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题名浅析企业金融投资风险评估
被引量:5
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作者
季年华
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机构
济南财金工信投资有限公司
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出处
《中小企业管理与科技》
2020年第1期84-85,共2页
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文摘
我国社会经济及科技水平的迅速发展,推动了企业的稳定前进。当前,市场竞争越来越激烈,各企业要想在激烈的市场环境中,提高自身竞争优势,推动企业可持续发展,就要注重企业的金融投资财务,提高财务管理的科学合理性。基于此,论文分析了企业金融投资风险评估工作。
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关键词
企业金融投资
风险评估
财务管理
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Keywords
enterprise financial investment
risk assessment
finacial management
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分类号
F275
[经济管理—企业管理]
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题名基于利益分析博弈模型的绿色矿区发展研究
被引量:2
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作者
季年华
仇晓华
刘倩然
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机构
山东科技大学矿业与安全工程学院
山东省第一地质矿产勘查院海洋所
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出处
《经贸实践》
2016年第4X期231-232,共2页
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文摘
本文绿色矿区,在综合区域规划和矿区规划的基础上,实现矿产资源的最优化配置和生态环境影响的最小化。本文以博弈论为基本的理论指导,研究构建绿色矿区建设过程中利益相关者之间的关系,构建矿区企业与居民、矿区企业与政府之间的直接关系博弈模型。通过模型分析得出绿色矿区的建设既需要政府方面通过监督及惩罚的方式加大宏观管理,更需要矿区居民加强自身维权意识,通过各种方式提高保护周边环境的能力,同时矿区企业需要通过自身技术等方面的建设来为绿色矿区的建设发挥主体作用。
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关键词
绿色矿区
利益分析模型
博弈论
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分类号
F224.32
[经济管理—国民经济]
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题名基于神经网络的煤层顶板冒落预测
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作者
季年华
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机构
山东科技大学矿业与安全工程学院
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出处
《煤炭技术》
CAS
北大核心
2016年第7期83-85,共3页
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文摘
针对煤层顶板冒落原始数据样本较少的特点,采用神经网络理论和粗糙集理论,利用ULtraEdit和weka软件,建立了基于神经网络的煤层顶板冒落预测模型,实现了对小样本条件下煤层顶板冒落的预测。
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关键词
神经网络
煤层顶板冒落
预测
WEKA
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Keywords
neural network
seam roof caving
prediction
weka
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分类号
TP183
[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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题名煤层顶板冒落预测方法分析
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作者
季年华
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机构
山东科技大学矿业与安全工程学院
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出处
《经贸实践》
2016年第4X期17-18,共2页
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文摘
本文以煤层顶板冒落数据作为样本,利用weka等软件,利用粗糙集理论等相关非线性理论知识,分别采用支持向量机和Bp-神经网络对煤层顶板冒落进行训练和预测。从详细的精度,混淆矩阵和节点错误率这三个方面分别比较三种算法,从而得到结论是:Bp-神经网络的训练和预测效果是稍微强于支持向量机。
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关键词
神经网络
煤层顶板冒落
支持向量机
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Keywords
Neural Network
seam roof caving
Support Vector Machine
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分类号
TD327.2
[矿业工程—矿井建设]
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