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物流业与金融业协同集聚对城市群经济高质量发展的影响——基于京津冀城市群的实证分析
1
作者 耿立艳 张占福 陆辰枚 《物流技术》 2024年第9期1-11,共11页
利用2010-2019年京津冀城市群的面板数据,构建柯布-道格拉斯生产函数模型分析物流业与金融业协同集聚对经济高质量发展的影响,并通过面板门槛模型进一步探析京津冀物流业与金融业协同集聚与经济高质量发展之间的非线性影响。结果表明:... 利用2010-2019年京津冀城市群的面板数据,构建柯布-道格拉斯生产函数模型分析物流业与金融业协同集聚对经济高质量发展的影响,并通过面板门槛模型进一步探析京津冀物流业与金融业协同集聚与经济高质量发展之间的非线性影响。结果表明:京津物流业与金融业协同集聚和经济高质量增长之间呈现出倒“U”型的非线性关系。京津冀城市群中,北京市、天津市、石家庄市、唐山市、沧州市和秦皇岛市物流业与金融业协同集聚的拥挤效应正在抑制这些城市的经济高质量发展;其他城市物流业与金融业协同集聚的规模效应会进一步促进这些城市的经济高质量发展。因此,京津冀城市群的政府和行业需要共同发力,充分发挥京津冀物流业与金融业协同集聚的规模效应,并缓解京津冀物流业与金融业协同集聚的拥挤效应。 展开更多
关键词 物流业 金融业 协同集聚 经济高质量发展 京津冀城市群
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基于灰色关联分析的LS-SVM铁路货运量预测 被引量：49
2
作者 耿立艳 张天伟 赵鹏 《铁道学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2012年第3期1-6,共6页
为提高对铁路货运量的预测精度及建模速度,在分析货运量影响因素基础上,提出基于灰色关联分析的LS-SVM铁路货运量预测方法。将货运量影响因素分为社会需求与铁路供给两方面因素,采用灰色关联分析法对两方面因素与货运量进行相关性分析,... 为提高对铁路货运量的预测精度及建模速度,在分析货运量影响因素基础上,提出基于灰色关联分析的LS-SVM铁路货运量预测方法。将货运量影响因素分为社会需求与铁路供给两方面因素,采用灰色关联分析法对两方面因素与货运量进行相关性分析,根据灰色关联度值,结合定性分析筛选LS-SVM输入变量,简化LS-SVM结构,再通过随机权重粒子群(SIWPSO)算法优化选择LS-SVM模型参数。通过对我国1980～2009年铁路货运量实例分析表明:该方法具有较快的收敛速度和较高的预测精度。 展开更多
关键词 铁路货运量 预测 灰色关联分析 最小二乘支持向量机
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铝合金焊接接头疲劳评定的应力平均法 被引量：7
3
作者 耿立艳 杨新岐 +2 位作者 许海生 霍立兴 张玉凤 《机械强度》 EI CAS CSCD 北大核心 2006年第2期266-270,共5页
应力平均法(thestress averaging approach,简称SAA)是局部应力方法之一,文中采用此方法对3A21铝合金焊接接头进行疲劳评定,用有限元计算局部应力值,建立试验结果和评定结果的S—N曲线,并分析接头形式、焊趾半径对疲劳强度的影响。结果... 应力平均法(thestress averaging approach,简称SAA)是局部应力方法之一,文中采用此方法对3A21铝合金焊接接头进行疲劳评定,用有限元计算局部应力值,建立试验结果和评定结果的S—N曲线,并分析接头形式、焊趾半径对疲劳强度的影响。结果表明,SAA法评定的结果是偏于安全的,但Neuber建议把焊趾处视为尖锐缺口(即令ρ=0,ρ=0.15mm),在工程上有一定的适用性,在理论上并不完全正确。这样在焊趾处将产生较大的应力集中,由此得到的局部应力值远远大于实际值。接头形式对采用名义应力幅值Δσ表示的疲劳强度有较大影响;焊趾是决定焊态接头疲劳性能的关键部位,应力集中区的最大应力存在于焊趾部位。 展开更多
关键词 应力平均法 疲劳评定 铝合金 焊接接头
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基于灰色自适应粒子群LSSVM的铁路货运量预测 被引量：15
4
作者 耿立艳 梁毅刚 《西南交通大学学报》 EI CSCD 北大核心 2012年第1期144-150,共7页
为了提高铁路货运量的预测精度及建模速度,将灰色预测模型(GM(1,1))、最小二乘支持向量机(LSSVM)和自适应粒子群优化(APSO)算法相融合,建立了灰色自适应粒子群最小二乘支持向量机(GM-APSO-LSSVM)预测模型.通过灰色预测模型中的灰色序列... 为了提高铁路货运量的预测精度及建模速度,将灰色预测模型(GM(1,1))、最小二乘支持向量机(LSSVM)和自适应粒子群优化(APSO)算法相融合,建立了灰色自适应粒子群最小二乘支持向量机(GM-APSO-LSSVM)预测模型.通过灰色预测模型中的灰色序列算子,弱化原始数列随机性,挖掘数列中蕴含的规律,利用最小二乘支持向量机计算简便、求解速度快、非线性映射能力强的特点进行预测,并采用自适应粒子群算法优化选择LSSVM参数.对我国铁路货运量的实例分析表明:用该模型得到的评价指标RMSE、MAE、MPE和Theil不等系数分别为0.062 8、0.052 3、0.016 2和0.010 7,均小于其它模型,预测性能好;用APSO算法搜索LSSVM最优参数的时间为55.656 s,比传统交叉验证法减少了10.462 s;2006～2009年的预测相对误差分别为0.39%、-1.67%、1.44%和4.75%,适用于铁路货运量的短期预测. 展开更多
关键词 铁路货运量预测 灰色预测模型 最小二乘支持向量机 自适应粒子群算法
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基于FOA优化混合核LSSVM的铁路货运量预测 被引量：14
5
作者 耿立艳 陈丽华 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2017年第2期409-412,共4页
单一核最小二乘支持向量机(LSSVM)在铁路货运量预测中难以准确描述货运量的复杂变化特征,限制了预测精度的提高。针对该问题,提出一种基于果蝇算法(FOA)优化混合核LSSVM的预测方法。以多项式核与径向基核组合的混合核函数作为LSSVM核函... 单一核最小二乘支持向量机(LSSVM)在铁路货运量预测中难以准确描述货运量的复杂变化特征,限制了预测精度的提高。针对该问题,提出一种基于果蝇算法(FOA)优化混合核LSSVM的预测方法。以多项式核与径向基核组合的混合核函数作为LSSVM核函数,构建铁路货运量的混合核LSSVM预测模型,同时利用FOA全局寻优能力强、计算速度快等优点优化选择混合核LSSVM参数。以我国铁路货运量为例进行方法验证。结果表明,所提方法的RMSE、MAE、MAPE和THEIL值分别为8 433.0、6 670.8、0.018 0和0.011 7,均小于其他模型,FOA算法搜索混合核LSSVM参数的时间为40.294 8 s,分别比GA和PSO算法减少了2.620 8 s和20.701 6s,适合于铁路货运量的短期预测。 展开更多
关键词 铁路货运量 预测方法 混合核LSSVM 果蝇优化算法
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基于二阶振荡微粒群最小二乘支持向量机的物流需求预测 被引量：19
6
作者 耿立艳 赵鹏 张占福 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2012年第7期2558-2560,共3页
为了提高物流需求的预测精度,在分析物流需求影响因素基础上,建立了物流需求的二阶振荡微粒群最小二乘支持向量机预测模型。利用最小二乘支持向量机(LSSVM)描述物流需求与其影响因素间的复杂非线性关系,并通过二阶振荡微粒群(TOOPSO)算... 为了提高物流需求的预测精度,在分析物流需求影响因素基础上,建立了物流需求的二阶振荡微粒群最小二乘支持向量机预测模型。利用最小二乘支持向量机(LSSVM)描述物流需求与其影响因素间的复杂非线性关系,并通过二阶振荡微粒群(TOOPSO)算法优化选择LSSVM参数。实例分析表明,模型具有较高的预测精度,TOOPSO算法搜索LSSVM最优参数时间明显少于传统交叉验证法,是一种有效的物流需求预测方法。 展开更多
关键词 物流需求预测 最小二乘支持向量机 二阶振荡微粒群算法
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基于LSSVM-DACPSO模型的物流需求预测 被引量：8
7
作者 耿立艳 郭斌 《统计与决策》 CSSCI 北大核心 2015年第14期78-81,共4页
最小二乘支持向量机(LSSVM)的推广与应用依赖于核函数中参数的选择。文章针对LSSVM在物流需求预测中参数选择的随意性、耗时性等问题,将LSSVM与动态加速系数粒子群优化(DACPSO)算法结合,提出一种基于LSSVM-DACPSO的物流需求预测模型。... 最小二乘支持向量机(LSSVM)的推广与应用依赖于核函数中参数的选择。文章针对LSSVM在物流需求预测中参数选择的随意性、耗时性等问题,将LSSVM与动态加速系数粒子群优化(DACPSO)算法结合,提出一种基于LSSVM-DACPSO的物流需求预测模型。该模型首先利用DACPSO算法的寻优能力选择LSSVM最优参数,然后运用LSSVM的非线性运算能力对物流需求量进行预测。利用我国的物流数据进行实例分析,结果表明,相比于TVACPSO算法、PSO算法和交叉验证法,DACPSO算法优化的LSSVM具有更高的预测精度和更快的建模速度,该模型具有一定的推广与应用价值。 展开更多
关键词 最小二乘支持向量机 动态加速系数粒子群优化 物流需求预测
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基于灰关联分析的最小二乘支持向量机物流需求预测 被引量：6
8
作者 耿立艳 丁璐璐 《物流技术》 北大核心 2013年第10期130-132,135,共4页
将最小二乘支持向量机(LSSVM)与灰色关联分析方法结合,提出一种基于灰色关联分析的最小二乘支持向量机物流需求预测方法。该方法采用灰色关联分析选取影响物流需求的主要因素,再将选取出的主要影响因素作为LSSVM输入变量,利用LSSVM的非... 将最小二乘支持向量机(LSSVM)与灰色关联分析方法结合,提出一种基于灰色关联分析的最小二乘支持向量机物流需求预测方法。该方法采用灰色关联分析选取影响物流需求的主要因素,再将选取出的主要影响因素作为LSSVM输入变量,利用LSSVM的非线性映射优势预测物流需求量。对我国物流需求的实证研究表明,灰色关联分析能够有效选择LSSVM输入变量,基于灰色关联分析的LSSVM模型较单一LSSVM具有更高的物流需求预测精度。 展开更多
关键词 物流需求预测 最小二乘支持向量机 灰关联分析
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运用最小二乘支持向量回归机和CARRX模型对股市波动率的预测 被引量：3
9
作者 耿立艳 马军海 《统计与决策》 CSSCI 北大核心 2008年第13期48-50,共3页
条件自回归极差模型(CARRX)是一类新的描述波动率的模型。为了提高CARRX类模型的预测精度,文章将最小二乘支持向量回归机(LSSVR)应用于CARRX模型。先将CARRX模型转化成ARMAX形式,再利用LSSVR对ARMAX模型的参数进行估计(LSSVR-ARMAX)。... 条件自回归极差模型(CARRX)是一类新的描述波动率的模型。为了提高CARRX类模型的预测精度,文章将最小二乘支持向量回归机(LSSVR)应用于CARRX模型。先将CARRX模型转化成ARMAX形式,再利用LSSVR对ARMAX模型的参数进行估计(LSSVR-ARMAX)。通过对沪深300指数的预测实证分析,发现无论是采用直接预测还是迭代预测,LSSVR-ARMAX模型的样本外预测能力均优于Perez-Cruz(2003)提出的方法;LSSVR的估计方法能够在长期预测中捕捉到极差波动率的变动趋势,而CARRX类模型对中短期极差波动率的预测准确度较高。 展开更多
关键词 最小二乘支持向量回归机 条件自回归极差模型 波动率
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基于GRA与KPCA的LSSVM物流需求预测 被引量：8
10
作者 耿立艳 《交通运输系统工程与信息》 EI CSCD 北大核心 2015年第1期137-142,158,共7页
为降低物流需求建模中最小二乘支持向量机(LSSVM)的结构复杂性、进一步提高LSSVM对物流需求的预测精度,提出一种基于灰色关联分析(GRA)与核主成分分析(KPCA)的LSSVM预测方法.首先利用GRA找出物流需求的主要影响因素;然后利用KPCA提取主... 为降低物流需求建模中最小二乘支持向量机(LSSVM)的结构复杂性、进一步提高LSSVM对物流需求的预测精度,提出一种基于灰色关联分析(GRA)与核主成分分析(KPCA)的LSSVM预测方法.首先利用GRA找出物流需求的主要影响因素;然后利用KPCA提取主要影响因素的非线性主成分,消除因素之间的多重相关性;最后,将提取出的非线性主成分作为LSSVM的输入变量,构建物流需求预测模型,并采用改进粒子群(IPSO)算法调整LSSVM参数.运用该方法对我国物流需求进行实例分析,结果表明,该方法有效减少了LSSVM输入变量个数,简化了LSSVM结构,并且在一定程度上提高了物流需求预测精度. 展开更多
关键词 物流工程 预测方法 最小二乘支持向量机 物流需求 预测精度
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基于灰色支持向量机的基金波动率预测研究 被引量：2
11
作者 耿立艳 马军海 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2009年第7期2471-2473,共3页
鉴于灰色预测方法和支持向量机各自的优点,将灰色预测方法与支持向量机相结合,建立灰色支持向量机模型,并以极差替代收益的标准差度量波动率,运用新模型对深圳基金波动率进行实例分析。通过与v-支持向量机的预测结果对比,发现所提出的... 鉴于灰色预测方法和支持向量机各自的优点,将灰色预测方法与支持向量机相结合,建立灰色支持向量机模型,并以极差替代收益的标准差度量波动率,运用新模型对深圳基金波动率进行实例分析。通过与v-支持向量机的预测结果对比,发现所提出的模型适合于基金波动率的中短期预测。 展开更多
关键词 v-支持向量回归 灰色支持向量机 波动率预测
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中国股指波动率的智能预测模型与实证检验 被引量：1
12
作者 耿立艳 郭斌 《统计与决策》 CSSCI 北大核心 2016年第7期148-151,共4页
文章提出将改进型粒子群算法与最小二乘支持向量机(LSSVM)相结合的中国股指波动率智能预测方法,利用径向基核函数LSSVM对股指波动率进行建模及预测,并将自适应惯性权重粒子群算法(AIWPSO)和动态加速系数粒子群算法(DACPSO)分别实现径向... 文章提出将改进型粒子群算法与最小二乘支持向量机(LSSVM)相结合的中国股指波动率智能预测方法,利用径向基核函数LSSVM对股指波动率进行建模及预测,并将自适应惯性权重粒子群算法(AIWPSO)和动态加速系数粒子群算法(DACPSO)分别实现径向基核函数LSSVM的参数优化,建立了两种股指波动率的智能预测模型。以日内价格极差作为波动率的代理变量,通过对上证综指和深证成指的实证研究检验了两模型的有效性。检验结果表明,AlWPSO算法优化的径向基核函数LSSVM作为中国股指波动率智能预测模型,具有更高的波动率预测精度和更快的建模速度。 展开更多
关键词 波动率预测 最小二乘支持向量机 自适应惯性权重粒子群算法 动态加速系数粒子群算法
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RGM-EGARCH模型及其对深圳股市的实证 被引量：1
13
作者 耿立艳 马军海 《统计与决策》 CSSCI 北大核心 2009年第6期143-145,共3页
GM-EGARCH模型是一种将灰色预测模型(GM(1,1)模型)与EGARCH模型相结合的新型混合波动率模型。针对GM(1,1)模型在其适用条件上的局限性,文章利用残差灰色预测模型(RGM(1,1)模型)对GM(1,1)模型的预测结果进行改进,再将RGM(1,1)模型与GARC... GM-EGARCH模型是一种将灰色预测模型(GM(1,1)模型)与EGARCH模型相结合的新型混合波动率模型。针对GM(1,1)模型在其适用条件上的局限性,文章利用残差灰色预测模型(RGM(1,1)模型)对GM(1,1)模型的预测结果进行改进,再将RGM(1,1)模型与GARCH模型相结合,构建RGM-EGARCH模型来修正随机误差项。通过对深证综合指数的实证分析,比较了RGM-EGARCH模型、GM-EGARCH模型和EGARCH模型的样本外短期预测效果。实证结果表明,在三种模型中,RGM-EGARCH模型具有最好的波动率预测效果。 展开更多
关键词 残差灰色预测模型 EGARCH模型 RGM-EGARCH模型
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降低住院患者口服给药缺陷率的品管圈实践 被引量：5
14
作者 耿立艳 蔡敏 +1 位作者 赵冬娇 陈楠 《当代护士（上旬刊）》 2018年第7期161-162,共2页
目的探讨血管介入科住院患者口服给药缺陷的原因,利用品管圈活动降低住院患者口服给药缺陷率。方法组成品管圈,确立"降低住院患者口服给药缺陷率"为活动主题,设计调查表收集口服给药缺陷的原因,进行现状分析,目标设定,运用PDC... 目的探讨血管介入科住院患者口服给药缺陷的原因,利用品管圈活动降低住院患者口服给药缺陷率。方法组成品管圈,确立"降低住院患者口服给药缺陷率"为活动主题,设计调查表收集口服给药缺陷的原因,进行现状分析,目标设定,运用PDCA循环原则进行对策实施与检讨、效果确认及标准化。结果实施品管圈后口服给药缺陷率从5.20%降至1.62%,差异具有统计学意义(P<0.05),完成了设定目标值。结论品管圈活动可明显降低住院患者口服给药缺陷率,提高用药安全性,同时有助于提高护士的责任心和解决临床问题的能力。 展开更多
关键词 品管圈 口服给药 缺陷率
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自适应粒子群最小二乘支持向量机在铁路货运量预测中的应用 被引量：2
15
作者 耿立艳 梁毅刚 张占福 《中国市场》 2011年第41期5-7,共3页
针对铁路货运量与其影响因素间的复杂非线性关系,建立自适应粒子群最小二乘支持向量机(APSO-LSSVM)模型用于铁路货运量预测研究,利用最小二乘支持向量机的优良特性预测铁路货运量,并采用自适应粒子群算法优化选择LSSVM的参数。通过对我... 针对铁路货运量与其影响因素间的复杂非线性关系,建立自适应粒子群最小二乘支持向量机(APSO-LSSVM)模型用于铁路货运量预测研究,利用最小二乘支持向量机的优良特性预测铁路货运量,并采用自适应粒子群算法优化选择LSSVM的参数。通过对我国铁路货运量的实例分析检验APSO-LSSVM模型的预测性能。结果表明,APSO-LSSVM模型有效地预测了我国铁路货运量,具有较高的预测精度及较快的收敛速度。 展开更多
关键词 铁路货运量预测 最小二乘支持向量机 自适应粒子群算法
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京津冀物流产业集群与区域经济关系研究 被引量：6
16
作者 耿立艳 赵璿 张占福 《物流技术》 2023年第3期34-37,122,共5页
研究了京津冀物流产业集群与区域经济的关系。首先,采用区位熵法对物流产业产值和物流产业就业人数两种不同指标下的京津冀物流产业集群发展水平进行测度;其次,采用灰色关联分析法对两种区位熵数值与京津冀区域经济分别进行灰色关联分析... 研究了京津冀物流产业集群与区域经济的关系。首先,采用区位熵法对物流产业产值和物流产业就业人数两种不同指标下的京津冀物流产业集群发展水平进行测度;其次,采用灰色关联分析法对两种区位熵数值与京津冀区域经济分别进行灰色关联分析;最后,根据研究结果提出相关对策建议。结果表明,目前北京市、天津市、河北省以及京津冀整体区域的物流产业集群有助于促进区域经济发展。京津冀应尽快提高物流服务水平、加强建设京津冀物流园区、完善物流保障机制和支持政策,从而提升物流产业集群对区域经济发展的促进作用。 展开更多
关键词 物流产业集群 区域经济 区位熵 灰色关联分析 京津冀
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物流人才培养模式综述 被引量：6
17
作者 耿立艳 董巧婷 +1 位作者 赵鹏 张占福 《科教文汇》 2012年第25期48-49,共2页
随着物流业的快速发展,物流人才的培养成为物流教育面临的一个重要任务。本文介绍了四种主要的物流人才培养模式,包括"技能型"物流人才培养模式、"双轨制"物流人才培养模式、"托盘型"物流人才培养模式、&... 随着物流业的快速发展,物流人才的培养成为物流教育面临的一个重要任务。本文介绍了四种主要的物流人才培养模式,包括"技能型"物流人才培养模式、"双轨制"物流人才培养模式、"托盘型"物流人才培养模式、"四位一体"低碳型物流人才培养模式。 展开更多
关键词 物流人才 培养模式 物流教育
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股指波动率的最小二乘支持向量机预测方法 被引量：2
18
作者 耿立艳 《统计与决策》 CSSCI 北大核心 2015年第9期90-92,共3页
为了提高金融波动率的预测精度,提出一种将相空间重构技术、最小二乘支持向量机(LSSVM)与变加速系数粒子群优化(PSO_TVAC)算法相结合的波动率预测方法。首先,对原始波动率序列进行相空间重构,判断其混沌特性;其次,利用LSSVM优良的非线... 为了提高金融波动率的预测精度,提出一种将相空间重构技术、最小二乘支持向量机(LSSVM)与变加速系数粒子群优化(PSO_TVAC)算法相结合的波动率预测方法。首先,对原始波动率序列进行相空间重构,判断其混沌特性;其次,利用LSSVM优良的非线性映射特性对重构后的序列进行建模及预测,同时采用PSO_TVAC算法选择LSSVM最优参数。将该方法应用于上证综指股指收益的波动率预测,结果表明,此方法获得了较高的波动率预测精度,为波动率的准确预测提供了一种有益尝试。 展开更多
关键词 波动率预测 最小二乘支持向量机 变加速系数粒子群优化算法
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Seminar课堂教学方法研究 被引量：12
19
作者 耿立艳 张占福 《教育教学论坛》 2013年第20期85-87,共3页
Seminar是一种全新的研讨式教学方法。本文首先介绍了Seminar课堂教学方法的内涵、特点、分类以及意义。其次,总结了Seminar课堂教学的基本结构及程序,最后,分析了Seminar教学法用于课堂教学应注意的问题,为提高高校课堂教学质量提供一... Seminar是一种全新的研讨式教学方法。本文首先介绍了Seminar课堂教学方法的内涵、特点、分类以及意义。其次,总结了Seminar课堂教学的基本结构及程序,最后,分析了Seminar教学法用于课堂教学应注意的问题,为提高高校课堂教学质量提供一定参考。 展开更多
关键词 课堂教学方法 SEMINAR 课堂教学改革
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新型城镇化建设中的河北省物流业发展分析 被引量：1
20
作者 耿立艳 张占福 穆黎明 《中国市场》 2016年第36期19-20,共2页
新型城镇化建设有利于促进我国经济增长和社会稳定。在新城镇化建设过程中,新城镇支柱产业从工业型转向服务型过渡,各个行业的发展都受到不同程度的影响。近几年河北省物流行业发展势头迅猛,物流业的发展与新城镇建设互相融合,势必对推... 新型城镇化建设有利于促进我国经济增长和社会稳定。在新城镇化建设过程中,新城镇支柱产业从工业型转向服务型过渡,各个行业的发展都受到不同程度的影响。近几年河北省物流行业发展势头迅猛,物流业的发展与新城镇建设互相融合,势必对推动物流业的发展起到关键影响作用。 展开更多
关键词 新城镇化建设 物流业 物流服务
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