奥特曼模式在企业财务风险预警系统中应用的探讨

在市场经济体制下,风险无处不在,其中财务风险尤为突出。对此,目前理论上的探索刚刚起步,实践上也缺乏经验。本文阐述如何利用奥特曼模式来预测财务风险的有关问题,以期为企业防范财务风险的发生提供一种有效的方法。     

航空运输企业财务预警分析指标本系的构建

随着我国加入WTO以及全球经济一体化的到来，市场竞争更加激烈，企业面临的各种风险不断加大，及时地预测风险、防范风险和化解风险成为企业管理的一个重要课题。与一般生产性企业相比，航空运输企业被公认属于高风险行业，这决定了我国航空运输企业建立财务风险预警系统的必要性。同时，尽管企业面临的风险来自方方面面，但是不论哪种风险，最终都将在财务方面得以最终体现，这就为利用财务工具，特别是利用财务预警分析指标体系来监测风险、发现风险和化解风险带来了可能性。     

灰色系统理论在年用电量预测中的应用

年用电量系统具有灰色系统的特征,因此,可以用灰色系统模型对年用电量进行预测.运用灰色模型(GM(1,1))对年用电量做出预测,并与传统方法进行比较,结果证明GM(1,1)模型优于传统方法,是一种有效的预测年用电量的模型。     

财务，走出“账房先生”的角色

长年的财务工作中,我注意到管理者们已较少关注用于会计目的的数据,公司对财务信息的要求也越来越倾向于诸如各项指标的分解下达和进度考核、各部门的贡献值、投资决策分析、未来的预测分析和应对措施等等。在以市场经济为主体的社会和以效益为中心的企业中,以“事后账务处理”为特点的传统财务管理已远远不能满足现实需求,财务职能必须适应时代新要求而调整扩充,关口前移,实现事前预测、事中监控、事后处理和分析的全过程管理。民用航空作为与世界政治经济形势息息相关的行业,其营运效益直接受社会发展态势所影响,作为航空公司的财务职能已…     

财务分析报告的写作

财务分析报告是企业财务管理的重要内容之一，是对企业的过去和现在的经营成果、财务状况及其变动的分析和评价，预测未来，帮助企业解决问题，进行经营决策。本文试图从财务分析报告应做的基础工作和应注意的问题这两方面阐述财务分析报告的写作。     

基于混沌理论的滚动轴承振动信号融合模型预测

提出融合算法模型,在混沌理论的基础上对滚动轴承振动信号进行预测。基于相图法、最大Lyapunov指数法和关联维数法对滚动轴承振动信号进行混沌判别,证明其混沌性。以预测值和真值间差值范数最小为目标导向优化出Kriging模型、最小二乘支持向量机(LSSVM)模型和极端学习机(ELM)模型的权重,加权法构建融合算法模型。相空间重构法构建滚动轴承振动信号预测的训练样本,并对融合模型、Kriging模型、LSSVM模型和ELM模型进行训练,训练好的模型用于振动轴承振动信号混沌预测。以案例1和案例2共两个实验的滚动轴承振动信号为对象进行验证,两案例的最大Lyapunov指数大于0,从而判断这两个案例的轴承振动信号呈现混沌特性。另外,从方均误差、方均根误差和平均绝对误差指标来评价,融合算法模型的指标值均小于单一模型算法,融合算法模型的预测精度优于单一模型算法。     

基于CNN-LSTM-attention模型航迹预测研究

以航迹预测方法作为切入点,重庆-广州航路航空器记录的ADS-B数据作为研究内容,提出了一种融合注意力机制的长时序航迹预测方法(CNN-LSTM-attention)。研究运用一维卷积神经网络对航迹数据多维特征进行提取,并将经纬度、高度、速度、航向等的多维特征向量构造成时序形式作为LSTM网络输入,通过赋予LSTM网络隐含层的权重占比并区别不同时序点隐藏层信息对未来航迹预测的影响程度来达到优化预测模型的作用。构建好的CNN-LSTM-attention模型采用Adam优化算法进行训练,LSTM和CNN-LSTM作为实验对比模型,将决定系数R²作为模型评价标准来衡量航迹预测模型的准确性。实验结果表明加入注意力机制的神经网络预测模型CNN+LSTM+attention(卷积神经网络-长短期记忆网络-注意力机制)的方法相较于其他两种,其预测精确性更高。     

EVA与现金流量在企业财务战略中的影响及应用

财务战略是企业战略的隶属部分 ,在企业战略中居于核心地位。EVA及现金流量与资本联系紧密 ,反映了企业创造的价值和资金的运转状况 ,两者已经成为衡量企业绩效的最重要指标。结合EVA和现金流量在财务管理中的作用 ,运用财务状况四分图区分企业所处的财务状况 ,为处于不同财务状况的企业提供相匹配的财务战略。     

导弹电子设备故障的组合预测方法研究

针对传统GM(1,1)的对纯指数型序列预测的局限性,引出了改进的离散灰色DGM(1,1)模型。应用DGM(1,1)模型与时间序列AR模型的组合模型对导弹电子设备进行故障预测,并通过实例对预测精度进行了检验。     

财务信息对上市公司流动性的影响

流动性是企业的生命。保持适度的流动性，对于维护企业资产的安全、提高企业的经营效益具有十分重要的作用，因此，防范流动性风险是每一个企业所必须注意的课题。文章通过灰色关联分析方法，从财务信息角度出发，选取盈利能力指标、资本结构指标、偿债能力指标、营运能力指标、成长能力指标及现金流量指标等共计17个财务指标，分析其对上市公司流动性影响，发现不同的财务信息指标对于各不同上市公司和行业流动性的影响均不同。     

基于灰色模型GM（1，1）的机场旅客吞吐量预测研究

机场旅客吞吐量是机场企业最重要的生产指标，目前还没有一种行之有效的方法来对其进行预测。灰色模型由于需要的原始数据较少，精度较高等优点，能满足预测的要求。探索灰色模型在机场旅客吞吐量预测中的应用可以在很大程度上促进机场企业的发展，提高其经济效益。本文讨论了灰色模型GM(1，1)及其改进模型在机场旅客吞吐量预测中的应用，提出了适合普通周及特殊周机场旅客吞吐量的数据处理方法，提高了预测的精度。     

永磁同步电机有限集模型预测直接转矩控制

针对永磁同步电机(PMSM)模型预测直接转矩控制(DTC)转矩脉动大、功率元件开关频率不恒定等问题,将两电平逆变器的8个电压空间矢量作为有限控制集,应用到PMSM DTC中。设计考虑转矩误差、最大转矩电流比及电流约束的成本函数,利用成本函数来估算有限集合中各电压矢量的占空比,从而求得逆变器的最优电压矢量作为系统控制量。与传统模型预测控制方法相比,该方法的电流谐波和转矩脉动显著降低,且转矩动态性能也得到改善。仿真试验结果验证了所提出的控制方案有效性。     

基于支持向量机的航空发动机滑油监控分析

提出了一种基于支持向量机的航空发动机滑油金属含量预测方法。详细分析了支持向量机用于时间序列预测的理论基础,并给出了运用支持向量回归进行多步预测的一般公式,提出了用最终预报误差(FPE)准则优化选取嵌入维数。与传统的AR预测模型相比,支持向量机由于采用了新型的结构风险最小化准则表现出优秀的推广能力。经过数值仿真得出自回归(AR)模型仅适合于短期预测;支持向量机预测推广能力强、具有较强的鲁棒性和容错性,对较长区间预测仍具有较好的效果。最后,将其应用于某型发动机滑油的铁金属含量预测,取得了较好的效果。      

基于扰动观测器的三相逆变电路改进型模型预测控制

经逆变电路并网的分布式发电系统中,为了解决传统模型预测控制(MPC)在电路参数变化时系统动态响应不佳的问题,在ABC三相坐标下,提出一种基于扰动观测器(DOB)的改进型模型预测控制(AdMPCDOB)方案,对被控电流进行两步预测,同时采用多重比例谐振(PR)调节器作为MPC的前馈补偿,消除预测电流的周期性误差,并提高对特定次谐波的抑制能力。考虑到电路参数变化和不确定扰动对系统造成的影响,采用电感电流扰动观测器对MPC输入信号进行精确观测。理论分析和仿真试验表明,所提改进型控制方案能够有效提高逆变器输出电能质量,降低并网电流总谐波畸变率(THD)。     

低压涡轮叶栅流动中转捩模型的校验及改进

为评估并提高现有转捩模型的预测精度,采用计算流体力学(CFD)软件FLUENT 12.1,选取层流模型、全湍流模型、剪切应力输运(SST)低雷诺数模型、k-kl-ω模型以及γ-Reθ模型对低压涡轮叶栅T106-EIZ进行数值模拟,通过与实验数据的对比校验了后3种模型对于转捩以及相关参数的模拟能力,并对结果以及模型的作用机理进行分析,校验结果表明所有模型都不能准确地预测分离流转捩以及尾迹诱导转捩.选取预测效果较好的γ-Reθ模型进行了修正,提出通过修改间歇因子输运方程中的参数Ca1和Ca2的方法来修正该模型,结果表明该方法可以提高模拟精度.     

基于复合推进系统动态模型-状态变量模型的航空发动机直接推力预测控制

直接推力控制可以有效改善推力控制的品质,针对航空发动机直接推力控制问题,进行了模型预测控制(Model Predictive Control, MPC)研究。为了提升航空发动机推力控制的精度,提出了基于复合推进系统动态模型-状态变量模型(Compact Propulsion System Dynamic Model-State Variable Model-State Variable Model, CPSDM-SVM)的航空发动机直接推力预测控制方法。CPSDM实时估计出不可测参数（推力、喘振裕度等）的基准值,SVM则根据未来输入实时预测发动机未来响应。由于CPSDM将发动机分为进气道、核心机、喷管、喘振裕度、推力等进行建模,在兼顾精度的同时,提高机载模型的实时性。CPSDM-SVM作为MPC算法中的预测模型,具有较高的精度和实时性。仿真结果表明,在与基于分段线化模型的传统模型预测控制方法实时性基本相同的情况下,所提出方法控制效果有明显的提升,调节时间减小了1.17s。所提出方法稳态控制精度为0.08%,传统方法稳态精度为2.58%。因此,所提出方法在保证实时性的条件下,提升了控制精度和控制效果。     

某型发动机滑油颗粒监测试验数据预测分析研究

针对某型发动机滑油颗粒监测试验数据预测分析的需要,主要研究了时间序列模型和灰色模型两种预测模型,并有机结合起来,形成新的灰色时序模型;分别进行预测分析,并比较预测精度。预测结果表明:灰色时序模型预测精度高,具有很好的预测能力,有较高的实用意义。     

Sajben扩压器复杂流动中湍流模型的性能评估

用8个常用的湍流模型对Sajben扩压器中跨声速流动进行了数值模拟，评估了Spalart-Allmaras， 标准k-ε， RNG (re-normalization group) k-ε，realizable k-ε，标准k-ω，SST(shear stress transport) k-ω，v2-f，Reynolds stress共8个湍流模型对激波/湍流边界层相互作用的模拟预测能力.通过与实验数据比较发现:SST k-ω模型和v2-f模型比其他模型模拟的更准确，其中SST k-ω模型比v2-f更能准确地预测壁面压力，然而对于分离点、再附点以及分离区长度v2-f比SST k-ω预测得更准确.      

基于随机森林的飞行载荷代理模型分析方法

飞行载荷分析(FLC)通常需消耗大量的计算资源和时间，提升飞行载荷计算效率对于缩短研发周期、提高设计质量具有重要意义。本文研究了数据驱动的机器学习代理模型飞行载荷分析方法，由于随机森林(RF)代理模型具有学习效率较高、泛化能力较强、可避免过拟合、参数可解释、变量敏感度分析等优点，使其十分切合飞行载荷分析，具有重要的应用潜力和前景。文中基于传统的飞行载荷分析方法，采用NASTRAN的SQL144载荷分析框架获得训练随机森林代理模型的样本数据，然后以高度、马赫数、过载、俯仰角加速度等作为输入参数构建了飞机对称机动载荷预测代理模型。采用建立的模型预测了算例飞机其他工况机翼翼根、平尾翼根的剪力、弯矩、扭矩，通过对预测结果评估校验，证实了模型具有较高的精度，可以大幅提升飞行载荷分析效率，并能够分析飞行载荷对各状态参数的敏感度，为高效全面地分析飞行载荷提供了新的思路。     

模型预测控制在永磁同步电机系统中的应用发展综述

随着数字技术的发展,模型预测控制(MPC)已经广泛应用于交流传动系统。首先介绍了经典MPC策略——有限控制集MPC和连续控制集MPC的原理。其次综述了多步预测控制、多矢量预测控制、具有参数鲁棒性的预测控制、广义模型预测、显式模型预测这些常见的改进MPC的研究现状,并提出相关研究思路。最后,根据MPC的应用需求和研究现状,展望了未来需要进一步深入和拓展的研究方向。