上海证券市场的多重分形特性分析

作者将多重分形分析的三种方法(配分函数分析法、奇异谱分析法和多重分形趋势消除波动分析法)应用于我国上海证券市场在过去七年中的收盘指数序列,分析了不同时间标度对多重分形特性的影响.结果表明:上海证券市场具有弱多重分形特征,标度不变性达到六个数量级;多重分形的形状不随时间标度的改变而改变,但其强度随标度的减小而减弱;随着配分阶数的增大,多重分形随之增强,奇异谱曲线越来越粗糙,广义赫斯特指数逐渐减小.这些结果为进一步研究证券市场价格变化的动力学机理提供了坚实的实证基础.     

中国股市复杂网络中的分形特征

利用阈值法构建中国股市复杂网络模型,从时间和空间两个角度对中国股市复杂网络的分形特征进行分析.首先利用分形几何学对静态网络进行分析,得到静态网络的分形维数,并发现其分形维数随着网络阈值的增大而减小.再利用R/S分析方法对中国股市复杂网络聚集系数时间序列进行分析,发现其具有长记忆性和持久性,且在长时间窗口下这一性质更值得信赖.H值大致呈现出随着时间窗口和阈值的增加而增加的规律.周期天数n呈现出随着时间窗口的增加而增长,随着阈值的增加而下降的规律.这说明在实际市场中,长时间窗口和高联系度股票产生的交易者群体行为惯性更强,长时间窗口和低联系度股票产生的交易者群体行为惯性的持续周期更长.这些研究成果表明了证券市场时间和空间两个维度的内在联系.     

城市地价空间系统的分形特征提取模型与实证

针对城市地价空间系统的特点, 运用Moran's I指数, Getis-Ord General G指数和盒维数模拟原理构建地价空间系统分形特征的提取模型. 采用北京市414个住宅用地出让数据作为样本进行实证分析. 研究发现在3500m范围内, 北京市居住地价空间系统存在较强正自相关的分形特征, 随着空间尺度增大空间相关性逐步降低; 北京市居住地价空间系统呈现低度集聚分布模式, 即地价较高样点趋于和地价较高样点相邻, 地价较低样点趋于地价较低样点相邻规律; 北京市居住地价空间系统分形维数处于2～3之间且均为分数, 维数越大地价空间系统越复杂. 理论与实证研究表明城市地价空间系统的确存在分形特征, 城市地价空间系统分形特征的判定为深入分析地价空间分布, 以及进一步的地价空间分形插值提供了重要的理论依据.     

制冷剂自然循环系统制冷工况的性能研究

以网络、图论为基础,建立了基于气液两相流体网络的制冷剂自然循环系统的数学模型,采用关联矩阵来描述各个部件之间的关联关系,通过对模型的求解,得出了冷凝器进口水温、冷却水流量、室内空气温度等参数对系统制冷量的影响规律。研究表明,当蒸发温度和冷却水流量不变时,随着冷凝器进口水温的降低,蒸发器的制冷量不断增大;当室内换热器风量和室内温度不变时,蒸发器的制冷量随蒸发温度的升高而减小。     

具竞争性零售商的闭环供应链微分对策模型

研究了具竞争性零售商的闭环供应链系统的最优回收控制策略.首先构建了零售商回收的闭环供应链微分对策模型,利用微分对策理论求解模型并得到制造商和零售商的最优控制策略.分析发现:当回收成本系数不那么低时系统存在稳态均衡,仅在一定的最优控制策略下系统收敛到稳态均衡.此时零售商的回收投入和产品回收率随时间推移而增大;而零售商的零售价格随时间推移而减小,产品销售速率随时间推移而增大;制造商的批发价格与转移价格有关:当转移价格较高时,制造商的批发价格随时间推移而增大,反之,制造商的批发价格随时间推移而减小;零售商之间关于产品回收具有"先动"优势.     

零售商竞争下基于微分对策的制造商回收控制策略

围绕零售商竞争下闭环供应链系统中制造商的最优回收控制策略,构建制造商回收的闭环供应链微分对策模型,求解得出供应链各方的最优控制策略。研究发现:当回收成本系数不那么低时系统存在稳态均衡,仅在一定的最优控制策略下系统收敛到稳态均衡。此时,系统的产品回收率随时间推移而增大;制造商的最优回收投入随时间推移而增大,而最优批发价格则随时间推移而减小;零售商的最优零售价格随时间推移而减小,产品销售速率则随时间推移而增大。制造商的最优控制策略及系统的产品回收率与零售商之间的市场份额分配无关。市场份额在两个零售商之间的分配情况仅影响各自的价格策略及利润情况。     

激波诱导矢量喷管内流场动态特性数值研究

以二维收敛扩张喷管为对象,利用二维非定常雷诺平均N-S方程和RNGk-ε两方程湍流模型对基于激波控制的射流推力矢量喷管非定常流场进行研究,分析了二次流总压连续变化对喷管流场和推力性能的影响,结果表明:随着二次流总压的增大,二次流与主流干扰形成斜激波强度增加,激波向喷管上游移动;二次流总压增加到一定值后会在二次流入口附近形成回流区,回流区面积随二次流总压的增加而增大;二次流总压连续增加时,喷管轴向力连续增大,侧向力和推力矢量角先增大后减小,推力系数随二次流总压的增加而较小.     

重力解脱方式下AUV的载荷分离运动分析

自主式水下航行器(AUV)可视为由载荷与运载体组成。研究了重力解脱方式下的载荷分离运动。考虑到分离过程中载荷与运载体之间存在约束,建立了分离时AUV的整体运动方程并进行了仿真。结果表明,对于负浮力的载荷,分离前速度增大,碰撞可能性会降低,过大或过小的预定分离角会增加碰撞发生机率,而与未考虑运载体运动的影响时相比,分离安全性会有所降低。     

基于ARMA模型的分数布朗运动建模

分形理论在通信领域里的应用日趋广泛,而其中的分数布朗运动具有特有的性质。利用分数布朗运动分形维数与功率谱密度之间的关系,基于ARMA模型,提出了一种分数布朗运动的建模方法,并利用统计方法从增量的统计分布、统计自相似性等方面证明了该模型生成的随机序列满足分数布朗运动的定义,具有分形特性。同时,在原有ARMA模型的基础上基于相关函数对模型进行了改进,仿真结果表明改进后效果有了明显的提高。     

硬涂层材料的选择

目前,多成份耐熔材料系统可用作特定材料的耐磨涂层。依据化合物的化学结合特性,可把许多作硬涂层的材料分为三类。涂层材料成份的性质与其在元素周期表中所处位置之间存在着许多基本关系,可用于优选这些材料。然而也有限制,因为增加硬度和强度会减小韧度和附着力。本文讨论了多种成份硼化物、碳化物、氮化物和氧化物作为涂层材料的潜力。从调整涂层特别是多层和多相涂层特定微结构的可能性出发得出了材料选择和最优化的另一些方案。     

基于神经网络矫正的非线性短时负荷预测模型

为了解决传统神经网络负荷预测模型中,当预测日天气出现快速变化时预测误差随之增加的问题,提出了一种改进的未来一小时实时负荷预测模型。在该模型中,预测负荷通过对预测日的类似日负荷数据加一个矫正值来获得,矫正值从神经网络产生,网络结构得到简化。由于采用在线实时学习方式,该模型可以学习快速的天气变化和预测误差之间的关系,减小预测误差。仿真结果验证了该模型的有效性。     

证券市场信息耗散尺度及其机制研究

刻画了混沌经济系统信息耗散尺度.计算深圳股指日、周、月对数收益率时序的关联维数、二阶Renyi熵及最佳嵌入维数.结果表明文中的参数选取及算法应用是好的.比较了不同时序K2熵的性态,研究了信息耗散尺度指标演化规律及其形成机制,解释了存在与经济系统信息耗散尺度演变背后的经济学原因.研究结果表明对正相关分形时序(FBM)在较长的时间间隔内用较大的尺标观测将导致信息加速丧失,而负相关FBM正相反.     

基于LASSO分位数回归的中期电力负荷概率密度预测方法

中期电力负荷预测过程中往往会受到多种外界因素(诸如温度、节假日、风力大小等)的不确定性干扰,并且影响中期电力负荷预测的因素复杂多变、规律各异,难以精准地进行预测.在大数据环境下,如何在种类繁多、数量庞大的影响因素中快速获取有价值信息成为了电力负荷预测问题的关键所在.提出的基于LASSO分位数回归概率密度预测方法,首先从影响电力负荷预测的多种外界因素中挑选出重要的影响因子,建立LASSO分位数回归模型.然后,使用triangular核函数,将LASSO分位数回归与核密度估计方法相结合,进行中期电力负荷概率密度预测.以中国东部某副省级市的历史负荷和外界影响因素(包括温度、节假日及风力大小)为算例,运用LASSO分位数回归方法进行中期电力负荷概率密度预测,得到的平均绝对误差在中位数和众数上分别为3.53%和3.69%,优于未考虑外界因素和考虑外界因素未进行变量选择的情况.为了进一步验证该方法的优越性,将其与非线性分位数回归和基于三角核的分位数回归神经网络概率密度预测方法进行对比分析,说明该方法能较好解决电力负荷预测中的高维数据问题,从而获得比较准确的电力负荷预测结果.     

分期种植对特种玉米生育及青嫩鲜穗产量的影响

试验研究结果表明,分期种植对特种玉米生长发育及青嫩鲜穗产量的影响,主要体现在晚播种比早播种生育进程加快,青嫩鲜穗产量降低;覆膜种植比同期露天种植生育进程加快,青嫩鲜穗产量增加。试验中6个品种表现一致,分3期播种,每期间隔16d,从播种到乳熟采收全程天数,第2期比第1期缩短3d～5d,第3期比第2期缩短4d～6d;青嫩鲜穗产量第2期比第1期降低1 1%～18 5%、第3期比第2期降低0 2%～22 1%。覆膜种植比同期露天种植生育期提早4d～6d,产量提高1 5%～11 4%。表3,参4。     

混沌逆滤波与分形参数在目标检测中的应用

对目标跟踪的雷达测量数据进行处理 ,说明了通过混沌逆滤波可以找到观测数据中隐藏的工程背景中的动力特性 ;并且利用分形布朗运动 ( FBM)模型研究测量残差数据 ,其分形特性反映了目标的物理性质 .给出了混沌滤波器在提高雷达数据信噪比和分形参数在目标特性检测中的应用方法.     

基于混沌理论和LSSVM的蒸汽负荷预测

蒸汽是一种重要的二次能源, 如何预知热电厂在未来时刻需生产的蒸汽负荷, 对于安全、经济地向用户提供高质量的热负荷具有重要意义. 针对短期蒸汽负荷序列的预测问题, 首先证明了蒸汽负荷序列具有混沌特性, 根据Takens定理, 重构蒸汽负荷时间序列相空间, 分别采用C-C方法和Cao方法确定延迟时间和嵌入维数; 然后在相空间中, 利用最小二乘支持向量机(LSSVM)建立蒸汽负荷预测模型, 并采用模拟退火算法(SA)改进的粒子群优化算法(PSO), 即SA_WPSO算法对LSSVM参数的选择方法进行了优化, 结果证明该方法能够取得很好的预测效果.     

降低计算量的改进联合对角化算法

提出两种改进算法解决避免奇异解的联合对角化算法计算量大的问题。一方面,将对角化矩阵行列式按当前更新的列直接展开得到一种改进算法;另一方面,将列交换后的对角化矩阵进行LU分解,由分解得到的上(下)三角矩阵计算行列式,得到了另一种改进算法。由于两种改进算法都减少了一次矩阵求逆,因此降低了原算法的计算量。实验仿真表明,当目标矩阵的个数和维数较大时,两种改进算法的计算量分别为原算法的36.8%和21.5%。     

低轨卫星物联网场景下基于吸引子选择算法的多星负载均衡算法

低地球轨道(low earth orbit, LEO)卫星物联网系统中由于低轨卫星的高速运动, 导致卫星波束覆盖范围内节点业务模型在空间和时间两个维度呈现不均匀性和时变性。针对这一特征, 提出一种空时二维卫星物联网业务模型, 在空间维度采用网格划分的方法确定不同地理环境下节点密度和坐标位置, 在时间维度采用贝塔分布进行建模, 从而实现LEO卫星物联网业务模型空时两个维度的建模。在此基础上, 针对未来LEO卫星星座多星覆盖的场景, 提出一种基于吸引子模型的多星负载均衡算法, 卫星侧通过负载估计算法估计各个卫星的活性度, 节点侧结合接入不同卫星的俯仰角等参数采用多属性决策算法估计不同卫星对于节点的设备满意度, 在LEO卫星高动态环境下使得卫星的网络活性度保持一种动态的平衡。仿真结果表明，相比于传统的基于最高优先级的接入策略, 所提算法在单星业务峰均比、系统资源利用率、随机接入性能等方面有了显著的提高。