数字普惠金融对乡村产业兴旺的影响研究——基于系统GMM和门槛效应分析

产业兴旺是乡村振兴的题中要义,利用金融力量激发产业兴旺活力是当前较为可行的方式。文章基于2011—2021年省级面板数据,使用系统GMM模型和动态面板门槛模型研究数字普惠金融与乡村产业兴旺之间的关系。结果表明:我国乡村产业兴旺水平在总体上呈现上升态势,且数字普惠金融能够对乡村产业兴旺起到良好的推进作用。分维度而言,数字普惠金融能够对乡村产业兴旺的各个维度产生不同的影响。分地区而言,数字普惠金融在中西部地区推动乡村产业兴旺建设的力度明显高于东部地区。通过进一步研究,数字普惠金融在促进乡村产业兴旺时,在其自身发展水平方面存在显著的双门槛效应。基于上述结果,文章从因地制宜执行三农相关政策、加大数字普惠金融实施力度、提高风险监测与控制水平等角度提出相应的对策建议。

基于DBSCAN算法与GMM理论的铝合金板孔边疲劳裂纹萌生监测

针对航空结构中多孔铝合金板在疲劳载荷作用下的孔边裂纹萌生监测问题,以光纤传感系统为基础结合小波分解、含噪声的密度空间聚类以及高斯混合模型,提出了一种孔边裂纹萌生监测方法。首先以光纤光栅传感系统采集循环加载条件下多孔铝合金板孔边裂纹萌生至结构断裂全程中孔边微应变并构建孔边微应变曲线。对孔边微应变曲线进行小波分解,得到微应变曲线的低频分量与高频分量,并以低频分量最小值及高频分量突变作为孔边裂纹萌生特征。在分析裂纹萌生时引入DBSCAN算法与GMM理论用于计算孔边裂纹萌生时的疲劳加载循环数并进行比较与分析得到多孔铝合金板孔边主裂纹的萌生位置以及孔边主裂纹裂纹萌生时的疲劳加载循环数。试验结果表明:此监测方法能够准确定位出孔边主裂纹的萌生位置,计算孔边主裂纹萌生时的疲劳加载循环数,且疲劳加载循环数计算误差在5%以内。在未来可应用于全机地面疲劳试验、结构健康监测等多种场景。

基于Prophet-GMM的大坝监测数据异常检测算法

大坝监测数据受环境等因素影响,往往存在异常数据,异常数据的检测对于大坝的正常运行起着不可或缺的作用,但是传统异常检测算法对于大坝监测数据往往达不到精度要求。提出了一种基于Prophet-GMM的异常检测算法,利用Prophet算法较好的拟合性能对大坝数据进行拟合,由拟合数据与实测数据求残差序列,再利用GMM算法对残差序列进行聚类,从而准确识别出异常值。结果表明:Prophet-GMM法对于不同类型的大坝监测数据都能准确识别出异常值,与传统检测算法相比,在查准率、查全率及准确率3个检测指标上,均有较为明显的提升。

财政支农对农业现代化的动态影响研究--基于系统GMM及门槛效应的检验

农业现代化是我国保障粮食安全建设农业强国的头等大事,财政支农支出与农业现代化建设有着天然的契合性。为研究财政支农支出对农业现代化的作用与影响,文章首先从理论方面探讨了财政支农支出影响农业现代化发展的作用机理。随后,基于农业现代化内涵从农业机械化、产业化等五个维度构建了农业现代化测评指标体系,并采用熵值法测度2011-2021年中国内地31省域的农业现代化发展指数。在此基础上,选取系统GMM方法和门槛效应模型进一步验证财政支农支出作用农业现代化的动态影响及门槛特征。研究结果表明:我国农业现代化总体水平提升较慢,各省农业现代化发展趋势较好,但存在地区差异,发展不够均衡;财政支农支出对我国农业现代化发展水平具有显著正向促进作用;财政支农支出与农业现代化发展水平之间并不是简单的线性关系,财政支农支出对农业现代化的影响作用具有单一门槛特征。财政支农支出水平位于第一门槛值(10.872)水平时,财政支农支出对农业现代化的作用最为明显。最后,基于研究结果,分别从加强对各地区间的协调发展、进一步加大财政支农支出力度和优化财政支农支出结构等方面提出对策建议。研究结论为农业现代化的财政支农路径优化提供了科学决策依据。

“影子银行”潜在的流动性风险——基于系统GMM模型实证分析

商业银行内部脱媒扭曲激化了商业银行的流动性风险。本文选取2011—2021年我国81家商业银行的面板数据,创新性测算“影子银行”规模。为消除变量个体效应的影响,采用系统GMM模型研究“影子银行”对商业银行流动性风险影响。结果显示,股份制商行及农商行的流动性风险,受到“影子银行”规模扩张而加剧的影响最大。在此基础上,提出针对不同性质的商业银行提供特色的“影子银行”业务,避免商业银行流动性风险日趋严重。

环境规制对新疆畜牧业发展的影响——基于动态差分GMM模型分析

环境规制是影响畜牧业发展的重要因素之一。实现畜牧业的高质量发展既要注重牧业总产值的稳步提升,在生产过程中实现绿色转型。在阐述环境规制对畜牧业发展作用机制的基础上,基于2010—2020年新疆14个地州市的面板数据,运用静态OLS模型和动态差分GMM模型进行回归分析。结果表明,环境规制对畜牧业发展存在显著的正向影响,说明环境规制可以直接通过技术创新和产业结构优化等路径促进畜牧业发展。其中,畜牧业结构水平、牲畜年底生产数量和财政支持水平均对新疆畜牧业存在显著正向影响,而畜牧业的发展滞后1期水平对当期畜牧业的发展存在显著负向影响,此外,环境规制对新疆畜牧业发展水平的效应不是简单的线性关系,存在以经济发展水平为门槛变量的双重门槛效应。

基于GMM聚类的AM-BiLSTM机场安检旅客流量预测

针对现有安检旅客流量预测研究大多为正常情况下的预测,未考虑异常突发情况下安检旅客流量的变化趋势,提出一种基于高斯混合模型(GMM)聚类的融合注意力机制的多变量双向长短期记忆(AM-BiLSTM)机场安检旅客流量预测模型。首先,利用GMM聚类算法对原始数据集使用日期特征和延误特征分别进行聚类分析,根据聚类所得的不同日安检旅客流量场景构建不同的AM-BiLSTM旅客流量预测模型。实验结果表明:与现有多种预测方法相比,该方法在不同场景下均能准确预测各时段的安检旅客流量。

基于YOLOv7和GMM算法的火焰实时检测方法

石油化工行业生产现场大多具有易燃、易爆、高温和高压等特点,是安全监管的核心区域。针对目前安全监管区域主要依靠监控视频回放及人工检查方式,导致实时性差、安全性低的问题,该文提出一种基于YOLOv7和GMM算法的火焰实时检测方法。首先,通过生产现场对数据实时采集和分析,基于YOLOv7在目标检测领域的优势,实现对疑似火焰区域的检测;其次,结合火焰特有的动态特征,利用GMM模型对检测结果中的疑似火焰区域进行排除,如灯光、太阳光等;最后,利用形态学操作方法,进一步提高对真实火焰检测的准确性。通过实验结果表明,该方法能够滤除疑似火焰的干扰,有效检测出真实火焰,且在复杂背景下仍有很好的抗干扰能力和识别准确率。

高技术产业创新、市场化与经济增长-动态面板GMM估计与面板门槛效应的检验

基于2009—2016年8年30个省份(因数据缺失,未包括西藏地区和港澳台地区)高技术产业数据,研究高技术产业创新、市场化进程对经济增长的影响关系,运用动态面板广义矩估计(GMM)、面板门槛回归等模型进行实证检验。结果发现,虽然高技术产业创新长期有利于经济增长,但短期内可能不利于经济增长;经济增长减缓可能存在单门槛效应,大于门槛值的区域减缓幅度大于低于门槛值的区域;采用各省份机器人密度作为市场水平的替代变量进行稳健性检验,研究结果也支持上述结论。最后,分析了实践启示、政策建议,并提出了研究不足和未来可能的研究方向。

环境规制强度、FDI增长与出口技术复杂度提升--基于动态系统GMM与门槛模型的实证分析

选取2010—2019年我国省际面板数据,综合运用系统GMM模型,检验出口技术复杂度、FDI以及环境规制之间的关系,并通过面板门槛模型实证考察不同环境规制强度下,FDI引致出口技术复杂度提升的阶段性特征。研究表明:总体上环境规制影响FDI的效应是正向且显著的,环境规制的强度不同,将导致“污染光环”“污染避难所”等现象;环境规制对提升出口技术复杂度,具有双重门槛效应并呈“U”型关系,其在不同强度下的作用效果取决于“成本抵消”与“创新补偿”效应之和;FDI对出口技术复杂度提升作用显著,作用效果受环境规制的影响;将环境规制作为门槛变量时,随着环境规制强度增加,FDI对出口技术复杂度提升形成“N”型双门槛特征;环境规制强度增加的范围必须适度,只有在一定范围内才能发挥促进效应的最大化。

基于改进GMM的智能变电站视频目标检测方法研究

研究基于改进GMM的智能变电站视频目标检测方法,该方法精准检测变电站视频目标。构建智能变电站视频序列各像素的高斯分布模型,通过判断像素点与高斯分布模型匹配情况,确定该像素点是否为背景,利用四邻域法调整学习率,实现首个匹配高斯分布模型权值调整,根据权值与方差的比值大小实现背景高斯分布模型的降序排列,获取智能变电站视频背景图像,当前帧图像除去背景图像即可得到前景图像,通过去除前景图像的离散点噪声、视频目标内部噪声和阴影,检测智能变电站视频目标。实验结果表明,像素高斯分布为5时,该方法检测到的智能变电站前景图像中的视频目标效果更好,错检像素、漏检前景像素平均值均较低。

基于系统GMM门槛模型的我国城市体育场馆营收、科创与经营布局研究

目的:分析中小型城市体育场馆的经营现状。方法:采用文献资料法、中介效应设计、变量选择与测算、数理统计法。结果显示:中小型城市体育场馆在数量、营收、科创投入、经营布局方面存在差异,对经营状况有影响。增加场馆数量、科创投入和城市人口对营收和科创投入有正向影响,但高经营布局可能降低经济绩效。中介效应分析强调了场馆数量、科创投入和经营布局的关键作用。稳健性分析支持模型可信度。门槛效应检验揭示了不同程度的门槛效应。建议:增加场馆数量,加大科创投入,优化经营布局,关注门槛效应,以促进可持续发展。

组织规模与城市公共服务供给关系探究——基于两阶段系统GMM模型的省际面板考察

社区党建是党和政府构建基层治理体系、推动国家治理能力现代化的重要凭借机制。进入新时代后,社区党建的重点在于如何打通基层治理“最后一公里”,实现社会管理变革和公共服务供给下沉。文章使用2000年至2019年我国省际面板数据,运用系统GMM方法检验了城市居委会内部组织政治化程度与区域公共服务供给之间的关系,并在分别综合“国家—政党—社会”和“国家创制社会”两种理论范式基础上,提出提升基层治理主体内部组织政治化程度是增强社区治理效能、增加区域公共服务供给的重要途径。研究表明,社区居委会内部成员中党员占比增加可以显著提升区域内公共服务供给数量。同时,这种提升效应与地区经济增长速度密切相关:高速经济增长促进了城市化进程,带来了社会分层及生产生活方式转型,从而明显地削弱了基层治理主体公共服务供给能力。这对于在社会转型时期,如何利用执政党在基层的组织力量实现有效治理,增强基层党组织的政治功能和组织能力,全面加强基层政权建设具有一定启发意义。

基于典型工况和GMM算法的驾驶风格辨识

为提高车辆控制策略中驾驶风格信息的利用率、燃油经济性及行车安全性,在大量车辆行驶数据的基础上,应用K-Means算法提取车辆行驶典型工况,采用高斯混合模型(Gaussian mixture model,GMM)对驾驶风格进行识别,利用轮廓系数评价基于典型工况GMM算法和普通GMM算法的识别效果。结果表明:采用K-Means算法,以车速均值、车速标准差、怠速占比3个参数可有效提取拥堵、市区、高速3种工况;设计的基于典型工况的GMM算法可以将驾驶风格区分为稳健型、普通型、激进型3类,不同驾驶风格的区分度较好,识别效果优于普通GMM算法。

河南省数字普惠金融对农业产业化影响研究——基于GMM动态面板模型分析

大数据、信息技术逐渐兴起并应用于金融领域,使得数字普惠金融发展势头强劲,农村居民能够进一步享受到普惠金融服务,这对农业产业化发展有重要的影响。文章运用熵值法测度了河南省2011—2020年14个域市农业产业化发展水平并分析了时间演进和空间特征,运用系统GMM模型分析了数字普惠金融对农业产业化发展水平的影响,在对数字普惠金融分维度指标与农业产业化水平之间进行回归分析,同时对农业产业化发展水平的作用进行量化分析。研究结果表明:①河南省数字普惠金融与农业产业化发展水平之间具有显著的正相关关系,即河南省数字普惠金融水平的提升会带动农业产业化水平的提升。②经济发展水平、政府支农力度、互联网宽带普及程度均能带动农业产业化水平的提升。③拓宽数字普惠金融使用深度、提升数字化程度均能有效地促进农业产业化水平的提升。

基于PCA和GMM的宽带网络流量异常检测方法

随着网络规模和复杂度的不断提升,宽带网络流量异常检测成为保障网络稳定运行的关键。文章研究一种基于主成分分析(Principal Component Analysis,PCA)和高斯混合模型(Gaussian Mixture Model,GMM)的宽带网络流量异常检测方法。首先,利用PCA技术对网络流量数据进行特征提取与降维处理,以降低数据的维度和复杂性;其次,采用GMM对降维后的数据进行分类;最后,使用KDD 99数据集对所提方法进行测试。实验表明,该方法能够有效检测宽带网络中的异常流量,具有较高的适应性和稳定性。

基于GMM和分水岭算法的润滑油粘连磨粒的在线检测方法

润滑油中磨粒的数量、尺寸特征是磨损程度判断的主要依据,由于运动状态下的磨粒极易发生粘连,难以实现磨粒的在线监测及特征提取。为提高粘连磨粒目标检测精度,提出了一种基于融合GMM(Gaussian Mixture Modelling,GMM)和分水岭算法(Watershed Algorithm)的磨粒目标检测算法。首先,采用基于GMM的背景差分算法初步提取出运动磨粒目标,然后再利用分水岭算法对所提取目标进行分割,完成粘连磨粒目标的精确检测。实验结果表明,相比于传统算法,GMM-Watershed算法能够有效提高粘连磨粒的目标检测精度,准确率达98.86%,为提高油液磨粒在线特征提取的准确率提供了有效的方法。

基于GMM和GA-LSTM的稀土熔盐电解过程原料含量状态识别模型

在高温高风险的稀土熔盐电解工艺中,为了实现稀土熔盐电解过程原料含量状态的智能识别,提出了一种基于混合高斯背景建模(GMM)和遗传算法优化的长短期记忆神经网络(GA-LSTM)的分类模型。模型通过GMM算法、R通道自适应滤波和中值滤波准确提取图像的火焰前景和特征,以量化熔盐电解反应的剧烈程度,进而判断稀土熔盐电解处于原料含量过多或含量正常状态;然后利用GA-LSTM神经网络建立熔盐表面火焰特征和稀土熔盐电解过程原料含量状态的非线性映射关系。结果表明:模型的识别精度高达99.79%,具有较好的泛化性,为实现稀土熔盐电解工艺自动化提供了一定的参考价值。

基于GMMs算法的说话人身份识别系统研究与实现

基于GMMs(Gaussian mixture models)的声纹识别算法,提出了针对声纹识别和静音检测的相应特征值提取方法。该方法通过采集、分析声音样本,提取其特征值,对特征值进行模拟训练并通过模型匹配来识别说话人身份。同时,提出了基于GMM模型聚类的VAD(voice activity detection)静音检测算法,该算法具备模型参数自适应功能,极大提高了系统对不同应用环境(嘈杂/安静)的适应能力。对比实验表明,所设计的说话人身份识别系统具有高效性、准确性。

数字普惠金融对共同富裕的影响——基于系统GMM和门槛效应的检验

基于2013—2020年我国30个省份的面板数据,实证分析数字普惠金融对共同富裕的影响及传导机制,并进一步对其影响效应的异质性进行研究,最后运用门槛模型检验了二者之间的非线性关系。结果表明:数字普惠金融对我国共同富裕水平具有正向促进作用,且经过一系列稳健性检验后结论依然显著;机制检验则表明融资约束在数字普惠金融与共同富裕的关系中发挥中介作用;异质性检验说明,共同富裕水平受数字普惠金融覆盖广度和使用深度两个维度的影响更为明显,中部和西部地区数字普惠金融的影响效应大于东部地区;数字普惠金融对共同富裕水平的促进作用存在双重门槛效应,其作用大小表现为先下降后上升。据此,提出加大数字普惠金融支持力度、加大数字化建设投入力度、创新金融产品和服务、提升居民基本金融素养等建议。