大规模海战场景建模与绘制技术研究

提出了一种考虑球面曲率影响的海浪建模方法,解决和消除了模型生成中存在的计算量大和高纬度"压缩"等问题;依靠可逐点计算生成海浪模型,利用屏幕细分自适应算法将计算和绘制限制在与视点相关的可视球面海洋区域.基于船行波理论和粒子系统理论方法,根据船行波粒子所受外力构建其运动方程,模拟船行进过程中船首波.船尾波.最后,在PC机上进行了实验,结果表明用户可以在数字地球平台上实现大规模海战场景交互漫游.     

基于灰色支持向量机的新型预测模型

分析了灰色预测方法和支持向量机各自的优缺点,提出了将二者相结合的一种新的预测模型———灰色支持向量机预测模型.新模型发挥了灰色预测方法中“累加生成”的优点,弱化了原始序列中随机扰动因素的影响,增强了数据的规律性,同时避免了灰色预测方法及模型存在的理论缺陷.实验结果表明文章所提出的预测模型有效可靠,为提高预测精度提供了新的途径.     

球面上等距线的构造

提出了球面上等距线的构造方法.首先,用有理二次Bézier曲线生成球面上的圆弧[1],实现不同圆弧间的拼接,使其达到C1连续,来构造球面上的组合曲线,然后对该组合曲线利用测地线技术求其在球面上的等距线,并通过点与点求交方法来检测所生成等距线的自相交现象,同时去除自交情况.仿真结果表明,该方法能生成球面上的等距线,并基于以下原理:球面上圆弧的球面等距线仍然为圆弧,而圆弧本身不会自相交,从而能快速消除球面上等距线自相交现象.     

基于粒子群优化算法的广义累加灰色模型

探讨定性分析与定量计算相结合的广义累加生成技术,讨论基于粒子群优化算法(particl swarm optimization algorithm, PSOA)的累加矩阵求解方法和间接灰色模型的优化算法。首先分析和总结4类典型序列的累加生成矩阵模式与参数结构,然后根据实际问题选择合适的累加生成矩阵模式,并用模式中的参数与背景值修正向量共同构成待求粒子。借助粒子群优化算法,以间接灰色模型的平均相对误差为适应度函数,以其最小为目标,通过迭代求解累加生成矩阵和背景值修正向量。实例计算表明,该优化模型不仅具有较高的模拟和预测精度,而且能够较好地跟踪波动序列和高增长序列的变化趋势。     

基于改进SVM的可转换债券价值分析与套期保值

针对可转换债券价值影响因素的复杂性,采用改进的样本加权支持向量机(SVM)模型,分析可转换债券价值,并确定套期保值比率。基于指数权重函数,经过改进的支持向量机既考虑了指数权重函数所蕴涵的时间折现意义,又同时兼顾了每个样本在原时间序列中的重要性(即所包含的信息量),较好地适应了金融数据非线性、非平稳、高噪声等特性,从而有效处理了可转换债券价值影响因素之间的相互联系。实证分析表明,无论是模型鲁棒性还是套期保值效率,基于改进SVM的可转换债券套期保值方法都优于其他模型。     

我国铁矿石进口价格预测的ECM-SVR混合模型

作为钢铁工业生产的重要原材料之一,铁矿石进口价格的剧烈波动给我国钢铁企业带来巨大的冲击.本文通过分析影响铁矿石价格波动的多种因素,包括供需关系、运费成本、国内外经济环境等,挖掘影响铁矿石进口价格的关键因素,综合考虑其线性和非线性均有的复杂时间序列特征,提出一种基于误差修正模型(error correction model,ECM)和支持向量回归(support vector regression,SVR)的铁矿石价格混合预测模型ECM-SVR.实证结果表明:与单一基准模型和传统混合模型相比,新模型具有较高的预测准确率,这对于钢铁企业控制原料成本和市场投资者合理规避价格风险具有重要指导作用.     

基于离差的模糊多属性决策法及其应用

针对属性权重完全未知且属性值为三角模糊数的多属性决策问题,本文提出了一种基于线性规划和模糊向量投影的决策方法.该方法给出了三角模糊数向量投影、相对贴近度等概念.基于加权属性值离差最大化建立一个线性规划模型,通过求解此模型得到属性的权重,从而计算各方案的加权属性值在模糊正理想点和负理想解上的投影 ,进而计算相对贴近度,并据此对方案进行排序.最后,通过算例说明模型及方法的可行性和有效性.     

现代证券定价模型研究

基于系统论、认识论、反馈控制论,在传统随机波动价格模型的基础上,通过修正其忽略“现实金融市场中,大事件发生比较频繁”这一事实的缺陷,同时引入证券投资者与证券价格之间的交互作用,提出一种新的证券定价模型——带跳及反馈的随机波动模型.理论分析、数值仿真和实际应用均表明,与传统随机波动价格模型相比,新模型可更好地刻画现实证券价格的复杂行为,生成的价格序列的收益统计特性与真实证券价格较吻合;与现有股价短期预测模型相比,新模型具有预测精度高、速度快、鲁棒及普适性等特点.     

犹豫模糊信息下的双向投影决策方法

研究了面向犹豫模糊信息的投影决策方法. 定义了犹豫模糊信息下， 方案和正、负理想点形成的向量表达方式， 建立了针对犹豫模糊信息的向量投影测度方法； 提出了基于正负理想点的贴近度测算公式； 构建了基于Jaynes最大熵原理和方案公平竞争下的属性权重确定模型. 算例说明方法的有效性和可行性.     

基于动态混沌神经网络的预测研究——以马铃薯时间序列价格为例

针对农产品价格波动的非线性特征明显、传统时间序列方法在预测农产品价格短期波动存在不足等状况,本文将混沌理论和神经网络技术应用到农产品价格短期预测研究中,充分利用相关技术优势,设计了动态混沌神经网络时间序列预测模型.在此基础上,选取2008年1月21日-2012年7月1日的中国马铃薯日度价格为研究对象,对所构建的动态混沌神经网络时间序列预测模型进行学习、训练和测试,并用统计分析方法对模型性能进行评价与分析,最后,将所构建模型的预测结果与传统预测方法预测出的结果进行比较研究.结果显示:整个动态混沌神经网络结构为27-12-1,所设计的基于动态混沌神经网络的马铃薯价格时间序列预测模型在预测精度和性能上较ARMA模型均具有明显优势,这一预测模型在农产品价格时间序列短期预测研究上将具有广阔的应用前景.     

基于蒙特卡罗模拟的可转换债券定价研究

使用Longstaff等提出的最小二乘蒙特卡罗方法为可转换债券定价,从而解决为可转换债券中路径依赖条款和美式期权进行定价的难题.可转换债券是复杂的结构化产品,同时受股价风险、信用风险和利率风险影响.在建立的定价模型中,股价过程放松波动率为常数的假设,用GARCH(1,1)模型估计波动率,信用风险根据TF模型用常数信用利差代表,收益率曲线用Nelson-Siegel方法估计.通过实证检验发现国内可转换债券市场存在低估,低估幅度在2%～3%之间.     

大型钢铁企业重要备件——轧辊供应商评价

基于区间数层次分析法研究大型钢铁企业关键备件——轧辊供应商评价.轧辊供应商评价需综合考虑轧辊的性能、价格、质量、供应商的交货能力、服务水平等属性,属于多属性决策问题,而钢铁生产过程的连续性、轧辊供应商分散性、质量严格性等特点,使轧辊供应商评价更为复杂.区间数能柔性地表达决策者的偏好,适合不确定背景下的决策.以区间数层次分析法为框架研究轧辊供应商评价问题,然而,区间数判断矩阵的权重求解方法并不成熟.Mikhailov最近提出一种新方法,简单实用,不足之处是隶属度函数设置有误.文章对此加以修正.最后,将修正方法应用到国内某大型钢铁企业轧辊供应商评价之中.     

基于变权投影灰靶的指控系统动态效能评估

针对传统效能评估中指标权重相对固定的不足,基于变权理论和灰靶理论,提出了一种动态评估方法,解决了指标评价值为精确实数、区间数和三角模糊数的混合型多属性指挥控制系统效能评估问题。首先,引入指标作用度的概念,解决混合型指标评价值相对重要度度量问题,采用改进序关系法求解指标初始常权;其次,以指标评价值与正、负靶心距离的相对值作为变量,定义了一种新的优势度函数用于刻画指标的优劣性,并基于变权理论构造局部状态变权函数对初始常权进行动态修正;最后,以评估对象变权投影靶心距作为度量标准,采用投影灰靶方法确定了评估对象综合效能及排序。实例分析验证了所提方法的可行性。     

多维条件方差偏度峰度建模

为了考察多个市场或多个金融资产之间的高阶矩风险度量问题,有效地捕获收益率时间序列高阶矩动态特征,在考虑当前预期和波动性条件下,推导了高阶中心矩和协矩之间的关系,提出了能够有效解决维数灾祸问题的多维条件高阶矩模型.在多维S_U分布基础上,采用动态条件相关性(DCC)和自回归条件密度技术,通过智能优化算法对条件高阶矩模型的时变参数进行估计.实证研究结果表明,多维条件高阶矩模型较好的拟合了收益率时间序列高阶矩动态特征,与之前的高阶矩模型相比,能够有效解决高阶矩模型的维数灾祸问题,表明该模型能够捕捉到我国多个市场之间高阶矩风险特征,提高多维条件高阶矩模型测度能力.     

基于高频极值数据的波动率建模与预测

本文系统性地研究了三种类别的高频极值数据下波动率的建模与预测，即分别基于高频收盘价数据、高频高低价数据、以及高频"开高低收"数据，讨论并完善了相应的连续价格假设下的估计量和跳跃价格假设下的估计量的理论性质，并将基于高频极值数据的各类估计方法统一地扩展为相应的动态预测模型，通过对上证指数及其他几种主要指数的高频数据进行实证分析，揭示出充分地利用高频极值数据信息可以显著地提高波动率的模型拟合效果和样本外动态预测能力.     

多元条件高阶矩波动性建模

类似于二阶矩风险(方差风险)的时变性,高阶矩风险也具有时变性.同时,为讨论多个市场或多个金融资产对应高阶矩风险之间的关系,需要建立多元条件高阶矩波动模型.提出了多元GARCHSK模型并给出其向量表达,用独立成分分解技术来解决多元GARCHSK建模中的“维数灾难”问题,给出多元条件高阶矩波动率的估计方法.最后,利用该模型对我国股市4个主要股指的高阶矩风险进行了动态描述.     

基于感知向量的光学遥感图像舰船检测

针对光学遥感图像中近岸舰船目标检测干扰大、虚警率高的问题, 在基于包围框边缘感知向量(box boundary-aware vectors, BBAVectors)检测网络的基础上提出了改进方法。首先在特征融合网络后加入一个有监督的注意力模块来增强目标区域信息, 削弱无关背景信息干扰; 然后利用边界感知向量间的几何关系设计了一个自监督损失函数, 用以加强向量间的耦合关系, 防止向量独立性导致包围框出现不规则形状。实验结果显示, 在HRSC2016数据集L₂级检测任务中, 改进模型检测结果的平均精度相较于原网络提高了6.91%, 有效抑制了背景噪声的干扰, 降低了近岸舰船目标检测的虚警率, 证明了改进方法的有效性。     

大型船舶平台建造费用等工程价值比计算方法

从复杂系统的角度研究大型船舶平台购置费的预测问题。在分析国内外常用费用预测和费用估算方法的基础上,针对大型船舶平台购置费预测的特点,提出了立项论证阶段基于等工程价值比的大型船舶平台购置费预测方法：通过计算船舶专业价格指数和等工程价值比,运用基于费用估算关系式和基于吨建造费的购置费预测方法,分别进行了大型船舶平台购置费的估算,两个结果相互验证。     

基于混合电磁算法求解置换流水车间调度问题

为了求解置换流水车间调度问题,提出了一种基于混合电磁算法的调度算法。首先,采用最小位置值法将算法中连续向量转换为工件排列顺序。其次,对随机生成的一部分初始解用基于启发式信息的贪婪随机自适应算法得到的结果加以改造,使其质量得到提高。最后,加入局部搜索增强算法性能。通过对Car系列和Rec系列基准测试结果表明,提出的算法性能优良。另外,还讨论了一些参数对算法优化性能的影响。     

考虑投机活动和库存信息冲击的国际原油期货价格短期波动

通过分析原油价格波动,探讨库存信息对市场预期的冲击以及非商业交易商的头寸变化是否对原油价格及其波动具有显著的影响,这些因素以及其它影响因素如何影响原油期货的价格和波动;同时探讨原油期货收益率是否与风险相关,金融危机的发生是否增加了原油期货价格的波动等问题. 构建了一个刻画库存信息对市场预期冲击的新指标,并试图将原油期货市场的投机因素纳入到模型中来度量其影响程度.实证结果揭示了市场未预期到的库存变化、非商业交易商的交易活动、美元汇率的变动对原油价格水平有显著影响;但所考察因素对原油收益率的条件方差无显著影响,条件方差存在波动聚集现象;原油期货在下跌趋势下的波动率要远大于上升趋势.