基于可拓聚类模型的山东集装箱生成量预测

运用可拓聚类模型对山东省集装箱生成量进行区间预测,用山东省集装箱生成量和地区国内生产总值(GDP)、进出口贸易总额(TIE)的历史数据构建分类经典域和节域物元,并应用物元和可拓集合中的关联函数建立预测模型,通过聚类分析得到预测结果。预测实例表明,可拓聚类预测模型具有较高的预测精度。

基于可拓聚类的银行系统性风险评估研究

为解决银行系统性风险研究中银行间实际关系数据难以获取的问题,从文本数据切入,采用财经新闻中银行词对共现分析和情感分析构建银行间关联网络,并运用可拓聚类模型进行银行系统性风险重要度的动态评估.研究表明:①我国银行系统内部关联不断增强,且逐渐从“大而集中”转为“小而广泛”;②正负面银行关联网络的密度指数差异程度可作为系统性风险的观测指标,密度指数骤涨能反映出系统性风险正处于萌芽期;③系统性风险重要银行组成中,除五大国有银行和部分全国性股份制商业银行外,还有南京银行等部分城市商业银行也有较高的风险溢出.最后对我国银行系统性风险监管提出“分层差异化监管”的建议.

厦门港基于可拓聚类的集装箱生成量预测模型

运用可拓聚类建立了厦门港集装箱生成量的预测模型,并用该模型对集装箱生成量进行区间预测。研究结果表明,该预测方法具有较强的学习与泛化能力,预测结果对厦门港的发展具有一定的借鉴作用。

基于可拓灰云聚类—状态区间范围差异的断路器状态评估方法

电力设备的健康状态评估能降低设备检修的盲目性。针对目前断路器状态评估中存在的相邻状态分界点附近状态划分模糊性较高的问题,设计了一种可拓灰云聚类且考虑状态区间范围差异断路器状态评估方法。该方法以可拓云理论和灰云聚类函数作为基本理论框架,采用不同的约束范围构造最优云熵,同时将状态区间范围差异一同考虑。以某变电所真空断路器为例:预警状态下,"3En"规则构造云熵为0.671 2,"50%关联度"规则构造云熵为0.577 6,构造最优云熵为0.612 7,该方法将其整体判定为预警状态,同其他评估方法结果一致,但其隶属度上的反映更精准。实例结果分析表明,它能有效的处理断路器状态评估中的不确定性因素,具备一定的可行性与准确性。