基于機器學習的鐵路貨運公司運營風險預(yù)警

【摘 要】 近年來，我國鐵路貨運企業(yè)的運營風險及其復雜程度不斷上升，如何對其運營風險進行有效預(yù)防和管控是企業(yè)發(fā)展過程中亟待解決的問題。文章以A鐵路貨運公司為例，從公司主要運營環(huán)節(jié)業(yè)務(wù)流程出發(fā)，分析其運營過程中的關(guān)鍵風險點，以此為依托從調(diào)度、市場、合同、采購、應(yīng)收賬款、資金運營、運力、人力、研發(fā)及內(nèi)控十大維度構(gòu)建運營風險預(yù)警指標體系，同時基于公司近五年各維度運營數(shù)據(jù)，運用K-Means聚類與隨機森林組合模型構(gòu)建公司運營風險預(yù)警機制，通過參數(shù)調(diào)優(yōu)和訓練學習得到最優(yōu)模型，并采用混淆矩陣及其二級指標評價該模型的有效性和泛化能力。（剩余7731字）