基于自适应惯性权重PSO-LightGBM的信用风险评估研究

贷款市场复杂的个人信用风险问题中,信用风险评估模型的构建是十分关键的一步.利用Lending Club数据集,进行信用风险评估模型的构建来预测客户的违约概率.首先进行数据处理,再通过合成少数类过采样技术(SMOTE)算法处理数据正负样本不平衡的问题,获得完备的信用贷款数据.其次采用轻量梯度提升机(LightGBM)模型进行训练,并使用自适应惯性权重的粒子群优化(PSO)算法得到LightGBM的最优参数.与多个主流算法进行对比,实验结果表明,构建的模型有更好的性能.

改性玄武岩纤维/天然橡胶复合材料的制备及性能研究

玄武岩纤维具有优秀的稳定性,良好的力学性能,以及环保和廉价等特点。采用冰醋酸对玄武岩纤维进行改性,并制得改性玄武岩纤维/天然橡胶复合材料。探讨了改性玄武岩纤维用量对橡胶复合材料的力学性能、热稳定性能的影响。结果表明:虽然添加改性玄武岩纤维降低了橡胶复合材料的力学性能,但可以有效降低橡胶复合材料的损耗因子;添加改性玄武岩纤维有利于提高橡胶复合材料的热稳定性;添加6份改性玄武岩纤维条件下纤维分布最理想,改性玄武岩纤维/天然橡胶复合材料的综合性能最优,130℃的损耗因子为0.029。

三乙醇胺改性玄武岩纤维/天然橡胶复合材料的制备及性能研究

玄武岩纤维性能优异,价格低廉。对玄武岩纤维使用三乙醇胺处理以达到改性的目的,并制备了改性玄武岩纤维/天然橡胶复合材料。探讨了三乙醇胺用量对橡胶复合材料的力学性能的影响。结果表明:三乙醇胺的添加有效提高了橡胶复合材料的力学性能,还可以有效降低橡胶复合材料的损耗因子;添加20%三乙醇胺时,改性玄武岩纤维/天然橡胶复合材料的综合性能最优,140℃的损耗因子为0.024。