基于深度学习的风险管理系统设计实现

这是一篇关于风险预测,注意力机制,异常检测,微服务,系统稳定性建设的论文, 主要内容为随着金融学的普及发展以及人们投资理念的进步,金融风险管理与风险预测计算以及成为金融分析领域的一项重要任务。但目前该研究方向存在着以下困难与挑战:风险预测模型以传统统计学模型为主,忽略了样本时序前后的相关性特征,导致预测结果的准确率和置信度偏低;无法精准感知到异常事件的发生,导致金融价格产生异常波动时,其变化趋势可能与模型总结的历史规律严重偏离;系统架构缺乏足够的稳定性和可扩展性,导致后续迭代开发和运营维护困难。因此,基于以上困难与挑战,本文的研究目的就是借助深度学习技术实现对金融风险的更加精确的预测,同时搭建起一套完整高效的风险管理系统。本文以S&P500指数为研究对象,提出了一种名为Transformer-GARCH的模型结构。通过将Transformer的模型结构和传统的GARCH族风险预测模型相结合,使其二者互相弥补各自的欠缺,从而得到更加精确的波动率预测结果。根据实验结果表示,该模型能够比单一的Transformer模型和GARCH模型在风险预测任务上取得更加精确的预测结果。本文还基于GoogleTrend的能力支持,开发了一套异常事件的自动监控预警引擎,其能实时监听金融领域关键词的搜索热度,来感知当下主流舆情的变化,从而对预测模型进行调整,使预测结果更加精确。同时,本文基于当下最流行的微服务系统开发思想,设计了一个灵活高效、方便拓展的分布式系统架构,能够实现高效快速的敏捷开发流程。同时以理想态的视角完成了对系统高可用性和稳定性的保障。本文设计的系统整体上分为控制面和数据面两部分,通过异步通信的方式完成数据的流转,从而不仅保障了系统的稳定性和数据的一致性,还可以提高开发时的独立和解耦。

基于水文模型的线上煤炭供应链中企业融资风险预测

这是一篇关于线上供应链金融,分布式水文模型,水文数据库,风险预测,大数据决策的论文, 主要内容为随着电商、云计算、物联网等技术的发展与进步,“互联网+”的理念已经融入到供应链金融市场,成为了供应链金融自身转型的最佳载体,供应链金融开始了线上化道路,并重新焕发出活力。通过对接线上煤炭供应链金融,煤炭供应链在电商平台下实现了“物流-商流-资金流-信息流”的线上统一,提供了标准化、无纸化、便捷高效、低成本的金融服务,提高了煤炭贸易企业的融资效率。当下,线上煤炭供应链金融市场呈现出一股生机勃勃的景象,但同时存在一些风险问题。本文借鉴经济学中风险管理理论和水文学中分布式水文模型,提出一套线上供应链融资风险预测方法。首先,本文对国内外线上供应链金融以及水文模型的相关理念进行梳理,并对线上供应链金融、水文模型以及在模型中使用的定量分析方法进行阐述,为后文建立基于水文模型的线上煤炭供应链中企业融资风险预测模型奠定了基础;其次,本文构建了线上煤炭供应链融资风险的指标体系,并进行指标体系的分层选取,搭建用于在线供应链融资风险预测的“水文数据库”;再次,分别构建“水圈”、“地表径流”以及“地下径流”风险预测模型,利用模糊综合评价法、朴素贝叶斯、尖点突变三种方法在企业自身当前年份(水圈)风险预测的基础上,分别从广度层面(地表径流)、深度层面(地下径流)两个维度进行风险判别;最后,通过实证研究,金融机构将分析结果整合汇总并做出融资决策。本文的研究结果丰富了线上供应链融资风险管理理论与方法,并能为金融机构提供切实可行的风险识别与控制的建议与对策。

软件项目风险管理及其支撑平台的设计与实现

这是一篇关于持续风险管理,风险识别,风险评估,风险管理决策,风险预测的论文, 主要内容为本文以SEI提出的CRM(持续风险管理)模型为基础，总结了软件项目风险管理的基本流程、实施方法和技术，深入研究了软件项目风险分析和风险控制技术，最后对基于Web的软件项目风险管理支撑系统进行了设计与实现。 文章首先介绍了软件项目风险管理的基本概念及国内外研究现状，接着对持续风险管理(CRM)的一般流程及风险管理的四个环节风险识别、风险分析、风险计划、风险跟踪与监控进行了深入分析，总结出一条实用的软件项目风险管理流程；然后对实施软件项目风险分析、风险管理决策、风险预测等可以采用的方法进行了总结，重点研究了用于风险识别的风险属性值计算方法，风险管理决策技术以及风险预测技术，最后还对软件项目风险管理支撑平台的体系结构、主要功能模块等进行了概要设计，对风险识别与评估、风险跟踪与监控、风险模拟、风险管理决策支持等功能模块进行了详细设计，基于Struts技术对这些模块的关键部分进行了实现。 文中总结的项目风险管理流程能为软件项目实施风险管理提供良好的理论指导，针对此流程设计的风险管理支撑系统能为软件项目风险管理提供有效的工具支持。

基于时序动态知识图谱的社区燃气风险预测技术研究

这是一篇关于时序动态知识图谱,关系图卷积网络,门控循环单元,社区燃气风险,风险预测的论文, 主要内容为随着城市燃气的迅速普及,在提升社区居民生活质量的同时,也存在潜在的风险。为了提升社区居民燃气使用的安全性,有必要对社区燃气风险进行预测。然而,现有的燃气风险评估方法主要以静态风险评估为主,难以充分反映社区燃气风险随时间的动态变化特性。此外,这些方法往往忽略了社区燃气风险因素之间的相互影响,无法有效地预测和防范潜在的耦合性风险。因此,本研究提出了一种基于时序动态知识图谱的社区燃气动态风险预测方法,旨在利用时序动态知识图谱的时序性和动态性特点,实现对社区燃气系统中风险等级的动态预测。本文的研究内容如下:(1)对社区燃气系统风险因素进行分析,定位社区燃气系统的风险源和风险问题并进行归纳总结,得出导致燃气系统安全事件发生的5个潜在原因,建立社区燃气风险评估指标体系。进一步对其进行权重分析以及社区燃气风险等级确定,根据该指标体系和风险等级将社区燃气数据处理为社区燃气时序动态知识图谱。(2)根据时序动态知识图谱对社区燃气风险进行预测,本文主要提出两种社区燃气风险预测方法,并分别对两种方法进行验证。第一种方法为基于关系图卷积网络的社区燃气风险预测方法,该方法分为节点信息聚合模块、时序信息聚合模块和风险预测模块。节点信息聚合模块使用关系图卷积网络完成对图谱节点空间信息的聚合。时序信息聚合模块使用长短期记忆网络完成对图谱时序信息的聚合。风险预测模块通过编码和多层感知器(Multilayer Perceptron,MLP)解码获取燃气风险预测的条件分布,得出燃气风险等级。第二种方法基于时序动态知识图谱进行预测,该方法分为历史信息学习模块、当前信息学习模块和风险预测模块。历史信息学习模块主要通过MLP网络进行历史知识图谱信息学习,生成索引向量并通过softmax函数估计历史词汇表中燃气风险实体的概率。当前信息学习模块使用MLP网络和门控循环单元网络分别生成索引向量,通过softmax函数对上述索引向量进行综合,得出燃气风险实体的概率。风险预测模块根据前两个模块的燃气风险实体的概率进行加权求和,得到最终预测结果。(3)实现社区燃气风险预测技术平台,该平台具体分为数据采集和传输模块、社区燃气风险预测方法模块和社区燃气风险预测可视化模块。数据采集和传输模块主要基于6 Lo WPAN实现社区燃气系统的数据采集,并通过MQTT协议上传到物联网云平台(Things Board)。社区燃气风险预测方法模块主要完成预测方法的代码实现。社区燃气风险预测可视化模块接收来自物联网云平台的数据,使用社区燃气风险预测方法对上述数据进行处理,该模块前端使用Vue.js技术,后端使用Spring Boot框架,对社区燃气风险预测结果进行可视化展示。本文通过基于时序动态知识图谱的社区燃气动态风险预测方法,改善社区燃气风险预测的实时性,提高燃气风险预测的准确性,通过社区燃气风险预测平台实现实时的社区燃气数据监测和燃气风险预测结果的可视化展示,对社区燃气风险监测和防范具有一定的参考意义。

基于时序动态知识图谱的社区燃气风险预测技术研究

这是一篇关于时序动态知识图谱,关系图卷积网络,门控循环单元,社区燃气风险,风险预测的论文, 主要内容为随着城市燃气的迅速普及,在提升社区居民生活质量的同时,也存在潜在的风险。为了提升社区居民燃气使用的安全性,有必要对社区燃气风险进行预测。然而,现有的燃气风险评估方法主要以静态风险评估为主,难以充分反映社区燃气风险随时间的动态变化特性。此外,这些方法往往忽略了社区燃气风险因素之间的相互影响,无法有效地预测和防范潜在的耦合性风险。因此,本研究提出了一种基于时序动态知识图谱的社区燃气动态风险预测方法,旨在利用时序动态知识图谱的时序性和动态性特点,实现对社区燃气系统中风险等级的动态预测。本文的研究内容如下:(1)对社区燃气系统风险因素进行分析,定位社区燃气系统的风险源和风险问题并进行归纳总结,得出导致燃气系统安全事件发生的5个潜在原因,建立社区燃气风险评估指标体系。进一步对其进行权重分析以及社区燃气风险等级确定,根据该指标体系和风险等级将社区燃气数据处理为社区燃气时序动态知识图谱。(2)根据时序动态知识图谱对社区燃气风险进行预测,本文主要提出两种社区燃气风险预测方法,并分别对两种方法进行验证。第一种方法为基于关系图卷积网络的社区燃气风险预测方法,该方法分为节点信息聚合模块、时序信息聚合模块和风险预测模块。节点信息聚合模块使用关系图卷积网络完成对图谱节点空间信息的聚合。时序信息聚合模块使用长短期记忆网络完成对图谱时序信息的聚合。风险预测模块通过编码和多层感知器(Multilayer Perceptron,MLP)解码获取燃气风险预测的条件分布,得出燃气风险等级。第二种方法基于时序动态知识图谱进行预测,该方法分为历史信息学习模块、当前信息学习模块和风险预测模块。历史信息学习模块主要通过MLP网络进行历史知识图谱信息学习,生成索引向量并通过softmax函数估计历史词汇表中燃气风险实体的概率。当前信息学习模块使用MLP网络和门控循环单元网络分别生成索引向量,通过softmax函数对上述索引向量进行综合,得出燃气风险实体的概率。风险预测模块根据前两个模块的燃气风险实体的概率进行加权求和,得到最终预测结果。(3)实现社区燃气风险预测技术平台,该平台具体分为数据采集和传输模块、社区燃气风险预测方法模块和社区燃气风险预测可视化模块。数据采集和传输模块主要基于6 Lo WPAN实现社区燃气系统的数据采集,并通过MQTT协议上传到物联网云平台(Things Board)。社区燃气风险预测方法模块主要完成预测方法的代码实现。社区燃气风险预测可视化模块接收来自物联网云平台的数据,使用社区燃气风险预测方法对上述数据进行处理,该模块前端使用Vue.js技术,后端使用Spring Boot框架,对社区燃气风险预测结果进行可视化展示。本文通过基于时序动态知识图谱的社区燃气动态风险预测方法,改善社区燃气风险预测的实时性,提高燃气风险预测的准确性,通过社区燃气风险预测平台实现实时的社区燃气数据监测和燃气风险预测结果的可视化展示,对社区燃气风险监测和防范具有一定的参考意义。

基于时序动态知识图谱的社区燃气风险预测技术研究

这是一篇关于时序动态知识图谱,关系图卷积网络,门控循环单元,社区燃气风险,风险预测的论文, 主要内容为随着城市燃气的迅速普及,在提升社区居民生活质量的同时,也存在潜在的风险。为了提升社区居民燃气使用的安全性,有必要对社区燃气风险进行预测。然而,现有的燃气风险评估方法主要以静态风险评估为主,难以充分反映社区燃气风险随时间的动态变化特性。此外,这些方法往往忽略了社区燃气风险因素之间的相互影响,无法有效地预测和防范潜在的耦合性风险。因此,本研究提出了一种基于时序动态知识图谱的社区燃气动态风险预测方法,旨在利用时序动态知识图谱的时序性和动态性特点,实现对社区燃气系统中风险等级的动态预测。本文的研究内容如下:(1)对社区燃气系统风险因素进行分析,定位社区燃气系统的风险源和风险问题并进行归纳总结,得出导致燃气系统安全事件发生的5个潜在原因,建立社区燃气风险评估指标体系。进一步对其进行权重分析以及社区燃气风险等级确定,根据该指标体系和风险等级将社区燃气数据处理为社区燃气时序动态知识图谱。(2)根据时序动态知识图谱对社区燃气风险进行预测,本文主要提出两种社区燃气风险预测方法,并分别对两种方法进行验证。第一种方法为基于关系图卷积网络的社区燃气风险预测方法,该方法分为节点信息聚合模块、时序信息聚合模块和风险预测模块。节点信息聚合模块使用关系图卷积网络完成对图谱节点空间信息的聚合。时序信息聚合模块使用长短期记忆网络完成对图谱时序信息的聚合。风险预测模块通过编码和多层感知器(Multilayer Perceptron,MLP)解码获取燃气风险预测的条件分布,得出燃气风险等级。第二种方法基于时序动态知识图谱进行预测,该方法分为历史信息学习模块、当前信息学习模块和风险预测模块。历史信息学习模块主要通过MLP网络进行历史知识图谱信息学习,生成索引向量并通过softmax函数估计历史词汇表中燃气风险实体的概率。当前信息学习模块使用MLP网络和门控循环单元网络分别生成索引向量,通过softmax函数对上述索引向量进行综合,得出燃气风险实体的概率。风险预测模块根据前两个模块的燃气风险实体的概率进行加权求和,得到最终预测结果。(3)实现社区燃气风险预测技术平台,该平台具体分为数据采集和传输模块、社区燃气风险预测方法模块和社区燃气风险预测可视化模块。数据采集和传输模块主要基于6 Lo WPAN实现社区燃气系统的数据采集,并通过MQTT协议上传到物联网云平台(Things Board)。社区燃气风险预测方法模块主要完成预测方法的代码实现。社区燃气风险预测可视化模块接收来自物联网云平台的数据,使用社区燃气风险预测方法对上述数据进行处理,该模块前端使用Vue.js技术,后端使用Spring Boot框架,对社区燃气风险预测结果进行可视化展示。本文通过基于时序动态知识图谱的社区燃气动态风险预测方法,改善社区燃气风险预测的实时性,提高燃气风险预测的准确性,通过社区燃气风险预测平台实现实时的社区燃气数据监测和燃气风险预测结果的可视化展示,对社区燃气风险监测和防范具有一定的参考意义。

基于时序动态知识图谱的社区燃气风险预测技术研究

这是一篇关于时序动态知识图谱,关系图卷积网络,门控循环单元,社区燃气风险,风险预测的论文, 主要内容为随着城市燃气的迅速普及,在提升社区居民生活质量的同时,也存在潜在的风险。为了提升社区居民燃气使用的安全性,有必要对社区燃气风险进行预测。然而,现有的燃气风险评估方法主要以静态风险评估为主,难以充分反映社区燃气风险随时间的动态变化特性。此外,这些方法往往忽略了社区燃气风险因素之间的相互影响,无法有效地预测和防范潜在的耦合性风险。因此,本研究提出了一种基于时序动态知识图谱的社区燃气动态风险预测方法,旨在利用时序动态知识图谱的时序性和动态性特点,实现对社区燃气系统中风险等级的动态预测。本文的研究内容如下:(1)对社区燃气系统风险因素进行分析,定位社区燃气系统的风险源和风险问题并进行归纳总结,得出导致燃气系统安全事件发生的5个潜在原因,建立社区燃气风险评估指标体系。进一步对其进行权重分析以及社区燃气风险等级确定,根据该指标体系和风险等级将社区燃气数据处理为社区燃气时序动态知识图谱。(2)根据时序动态知识图谱对社区燃气风险进行预测,本文主要提出两种社区燃气风险预测方法,并分别对两种方法进行验证。第一种方法为基于关系图卷积网络的社区燃气风险预测方法,该方法分为节点信息聚合模块、时序信息聚合模块和风险预测模块。节点信息聚合模块使用关系图卷积网络完成对图谱节点空间信息的聚合。时序信息聚合模块使用长短期记忆网络完成对图谱时序信息的聚合。风险预测模块通过编码和多层感知器(Multilayer Perceptron,MLP)解码获取燃气风险预测的条件分布,得出燃气风险等级。第二种方法基于时序动态知识图谱进行预测,该方法分为历史信息学习模块、当前信息学习模块和风险预测模块。历史信息学习模块主要通过MLP网络进行历史知识图谱信息学习,生成索引向量并通过softmax函数估计历史词汇表中燃气风险实体的概率。当前信息学习模块使用MLP网络和门控循环单元网络分别生成索引向量,通过softmax函数对上述索引向量进行综合,得出燃气风险实体的概率。风险预测模块根据前两个模块的燃气风险实体的概率进行加权求和,得到最终预测结果。(3)实现社区燃气风险预测技术平台,该平台具体分为数据采集和传输模块、社区燃气风险预测方法模块和社区燃气风险预测可视化模块。数据采集和传输模块主要基于6 Lo WPAN实现社区燃气系统的数据采集,并通过MQTT协议上传到物联网云平台(Things Board)。社区燃气风险预测方法模块主要完成预测方法的代码实现。社区燃气风险预测可视化模块接收来自物联网云平台的数据,使用社区燃气风险预测方法对上述数据进行处理,该模块前端使用Vue.js技术,后端使用Spring Boot框架,对社区燃气风险预测结果进行可视化展示。本文通过基于时序动态知识图谱的社区燃气动态风险预测方法,改善社区燃气风险预测的实时性,提高燃气风险预测的准确性,通过社区燃气风险预测平台实现实时的社区燃气数据监测和燃气风险预测结果的可视化展示,对社区燃气风险监测和防范具有一定的参考意义。

基于深度学习的风险管理系统设计实现

这是一篇关于风险预测,注意力机制,异常检测,微服务,系统稳定性建设的论文, 主要内容为随着金融学的普及发展以及人们投资理念的进步,金融风险管理与风险预测计算以及成为金融分析领域的一项重要任务。但目前该研究方向存在着以下困难与挑战:风险预测模型以传统统计学模型为主,忽略了样本时序前后的相关性特征,导致预测结果的准确率和置信度偏低;无法精准感知到异常事件的发生,导致金融价格产生异常波动时,其变化趋势可能与模型总结的历史规律严重偏离;系统架构缺乏足够的稳定性和可扩展性,导致后续迭代开发和运营维护困难。因此,基于以上困难与挑战,本文的研究目的就是借助深度学习技术实现对金融风险的更加精确的预测,同时搭建起一套完整高效的风险管理系统。本文以S&P500指数为研究对象,提出了一种名为Transformer-GARCH的模型结构。通过将Transformer的模型结构和传统的GARCH族风险预测模型相结合,使其二者互相弥补各自的欠缺,从而得到更加精确的波动率预测结果。根据实验结果表示,该模型能够比单一的Transformer模型和GARCH模型在风险预测任务上取得更加精确的预测结果。本文还基于GoogleTrend的能力支持,开发了一套异常事件的自动监控预警引擎,其能实时监听金融领域关键词的搜索热度,来感知当下主流舆情的变化,从而对预测模型进行调整,使预测结果更加精确。同时,本文基于当下最流行的微服务系统开发思想,设计了一个灵活高效、方便拓展的分布式系统架构,能够实现高效快速的敏捷开发流程。同时以理想态的视角完成了对系统高可用性和稳定性的保障。本文设计的系统整体上分为控制面和数据面两部分,通过异步通信的方式完成数据的流转,从而不仅保障了系统的稳定性和数据的一致性,还可以提高开发时的独立和解耦。

基于时序动态知识图谱的社区燃气风险预测技术研究

这是一篇关于时序动态知识图谱,关系图卷积网络,门控循环单元,社区燃气风险,风险预测的论文, 主要内容为随着城市燃气的迅速普及,在提升社区居民生活质量的同时,也存在潜在的风险。为了提升社区居民燃气使用的安全性,有必要对社区燃气风险进行预测。然而,现有的燃气风险评估方法主要以静态风险评估为主,难以充分反映社区燃气风险随时间的动态变化特性。此外,这些方法往往忽略了社区燃气风险因素之间的相互影响,无法有效地预测和防范潜在的耦合性风险。因此,本研究提出了一种基于时序动态知识图谱的社区燃气动态风险预测方法,旨在利用时序动态知识图谱的时序性和动态性特点,实现对社区燃气系统中风险等级的动态预测。本文的研究内容如下:(1)对社区燃气系统风险因素进行分析,定位社区燃气系统的风险源和风险问题并进行归纳总结,得出导致燃气系统安全事件发生的5个潜在原因,建立社区燃气风险评估指标体系。进一步对其进行权重分析以及社区燃气风险等级确定,根据该指标体系和风险等级将社区燃气数据处理为社区燃气时序动态知识图谱。(2)根据时序动态知识图谱对社区燃气风险进行预测,本文主要提出两种社区燃气风险预测方法,并分别对两种方法进行验证。第一种方法为基于关系图卷积网络的社区燃气风险预测方法,该方法分为节点信息聚合模块、时序信息聚合模块和风险预测模块。节点信息聚合模块使用关系图卷积网络完成对图谱节点空间信息的聚合。时序信息聚合模块使用长短期记忆网络完成对图谱时序信息的聚合。风险预测模块通过编码和多层感知器(Multilayer Perceptron,MLP)解码获取燃气风险预测的条件分布,得出燃气风险等级。第二种方法基于时序动态知识图谱进行预测,该方法分为历史信息学习模块、当前信息学习模块和风险预测模块。历史信息学习模块主要通过MLP网络进行历史知识图谱信息学习,生成索引向量并通过softmax函数估计历史词汇表中燃气风险实体的概率。当前信息学习模块使用MLP网络和门控循环单元网络分别生成索引向量,通过softmax函数对上述索引向量进行综合,得出燃气风险实体的概率。风险预测模块根据前两个模块的燃气风险实体的概率进行加权求和,得到最终预测结果。(3)实现社区燃气风险预测技术平台,该平台具体分为数据采集和传输模块、社区燃气风险预测方法模块和社区燃气风险预测可视化模块。数据采集和传输模块主要基于6 Lo WPAN实现社区燃气系统的数据采集,并通过MQTT协议上传到物联网云平台(Things Board)。社区燃气风险预测方法模块主要完成预测方法的代码实现。社区燃气风险预测可视化模块接收来自物联网云平台的数据,使用社区燃气风险预测方法对上述数据进行处理,该模块前端使用Vue.js技术,后端使用Spring Boot框架,对社区燃气风险预测结果进行可视化展示。本文通过基于时序动态知识图谱的社区燃气动态风险预测方法,改善社区燃气风险预测的实时性,提高燃气风险预测的准确性,通过社区燃气风险预测平台实现实时的社区燃气数据监测和燃气风险预测结果的可视化展示,对社区燃气风险监测和防范具有一定的参考意义。