基于补偿最小二乘估计法的卫星精密定轨方法

由于卫星轨道观测数据中含有非线性影响因素,必然会降低定轨精度。将半参数回归模型引入卫星批处理定轨方法中,基于半参数回归模型补偿最小二乘估计法,提出了一种卫星事后轨道改进方法,以降低非线性影响并提高定轨精度。当测量数据存在非线性影响因素时,在理论上证明了半参数回归模型补偿最小二乘估计法优于经典最小二乘估计法。最后,对中低轨卫星定轨进行了仿真,结果表明基于半参数回归模型补偿最小二乘估计法的卫星事后轨道改进方法分离出观测数据中的非线性影响因素,从而提高定轨精度。     

基于模型概率的多模型融合定轨建模及仿真

针对实际定轨系统中存在的不确定性和非线性性,提出了一种基于模型概率的多模型融合定轨方法.通过多个线性模型的组合来逼近卫星定轨复杂非线性时变过程,将卫星状态的最优估计与多模型融合方法相结合,利用残差的大小来设计性能指标函数,给出了两种模型概率的表示形式,并建立了多模型融合估计相应的算法.仿真结果表明,与单一模型定轨方法相比,该方法不仅能大大提高卫星定轨精度和可靠性,而且还可以最终辨识和估计模型参数的真值,且对外界环境发生的变化有很强的自适应能力.     

基于证据推理的信息不完全的多准则排序方法

针对有训练集的准则权系数信息不完全确定且准则值信息不完全或缺失的多准则决策问题,提出了一种基于证据推理的决策方法.该方法首先通过证据推理算法将方案的准则值集成,然后将效用值集成,结合准则权系数和等级效用的不完全确定信息和训练集的排序等建立非线性规划模型,利用遗传算法来求解非线性规划模型,得到各准则的权系数和各等级效用值,进而得到整个方案集的排序.最后用实例说明该方法的有效性和可行性.     

联合定轨非线性模型估值的偏差修正算法

从理论上推导了联合定轨非线性参数回归模型估值的偏差与均方误差的表示方法,提出了一种基于迭代算法的参数估值的偏差修正方法。通过对联合定轨非线性半参数回归模型结构的分析,建立了参数估值的偏差与方差的近似表示公式,并设计了非线性半参数联合定轨模型估值的偏差修正算法。理论分析和仿真计算结果表明,联合定轨非线性回归模型估值偏差修正方法能够进一步改善卫星联合定轨精度,从实际应用角度验证了偏差修正方法的合理性和可行性。     

基于向量夹角余弦的水文组合预报方法

针对水文预报中单个水文预报模型预报精度不高的问题, 提出基于向量夹角余弦的水文组合预报方法. 该方法采用组合预测理论建立了实测向量、预报向量和权值向量, 形成向量夹角余弦模型; 根据不同的历史水文资料状况, 给出拟合优度和动态逼近两种可变权值计算方法, 完成参数的率定, 并将各参数对预报精度的影响加以分析. 实验表明: 该方法能够有效地克服单个水文预报模型的不足, 通过实现多个单项水文预报模型的组合, 可将预报合格率提升约20%.     

基于半参数回归的联合定轨误差估计仿真算法

通过对联合定轨非线性影响因素特征的分析,提出了一种参数建模与非参数分量表示相结合的联合定轨非线性半参数回归建模方法。首先讨论了联合定轨模型及常值系统误差估计算法,在此基础上建立了一种广义非线性半参数回归联合定轨模型,设计了相应的卫星轨道参数、系统误差参数及模型误差估计算法,并从理论上证明了半参数模型轨道估计精度优于经典最小二乘轨道估计精度。仿真计算结果表明,广义非线性半参数回归联合估计方法能将模型误差和随机误差有效分离,同时联合定轨精度也得到了进一步的改善,从实际应用角度验证了半参数回归联合定轨建模方法的合理性和可行性。     

考虑违约情况下累积分红寿险的退保权定价模型

保险公司的违约风险和被保险人的退保行为是影响累积分红寿险价格的重要因素. 为了扩展我们前期的相关研究成果, 该研究放宽违约和退保假设, 即在每个保险年度的年末存在违约可能和被保险人可能在年末退保, 逐步建立三个定价模型来探讨在考虑违约情况下的累积分红寿险内嵌退保权的定价问题, 并通过蒙特卡罗方法对定价模型进行了模拟计算. 研究结果表明: 若在定价模型中不考虑退保权问题, 会严重低估累积分红寿险的价值, 且退保权价值对资产波动率等多种因素的敏感性都很高; 违约价值的增加对退保权价值的增加起到了正面作用.     

船舶零航速减摇鳍系统建模与仿真

根据零航速下减摇鳍的运动方式,对减摇鳍在非定常流中的受力情况进行分析,建立了零航速减摇鳍的升力模型.利用CFD软件Fluent对零航速下减摇鳍升力进行数值仿真,依据仿真数据通过回归分析方法整定升力模型待定参数.针对升力模型的非线性特性和系统模型的不确定性,设计了基于PSD算法的单神经元控制器.仿真结果表明按该种思想设计的零航速减摇鳍系统取得了满意的减摇效果,且控制器对系统非线性和不确定性具有较好的自适应能力.     

基于CVaR和多元权值约束下的积极投资组合模型

基于方差或VaR方法度量投资组合风险的不足,在Roll的均值-跟踪误差模型基础上引入CVaR总风险约束,同时考虑到现实交易市场中存在交易费用约束和多元权值约束条件等因素,构建了基于CVaR和多元权值约束下的积极投资组合模型。结合我国股票市场数据采用非线性优化算法对模型进行实证分析,结果表明,交易费用和多元权值约束会显著影响投资组合的风险收益空间;在CVaR总风险可控情形下,无论是样本内还是样本外市场交易数据,本文模型都能获得持续超越基准投资组合的阿尔法收益。     

土壤侵蚀高维指数非线性模型及其参数辨识

针对常规土壤侵蚀统计模型适应性不强、模拟精度欠佳等问题,对灰色离散序列高阶动态模型进行扩展,建立了多变量高维指数非线性模型,提出非线性参数的搜索-辨识方法.参数搜索-辨识较为简便易行.该模型具有信息包容量大、模型结构开放性强、适应性广泛等特点;利用实测数据模拟结果表明,复相关系数R2＞0.96,平均误差率δ＜15%;模拟优度大大提高,模拟精度可满足工程应用的要求.     

Blind channel identication of nonlinear folding mixing model

1 .INTRODUCTIONBlind source separation ( BSS) or independentcomponent analysis(ICA) has been studiedin thepast dozen years and usedin the applications suchas array signal processing , speech and biomedic-al ,etc . Signals from multi-sensor systems are of-ten mixtures of ( statistically ) independentsources , and need to be recovered to the talentones .The linear instantaneous mixing model ofICA or BSS[1 ,2]isx=As+nwheresis an unknown random vector ofNinde-pendent components ,Ais anM…     

权重信息不完全的仿真可信度指标聚合方法

针对专家偏好信息为残缺区间判断矩阵的仿真可信度评估问题,提出了一种新的指标聚合方法。首先,给出了区间数直径和偏离度的定义。然后,根据专家所给的残缺区间判断矩阵计算出专家的客观权重,再利用凸组合将专家主观权重与客观权重集结为专家综合权重。接着,结合专家综合权重建立了一个确定指标权重的非线性优化模型,进而提出了一种权重信息不完全时的指标聚合方法。最后,通过实例验证了方法的合理性与有效性。     

三角模糊数互补判断矩阵的加性一致性及排序

研究三角模糊数互补判断矩阵的加性一致性及排序问题.从加性一致性角度,讨论了三角模糊数互补判断矩阵与三角模糊数互反判断矩阵之间的相互转化关系,建立了一个基于最小方差的多层次非线性规划模型.通过求解该模型得到三角模糊数互补判断矩阵的权重向量,并利用三角模糊数期望值公式对决策方案的权重向量进行排序.最后通过算例验证该方法的可行性和有效性.     

工程车辆油气悬架非线性特性的建模与仿真研究

建立了某型工程车辆油气悬架的非线性数学模型，集中讨论了它的非线性刚度特性和非线性阻尼特性，特别在阻尼力建模过程中，根据实际节流孔道形状，应用海根一波斯勒公式，推导并建立了长通孔紊流的阻尼力模型，并对仿真结果进行了分析，验证了模型的有效性；此外，根据对油气悬架静刚度特性试验与仿真结果的对比分析，验证了所建立模型的正确性。在此基础上对油气悬架的多个物理参数，特别是初始充气压力变化对刚度的影响作了进一步的分析和讨论。     

北京市三次产业预测分析

通过研究北京市产业结构的发展趋势 ,为北京市“十五”计划期间产业结构的升级和优化提供信息支持 .为了研究北京市三次产业结构的动态规律 ,对于一序列按照时间顺序收集的成分数据 ,本文提出一种非线性降维方法和预测模型 ,用于分析饼图中每个份额随时间的变化规律 .     

基于SVR的区域经济短期预测模型

分析了区域经济发展的特性，并指出在区域经济发展预测中存在非线性强、波动性大的特点，从而导致常规的宏观经济预测手段难以取得理想的预测效果。核方法实现了数据空间与特征空间之间的非线性映射，建立在此基础上的SVR也就具备了优秀的非线性建模能力。首先对影响区域经济发展的各因素进行了相关分析，在此基础上提出并建立了基于SVR的区域经济短期预测模型，广东省江门市的应用实例说明了该模型的有效性。     

基于显著区分两类客户的小型建筑企业信用评价模型研究

本文以中国某区域性商业银行185个小型建筑企业的贷款客户为样本,将熵值法权重、CRITIC法权重和方差齐性检验法权重进行组合,通过构建非线性目标规划函数反推出单一赋权方法的组合系数,构建了显著区分违约和非违约客户的小型建筑企业信用评价模型.通过ROC曲线原理,对不同赋权模型的结果进行违约判别能力的检验.本文的创新与特色:一是通过组合赋权得到的信用得分的组内平方和越小、组间平方和越大、那么违约与非违约客户差异越显著的思路建立非线性目标规划模型,通过目标函数最大反推出单一赋权权重的组合系数,保证组合权重的大小能够显著区分客户的违约状态.解决了信用风险评价中组合权重的大小必须对违约状态有显著鉴别能力的难题,避免了现有研究的信用评分模型由于忽略指标权重区分违约状态的能力、导致出现越是可能违约的客户、信用得分反而越高的不合理现象,开拓了信用风险评价指标赋权的新思路.二是根据违约样本均值偏离全部样本均值程度越大、这个指标区分违约状态能力越强、权重越大的思路对指标进行赋权,通过方差齐性检验F值刻画指标的权重,使指标权重的大小反映指标鉴别违约状态能力的大小,改变了现有研究的指标客观赋权方法与违约状态鉴别能力无关的弊端.实证结果表明,与单一赋权结果相比,组合赋权模型的灵敏度和特异度分别为83.33%和95.95%,对客户的违约判别能力更强.     

基于EEMD-BP组合模型的区域海平面变化多尺度预测

海平面变化具有非线性、非平稳性以及多时间尺度变化特性,传统的基于时间序列的统计预测模型对于这种变化的预测存在较大局限性,预测结果不够理想.结合集合经验模式分解(ensemble empirical mode decomposition,EEMD)与BP (back propagation)神经网络,本文提出一种改进的海平面变化多尺度预测方法——EEMD-BP组合模型.首先利用EEMD分解提取海平面变化序列中具有物理含义的信号并降低噪声影响,得到不同尺度的多个固有模式函数(intrinsic mode functions,IMFs),确定出海平面变化中隐含的周期及趋势;然后利用BP神经网络分别对不同尺度IMF分量建立预测模型分析其未来变化趋势,最后将各IMF分量的预测结果重构,得到海平面变化序列的最终预测值.结果显示:EEMD分解能有效提取海平面变化中隐含的多时间尺度信号,神经网络能较好地预测不同尺度海平面变化趋势.相对于直接利用BP神经网络进行预测(R=0.74,RMSE=37.51 mm,MAE=48.02 mm),EEMD-BP组合模型预测精度显著提高(R=0.88,RMSE=29.23 mm,MAE=37.50 mm).EEMD-BP组合模型首先对海平面变化序列进行平稳化、降噪等处理,再对分解后的不同尺度时间序列分别进行预测,能够有效提高预测精度,为区域海平面变化预测研究提供了一种新方法.     

基于混合核函数SVM水文时序模型及其应用

核函数的选取与构造是SVM应用的关键所在. 传统SVM在水文时序分析方面的应用多是默认选取单一径向基核函数,而忽略了核函数的选择对模型精度和预测结果的影响. 本文基于Mercer核理论,将多项式核与径向基核进行线性组合,构造出混合 核函数,并植入SVM中,对水文时序建立自回归预测模型. 基于武山站和南河川站的月径流预测结果表明,预测序列的相对误差及 均方误差明显优于任一单一核函数. 这是由于混合核函数能够更好地适应并处理复杂的水文时序变化,因此提高了预测精度. 该研究为利用SVM解决复杂多变的非线性水文时序提供了新的探索模式.     

人民币汇率的稳定机制及其动态过程(Ⅲ)——目标区域模型

基于Ｋｔｕｇｍ ａｎ 的汇率目标区域理论和中国现行的外汇管理体制及汇率制度的基本特点,应用人工神经网络技术对１９９４ 年１ 月－ １９９７ 年３ 月的月度数据,建立人民币汇率的非线性模型：目标区域模型;并运用所建立的模型对１９９７ 年４ 月－ ９ 月的人民币汇率走势进行预测．结果表明该模型具有令人满意的拟合与预测能力．基于目标区域模型在中国的适用性,应用该模型的平滑过渡条件,求出中国外汇储备的最佳上限（１５７７．５ 亿美元）．在确定出人民币汇率的目标区域的基础上,提出应适度贬值人民币的政策建议,并阐述实行这一举措的可行性和必要性．