名靠后的物流企业与之对比,识别企业自身的财务风险,并针对财务风险提出一系列的控制措施。     

基于PCA-SVM模型的供应商战略选择研究

针对供应链管理是目前企业管理的先进管理模式,供应链管理可以实现供应链上各节点企业的"共赢",对作为整条供应链源头的供应商评价与选择已成为企业提高竞争优势的关键。在对目前供应商选择方法从定量和定性角度研究的基础上,本文提出了一种基于聚类分析、主成分分析(PCA)和支持向量机(SVM)改进的供应商选择方法,并通过和模糊综合评价方法的对比,实践表明这种方法更具有可行性和合理性,为企业选择供应商提供更有价值的参考。     

辽宁省医药产业竞争力现状及影响因素的研究

文章首先分析了辽宁省医药产业的发展现状,辽宁省医药产业发展稳定,城市化水平的提高以及人口结构的老龄化对医药产业的发展起推动作用,但是还面临着研发能力薄弱、企业自主创新能力不足、经济效益低等问题。利用主成分分析法,从规模实力、盈利能力、研发能力和生产能力四个方面将辽宁省与其他省份进行对比,得出辽宁省医药业应以产业基地为重点,培育创新型生物医药产业集群;鼓励企业出口,扩大国际市场;加强体制创新;优化产业结构等。     

上海市居民消费结构阶段性变化分析

改革开放以来，随着可支配收入的增加和生活水平的改善，上海市居民的消费结构发生了翻天覆地的变化，吃穿用等基本生活消费的比例不断下降，而服务性消费的比重明显上升，居民的消费结构有了本质性的提高。本文利用恩格尔函数以及主成分分析、ELES、需求收入弹性分析等方法分析了上海市居民消费结构的变化趋势。     

重庆市一小时经济圈区域经济动态发展水平的实证分析

在2003年、2005年和2007年社会经济数据构成的重庆市一小时经济圈区域经济时序立体数据表的基础上,运用全局主成分分析方法和雷达图分析方法,动态描述"一圈"区域经济差异,并对其区域经济动态发展水平进行分析评价,提出相应的对策和建议。     

我国物流业上市公司盈利状况综合分析

本文用主成分分析法及Q型聚类分析方法对我国物流业上市公司经营情况作了综合评价并对其排序,为投资者提供综合、全面的决策依据。     

西部农村居民消费影响因素的主成分分析

本运用主成分分析法对影响西部农村居民消费的收入支出因素进行实证分析，找出主要影响因素，并针对这些因素提出拉动西部农村居民消费的对策。本重点突出消费观念对西部农村居民消费的影响。     

基于Logit模型上市公司财务危机预警实证研究

本文采取主成分分析方法,将主要因子提取出再运用Logit模型构建预测企业财务失败的模型,并把沪深两地证券市场的ST公司界定为"财务失败企业",选取20家ST公司及与之相对应的20家非ST公司共40家企业作为研究样本,对上市公司财务失败的主成分预测模型进行实证检验。     

财产保险公司偿付能力的实证分析

本文运用主成分分析法对财产保险公司偿付能力诸多影响因素进行实证分析，构建保险企业偿付能力评价指标体系，对8家财产保险公司的绩效进行主成分分析，并结合分层聚类法模型对主成分分析得到的结果进行分类，所得结果为保险监管部门和保险公司制定切实有效的管理策略，提供参考。