22、银行分行选址与土壤塑性指数预测研究

银行分行选址与土壤塑性指数预测研究

在金融和岩土工程领域，银行分行选址和土壤塑性指数预测都是至关重要的问题。下面将分别探讨如何为参与银行选择合适的分行位置，以及如何利用回归分析和人工神经网络预测土壤塑性指数。

参与银行分行选址

在银行业中，快速决策对于开设新分行至关重要。为了找到合适的分行位置，需要考虑竞争银行的分行密度以及这些密度所在地区的发展水平。

数据收集

• 分支位置数据 ：通过 API 获取土耳其三家参与银行分行的经纬度信息，并通过 TKBB 进行验证。同时，通过 API 查询 OPTICS 算法确定的聚类重心点的位置数据，获取该点的城市、地区、社区和街道信息。
• 社会经济数据 ：利用国家规划组织网站的社会经济发展研究数据、土耳其参与银行协会网站的分行位置信息、人类发展基金会发布的发展指数报告以及银行监管机构网站的 FINTURK 地理分布数据进行分析。

建模

• 聚类算法 ：使用 DBSCAN 和 OPTICS 对三家参与银行的分行数据进行聚类。在大城市，如伊斯坦布尔和安卡拉，OPTICS 算法能获得更有意义的结果，采用 Haversine 公式作为距离度量。
  • DBSCAN 结果 ：当 Eps 值为 1 km，MinPts 值为 3 时，形成覆盖广泛区域的聚类，共得到 146 个不同的聚类；将 Eps 值降低到 0.5 时，得到 147 个不同的聚类，但覆盖的分行数