论文研究-基于GA-ANN的中国金融安全预警系统设计及实证分析.pdf,  国家金融体系的安全运行关系到经济社会的稳定, 建立有效的金融安全预警系统已成为各界十分关注的焦点. 基于现有文献, 在金融安全预警指标体系中补充影子银行相关指标, 以保证高杠杆、高流动性风险的经济参数参与建模, 使得金融安全预警指标体系更加完整; 运用因子分析计算七个金融子系统及整体金融系统安全得分, 基于遗传算法优化的人工神经网络(genetic algorithm-artificial neural network, GA-ANN) 建立中国金融安全预警系统, 观察金融系统运行是否平稳、金融安全得分是否出现剧烈波动或异常值, 以此判断国家金融状况是否安全, 并对2013年我国金融安全状况进行预测. 其中, GA-ANN网络较径向基神经网络、反向传播神经网络和广义回归神经网络, 具有更好的拟合精度. 预测结果显示2013年下半年我国金融系统总体运行安全, 但在影子银行、股市和保险子系统存在一定的不安全因素. 研究成果为政策制定者和广大投资者对国家宏观金融安全预判提供了参考依据.

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利用遗传算法、蚁群算法、PSO等对SVM模型进行优化，实现高效分类和回归预测

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遗传算法是弥补了EM算法的缺点，是现在比较流行的一种利用迭代计算全局最优值的一种算法。遗传算法是借鉴了自然遗传学，因此它们的基本思想是想通的。

遗传算法求解带时间窗的车辆调度（VRPTW）问题

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在原来ga基础上改变适应度函数解决实际大规模交期问题，并且有交期惩罚函数可以修改你需要的目标值