基于SVM的入库径流混沌时间序列预测模型及应用

针对常用的入库径流混沌预测模型只能做短期预测,且需要大量样本数据的问题,将支持向量机理论与混沌预测理论相耦合,建立基于支持向量机的入库径流混沌时间序列预测模型,该模型利用混沌理论中的相空间重构技术将原始入库径流序列映射到一个高维相空间,以相空间中的相,占为基础构造训练样本和测试样本,然后利用支持向量机理论进行预测。经实例计算,模型比基于最大Lyapunov指数的混沌预测模型、人工神经网络模型和自回归模型拟合效果好,预测精度高,丰富和发展了入库径流预测理论和方法。     

中国利率政策和证券市场的关系的分析

根据现值理论，利用事件分析和协整与误差校正模型方法研究了当前中国利率政策对证券市场的短期影响和长期影响，发现利率政策对证券市场的短期影响有反常现象；而利率政策对证券市场的长期影响是稳定的，我们可以利用它来预测当利率政策发生变动时，证券市场的反应；并给出一些实施利率政策的建议．     

基于标准差的预测有效度的组合预测模型

针对考虑预测精度标准差的预测有效度的组合预测模型，提出了新的优性组合预测、预测方法优超和冗余度的定义．然后探讨了非劣性组合预测以及优性组合预测存在的充分条件，并给出冗余信息出现的一个判定定理．最后也讨论了组合预测模型的新的近似计算方法，给出实例分析，结果令人满意．     

基于微分方程数值解的灰色预测建模

灰色预测建模方法较多,预测精度主要取决于模型参数的估计,本文给出一种新的思想,将已知的观测值看作是微分方程在不同结点(时间)处的近似解,利用微分方程数值解法推算公式,使用最小二乘法原理,让其局部截断误差的平方和最小来估计未知参数,进而建立灰色预测模型。实例表明,本方法预测精度高。     

预测模型Agent的实现方法

在多Agent预测模型系统中，由预测方法和模型构成的预测模型Agent是完成预测任务的主体，实现各种预测模型Agent是开发多Agent预测模型系统的主要工作，本文在实现Agent的整体框架基础上，研究了直接编程预测模型Agent的实现方法，并提出了利用Agent技术封闭现有预测模型软件来快速建立预测模型Agent的思路。     

基于矩阵半张量积方法的改进数量化理论 (Ⅰ)

利用矩阵半张量积理论, 从两个方面对数量化理论(Ⅰ)进行改进: 一是改进模型, 提出一种定性数据通用预测模型; 二是扩展基准变量的维数, 建立一种多维预测方法. 首先, 基于混合逻辑半张量积表示, 研究一维基准变量预测问题, 提出一种新的 预测模型——伪混合逻辑函数模型, 它可描述定量基准变量与定性说明变量间的任一复杂解析关系; 并基于样品数据, 研究如何确定预测模型的结构矩阵. 然后, 研究多维基准变量预测问题, 提出一种伪混合逻辑函数向量预测模型, 并给出其结构矩阵的确定方法. 最后, 给出一个应用例子, 说明本文方法的有效性.     

基于灰色支持向量机的新型预测模型

分析了灰色预测方法和支持向量机各自的优缺点,提出了将二者相结合的一种新的预测模型———灰色支持向量机预测模型.新模型发挥了灰色预测方法中“累加生成”的优点,弱化了原始序列中随机扰动因素的影响,增强了数据的规律性,同时避免了灰色预测方法及模型存在的理论缺陷.实验结果表明文章所提出的预测模型有效可靠,为提高预测精度提供了新的途径.     

维修条件下电器设备备件需求模型

应用随机服务系统理论及矩阵和微分方程理论，建立寿命具有负指数分布的元件在维修条件下的备件需求模型，并给出了模型的软件实现。     

基于新陈代谢灰色马尔科夫的应急物资需求量预测方法

为提高受灾人数与应急物资需求量预测精度问题,提出了基于新陈代谢灰色马尔科夫的应急物资需求量预测方法。依据应急物资需求量预测思路,利用灰色、马尔科夫和新陈代谢理论,层级递进地构建新陈代谢灰色马尔科夫预测模型,实现受灾人数的动态预测;利用安全库存理论,构建应急物资柔性需求预测模型,实现受灾人数与物资需求量的供需平衡问题;运用本文模型、灰色马尔科夫模型和灰色模型对受灾人数与物资需求量进行预测,结果表明：该预测模型的相对误差要比其他模型小0.002 1%,预测精度明显优于基本的灰色模型,预测的受灾人口数量与应急物资需求量拟合度较高。     

基于面向对象技术的软件可靠性预测模型

针对面向对象技术、面向对象软件工程的普遍应用 ,以前结构化程序设计理论下的软件可靠性模型解决目前的软件效果较差。提出并分析了面向对象技术软件的可靠性度量准则 ,综合可靠性理论和方法 ,给出了可靠性预测模型。结果表明可靠性度量准则提出合理 ,预测模型能较好地解决面向对象软件的可靠性预测问题。     

Stochastic differential equations and stochastic linear quadratic optimal control problem with Lévy processes

In this paper, the authors first study two kinds of stochastic differential equations (SDEs) with Lévy processes as noise source. Based on the existence and uniqueness of the solutions of these SDEs and multi-dimensional backward stochastic differential equations (BSDEs) driven by Lévy processes, the authors proceed to study a stochastic linear quadratic (LQ) optimal control problem with a Lévy process, where the cost weighting matrices of the state and control are allowed to be indefinite. One kind of new stochastic Riccati equation that involves equality and inequality constraints is derived from the idea of square completion and its solvability is proved to be sufficient for the well-posedness and the existence of optimal control which can be of either state feedback or open-loop form of the LQ problems. Moreover, the authors obtain the existence and uniqueness of the solution to the Riccati equation for some special cases. Finally, two examples are presented to illustrate these theoretical results. This work was supported by the National Basic Research Program of China (973 Program) under Grant No. 2007CB814904, the Natural Science Foundation of China under Grant No. 10671112 and Shandong Province under Grant No. Z2006A01, and Research Fund for the Doctoral Program of Higher Education of China under Grant No. 20060422018.     

导弹攻防对抗中追逃对策模型与配点求解法

未来的来袭导弹可能具备较强的机动性,其弹道不可预测,针对拦截弹追击此类目标的追逃问题,基于微分对策(differential-game, DG)理论建立追逃博弈模型并给出求解方法。模型在分析两者相对运动的基础上,考虑地球重力和自转的影响,以推力角为控制变量,离地高度、速度和经度角为状态变量,建立微分方程组。然后将追逃DG模型转化为单边最优对策问题;并给出改进的高精度五阶Gauss-Lobatto多项式配点法来近似状态变量对时间的导数,将微分方程组转换为代数约束,降低非线性规划问题复杂程度。最后给出了本文研究的仿真实例。     

导弹追逃博弈微分对策建模与求解

针对导弹攻防对抗过程中拦截器追击具备较强机动能力弹头的追逃问题,建立了双方追逃微分对策模型并给出求解方法.一是给出导弹追逃质点动力学模型;二是基于微分对策理论,建立了导弹攻防对抗微分对策模型,模型以推力角为控制变量,高度,速度和经度角为状态变量,并考虑了地球重力和自转的影响;三是针对模型获得解析解的困难,给出高精度四阶Gauss-Lobatto多项式配点法来逼近非线性方程,通过离散化节点和配点上的状态量和控制量将微分方程组转换为代数约束;四是为采用配点法求解模型,给出了将双边最优对策问题转化为单边最优对策问题的具体方法.最后实例分析对本文研究进行了仿真验证.     

基于BSSDEs的一般跳过程的可违约期权的定价模型

本文采用均值-方差对冲方法, 对具有一般跳过程, 存在违约风险的期权定价做了深入研究, 首先建立了基于违约过程的半鞅的鞅表示定理, 其次定义最优方差鞅测度并构建两个倒向半鞅随机微分方程, 然后找出使成本函数最小的最优投资策略, 从而给出其定价公式. 本文的主要贡献在于首次给出了可违约半鞅过程的倒向随机半鞅微分方程, 并且给出了具有一般跳过程的可违约期权的定价公式, 具有一定的理论意义.     

再保险定价的研究

对再保险的作用进行了说明，针对比例再保险和非比例再保险，建立了再保险定价的倒向随机微分方程，并进行了再保险价值研究。再保险定价方法以随机过程为基础，与传统的以概率统计为基础的再保险定价方法有明显的不同，它不用考虑死亡率、损失的概率分布等因素，为再保险定价提供了新的思路，丰富了有限的再保险定价方法，有重要的理论和实际意义。     

Robust reliable guaranteed cost control for nonlinear singular stochastic systems with time delay

To study the design problem of robust reliable guaranteed cost controller for nonlinear singular stochastic systems,the Takagi-Sugeno(T-S)fuzzy model is used to represent a nonlinear singular stochastic system with norm-bounded parameter uncertainties and time delay.Based on the linear matrix inequality(LMI)techniques and stability theory of stochastic differential equations,a stochastic Lyapunov function method is adopted to design a state feedback fuzzy controller.The resulting closed-loop fuzzy system is robustly reliable stochastically stable,and the corresponding quadratic cost function is guarauteed to be no more than a certain upper bound for all admissible uncertainties,as well as different actuator fault cases.A sufficient condition of existence and design method of robust reliable guaranteed cost controller is presented.Finally,a numerical simulation is given to illustrate the effectiveness of the proposed method.     

Robust reliable guaranteed cost control for nonlinear singular stochastic systems with time delay

To study the design problem of robust reliable guaranteed cost controller for nonlinear singular stochastic systems, the Takagi-Sugeno （T-S） fuzzy model is used to represent a nonlinear singular stochastic system with norm-bounded parameter uncertainties and time delay. Based on the linear matrix inequality （LMI） techniques and stability theory of stochastic differential equations, a stochastic Lyapunov function method is adopted to design a state feedback fuzzy controller. The resulting closed-loop fuzzy system is robustly reliable stochastically stable, and the corresponding quadratic cost function is guaranteed to be no more than a certain upper bound for all admissible uncertainties, as well as different actuator fault cases. A sufficient condition of existence and design method of robust reliable guaranteed cost controller is presented. Finally, a numerical simulation is given to illustrate the effectiveness of the proposed method.     

Construction of continuous time Markovian arrival processes

Markovian arrival processes were introduced by Neuts in 1979 (Neuts 1979) and have been used extensively in the stochastic modeling of queueing, inventory, reliability, risk, and telecommunications systems. In this paper, we introduce a constructive approach to define continuous time Markovian arrival processes. The construction is based on Poisson processes, and is simple and intuitive. Such a construction makes it easy to interpret the parameters of Markovian arrival processes. The construction also makes it possible to establish rigorously basic equations, such as Kolmogorov differential equations, for Markovian arrival processes, using only elementary properties of exponential distributions and Poisson processes. In addition, the approach can be used to construct continuous time Markov chains with a finite number of states     

基于振幅压缩的随机振荡序列预测模型

以提高灰色系统预测模型对随机振荡序列的预测精度为目的, 提出了一种通过平滑性算子压缩随机振荡序列振幅, 提高序列光滑度的算法, 并在此基础上推导及建立随机振荡序列的灰色预测模型; 将该模型应用于多组随机振荡序列的模拟, 并与其他模型的模拟精度进行了比较, 结果表明, 新模型能显著提高随机振荡序列的模拟精度.     

特征自适应型GM(1,1)模型及对中国交通污染排放量的预测建模

兼顾精度与拟合趋势相似性是预测建模需要深入研究的重要问题.为提高模型对数据特征的适应能力,本文分析了GM(1,1)模型中灰微分方程和白化方程的一致性关系以及响应式还原方法问题,提出构建一种特征自适应型灰预测模型,即CAGM(1,1)模型.该模型采用含可变参数的背景值公式构建灰微分方程,并通过转化模型形式推导了参数估计过程,进而构建以背景值序列为基础的时间响应式;为提高模型预测能力,本文结合灰色关联度构建响应式还原过程中待定变量的适应度函数,采用粒子群算法取得其最优值.最后,案例研究了我国机动车污染排放预测问题,分别构建GM(1,1)和CAGM(1,1)模型对氮氧化合物排放量进行建模,通过比较二者拟合和预测结果验证新模型的改进效果,为管理实践提供有效工具.