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系统风险评估与分析框架——基于MATLAB的实现

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简介：
本书《系统风险评估与分析框架——基于MATLAB的实现》提供了一套利用MATLAB进行系统性风险评估和分析的方法体系，结合实际案例深入讲解了如何使用该软件工具有效量化并解决复杂系统的潜在风险。 此脚本计算并分析以下风险度量：组件测量包括Kritzman等人提出的AR（吸收率），Allen等人开发的CATFIN，Kinlaw及Turkington提出的CS（相关意外），以及Kritzman与Li提出的TI（湍流指数）。此外还涵盖了主成分分析连通性措施如DCI（动态因果指数）、CIO（“进出”连接）和CIOO（“进出-其他”连接），并探讨网络中心性的几个方面，包括介数、度数、接近度及聚类。

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  • 系统风险评估与分析框架——基于MATLAB的实现
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    本书《系统风险评估与分析框架——基于MATLAB的实现》提供了一套利用MATLAB进行系统性风险评估和分析的方法体系，结合实际案例深入讲解了如何使用该软件工具有效量化并解决复杂系统的潜在风险。 此脚本计算并分析以下风险度量：组件测量包括Kritzman等人提出的AR（吸收率），Allen等人开发的CATFIN，Kinlaw及Turkington提出的CS（相关意外），以及Kritzman与Li提出的TI（湍流指数）。此外还涵盖了主成分分析连通性措施如DCI（动态因果指数）、CIO（“进出”连接）和CIOO（“进出-其他”连接），并探讨网络中心性的几个方面，包括介数、度数、接近度及聚类。
     
  • 信用风险评估评分卡模型的开发与实现
    优质
    本项目致力于构建信用风险评估评分卡模型，通过数据分析和机器学习方法，优化金融机构的风险管理策略，提高信贷审批效率及准确性。 基于R语言的信用风险标准评分卡模型开发及其在互联网金融行业的应用与代码实现。
     
  • 基于主成分分析的财务风险评估模型
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    本研究构建了基于主成分分析（PCA）的财务风险评估模型，通过提取关键财务指标的主成分，有效简化数据维度并提高风险预测准确性。 本段落在分析现有财务风险研究理论的基础上，引入了主成分分析法的基本原理，并建立相应的模型来识别与评价上市公司的财务风险。
     
  • 基于GMM的风险评估-MATLAB代码: risk_assess
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    本项目利用MATLAB编写，通过高斯混合模型（GMM）进行风险评估分析。旨在提供一个灵活且强大的工具来量化和管理不确定性与潜在风险。 Wang, Allen等人在论文“使用代理人期货的学习模型对自动驾驶汽车进行快速风险评估”（arXiv预印本 arXiv：2005.13458，2020）中提出了相关方法。我们正在整理代码以便向公众展示。运行 sourcesetup.sh 脚本将创建一个虚拟环境，使您可以顺利执行代码，并通过命令 source venv/bin/activate 启用该环境。 示例文件 examples/position_risk_assessment.py 使用GMM进行位置风险评估。仍需清理的控制风险评估方法相关代码位于 /examples/control_risk_assessment 中。TreeRing 是一个独立软件包，而所有SOS风险评估相关的MATLAB代码则存放在 /risk_assess/sos_risk_assessment 文件夹中，这些代码使用了Yalmip工具。 请注意，文中未包含任何联系方式、链接或具体的技术支持信息。
     
  • 基于蒙特卡洛模拟和风光不确定性分析的配电网运行风险评估工具（采用Matlab及matpower实现），涉及电网风险与风险评估研究
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    本工具利用蒙特卡洛模拟技术结合风力与太阳能发电的不确定性，通过MATLAB及MATPOWER软件平台进行配电网的风险评估。旨在提高电力系统对可再生能源接入后的运行稳定性分析能力，是电网风险管理领域的创新成果。 本项目开发了一款基于蒙特卡洛模拟与风光不确定性分析的配电网运行风险评估软件，采用Matlab结合matpower实现。 由于风电光伏出力具有不确定性，这会导致配电网面临一定的运行风险。通过运用蒙特卡洛概率潮流计算方法，可以有效分析电压和线路支路越限情况，并绘制时空越限风险图。同时，该程序还能生成风光出力曲线，在IEEE33节点系统中进行验证。 此软件主要包括风电光伏出力的不确定性处理、负荷数据生成、潮流计算及风险评估等功能模块。首先导入所需参数数据，包括风光相关数据和常规负荷信息等，并对这些数据进行预处理工作，例如单位转换和风光特性调整等操作。 随后，在一个24小时的时间框架内循环执行各项任务：根据给定的风电光伏出力样本生成实际发电情况；结合已有的负荷需求计算接入风能后的总负载状态；利用潮流算法（runpf函数）进行电力系统的稳定性和安全性评估，获取线路有功功率和节点电压等关键信息。最终输出每个时间段内的重要结果数据用于进一步分析与应用。
     
  • Monte-Carlo.rar_电力风险评估_可靠的蒙特卡洛潮流与风险分析_matlab实现
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    本资源提供了一个基于Matlab的工具包，用于执行可靠的蒙特卡洛方法进行电力系统潮流计算和风险分析。适用于深入研究电力系统的工程师和技术人员。 基于蒙特卡罗算法的电力系统风险评估研究由李彦生进行。该研究利用了蒙特卡洛抽样与潮流计算方法来分析电力系统的可靠性。
     
  • 关于超强台风“蝴蝶”风险评估的分析1
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    本报告深入探讨了超强台风蝴蝶可能带来的极端天气影响及潜在风险，并提出相应的防范措施与建议。 具体来说，在海洋上这几日一直作为台风界“流量大拿”的2号台风蝴蝶，在昨晚8点已经正式升级为今年首个“风王”，更是自1951年后二月份最强的台风。
     
  • 信用风险分析：构建评估信用风险的模型
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    本课程聚焦于信用风险分析的核心理论与实践方法，深入探讨如何运用统计学和机器学习技术建立有效的信用风险评估模型。通过案例研究和实操练习，帮助学员掌握识别、量化及管理信贷业务中的潜在违约风险的关键技能，助力金融机构优化风险管理策略，提升运营效率和安全性。 信用风险分析模型的创建背景：贷款在现代社会扮演着重要角色。一方面，贷款本身不会直接创造收入；另一方面，如果借款人未能履行其财务义务，则存在一定的风险。因此，建立一个能够预测潜在违约行为的风险评估模型显得尤为重要。 为了实现这一目标，我们可以利用机器学习技术来处理和分析数据中的复杂模式与关系。具体来说，可以应用逻辑回归、决策树、随机森林和支持向量机等算法进行信用风险的建模工作，并通过集成方法及重采样策略进一步优化预测性能。 本项目的目标在于探讨如何在实际的数据集中运用这些机器学习工具来构建有效的监督式模型以评估信贷申请人的违约可能性。通过对逻辑回归、决策树、随机森林以及支持向量机这四种算法的结果进行比较分析，可以确定哪一种方法最适用于给定数据集或特定应用场景，并提出相应的改进建议。 具体步骤包括： 1. 根据提供的数据集划分训练和测试样本； 2. 分别应用逻辑回归、决策树、随机森林和支持向量机等四种算法构建模型； 3. 对比不同算法的预测效果，评估各自的优缺点； 4. 运用集成方法（如bagging, boosting）及重采样技术（例如SMOTE处理不平衡数据问题），以提高整体模型性能。 综上所述，本研究旨在开发一种能够准确预测信用风险的监督式机器学习系统。
     
  • 基于模糊Petri网的网络风险评估模型分析
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    本研究探讨了利用模糊Petri网技术构建网络风险评估模型的方法，深入分析其在不确定性条件下的应用优势与效果。 在网络安全风险评估过程中面临复杂性问题的情况下，本段落以资产、脆弱性和威胁为安全评估的关键因素，构建了层次化的评估指标体系。为了提高安全性分析的准确性，引入可信度概念，并提出了一种基于模糊Petri网的安全风险评估模型以及相应的模糊推理算法。此外，结合层次分析法的方法论优势，采用定性与定量相结合的方式进行综合评价。 通过实例研究发现：相较于传统的安全风险评估方法，使用模糊Petri网的风险评估方式能够提供更为精确和科学的结果。因此，在实际网络系统的安全性评估工作中应用此模型具有显著的优势和可行性。
     
  • 基于MATLAB的风险评估数学模型构建
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    本研究利用MATLAB软件，构建了一套针对特定行业或领域的风险评估数学模型，旨在量化和分析潜在风险因素，为决策提供科学依据。 通过全面评估金属切削机床在各种危险状态下可能对人员造成的伤害程度、人们暴露于危险区域的频率以及危险出现的概率等因素，采用机械产品安全风险评价方法——“评分法”，并利用MATLAB建立数学模型来分析金属切削机床的安全风险，从而为该领域的安全性提供参考依据。