简介:摘要:本研究旨在构建一个高效准确的信用评分模型,以解决金融机构在信贷决策过程中对借款人信用评估的难题。在当前的大数据环境下,借款人的各类信息可以从多个维度进行收集,包括但不限于个人基本信息、征信信息、财务状况、行为特征等。为了充分利用这些信息,本研究采用了一种基于优化粒子群算法的子模型组合方式来构建信用评分模型。首先,我们将收集到的信息分为几个不同的类别,并为每一类信息建立一个逻辑回归子模型,以此来计算各个维度的信用评分。逻辑回归模型因其解释性强、计算效率高而被广泛应用于信用风险评估中。然后,为了得到一个综合的信用评分,我们需要确定这些子模型评分在最终评分中的权重。这里,我们引入了模拟退火粒子群优化算法(Simulated Annealing-Particle Swarm Optimization, SAPSO)来寻找最佳的权重组合,并将此算法与线性回归计算组合权重、基于遗传算法的优化组合权重进行比较。我们在实际数据集上进行了实验验证,通过模拟退火粒子群算法的优化,我们能够找到一组权重,使得组合后的信用评分模型在预测准确性上达到最优。证明了该方法相较于传统单一模型建模方式不仅提高了信用评分的准确性,而且通过子模型的建立,增强了模型对借款人信用状况的解释能力。此外,模型的构建过程考虑了不同信息类型的重要性,使得评分结果更加客观和全面。本研究为信用风险评估领域的研究提供了一种新的模型构建思路,对于金融机构的风险管理和信贷决策具有重要的实践意义和实际应用价值。
简介:摘要:多功能建筑作为当今城市发展的重要组成部分,旨在满足不同的需求和功能。本论文旨在探讨多功能建筑的空间优化,包括如何最大程度地提高使用效率、提供高质量的生活和工作环境以及减少资源浪费。通过综合研究现有文献分析,本文将探讨多功能建筑的空间设计原则、技术创新以及未来发展趋势,以期为建筑师、规划者和政策制定者提供有价值的参考。
简介:摘要:多功能建筑作为当今城市发展的重要组成部分,旨在满足不同的需求和功能。本论文旨在探讨多功能建筑的空间优化,包括如何最大程度地提高使用效率、提供高质量的生活和工作环境以及减少资源浪费。通过综合研究现有文献分析,本文将探讨多功能建筑的空间设计原则、技术创新以及未来发展趋势,以期为建筑师、规划者和政策制定者提供有价值的参考。
简介:摘要: 初中物理《光现象》中的许多实验,由于受到白天光线的影响,光路径迹不明显,实验效果大打折扣,而且每一个实验都需要一套独立的器材,而自制教具多功能光学演示实验箱,可以直观的演示光的直射、反射、折射,镜面反射与漫反射的异同,面镜和透镜对光线的发散、会聚作用等等,效果非常明显。它的制作工艺和原理简单,成本不高,具有很好的应用推广价值。