李静

作品数:9被引量:103H指数:4
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供职机构:同济大学经济与管理学院更多>>
发文主题:支持向量机模型经济增长BP神经网络机器学习算法热点主题更多>>
发文领域:经济管理文化科学自动化与计算机技术社会学更多>>
发文期刊:《现代情报》《中国商论》《经济论坛》《情报理论与实践》更多>>
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基于并列排名的组合评价方法及其鲁棒性分析被引量:1
《运筹与管理》2021年第10期71-79,共9页王效俐 李静 
本文提出一种允许并列排名的组合评价方法,利用多种单一评价方法对方案进行排序,提取多个排序结果中的一致优劣关系作为约束条件,并以原始决策矩阵为自变量构造效用函数,通过目标规划求解各方案的综合效用值,以综合效用值的大小确定各...
关键词:组合评价 并列排名 Kendall系数 鲁棒性 
基于机器学习算法的研究热点趋势预测模型对比与分析——BP神经网络、支持向量机与LSTM模型被引量:61
《现代情报》2019年第4期23-33,共11页李静 徐路路 
[目的/意义]细粒度分析学科领域热点主题发展脉络并对利用机器学习算法对未来发展趋势进行准确预测研究。[方法/过程]提出一种基于机器学习算法的研究热点趋势预测方法与分析框架,以基因工程领域为例利用主题概率模型识别WOS核心集中论...
关键词:热点主题 发展趋势 机器学习 LSTM模型 支持向量机模型 
基于时间序列分析和SVM模型的基金项目新兴主题趋势预测与可视化研究被引量:26
《情报理论与实践》2019年第1期118-123,152,共7页李静 徐路路 赵素君 
[目的/意义]基金项目文本蕴含着丰富的前沿主题信息,通过细粒度识别科学研究前沿中的新兴主题,可以预测分析新兴主题未来发展趋势并可视化展示。[方法/过程]文章提出一种基于时间序列分析和SVM模型的基金项目新兴主题趋势预测与可视化...
关键词:时间序列 基金项目 支持向量机模型 新兴主题探测 可视化 
邻域粗糙集融合网格搜索组合分类器的理财决策知识获取研究被引量:5
《数据分析与知识发现》2019年第1期85-94,共10页李静 刘潇 王效俐 
国家自然科学基金项目"面向全生命周期的医疗质量安全管理与资源优化配置"(项目编号:71432007)的研究成果之一
【目的】为提高金融机构理财决策知识获取的效率和有效性,提出邻域粗糙集融合网格搜索组合分类器的理财决策知识获取模型。【方法】建立理财决策知识获取系统框架,采用邻域粗糙集方法对决策系统进行知识约简,采用SMOTE过采样方法消除数...
关键词:知识获取 邻域粗糙集 组合分类器 网格搜索 
股票指数收益率分布研究
《科技与创新》2018年第24期59-61,共3页李静 
分析了沪深300指数从2005-01-04—2018-04-13的价格数据,发现其日收益率分布具有左偏、尖峰厚尾的特征,不满足正态分布;用高斯混合分布对沪深300指数日收益率进行拟合,并用基于BIC指标的EM算法求解混合分布参数,结果表明,高斯混合分布...
关键词:股指收益率 正态性检验 高斯混合分布 EM算法 
服务出口与中国经济增长
《中国商论》2017年第32期65-66,共2页李静 
本文以当前经济增长情况为背景,就服务出口与中国经济增长作出探究。研究结果显示,当前,服务业已经占据了国民经济的半壁江山,服务出口已经成为中国经济增长的重要力量来源。在未来经济增长发展的过程中,国内要积极提升服务业产业结构优...
关键词:服务出口 经济增长 国内增加值 
虚拟产品的经济特征与分类被引量:2
《经济论坛》2012年第7期174-176,共3页李静 
随着互联网的发展,一类新的产品——虚拟产品应运而生,这类产品在现实世界中没有使用价值,典型的代表是网络游戏中的装备和工具,虚拟产品提供更便捷的游戏体验,依托于游戏这个虚拟环境而存在。相对于传统产品和信息产品,虚拟产品具有不...
关键词:网络游戏 虚拟产品 经济特征 产品分类 
上海市土地供给与经济增长关系研究被引量:4
《经济论坛》2010年第11期94-96,共3页楼江 宦旻婷 李静 
土地资源作为支撑经济活动的基本投入要素,其经济供给存在一定弹性。本文立足于此观点,运用SPSS等工具,通过对上海市土地供给数据及经济数据的分析,认为上海市土地供给与经济增长密切相关,且其对经济增长的影响程度呈现逐渐减弱并趋于...
关键词:土地供给 经济增长 贡献度 
遏制房价过快上涨之长效机制研究被引量:4
《中国房地产》2010年第4期23-26,共4页楼江 李静 
一、近年来房地产价格上涨过快的原因 1.城市化进程加快,房屋需求量不断扩大 据估计,未来10年,我国城市化率将以每年至少1.5%的速度增长,即每年将新增城市人口近2000万人。若以人均需求住房面积30平方米计算,每年新增城市人...
关键词:房价 机制 城市人口 城市化进程 价格上涨 城市化率 住房面积 住房需求 
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