空間信息科學與技術是當代發(fā)展最為迅速的領域之一,其利用重要的時空信息,應用在社會的方方面面。近些年來,在需求的強烈推動下,空間信息科學與技術特別是GIS有了新的大幅度發(fā)展,其與智能計算技術相結合,應用到各類專業(yè)領域已成為一種趨勢。中小科技企業(yè)是世界各國和地區(qū)高新技術產業(yè)的基礎,對經濟和社會發(fā)展起著引領作用。由于研發(fā)投入大、產出不確定和風險大等原因,中小科技企業(yè)面臨較大的生存與發(fā)展壓力,而客觀評價和分析中小科技企業(yè)的發(fā)展環(huán)境,掌握這類企業(yè)發(fā)展的時空規(guī)律,找到影響它們發(fā)展的內外部要素,是促進其健康成長的重要基礎。由于中小科技企業(yè)發(fā)展環(huán)境具有較大的時空非均勻性和復雜性,需要結合空間信息技術和智能計算技術,對該問題展開有針對性的科學研究。論文對國內外地理空間數據分析與GIS、智能計算、中小科技企業(yè)發(fā)展環(huán)境的相關研究現狀進行了分析,在此基礎上,總結了研究中的主要問題與難點,重點針對已有研究中在評價模型與時空分析方法等方面存在的不足,考慮中小科技企業(yè)生存適宜度、融資信用和創(chuàng)業(yè)信心等三種不同評價問題的特性,基于多種智能計算技術,提出了三種地理空間評價混合模型,即GWO-SVM進化支持向量機混合模型、AHP-FCE-CM云模型改進的多層次模糊綜合評判混合模型、VMD-GWO-ELM三階段進化極限學習機混合模型,并進行了應用實驗。與此同時,分別將三種混合模型與GIS技術相結合,對專題空間數據進行了辨識與分析,構建了專題空間數據模型和數據結構,提出了基于GIS的中小科技企業(yè)發(fā)展環(huán)境時空分析方法,通過實例應用,對研究區(qū)域中小科技企業(yè)發(fā)展環(huán)境的空間分布特征和時間演變規(guī)律進行了挖掘與分析。論文的主要研究內容和成果如下:1.基于GWO-SVM進化支持向量機混合模型和GIS的生存適宜度評價及其時空規(guī)律研究:首先,在闡述中小科技企業(yè)生存適宜度定義、問題特性基礎上,從經濟、金融、科教和基礎設施等方面,構建生存適宜度評價指標體系。其次,針對小樣本數據集評價問題,通過采用灰狼優(yōu)化算法改進支持向量機的參數尋優(yōu)機制,優(yōu)化支持向量機的懲罰因子與核函數寬度值,構建評價精度更高、分類能力更強的GWO-SVM混合模型,并應用于中小科技企業(yè)生存適宜度評價建模實例。再次,將GWO-SVM和GIS技術結合,對生存適宜度空間數據進行辨識與分類,構建適宜度空間數據模型和數據結構,提出了基于GIS的中小科技企業(yè)生存適宜度時空分析方法。最后,將時空分析方法運用到2010-2015年中國29個省份中小科技企業(yè)生存適宜度時空評價具體實例中,從時空總體、空間、時間和機理等四個維度,對這些區(qū)域中小科技企業(yè)生存適宜度進行時空分析,掌握了中國中小科技企業(yè)生存適宜度的空間分布特征,揭示了該類企業(yè)生存適宜度的時間演變規(guī)律,并對其形成機理進行了挖掘與探討。2.基于AHP-FCE-CM云模型改進的多層次模糊綜合評判混合模型和GIS的融資信用評價及其空間分布規(guī)律研究:首先,分析中小科技企業(yè)融資信用基本含義、評價問題特性,并從宏觀和微觀兩個方面,構建了中小科技企業(yè)融資信用評價體系。其次,針對群體決策過程中存在的隨機性以及模糊性等問題,利用云模型分別對層次分析法和模糊綜合評判法進行改進,構建了一種置信度更高、魯棒性更強的基于云模型改進的多層次模糊綜合(AHP-FCE-CM)評價方法,并應用于中小科技企業(yè)融資信用評價建模實例中。再次,將AHP-FCE-CM模型與GIS技術相結合,對融資信用空間數據進行辨識與分類,構建了融資信用空間數據模型和數據結構,提出基于GIS的中小科技企業(yè)融資信用時空分析方法。最后,將這種時空分析方法運用到中小科技企業(yè)融資信用時空評價實例中,對2014年中國新三板29家中小科技企業(yè)融資信用狀況進行時空分析,獲取了樣本中小科技企業(yè)融資信用等級的空間分布特征,并從宏觀和微觀兩個層面,挖掘和揭示了形成這種空間分布規(guī)律的可能原因。3.基于VMD-GWO-ELM三階段進化極限學習機混合模型和GIS的創(chuàng)業(yè)信心評價及其時空規(guī)律研究:首先,在闡述中小科技企業(yè)創(chuàng)業(yè)信心的基本含義、評價問題特性基礎上,采用百度搜索指數,構建了中小科技企業(yè)創(chuàng)業(yè)信心指標。其次,針對非平穩(wěn)時間序列的機器學習問題,通過引入變分模態(tài)分解方法分解極限學習機的時間序列輸入變量,并采用灰狼算法改進極限學習機的參數尋優(yōu)機制,從而優(yōu)化極限學習機的權值與偏置,提出了一種基于非平穩(wěn)時間序列分解和數據驅動的三階段進化極限學習機(VMD-GWO-ELM)評價方法,并應用于中小科技企業(yè)創(chuàng)業(yè)信心評價建模實例中。再次,將VMD-GWO-ELM模型與GIS相結合,對創(chuàng)業(yè)信心空間數據進行辨識與分類,構建相應的創(chuàng)業(yè)信心空間數據模型與模型結構,提出基于GIS的中小科技企業(yè)時空分析方法。最后,將這種時空分析方法運用到中小科技企業(yè)創(chuàng)業(yè)信心時空評價具體實例中,對2010-2017年湖南和湖北兩省中小科技企業(yè)創(chuàng)業(yè)信心進行時空分析,挖掘并揭示了研究區(qū)域中小科技企業(yè)創(chuàng)業(yè)信心的時間演變規(guī)律及其基本模式。論文采用多種智能計算方法,針對地理空間評價問題的具體特征而建立的混合模型,極大地提高了中小科技企業(yè)發(fā)展環(huán)境的評價水平,采用基于GIS的時空分析方法,以可視化的方式挖掘和揭示了區(qū)域中小科技企業(yè)發(fā)展環(huán)境的時空規(guī)律及其內在機理,研究成果可以為政府、投資者和企業(yè)家的相關管理與決策提供重要依據,具有重要的理論意義和實用價值。
【學位單位】：華中科技大學
【學位級別】：博士
【學位年份】：2018
【中圖分類】：F276.44
【部分圖文】：

技 大 學 博 士 學 好的全局搜索能力等優(yōu)點，已等級制度，大致分為 、β、 、所有等級，對種群內所有事宜等。β 處于灰狼的第二等級，受負責，幫助 進行決策，并將 。 處于灰狼種群的第三等級，狼種群中都起到上傳下達的作用和支配�；依欠N群的等級制度如

華 中 科 技 大 學 博 士 學 位 論 文核函數作用在于當 SVM 模型處理線性不可分情況時，將輸入空間映射到高維特征空間，在高維特征空間構建最優(yōu)分類超平面，但是在映射過程中，有可能會產生維數災難，而核函數可以將無窮維的映射轉換為簡單的點乘，從而解決維數災難的問題。在多種核函數類型中，均會存在核函數參數，而這些核函數參數會對核函數的效果和作用范圍有很大的影響。本文利用 UCI 標準測試樣本 segment，選用徑向基核函數類型，并計算交叉驗證正確率，發(fā)現核函數寬度參數和懲罰因子兩種參數與交叉驗證正確率有著較強的正相關關系，說明這些參數組合對 SVM 模型的分類正確率有著很大的影響，如圖 2-5 所示：

2010年中國多省份中小科技企業(yè)生存適宜度指數分布

【參考文獻】

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本文編號：2834060