轨道强约束下的惯性微位移测量算法

为提高轨道几何参数检测准确性和效率,提出一种轨道强约束下的惯性微位移测量算法。探讨了轨道几何参数与惯性空间紧耦合关系,将内部轨道几何参数定义为三个参数簇族;构建了惯性测量模型,以研究惯性器件和惯性测量组合误差对轨道几何参数检测精度的影响;构建了三种强约束模型——直线约束模型、曲线约束模型和缓和约束模型,设计了以卡尔曼滤波器为中心的惯性微位移测量模型。研制了动态精调小车对算法进行实际效果的验证,在0～10 km/h的速度下,可以得到误差不高于0.2 mm的平顺性,为全参数轨道动态检测提供了一种低成本、高效率的新方法。     

四川省人口就业与经济增长的关系分析

人口就业与经济增长密不可分.本文基于1978-2018年四川省人口就业与经济增长的相关数据,构建人口就业与经济增长的向量自回归模型,并结合脉冲响应函数分析,对人口就业与经济增长之间的关系进行实证分析.研究结果表明,人口就业与经济增长之间存在长期均衡关系,人口就业与经济增长之间存在相互的正向冲击作用,并提出推进人口就业和...     

中国金融压力实时监测研究——基于混频大数据动态因子模型的分析

防范化解系统性金融风险是维护金融安全和经济安全的内在要求,关键要对风险进行准确度量和实时监测。本文运用混频动态因子模型,构建基于传统金融统计数据和网络搜索大数据的日度频率中国金融压力指数(FSI),度量并监测中国的系统性金融风险。研究表明：所构建的FSI能度量并监测中国系统性金融风险,指数的阶段性变化特征和区制状态识别结果与系统性金融风险的现实演进情况高度吻合;经济主体的预期不确定性和风险感知是金融压力的主要来源,并且金融压力有较强的持续性;引入大数据指标对FSI模型的估计具有明显改善作用,并能提高FSI对产出、通胀等宏观经济变量的预测效果;“高压力”区制下的FSI对月同比CPI增速的预测效果较好,“低压力”区制下的FSI对GDP增速的预测效果较好。监管部门未来需继续优化金融风险监测预警体系,提升监测能力,合理引导市场预期。