45、金融困境预测与WDM树网络动态流量疏导算法研究

金融困境预测与WDM树网络动态流量疏导算法研究

金融困境预测模型

在金融领域，准确识别企业的财务状况至关重要。研究人员开发了小波神经网络（WNN）来识别企业的财务状态。对于估计样本，所有企业的准确识别率达到了90.58%；对于测试样本，准确识别率也达到了89.32%。这表明WNN具有良好的分类效果。不过，与支持向量机（SVM）相比，WNN的第一类错误率相对较高。

小波分解已被证明是识别企业特征的有效工具。同时，研究人员也将SVM应用于相同的估计样本和测试样本。结果显示，SVM明显优于WNN，这可能是因为SVM更适合小样本学习。

在这项研究中，WNN和SVM被用于识别中国企业的财务困境。类似的研究在金融欺诈识别、投资选择等方面也具有重要意义。总之，WNN和SVM在经济和管理领域是很有前景的工具。

WDM树网络动态流量疏导问题

在光网络中，波分复用（WDM）技术的应用缓解了不断增长的带宽需求。然而，由于波长容量与流量请求之间存在较大差距，需要合理地将多个流量请求分配到一个波长上，以充分利用波长的容量。在WDM光网络中，每个节点使用SONET分插复用器（ADM）将多个低速流量流组合成高速流，然后通过波长传输。由于ADM不能同时在多个波长通道上工作，每个在特定节点下下路的波长都需要一个专用的ADM。因此，减少ADM的数量对于降低网络总成本至关重要。将不同的低速流量流组合成高速流以最小化ADM数量的问题被称为流量疏导（TG）问题，并且已被证明是NP完全问题。

以往的研究大多假设动态流量是可预测的，但在实际网络中，动态流量如IP流量是随机变化的，并且在网络设计完成之前通常是不可预测的。因此，研究人员试图研究一种新的动态流量疏导问