机器学习在重点领域信用风险分类应用研究——以电梯维保企业为例

国家高度重视涉及人民群众生命财产安全的电梯等特种设备重点领域安全监管。面对目前电梯保有量持续增长、电梯安全监管形势复杂的情况,市场监管部门提出了对电梯维保企业实施信用风险分类监管的需求。本文在研究通用型企业信用风险分类模型的基础上,考虑电梯专业领域风险因素,并引入机器学习算法构建了电梯维保企业信用风险分类指标体系和模型。通过H省电梯维保企业的验证结果发现,该模型结果能够较好地反映电梯维保企业存在的问题,能够有效提高监管及时性、精准性、有效性,有助于合理配置监管资源并提升监管效能,推动监管更加公平有效。

河流类型划分及水生态环境治理技术研究

我国各个层级流域的水污染态势具有时空差异性,为了强化水系统布局和管制,解决治理和修复技术选择盲目性的问题,促进时序安排更加合理,有效弥补研究中存在的不足,因而构建了相关设计方法。以某一河流流域为例,基于水资源以及水生态等建立分类指标体系,采用系统聚类方法对河段单元进行划分,并根据决策树判别准则,以需求性及稳定性分析为切入点,指出不同技术适合引入和运用的时段。通过本文的探讨,能够为更好地促进健全分类方法体系提供思路,为生态修复与河道治理等提供参考,并希望能为相关研究起到一定借鉴作用。