基于地统计学与机器学习的广西农业信息化平台开发研究
这是一篇关于农业信息化,决策分析,预测,平台开发的论文, 主要内容为广西壮族自治区(以下称广西)在农业生产中积累了庞大的科学实践数据,但是对广西农业数据的管理、分析和处理方面存在些许不足。针对此问题本文设计开发了基于地统计学与机器学习的广西农业信息化平台。目的是为农业生产者和政府管理部门提供农业信息化服务,有助于提高广西地区农业生产效率、减少资源浪费,本文的主要研究内容如下:首先,以统计学模型分析广西地区的农业产值,分析其在空间上的变异性。通过对比理论模型的决定系数和残差判断最优拟合模型,拟合结果表明,高斯模型为最优拟合模型,高斯模型的残差和决定系数分别为0.0299和0.857,优于其他模型的决定系数和残差,经高斯拟合后的半变异函数模型块金系数为0.226,代表其空间分布格局主要受结构性因素影响,为聚类分析的指标选取提供参考。其次,选取结构性因素中易量化的指标进行数据预处理使其处于同一量纲,利用PCA方法进行数据降维,选取累计贡献率80%的数据做下一步分析。将处理后的数据根据内部评价指标进行评价,确定最终聚类数目。预设聚类数目后进行K-means聚类分析,根据聚类分析结果具体分析,提出了适宜不同地区的农业生产模式决策,分别是全程机械化生产模式、改地适机全程机械化生产模式和以机适地的关键环节机械化生产模式。最后,本文建立了AFSA-GRU组合预测模型。该模型利用AFSA优化算法对GRU模型的超参数进行寻优,有效的提高了预测精度,可以更加精确的预测未来的农业数据。研究结果表明,AFSA-GRU模型在预测平稳、偏线性的粮食产量时,与GRU模型和BP模型相比RMSE分别降低了2.029和3.2146,MAPE分别降低了0.05%和0.31%;在预测非线性、波动性大的降水量数据下MAPE分别降低了3.674%、8.002%,RMSE分别降低了0.066、0.038,预测精度优于原始GRU模型和BP模型,表明该模型在农业数据预测中具有较强非线性学习能力,可以为农业生产提供精准的数据预测参考。本文基于以上技术开发了基于地统计学与机器学习的广西农业信息化平台,平台主要功能模块有平台用户模块、数据维护模块、服务业务模块和专家咨询模块,该平台基于MATLAB和Py Charm进行算法开发,使用Visual Studio进行编译,运用QT开发可视化人机交互界面。该平台界面便于操作,具有良好应用和推广前景。
华谊财务资金管理系统的设计与实现
这是一篇关于资金管理,风险管理,决策分析的论文, 主要内容为华谊财务作为集团内产融结合的金融服务平台,在确保资金安全性的前提下对整个集团资金实施集中管理、计划使用以提高整个集团资金运行效率。为实现这一目标,我们设计并实施资金管理系统,通过一体化资金管理系统使整个集团的资金流入、流出安全、高效、透明。该系统采用多层次体系架构设计理念,在逻辑上分为客户展示层、业务逻辑层及数据处理层。在系统功能上,重点设计了结算业务管理、资金池管理、存贷款管理等模块,并辅以公共基础数据、客户管理、市场数据管理等,同时将风险管理功能贯穿整个业务流程。通过每一操作环节经办、复核机制,以及前、中、后台的操作制约,对操作风险进行有效管理。另外,系统提供B1分析功能,可集成系统内信息及市场数据信息对风险进行分析。在技术层面,系统采用基于J2EE的标准化开发架构。J2EE即Java 2企业版开发平台,在接口的交互中使用XML(可扩展的标记语言),后台数据库使用Sybase大型数据库。系统采用了B/S(服务器／客户端)模式,并辅以AJAX技术。论文重点从系统需求分析、系统设计、系统功能实现予以阐述。该系统运行至今性能安全、稳定,各项业务正常开展。整个集团的资金管理实现了一二级账户联动、不落地处理、代收代付的结算模式,实现收款实时入账,实时归集,付款实时发起,实时清算的资金运作方式。提升整个集团的资金集中管理能力和结算服务能力。
基于协同过滤及决策树的选课评教系统研究与实现
这是一篇关于选课评教,协同过滤,决策分析,iOS,移动应用的论文, 主要内容为随着教育改革的不断深入,为了方便教学管理和提升教学质量,很多高校开发了移动教务管理系统。然而在面对种类繁多的自主选修课程时,学生如何依据兴趣爱好和学习需求选择合适的课程,如何合理地给出评教结果,以及分析评教数据中有价值的信息,在现有系统中鲜有涉及。因此,研究实现合理的选修课程推荐策略,科学的评教方法及有效的分析手段,在教务系统中具有现实意义。本文在研究现有选课推荐技术的基础上,针对传统课程推荐算法中存在的冷启动和课程评分数据稀疏性问题,提出了一种基于课程权重协同过滤的选课推荐方法。该方法充分考虑了课程关联性和学生选课兴趣,有效提升了课程推荐的准确性。基于教学评教指标体系实现学生评教,并引入C4.5决策树分类算法对评教数据进行分析。最后设计并开发了一个基于iOS平台的选课评教系统。本文具体工作包括:1.分析传统选课系统中课程推荐技术的缺陷,针对冷启动和评分矩阵稀疏性等问题,提出基于课程权重协同过滤的课程推荐方法。考虑课程间的关联并结合学生选课时的兴趣,构建“学生-课程”权值矩阵,计算学生间的相似度,基于相似度确定学生间的近邻关系,并结合他们课程的权值给出推荐结果。实验结果表明,该方法在推荐课程准确率方面,明显优于传统选课系统中的推荐技术。2.基于C4.5决策树分类算法对学生评教数据进行分析,计算数据中最大信息增益率的属性字段,然后根据该属性字段不同取值构造分支,以此自顶向下递归构造决策树。从决策树中提取规则并研究教师的隐藏属性与教学质量之间的关联,挖掘评教数据内部隐藏的信息,从而达到科学合理反馈教学质量的目的。3.基于Hybrid模式设计并实现一个选课评教iOS App,主要采用iOS Objective-C技术实现选课和jsp/servlet开发Web评教网页的混合模式,通过Maven工具调用Mahout框架协同过滤推荐算法的参数调优jar包,并使用Taste提供的Recommender抽象接口实现本文提出的选课推荐算法。
华谊财务资金管理系统的设计与实现
这是一篇关于资金管理,风险管理,决策分析的论文, 主要内容为华谊财务作为集团内产融结合的金融服务平台,在确保资金安全性的前提下对整个集团资金实施集中管理、计划使用以提高整个集团资金运行效率。为实现这一目标,我们设计并实施资金管理系统,通过一体化资金管理系统使整个集团的资金流入、流出安全、高效、透明。该系统采用多层次体系架构设计理念,在逻辑上分为客户展示层、业务逻辑层及数据处理层。在系统功能上,重点设计了结算业务管理、资金池管理、存贷款管理等模块,并辅以公共基础数据、客户管理、市场数据管理等,同时将风险管理功能贯穿整个业务流程。通过每一操作环节经办、复核机制,以及前、中、后台的操作制约,对操作风险进行有效管理。另外,系统提供B1分析功能,可集成系统内信息及市场数据信息对风险进行分析。在技术层面,系统采用基于J2EE的标准化开发架构。J2EE即Java 2企业版开发平台,在接口的交互中使用XML(可扩展的标记语言),后台数据库使用Sybase大型数据库。系统采用了B/S(服务器／客户端)模式,并辅以AJAX技术。论文重点从系统需求分析、系统设计、系统功能实现予以阐述。该系统运行至今性能安全、稳定,各项业务正常开展。整个集团的资金管理实现了一二级账户联动、不落地处理、代收代付的结算模式,实现收款实时入账,实时归集,付款实时发起,实时清算的资金运作方式。提升整个集团的资金集中管理能力和结算服务能力。
基于协同过滤及决策树的选课评教系统研究与实现
这是一篇关于选课评教,协同过滤,决策分析,iOS,移动应用的论文, 主要内容为随着教育改革的不断深入,为了方便教学管理和提升教学质量,很多高校开发了移动教务管理系统。然而在面对种类繁多的自主选修课程时,学生如何依据兴趣爱好和学习需求选择合适的课程,如何合理地给出评教结果,以及分析评教数据中有价值的信息,在现有系统中鲜有涉及。因此,研究实现合理的选修课程推荐策略,科学的评教方法及有效的分析手段,在教务系统中具有现实意义。本文在研究现有选课推荐技术的基础上,针对传统课程推荐算法中存在的冷启动和课程评分数据稀疏性问题,提出了一种基于课程权重协同过滤的选课推荐方法。该方法充分考虑了课程关联性和学生选课兴趣,有效提升了课程推荐的准确性。基于教学评教指标体系实现学生评教,并引入C4.5决策树分类算法对评教数据进行分析。最后设计并开发了一个基于iOS平台的选课评教系统。本文具体工作包括:1.分析传统选课系统中课程推荐技术的缺陷,针对冷启动和评分矩阵稀疏性等问题,提出基于课程权重协同过滤的课程推荐方法。考虑课程间的关联并结合学生选课时的兴趣,构建“学生-课程”权值矩阵,计算学生间的相似度,基于相似度确定学生间的近邻关系,并结合他们课程的权值给出推荐结果。实验结果表明,该方法在推荐课程准确率方面,明显优于传统选课系统中的推荐技术。2.基于C4.5决策树分类算法对学生评教数据进行分析,计算数据中最大信息增益率的属性字段,然后根据该属性字段不同取值构造分支,以此自顶向下递归构造决策树。从决策树中提取规则并研究教师的隐藏属性与教学质量之间的关联,挖掘评教数据内部隐藏的信息,从而达到科学合理反馈教学质量的目的。3.基于Hybrid模式设计并实现一个选课评教iOS App,主要采用iOS Objective-C技术实现选课和jsp/servlet开发Web评教网页的混合模式,通过Maven工具调用Mahout框架协同过滤推荐算法的参数调优jar包,并使用Taste提供的Recommender抽象接口实现本文提出的选课推荐算法。
基于电商贷款的制造商销售渠道决策分析
这是一篇关于电商贷款,决策分析,渠道选择,定价的论文, 主要内容为随着互联网的蓬勃发展,原本被传统金融机构掌握的供应链金融市场也迎来了新的冲击。而电商供应链金融的出现,不仅降低了融资成本,盘活了企业资金,更能借助自身信息优势,在为企业提供资金的同时,提供配套物流营销服务。而且在服务制造商的同时,上下游企业也能围绕电商平台,形成良好的商业生态。但是,新的机遇免不了带来新的冲突。在市场中,强大的电商企业往往处于强势地位,为了市场占有率,电商企业往往对企业的商品销售有着诸多限制。这种限制会影响制造商的定价等决策,从而降低制造商的利润。在此背景下,如何选择贷款方式对于制造商和电商平台的利润有着怎样的影响?同时,市场利率、渠道成本、包括电商平台提供贷款的利率等因素对于企业收益又有着怎样的影响呢?为解决上述问题,本文从供应链金融的发展历程开始,在回顾以往的供应链金融模式发展的基础上,对新环境下出现的与电商相关的新的供应链金融模式进行总结;其次,通过相关文献找出影响供应链决策的关键因素,结合问题,将电商参与的供应链金融模式运作过程抽象为概念模型,随后提出数学模型;再次,建立电商提供贷款的背景下的制造商单渠道销售模型及双渠道销售模型,并加入影响供应链效率和企业利润的因子,采用Stackelberg博弈分析制造商和电商平台之间的竞争关系,经过分析与计算,找出均衡点,计算分析参与双方的决策;最后通过算例分析验证结论,并模拟相关参数对决策造成的影响,最后用图像进行直观展示。本文得到的主要结论有:第一,制造商选择单渠道销售对于电商平台的利润而言更有利,而制造商拥有自身销售渠道的话采取单纯从电商平台贷款的方式是更好的选择;第二,对于电商平台而言,合适的利率制定是影响企业利润的关键因素,在单渠道下,过高的利率会造成批发价格的上升从而降低电商平台利润,而在制造商拥有其他销售渠道的情况下,电商平台给予过低的贷款利率会导致制造商对利润的转移;第三,渠道维持成本、渠道间交叉影响等因素对于参与方企业定价决策及利润有着很大影响。以上结论无论对于制造商还是电商企业而言都有着重要意义。对于制造商来说,本文对比了两种模式下制造企业的收益、批发价格及零售价格等决策,一定程度上能够帮助企业选择适合发展的模式;另一方面,对于电商企业来说,本文对于电商企业的利润也做了比较,特别对于电商平台提供贷款的利率制定提出建议,能够防止利率过高带来的利润损失及利润过低导致的收益转移。最后,本文也为企业的定价需求与渠道选择给出指导意见,为该研究领域未来的发展方向提出了建议。
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