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1.
传统粒子滤波(PF)直接采用状态转移先验分布作为重要性密度函数来近似后验概率密度函数,使得后验概率密度函数未包含量测信息。针对此问题,提出了一种改进高阶容积粒子滤波(CPF)的系统状态估计算法。算法采用七阶正交容积卡尔曼滤波(7th-CQKF)对PF的粒子进行传递,使得先验分布更新阶段融入最新量测信息;通过7th-CQKF设计重要性密度函数,提高对状态后验概率密度的逼近程度;通过反比例函数计算粒子权重,突出大噪声粒子与小噪声粒子权重差别,提高粒子有效性。仿真结果表明,改进高阶容积粒子滤波的估计精度高于容积粒子滤波(CPF)。 相似文献
2.
This paper analyses interbank risk using the information content of basis swap (BS) spreads, floating-to-floating interest rate swaps whose payments are associated with euro deposit rates for alternative tenors. To identify the impact of shocks affecting interbank risk, we propose an empirical model that decomposes BS quotes into their expected and unexpected components. These unobservable constituents of BS spreads are estimated by solving a signal extraction problem using a particle filter. We find that expected components covariate with aggregate liquidity and risk aversion while systemic risk arises as the main driver behind unexpected fluctuations. Our empirical findings suggest that macroprudential analysis emerges as a key device to ease asset pricing in a new multi-curve scenario. 相似文献
3.
针对联合侦察筹划中任务规划阶段机动侦察平台阵位与路线确定困难的问题,提出了一种基于粒子群优化-稀疏A星(Particle Swarm Optimization—Sparse A-star,PSO-SAS)算法的规划方法。该方法综合考虑侦察装备机动性能以及敌火力威胁、地形等因素,在侦察阵位规划上,建立了阵位综合评估模型,并利用粒子群算法进行阵位寻优;在路线规划上,采用稀疏A*算法进行航迹规划,通过将机动性能、安全距离、路程等约束引入搜索过程,缩短最优路线的计算时间。仿真试验验证了所提方法生成的侦察阵位和路线能够满足侦察任务要求。 相似文献
4.
为了合理地优化交叉口信号配时,通过分析交叉口的评价指标,建立了以车辆的平均延误、停车次数最小、交叉口整体通行能力最大、各相位有效绿灯时间和交叉口周期时长作为约束条件的数学模型。并通过改进前人研究基础上的动态加权系数,将多目标的非线性优化问题转化为单一目标的非线性规划问题,为了得出更科学稳定的解,提出了改善粒子群算法系统稳定性的2种方法,并将其与粒子群算法结合起来。然后以Matlab为求解工具,结合临邑市某一交叉口实例进行求解分析。最后的结果表明,在使用改进后的粒子群算法进行优化后交叉口通行能力较之现状提升了9%,延误下降了28%,停车次数下降了9%,且各项优化结果均优于Webster,改进后的算法在程序中运行300代,到216代才开始收敛,而未改进的算法稳定性较差,优化结果和收敛曲线则随着实验次数的变化而变化,最后的结论证明了该算法和模型的可靠性。 相似文献
5.
针对当前基本粒子群算法无人机航迹规划在后期收敛速度比较慢、效率不高、易陷入局部最优等问题,提出一种改进粒子群算法。首先,在迭代前期和后期分段设置惯性权值的调整,实现粒子惯性和寻优行为的平衡;其次,设置一个定值与相邻2次适应度函数最优值比较策略,防止陷入局部最优;最后,引入遗传算法的交叉、变异机制,得出更优的结果。并通过仿真验证了改进粒子群算法在三维空间航迹规划的有效性和可行性。结果表明,与其他航迹规划算法相比,新算法具有路径长度更短、耗时更少、路径更平滑等优点,加快了收敛速度,提高了航迹规划效率和稳定性。因此,改进算法的航迹规划可得到满足约束关系的最优航迹,对实现自主飞行有重要的参考价值。 相似文献
6.
针对墙参数模糊条件下运动目标成像速度慢、墙参数重建精度差等问题,提出了一种改进拟牛顿-粒子群优化(Limited Broyden Fletcher Goldfarb Shanno-Particle Swarm Optimization,LBFGS-PSO)算法,建立了LBFGS-PSO算法模型,解决了传统拟牛顿算法和粒子群算法计算速度慢、误差较大等问题。该算法与块正交匹配追踪(Block Orthogonal Matching Pursuit,BOMP)算法相结合不仅可以精确重建边墙位置,还能够准确地重建多径效应环境中的运动目标和静止目标,算法的计算速度和精度得到了一定程度的提高。仿真结果和数据分析验证了所提方法的性能。 相似文献
7.
Nisrine Mouhrim Ahmed El Hilali Alaoui Jaouad Boukachour 《International Journal of Sustainable Transportation》2019,13(6):419-432
Electric vehicles (EV) use an eco-friendly technology that limits the greenhouse gas emissions of the transport sector, but the limited battery capacity and the density of the battery are the major barriers to the widespread adoption of EV. To mitigate this, a good method seems to be the innovative wireless charging technology called ‘On-Line EV (OLEV)’, which is a contactless electric power transfer technology. This EV technology has the potential to charge the vehicle’s battery dynamically while the vehicle is in motion. This system helps to reduce not only the size of the battery but also its cost, and it also contributes to extending the driving range before the EV has to stop. The high cost of this technology requires an optimal location of the infrastructure along the route. For this reason, the objective of this paper is to study the problem of the location of the wireless charging infrastructure in a transport network composed of multiple routes between the origin and the destination. To find a strategic solution to this problem, we first and foremost propose a nonlinear integer programming solution to reach a compromise between the cost of the battery, which is related to its capacity, and the cost of installing the power transmitters, while maintaining the quality of the vehicle’s routing. Second, we adapt the multi-objective particle swarm optimization (MPSO) approach to our problem, as the particles were robust in solving nonlinear optimization problems. Since we have a multi-objective problem with two binary variables, we combine the binary and discrete versions of the particle swarm optimization approach with the multi-objective one. The port of Le Havre is presented as a case study to illustrate the proposed methodology. The results are analyzed and discussed in order to point out the efficiency of our resolution method. 相似文献
8.
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。 相似文献
9.
10.