基于机器学习的铁路货运公司运营风险预警  

作　　者：周伟 杨唤秀 海文 张艾博 韩文浩 

机构地区：[1]国能铁路装备有限责任公司 [2]中国矿业大学(北京)

出　　处：《会计之友》2025年第7期61-68,共8页Friends of Accounting

摘　　要：近年来,我国铁路货运企业的运营风险及其复杂程度不断上升,如何对其运营风险进行有效预防和管控是企业发展过程中亟待解决的问题。文章以A铁路货运公司为例,从公司主要运营环节业务流程出发,分析其运营过程中的关键风险点,以此为依托从调度、市场、合同、采购、应收账款、资金运营、运力、人力、研发及内控十大维度构建运营风险预警指标体系,同时基于公司近五年各维度运营数据,运用K-Means聚类与随机森林组合模型构建公司运营风险预警机制,通过参数调优和训练学习得到最优模型,并采用混淆矩阵及其二级指标评价该模型的有效性和泛化能力。结果表明预警准确率达到95.14%,AUC值为96.30%,预警效果良好。研究为铁路货运企业运营风险管控提出了合理化建议。

关 键 词：机器学习 铁路货运 运营风险预警 

分 类 号：F234[经济管理—会计学] F230[经济管理—国民经济]