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热门问题12345678910基于决策树的数据建模分析方法及其在铁路中的应用研究--《中国铁道科学研究院》2007年博士论文
基于决策树的数据建模分析方法及其在铁路中的应用研究
【摘要】：几十年来,随着铁路信息化建设的推进,铁路行业已成功地建设了一批信息系统,如客票发售与预订系统、运输管理信息系统、调度指挥系统、车号自动识别系统、行车安全监控系统、财会管理系统等,这些系统的成功运行为铁路部门积累了丰富的数据。合理利用现有信息资源,获取有价值的决策信息,日趋成为铁路相关部门的迫切需求和铁路信息化攻关的重点。数据挖掘理论和技术的迅速发展,为展开深入的数据分析奠定了良好的基础。本论文以铁路客运营销需求为研究背景,以数据挖掘中的决策树方法和时间序列分析方法为基本理论的研究出发点,结合铁路客票数据特征,针对目前数据挖掘方法中对主类数据分布不平衡数据集分析方法研究的不足,围绕铁路客票数据建立有效的数据分析模型进行了较为深入的研究和应用性实验。
首先,根据客票数据的产生与收集过程,有针对性地对客票数据进行了概念分层与数据归约、数据的标准化与离散化、属性构造、维归约等相关预处理方法研究,旨在减少对客票建模分析过程中由于数据本身原因而带来的分析干扰。
在对决策树基础理论进行充分研究的基础上,本文主要深入研究了ID3、SPRINT、 SLIQ等决策树算法。通过对决策树方法的应用分析,发现其对主类数据分布不平衡的数据集数据建模分析时存在一定的局限性,本文提出了基于关键度度量的决策树方法,对现有的决策树模型进行了改进,为各个主类属数据争取公平竞争类标号的权力铺平了道路。该算法有效地解决了主类分布不均数据集的建模分析问题,算法提取的定量规则,集预测和统计于一体,增加了规则的可解释性,满足了决策者对决策信息多层次的需求。
用时间序列分析方法进行客票数据的时间演变特征分析时,由于时间序列分析模型多以方程式表达,对于实际应用存在模型可解释性差、相关因素分析不明确等缺点,本文提出自时间序列本身提取时间演化特征作为序列分析属性,结合改进的决策树分析方法实现对时间序列的分析。这种方法有利于识别出影响序列变化的关键因素,得到的模型具有较好的可用性。通过其在铁路客运量分析中的应用,证明了该方法的有效性和合理性。
对客票数据进行基于决策树方法和时间序列分析方法的数据建模分析,是实现对客票数据进行静态特征提取和动态演化特征分析的一种有效途径。但要全面地解决铁路客运辅助决策的智能化问题,从系统的角度构建数据建模分析系统是十分必要的。本文从系统研究的角度出发,对铁路客运数据建模分析系统的体系框架进行初步的研究,并提出系统的服务框架、逻辑框架和物理框架,指出建立有效的数据建模分析系统是解决目前铁路信息系统的智能化问题的重要途径,对客票数据的全面分析具有十分重要的意义,同时也对相关领域的数据建模分析研究具有一定的参考价值。
全文的创新点主要体现在以下四个方面：
(1)对决策树模型进行改进,提出改进的基于关键度度量的决策树模型,使得数据量上处于弱势的主类数据也有相等的机会表达本类数据特征,解决了实际应用中的主类分布不平衡数据集的数据建模分析问题。
(2)结合时间序列分析方法的优点,提取数据随时间的演变特征,构建数据演变特征训练集,进行数据的决策树建模分析,解决了时间序列模型可解释性差、相关影响因素分析困难问题。
(3)将决策树方法以及决策树与时间序列相结合的方法应用于铁路客运数据建模分析,得到的分析模型可实现对铁路客运数据的定量和定性分析,为客运部门充分利用客运资源、合理安排运能提供有益的数据建模分析工具。
(4)为提高现有铁路客运系统的智能化水平,提出了开放式的数据建模分析系统的体系框架,并对系统的服务框架、逻辑框架和物理框架进行初步研究,对客票数据的全面建模分析具有重要的指导意义。
【关键词】：
【学位授予单位】：中国铁道科学研究院【学位级别】：博士【学位授予年份】：2007【分类号】：TP311.13【目录】：
摘要4-6Abstract6-9目录9-13第一章 绪论13-25 1.1 引言13-14 1.2 研究背景14-15 1.3 研究现状与分析15-20 1.4 本文工作20-25
1.4.1 研究技术路线20-22
1.4.2 研究内容22-23
1.4.3 论文结构23-25第二章 基础理论25-41 2.1 分类25-35
2.1.1 基本原理25-27
2.1.2 分类核心问题27
2.1.3 分类方法评价规则27
2.1.4 目前主要的分类方法27-32
2.1.5 决策树方法研究现状32-33
2.1.6 分类算法分析33-35 2.2 时间序列分析35-39
2.2.1 基本原理35-36
2.2.2 时间序列分析方法36
2.2.3 时间序列分析模型36-38
2.2.4 时间序列方法研究现状38-39 2.3 本章小结39-41第三章 基于客票数据的预处理研究41-54 3.1 客票数据41-47
3.1.1 中国铁路客票发售与预订系统概述41-42
3.1.2 客票数据分析应用现状42-46
3.1.3 客票数据特征46-47 3.2 数据的预处理方法47-48
3.2.1 数据清理47-48
3.2.2 数据集成48
3.2.3 数据变换48
3.2.4 数据选择48 3.3 客票数据预处理方法研究48-53
3.3.1 数据变换49-50
3.3.2 数据归约50-52
3.3.3 客票数据预处理小结52-53 3.4 本章小结53-54第四章 基于关键度的决策树研究54-91 4.1 决策树理论54-55 4.2 决策树算法55-65
4.2.1 CLS算法55-56
4.2.2 ID3/C4.5算法56-59
4.2.3 SLIQ算法59-62
4.2.4 SPRINT算法62-64
4.2.5 算法小结64-65 4.3 决策树属性度量的性能分析65-70
4.3.1 信息增益65-68
4.3.2 基尼系数68
4.3.3 性能分析68-70 4.4 改进决策树算法及应用分析70-81
4.4.1 TTDTPA72-74
4.4.2 在客运客流席别选择中的应用74-78
4.4.3 在行车安全数据分析中的应用78-80
4.4.4 应用局限性分析80-81 4.5 基于关键度的决策树方法81-89
4.5.1 基本概念81-85
4.5.2 算法描述85-86
4.5.3 算法分析86-87
4.5.4 算法应用87-89
4.5.5 应用分析89 4.6 本章小结89-91第五章 基于决策树的时间序列研究91-109 5.1 时间序列分析91-93
5.1.1 统计学中的时间序列分析91-92
5.1.2 数据挖掘中的时间序列分析92-93 5.2 客运量时间序列分析93-103
5.2.1 客运量的特征分析95-99
5.2.2 客运量的趋势识别99-100
5.2.3 客运量的周期分析100-103 5.3 基于关键度的决策树方法的时间序列分析103-108
5.3.1 客运量分析数据演变特征提取103-105
5.3.2 基于KD决策树方法的客运量应用分析105-106
5.3.3 实验与应用分析106-108 5.4 本章小结108-109第六章 铁路客运数据建模分析系统的体系框架研究109-114 6.1 铁路客运数据建模分析系统109 6.2 铁路客运数据建模分析系统的体系框架构成109-110 6.3 铁路客运数据建模分析系统体系框架的研究方法110 6.4 铁路客运数据建模分析系统体系框架的研究路线110-111 6.5 铁路客运数据建模分析系统体系框架的主要内容111-113
6.5.1 服务框架111-112
6.5.2 逻辑框架112-113
6.5.3 物理框架113 6.6 本章小结113-114结论与展望114-116参考文献116-124附录124-125博士研究生期间发表的论文及相关工作125-126致谢126
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优质期刊推荐基于决策树模型的我国商业银行盈利能力研究--《哈尔滨工业大学》2011年硕士论文
基于决策树模型的我国商业银行盈利能力研究
【摘要】：2008年美国雷曼兄弟破产导致全球性的金融危机,以至于整个市场经济萎靡不振,这不仅仅说明银行业在市场经济中举足轻重的地位,还透漏出这样的讯息:市场中的公众和投资者更加希望将资金投放于盈利能力更具有稳定性、持久性的银行,从而获得长期性的收益回报。本文研究的目的在于帮助社会公众和投资者客观的测度我国商业银行的盈利能力,全面分析导致盈利能力变动的因素,从这些因素中提取指标因子构建评价指标体系,在进行无监督分类的基础上构造决策树预测模型,辅助投资判定;同时商业银行对自身所处地位有一个正确的认识,以此改善经营战略,进一步提高企业的盈利能力。
本文从企业盈利能力评价的相关理论入手,站在传统经济意义和数据挖掘这两个角度诠释了盈利能力评价的概念以及进行盈利能力评价的意义,解释了盈利能力评价需要从盈利能力大小、稳定性、持久性三个方面来研究的原因,结合之前国内外学者的相关研究及通过自我思考,参照评价指标体系设计原则构建了具有8个一级指标和16个二级指标的我国商业银行盈利能力评价指标体系,选取13家商业银行的指标数据,应用SPSS17.0中的系统聚类法,采用单一方案对指标进行处理后分为5类,然后将评价指标和类别以csv格式数据流的形式载入Weka3.6.0,采用J48,即C4.5模型,以这13家商业银行2009年的数据构造训练样本集,进行运算,得到预测模型同时预测2010年商业银行盈利能力,并且对我国商业银行的盈利能力最终的分类预测模型进行了两个年的预测值得正反交叉检验,拟合效果良好。验证了预测模型的可用性,即用该模型可以预测其他商业银行的盈利能力水平或者不同年度同一银行的盈利能力水平。对决策树模型提取的规则进行了结果分析之后,提出了如何改善我国商业银行盈利能力的几点建议。
【关键词】：
【学位授予单位】：哈尔滨工业大学【学位级别】：硕士【学位授予年份】：2011【分类号】：F832.33;F224【目录】：
摘要4-5ABSTRACT5-9第1章 绪论9-20 1.1 课题来源及研究的目的和意义9-11
1.1.1 课题来源9-10
1.1.2 课题研究的目的和意义10-11 1.2 商业银行盈利能力相关理论的国内外研究现状11-16
1.2.1 国外研究现状11-13
1.2.2 国内研究现状13-16 1.3 关于决策树应用的文献综述16-17 1.4 论文研究内容及结构安排17-20第2章 企业盈利能力评价的相关理论研究20-29 2.1 企业盈利能力概述20-22
2.1.1 企业盈利能力评价20-21
2.1.2 企业盈利能力评价的重要性21-22 2.2 企业盈利能力评价的内容22-23
2.2.1 盈利能力的大小22
2.2.2 盈利能力的稳定性22-23
2.2.3 盈利能力的持久性23 2.3 企业盈利能力评价的方法23-27
2.3.1 主成分分析法23-24
2.3.2 TOPSIS 法24-25
2.3.3 因子评价法25-26
2.3.4 功效系数法26-27
2.3.5 经济附加值法27 2.4 本章小结27-29第3章 基于决策树模型的我国商业银行盈利能力评价体系构建29-44 3.1 决策树模型在盈利能力评价中的适用性分析29-31
3.1.1 决策树的基本原理29-30
3.1.2 信息熵30-31
3.1.3 决策树的算法31 3.2 盈利能力评价指标体系设计原则31-32 3.3 盈利能力评价指标的选取依据32-36
3.3.1 盈利能力大小指标选取依据33-34
3.3.2 盈利能力稳定性指标选取依据34-35
3.3.3 盈利能力持久性指标选取依据35-36 3.4 盈利能力评价指标的确定36-40
3.4.1 银行利润指标37
3.4.2 现金流量指标37
3.4.3 清偿力度指标37-38
3.4.4 业务结构指标38
3.4.5 运营状况指标38
3.4.6 资产流动指标38-39
3.4.7 风险控制指标39
3.4.8 持久力度指标39-40 3.5 基于决策树模型的盈利能力评价指标体系40-43 3.6 本章小结43-44第4章 我国商业银行盈利能力评价的实证研究44-62 4.1 数据来源及处理45-46
4.1.1 数据的来源45
4.1.2 数据归一化45-46 4.2 我国商业银行盈利能力分类46-48 4.3 基于决策树模型的我国商业银行盈利能力预测48-53 4.4 预测模型的精度测试53-55 4.5 我国商业银行盈利能力评价的实证结论55-57
4.5.1 实证结论55-56
4.5.2 结果分析56-57 4.6 提高我国商业银行盈利能力的政策建议57-61
4.6.1 整合业务结构57-58
4.6.2 控制风险58-59
4.6.3 改革经营体制59-60
4.6.4 拓宽管理模式60
4.6.5 加强与非金融机构的合作60-61 4.7 本章小结61-62结论62-64参考文献64-69附录69-74致谢74
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