陈东清
- 作品数：16 被引量：45H指数：4
- 供职机构：福州大学至诚学院更多>>
- 发文基金：福建省社会科学规划项目国家社会科学基金国家自然科学基金更多>>
- 相关领域：经济管理文化科学交通运输工程理学更多>>
- 沙盘模拟在物流管理专业教学实践中的应用研究被引量：2
- 2014年
- 针对当前物流管理专业人才培养存在的问题,把物流沙盘引入到实践性教学环节,阐述沙盘模拟在物流管理专业教学中的应用,介绍了教学内容、教学方法,并提出相应的课程考核方法。实践表明,物流沙盘有助于学生加深对物流系统的理解,提高学习兴趣,增强教学效果,为物流管理专业人才培养提供新思路。
- 陈东清朱东红
- 关键词：教学实践沙盘模拟物流管理
- 不同核函数SVM在居民出行方式预测模型中的应用被引量：1
- 2011年
- 采用持向量机方法构建了居民出行方式选择模型,使用网格搜索方法选择支持向量参数,避免参数选择的随机性,分析不同核函数对模型构建的影响。研究表明,采用多项式核函数、RBF核函数构建的支持向量机模型对居民出行方式预测精度较高,所构建的模型可用于居民出行方式预测;在支持向量机核函数选择中,优先选择RBF核函数,其次为多项式核函数。
- 许铁高林杰景鹏陈东清
- 关键词：城市交通支持向量机核函数
- 福建省公路货运量组合预测研究
- 2008年
- 公路运输量的预测对公路系统的规划建设,公路系统的合理利用,具有重要的意义。本文在灰色预测、指数增长曲线、抛物线型曲线三种单一预测模型的基础上,利用基于误差绝对值和最小的线性组合预测模型对福建省公路货运量进行预测。预测结果表明,组合预测比单一预测模型具有更高的预测精度,说明该组合预测模型对福建省公路货运量的预测是可行的。
- 陈东清陈艺灿
- 关键词：组合预测公路货运量
- 基于交叉DEA模型的福建省科技创新促进碳减排效率评价
- 2024年
- 实现“碳达峰”“碳中和”是一场广泛而深刻的经济社会系统性变革,科技创新为碳减排提供了新路径。该文考虑城市碳排放量因素,构建科技创新促进碳减排效率的评价指标体系,采用交叉DEA模型评价科技创新促进碳减排效率,并以2018—2022年福建省各设区市的数据作为实证研究。结果表明,所构建的模型能够客观反映福建省科技创新促进碳减排效率的演变过程;2018—2022年福建省科技碳减排平均效率为0.5~0.65,处于波动发展进程;各设区市的科技碳减排效率值平均值最大为0.7939,最小值为0.4070,存在较大差异。
- 陈东清黄章树
- 关键词：碳减排数据包络分析
- 应用型本科院校大学生创业意愿及影响因素研究——基于福州大学至诚学院样本的分析被引量：1
- 2019年
- 科学测评应用型本科院校大学生创业意愿并研究其主要影响因素,对于增强学生的创业意愿,提高创业成功率具有积极意义。笔者以福州大学至诚学院为样本,采用统计学方法和BP神经网络理论研究大学生创业意愿主要影响因素,结果表明:男生的创业意愿显著高于女生,一年级学生的创业意愿显著高于其他3个年级。父母对创业的支持度、创业特质评价、大学生创业政策的了解程度是影响创业意愿的主要因素,研究结论对于应用型本科院校开展大学生创业教育活动具有参照价值。
- 陈东清颜冠祺
- 关键词：创业意愿影响因素多元线性回归BP神经网络
- 福建省主导产业行业绩效分析——基于含有负值指标的BC^2模型和聚类方法被引量：1
- 2013年
- 主导产业对一个地区的经济发展有明显的推动作用,科学地评价其行业绩效,对更好地促进产业发展有重要意义。采用含有负值指标的BC2模型,从生产阶段的生产效率和经济效益,形成阶段的经济效率两个阶段对福建省2008年三大主导产业行业绩效进行评价,并利用聚类方法对评价结果进行聚类分析。结果表明:采用两阶段的DEA模型,容易发现各个子行业发展的薄弱环节,能为更好发展福建省主导产业提供决策参考。
- 陈东清黄章树
- 关键词：主导产业绩效分析数据包络分析聚类分析
- 基于PSO-SVM的居民出行方式预测模型被引量：7
- 2011年
- 居民出行方式选择是一个较为复杂的非线性问题,受到的影响因素众多。提出采用支持向量机方法构建了居民出行方式选择模型,并以交叉验证意义下的分类准确率作为适应度函数,利用粒子群算法对支持向量机参数优化选择,避免参数设定的随机性,减少参数选择的工作量.通过实证研究表明,利用粒子群算法优化支持向量机的参数是可行的,支持向量机方法相对于BP神经网络,对居民出行方式预测有更高的精度.预测精度比BP神经网络提高了将近5个百分点,建模样本和测试样本的分类精度分别达到86.20%和82.31%.所构建的模型可用于居民出行方式预测,这对城市交通规划,出行需求预测具有现实指导意义.
- 许铁高林杰景鹏陈东清
- 关键词：城市交通支持向量机粒子群算法参数选择
- 基于支持向量机MIV值的水路运输货运量影响因素识别被引量：1
- 2015年
- 客观识别水路运输主要影响因素是科学预测水路运输货运量的先行工作,传统的统计学、计量经济学研究方法具有严格的统计假设,在一定程度上限制了分析方法的使用。文中把MIV值引入到支持向量机回归模型,以福建省水路运输货运量影响因素识别为实证研究,并利用识别的影响因素对水路运输货运量进行模拟预测,结果表明,总体的相对误差为2.85%,精度较高,该方法有助于识别水路运输货运量的主要影响因素,对于识别此类经济变量的主要影响因素具有借鉴意义。
- 陈东清黄章树
- 关键词：支持向量机
- EVA在评估上市公司价值中的应用——基于建发股份的研究
- 随着我国资本市场的进一步完善，价值投资越来越受到广大投资者的重视。如何合理、有效的进行企业价值评估分析，是广大投资者日益关注的问题。经济增加值(EVA)理论的兴起以及基于经济增加值(EVA)建立的企业价值评估模型为我们在...
- 陈东清
- 关键词：上市公司经济增加值现金流量折现法相对价值法
- 文献传递
- 基于PSO-SVM模型的物流业景气指数组合预测研究被引量：1
- 2020年
- 物流业景气指数是反映经济发展的先导性指标,准确预测物流业景气指数对于辅助政府部门科学制定经济调控政策,指导企业开展经营活动具有重要意义。提出PSO-SVM的组合预测模型,动态调整单一预测模型的训练集和测试集,计算相邻两个单一模型平均值作为总体模型测试(预测)值,并以福建省物流业景气指数预测作为实证研究,建模阶段的均方根相对误差为1.26%,测试阶段的均方根相对误差为0.82%。结果表明,PSO-SVM组合预测模型拟合及测试都达到很高的精度。
- 陈东清黄章树叶翀
- 关键词：组合预测支持向量机粒子群算法
