基于人工神经网络的企业生产预警管理系统研究

企业生产预警管理是生产企业现代管理的一种新模式,它通过监测指标,对企业外部环境变化和生产管理活动进行综合评价,判断企业生产管理所处状态,并采取相应的预先控制对策,使企业生产管理活动始终处于“安全、有效”的管理模式。人工神经网络是广泛应用于众多学科的非线性模拟技术,文章将人工神经网络技术应用到企业生产预警管理中,根据影响生产管理的指标和分类标准随机生成有效的样本数据以建立人工神经网络模型。结果表明样本生成方法和应用人工神经网络技术进行企业生产预警管理评估的方法是合理并可行的。     

上市公司财务危机预警“Z”值区域研究与分析

本文以上市公司作为研究对象,将公司因财务状况异常而被特别处理(ST)作为企业陷入财务困境的标志,利用奥特曼的Z记分模型作多元判别分析,测试符合我国上市公司实际情况的Z值,并将其作为我国上市公司财务危机预警的指标值。实证结果显示,采用多元判别分析可以得到判别财务危机公司与非财务危机公司的Z值区域,并且可以保证较高的判别精确度。同时也发现,相对于主营业务收入指标,现金流量指标为更好的警兆指标。     

Early-warning analysis for currency crises in emerging markets: A revisit with fuzzy clustering

Currency crises, also often called balance-of-payment crises, occur when massive capital outflows force a country to devalue or float its currency. The world-wide integration of capital markets since the 1980s and 1990s has increased the degree of capital mobility, which also determined a substantial turbulence in foreign exchange markets and frequent currency crises. In this paper, we explore advanced supporting instruments for predicting currency crises, based on an empirical study of the currency crisis episodes in 23 emerging markets around the world during the second half of last century. More specifically, we investigate the usefulness of prediction models built based on the fuzzy c-means method. First we build clustering models that partition data into a certain number of overlapping natural groups. Thereafter, we classify the data clusters into early-warning clusters and tranquil clusters. We compare the performance of our models with a conventional c-means clustering model and a benchmark probit model. The results show that the proposed models achieve a similar level of out-of-sample performance as the probit model and c-means model. The fuzzy approach also introduces additional explanatory advantages into the early-warning analysis process. Copyright © 2010 John Wiley & Sons, Ltd.     

成品油销售综合经营指标三级预警机制探索--中国石油陕西销售公司的经营实践

2018年以来,中国石油陕西销售公司采用"红橙黄"经营指标三级预警机制,把复杂的量价关系、促销经营和费用成本管控,通过指标量化。一是以经营活动分析为基础,围绕业务指标、财务指标及支撑体系,建立了综合经营指标长效预警机制。二是通过大数据平台,形成业务运行数据每日监控,实现对月度指标的跟踪预警。中国石油陕西销售公司以"红橙黄"经营指标三级预警为抓手,将综合指标评价理念贯穿到经营全过程中,为生产经营活动提供了直观的决策依据,实现了提质增效的目标。     

我国粮食安全预警系统研究

粮食是一种极其重要的商品,又是一种极其重要的经济资源,并且也是一种极其重要的“生命资源”和战备资源。建立我国粮食安全预警系统的对策是：建立全国耕地与农业生产遥感监测与预警系统;建立组织机构;加强粮食安全动态监测;形成系统网络;加强粮食现代物流体系建设。     

高等教育投资风险预警管理评价方法研究

基于高等教育投资风险的表现特点和预警评价的目的,构建了高等教育投资风险预警评价的指标体系,确定了指标的预警等级,明确了预警等级的临界点及其确定方法等。     

民航灾害的复杂性特征探索

民航灾害作为一种高度复杂的社会现象,它具有非线性、多样性、突发性、随机性、整体性、多变性、统计性和屯规律性等复杂性特征.提出将民航灾害看作一个复杂系统,借助分形理论、混沌理论、人工神经网络等复杂性科学的工具,并结合预警管理方法,对民航灾害的复杂性进行探索,初步构造了民航灾害复杂性研究的理论框架.     

基于目标值的土地警素指标的预警研究 ——以上海市土地类指标为例

研究目的:探寻基于目标值的土地运行关键指标预警研究的方法,及时提出警戒信息与调控措施。研究方法:采用趋势预测法对警素指标的未来值进行预测,用年均增长率函数倒推法确定目标值倒推值,结合预测值与目标值倒推值确定2015—2020年弹性警界线,采用统计误差理论所得出3σ法则来确定警度界限的区间,采用景气信号灯法判别警情,黄色信号灯表示轻警、红色信号灯重警,采用情景分析法分析不同减量化目标下警情的变化趋势。研究结果:上海市建设用地总规模若按减量递增10%,则2018年后需要保持零增长,若减量递增30%,则增量还有一定上行空间;工业用地占比的预测值在未来5年内都处于红色预警,但警情有较为合理的自下降趋势。研究结论:建设用地应遵循"五量并举"的调控思路,努力实现规划建设用地"负增长"目标;而工业用地则通过加强分类引导,采取二次开发、复合利用等措施,优化用地结构,使工业用地占比回落到正常区间。单一警素指标预警适用于时间序列较长且有目标值的指标,未来的研究重点应在单项预警的基础上,构建以土地要素为核心的多要素安全综合预警体系。     

基于免疫机理的黑龙江省耕地系统安全预警研究

研究目的:科学识别黑龙江省耕地系统安全警情现状及其未来发展趋势。研究方法:改进突变级数模型和Elman神经网络模型。研究结果:(1)构建基于生物免疫机理的耕地系统安全警情评定指标体系,得出黑龙江省警情1995—2014年整体呈波动上升趋势,警度从"无警"上升至"轻警",再至"中警",说明基于改进突变级数模型的评价结果可凸显评价对象之"优、劣"特征;(2)引入Elman神经网络构建耕地系统安全警情预测模型,测试拟合精度在0.97以上,预测结果可靠,表明未来20年黑龙江省警情将整体呈先升高、后降低趋势,警度在"轻警"与"中警"之间。研究结论:基于生物免疫机理的黑龙江省耕地系统安全预警研究,可为省域尺度下耕地系统安全预警提供一种新的思路。     

刍议完善我国粮食安全预警机制的三个核心问题

我国的粮食安全预警机制的完善涉及到三个核心问题。一是有关粮食安全预警的组织机构问题。缺乏一个权责明确的预警机构,粮食安全预警机制作用就难以发挥。二是有关粮食安全预警的信息采集问题。粮食安全的信息量十分巨大,其撷取的方法是否精准及衡量粮食安全的指标体系的选择是否得当,直接关系到粮食安全预警的效用与价值。三是如何将粮食安全预警的信息传递给有关职能部门的问题,这需要构建一套规范的运作程序。