城市干道交通拥堵识别技术研究

为快速有效地进行城市干道的交通拥堵识别,文中提出一种基于朴素贝叶斯的城市干道交通拥堵识别算法。最后,基于南京市主干道的交通调查数据,对朴素贝叶斯算法以及基于径向基函数神经网络的城市干道交通拥堵识别算法进行对比。结果表明,朴素贝叶斯算法在对城市干道交通状态的识别上比基于径向基函数神经网络算法具有更好的准确性、优越性以及更低的误判率。     

试述用异或算法来实现计算机软件外壳加密的程序

计算机软件产品是一种知识密集的特殊产品,生产一个软件产品需要大量的人力物力,生产难度大,成本高,周期慢。但是,软件产品的复制却是相当的容易。这就导致了非法复制、盗版软件之风的泛滥。加密是目前保护知识产权的一种有效方式。但任何加密软件都可能被破译、我们不能因噎废食。加密与解密,是矛和盾的关系,要想防止被解读,必须提高加密技术。本文利用异或算法对文件的关键代码节来实现了这种加密,防止通过使用Soft-ice或者其他的调试软件来对程序进行反汇编,阻止分析源程序,以此来实现对软件的保护。     

编组站车流接续优化模型及算法

在解编顺序给定的条件下,建立车流接续优化模型。在模型构建中,列车属性方面同时考虑了换重、换长和满轴三个约束,通过算例证明,该设定不但更加符合实际,而且使得车流接续优化具有了一定的灵活性。在算例分析部分,分别利用一般数学软件Lingo11.0以及VC++编写的自适应免疫克隆算法对模型进行求解,证明了模型和算法的有效性,为编组站阶段计划车流接续优化智能化提供了较好的解决途径。     

A generalized algorithm for duration and convexity of option embedded bonds

This article derives a generalized algorithm for duration and convexity of option embedded bonds that provides a convenient way of estimating the dollar value of 1 basis point change in yield known as DV01, an important metric in the bond market. As delta approaches 1, duration of callable bonds approaches zero once the bond is called. However, when the delta is zero, the short call is worthless and duration of callable will be equal to that of a straight bond. On the other hand, the convexity of a callable bond follows the same behaviour when the delta is 1 as shown in Dunetz and Mahoney (1988) as well as in Mehran and Homaifar’s (1993) derivations. However, in the case when delta is zero, the convexity of a callable bond approaches zero as well, which is in stark contrast to the non-zero convexity derived in Dunetz and Mahoney’s paper. Our generalized algorithm shows that duration and convexity nearly symmetrically underestimate (overestimate) the actual price change by 11/10 basis points for ± 100 basis points change in yield. Furthermore, our algorithm reduces to that of MH for convertible bonds assuming the convertible bond is not callable.     

提升算法对传统车险索赔频率建模模型的改进——基于我国五省交强险保单数据

广义线性模型作为非寿险定价的经典模型,在非寿险定价中得到了广泛的应用。近年来,以提升算法为代表的机器学习算法在保险领域取得了很好的效果,为保险产品定价提供了一种新的选择。本文将提升算法思想分别融入到回归树模型和广义线性模型(GLM)中去,用得到的新模型对我国车险索赔频率进行预测建模分析,并与传统的回归树模型和GLM进行比较。结果表明,加入提升算法后传统车险索赔频率建模模型的效果得到了很大的改善,并且在不存在过拟合的前提下,随着模型深度和迭代次数的增加,模型的效果也在不断优化。     

基于VAR 的我国预期通货膨胀率的估计问题研究

在当前影响物价变动的因素愈加广泛和复杂的背景下,如何准确把握未来通货膨胀预期走势进而有效调控通货膨胀至关重要。本文首先通过建立附加前瞻性政策变量的 VAR 预期模型, 根据 2002 年第一季度至 2014 年第三季度的通货膨胀率、实际利率和产出偏差的实际值与预期目 标值的偏差值季度数据,采用卡尔曼滤波递归算法得出我国的通货膨胀预期的估计结果。随后基 于理性预期理论对初步估计结果进行检验。研究结果表明,采用前三个月实际利率、实际通货膨 胀率的算术平均作为下期中国人民银行调控目标的预期值是较为符合我国情况的选择。     

使用粒子群算法解决期权定价模型参数校准问题——以heston模型为例

期权定价模型的参数校准问题是一个常见的难题,以heston 模型为例,定价时需要估计6 个参数,参数估计问题实质上是高维非线性规划问题,由于估参函数的性质不好,一般的估参方法常常失效。使用粒子群（PSO）智能算法可以改善该模型的参数校准问题,因为粒子群算法具有内在随机性,因此参数估计中的局部极小值问题可以被较好地解决。使用2017 年12 月20 日的香港恒生指数期权作为估计样本,并对2017 年12 月25 日的期权进行样本外预测,数值结果表明使用heston 模型对期权进行定价并配合粒子群算法估计参数具有良好的定价效果。     

国家标准视角的官产学创新合作关系测度

大学、产业和政府之间的三螺旋关系在国际上的研究已日趋丰富并完善,但在中国却处于起步阶段,尤其是相关定量细化的规范性研究就更加屈指可数.文章借鉴Leydesdorff的三螺旋定量算法,以国家标准的起草制定为数据来源,通过2006-2010年度广西区内的纵向统计分析,以及2010年度沪、冀、辽、川、湘、桂、甘7省的横向统计分析,对其所反映的官产学关系予以研究,进行了官产学之间互动关系的定量规范性研究的初步探索.     

基于航空公司飞机滑行油耗均衡原则的机场停机位分配算法

机位是机场的重要资源,高效、合理的分配机位是机场运行的一个重要环节,也是机场地面作业的一个重要任务。本文建立了以各航空公司飞机滑行耗油均衡的目标机位分配策略,并采用遗传算法进行求解。数据结果证明了模型的和算法的有效性,表明该分配策略具有一定的理论价值和实际意义。     

利用数据缓存技术提升系统性能的探讨

Web在线系统在服务器物理性能无法提升的前提下,如何采用合适的系统架构和优化算法是广大系统开发人员努力的方向。本文探讨了如何利用J2EE中的MMF技术,利用设计的价制度优化算法提升系统性能,并利用LoadRunner软件进行了效果验证。