混合Copula模型在股市板块分析中的应用

本文引入混合Copula函数,结合三种常用于金融数据的阿基米德Copula函数的加权和来分析变量间的相关性,从而做到更全面地了解尾部相关的特点,来选择投资组合涉及的领域。并利用EM算法来简化和处理复杂的极大似然估计,得到模型参数估计。并且将混合Copula模型应用于上证股市投资的研究,我们取1996年12月16日至2009年3月31日的上证股市中四个板块的日收盘指数数据,得出了一个较为满意的混合Copula模型。进一步,我们运用VaR值来进行描述和分析上证股市的投资环境,从数值上给出一个更为直观的解释。     

耦合地理模拟与优化的城镇开发边界划定

研究目的:城镇开发边界划定是典型耦合空间模拟和优化的复杂地理问题,当前划定方法的科学性和系统性还有待加强,引入地理模拟优化系统理论以期提供更好的辅助规划成果。研究方法:在回顾城镇开发边界相关概念及划定方法的基础上,提出基于地理模拟优化系统(GeoSOS)的城镇开发边界划定方法,并以珠江三角洲重点优化开发区域为例对城镇开发边界进行了划定。研究结果:基于GeoSOS的多目标空间优化方法界定了研究区的生态、农业和城镇空间,并通过城镇扩展数量和农业生态双重约束的CA模型预测未来城镇扩展格局,最终利用形态学方法划定城镇开发边界。研究结论:基于GeoSOS的划定方法能够优化这三类空间,并基于底线约束预测未来规划期的城镇扩展格局,从而划定城镇开发边界,为划定实践工作提供科学依据和有利支撑。     

基于改进AG算法的机器人动态路径规划方法

为了充分发挥Agoraphilic(AG)算法的优越性,使其可以在动态环境中有效地进行路径规划,对传统AG算法进行了研究和改进,在计算自由空间力时增加了机器人和动态障碍物之间的相对速度分量,该分量可分解为2个方向的分力,一个分力使机器人向背离障碍物的方向运动,另一个分力使机器人向垂直于障碍物的方向运动,充当机器人绕行的动力。利用Matlab进行了仿真实验,将改进的AG算法和几种其他动态路径规划方法进行了对比。改进后的AG算法使机器人能够迅速躲避动态障碍物,有效地进行动态避障。研究方法不仅可以解决动态环境中机器人躲避动态障碍物并到达目标点的问题,而且与其他动态路径规划算法相比,具有路径长度更短、耗时更少、路径更平滑等优点。     

A novel hybrid model for tourist volume forecasting incorporating search engine data

The precise prediction of tourism demand has long presented a challenge for both tourism professionals and academics. Tourist volume forecasting is a nonlinear problem, support vector regression (SVR) can approximate a nonlinear system with enough precision, but parameters tuning has always been an obstacle to developing SVR with good generalization potential. Furthermore, previous research mainly used historical observations of tourism demand as the inputs of SVR. This study introduces an approach that hybridizes SVR with the Bat algorithm (BA), namely BA-SVR, to forecast tourist volume by incorporating search engine data. In this model, BA is used to adjust the SVR parameters. To validate our proposed approach, tourist volume data for China’s Hainan province from August 2008 to October 2015 were used in conjunction with corresponding search engine data as numerical examples. The 12-month simulation forecasts indicate that the BA-SVR is an effective method that can outperform its traditional counterparts.     

基于遗传算法的煤炭港口泊位分配优化模型

泊位资源是煤炭港口的稀缺资源,由于场存及煤炭需求制约等原因导致其利用率不高,疏港压力增大。通过调查研究了输出型煤炭港口的服务系统特征,建立了一个周期内,以船舶在港总时间最短及装煤量最多为目标的线性规划模型,采用泊位-次序的二维编码方式,利用遗传算法对模型求解。选取河北省某煤炭港口48小时内数据进行仿真分析,结果表明模型达到了优化的目的。与传统方法相比较,船舶的平均等待时间减少了34%,总装载量提高了2.5%。     

基于多种保护特征协同与权衡的区域自然 保护地网络规划 ——以北京为例

自然保护地网络(PAN)对保护生物多样性、维持区 域重要的生态功能,促进生态空间与建设空间的可持续发展有 重要作用。为了全面实现保护目标,需要综合多种保护特征的 空间分布关系、保护成本等因素,对自然保护地网络中的各类 保护地进行高效明确的空间规划。研究以北京为例,依托系统 保护规划(SCP)框架建立区域尺度自然保护地网络规划的技 术路线。针对生物多样性和生态系统服务保护特征进行制图和 空间相关性分析,定义3类保护分区,采用空间优化算法工具 (Marxan with Zones)对保护分区进行3种情景的优先选址 布局,以最大限度地提高保护特征之间的协同,减少保护特征 之间的权衡。结果表明：对比绝对理想的保护场景,在严格的 保护场景中将保护目标以一定比例分配至相邻的分区,在提高 保护目标的实现率、促进保护特征之间的协同上更具有优势。 该研究能够为区域自然保护地网络的建设提供有效依据。     

熵理论在信息源选择和信息识别中的应用——以质量原因识别为例,为管理决策提供了一种一般的方法

在企业管理中存在众多的信息源,它为我们的管理决策活动提供了许多值得参考的原始数据,但大量的原始数据也加大了决策的复杂程度,所以我们介绍了一种一般的算法来对管理中的信息源进行筛选.本文提出熵融合模型,其基本思想是:减少条件熵,增加互信息,找出最佳信息源组合.在这个基本原理的基础上,我们提出了熵调准聚合算法.这种算法的根本目的就是选择最优的信息源,并做出决策.     

一种线性约束连续自适应方向图控制方法

针对任意阵列天线的自适应空域滤波和低副瓣控制的问题,提出了一种连续自适应方向图控制方法。该方法通过采用线性约束最小方差准则的方向图综合算法（LCMV-PS）产生具有低副瓣特性的静态权矢量,利用该权矢量构造出新的约束条件,进行线性约束最小均方误差（LMS）自适应波束形成。该方法避免了常规的线性约束最小方差（LCMV）算法的矩阵求逆运算,计算复杂度低。对几种天线阵形的计算机仿真结果表明该方法收敛速度快,稳态性能良好。     

一种基于模糊逻辑的切换算法

针对蜂窝移动系统的越区切换,提出了一种基于模糊逻辑的切换判决算法.通过仿真与只以信号强度为指标的传统切换算法进行了性能比较,结果表明:采用多指标判决的模糊逻辑切换算法能够有效降低系统的掉话率和切换数量,提高服务等级.     

基于时频相关性的复合常规人为干扰分析方法

在军事无线通信中,对进入接收机的干扰信号进行分析、识别并提取特征参数,以支持抗干扰决策,是通信设备有效对抗蓄意人为干扰的前提。提出了基于短时傅里叶变换(STFT)的复合常规人为干扰分析方法,首先对接收的干扰信号进行STFT变换,然后将得到的三维时频域数据进行二值化处理;最后根据不同干扰样式的时域及频域特征,对二值化的时频域数据之间的关系进行分析,分别解析出多音干扰、周期脉冲干扰、扫频干扰。理论分析和仿真结果表明,通过分类搜索算法,能够较为准确地对复合人为干扰进行解析。