基于机器学习的企业运行风险研究

• 作者: 危明铸 沈凤山 袁峰 麦伟杰
• 来源期刊: 软件
• 学科: 工学
• 关键词: 随机森林 决策树 集成法 人工神经网络
• 年，卷（期）: 2019,（8）
• 所属期刊栏目: 基金项目论文
• 页码范围: 29-37
• 页数: 9页
• 分类号: TP181
• 字数: 7731字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1003-6970.2019.08.007

摘要

党的十八大三中全会提出逐步简政放权,要求做到便捷、规范、宽进严管,这引起市场监管主体职责发生变化,监管对象呈现井喷式增长.传统的监管方法和手段已不能适应改革后的监管需要,监管方法和手段必须由传统向信息化、智能化等方式转变.本文根据广东省广州市有关企业的真实数据对其展开运行风险研究,首先运用随机森林算法对原始数据进行变量选择以便形成一个简化、高效的数据集,然后分别应用决策树、集成法、人工神经网络分别对数据集进行建模及分析,最后比较各种模型的优劣,并深入研究各性能指标的意义.通过模型可以有效地指导行政人员对异常企业进行重点监管,实现市场监管的智能化和精细化.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	袁峰	广州中国科学院软件应用技术研究所	16	112	7.0	10.0
2	危明铸	广州中国科学院软件应用技术研究所	2	0	0.0	0.0
3	麦伟杰	广州中国科学院软件应用技术研究所	2	0	0.0	0.0
4	沈凤山	广州中国科学院软件应用技术研究所	1	0	0.0	0.0