动态系统模型验证的多元响应分析

摘要： 针对模型验证中多元动态响应分析问题,提出了基于改进的响应误差评估(Enhanced Error Assessment of Response Time Histories, EEARTH)方法与层次分析(Analytic Hierarchy Process, AHP)法的多元响应分析方法.采用EEARTH方法并结合动态时间规整,分析了物理试验与仿真数据动态时间响应曲线上重要特征的差异,并转化为统一的0～100%的EEARTH评分.采用AHP并利用领域专家知识以确定3个EEARTH评分的重要程度,以及各响应量对最终AHP EEARTH评分的影响权重,从而获得多元动态系统模型验证的整体评分.对某车型的驾驶员乘员侧约束系统的实例研究表明,该方法能有效实现复杂多元动态系统的模型验证.     

基于多元气温概率模型的气温期权定价方法研究

针对日常天气风险管理中的气温期权定价问题,Cao-Wei模型不能充分反映气候变暖趋势和各地域之间的相关关系.为解决这一问题,提出了反映气候变暖趋势以及各地域间关联的新的多元气温概率模型,并基于该模型,利用燃烧分析法及蒙特卡洛模拟法对制冷日/制热日(CDD/HDD)指数期权进行了精确的定价.结果表明,采用蒙特卡洛模拟法对CDD/HDD指数期权定价更为合理,分析得出的结论对天气衍生品市场提供了有效的理论依据,对期权定价有较高实用价值,为今后利用CDD/HDD指数期权对气象保险进行合理的风险对冲,起到很好的风险管理效果.     

多元对称函数驻点的讨论

运用严密的逻辑推理，对标准多元对称函数及非标准多元对称函数求驻点的解法做了深入的探讨，并给出了一种简洁且实用的方法。     

Heterogeneous Asymmetric Dynamic Conditional Correlation Model with Stock Return and Range

The paper considers the return and range model with dynamic conditional correlations (DCC). The paper suggests the new specifications for the asymmetric effects on log‐volatilities and dynamic correlations, combined with long‐run dependences. The new DCC model can be estimated by the quasi‐maximum likelihood method. Empirical analysis on Nikkei 225, Hang Seng and Straits Times indices shows the daily, weekly and monthly pattern of asymmetric effects. For the period including the global financial crisis, the new DCC model provides plausible one‐step‐ahead forecasts of the VaR thresholds, and yields positive economic values of switching from other DCC models. Copyright © 2013 John Wiley & Sons, Ltd.     

多维递增风险率的两个定义

递增风险率函数在可靠性理论中有广泛的应用,对于一元递增风险率函数已经有了很多的研究,但对多元递增风险率函数的研究还比较少,并且它没有一个统一的定义,本文给出它常见的两种不同的定义,并说明它们之间的关系.     

基于多元图图形几何特征的模式识别新方法

在简要比较统计模式识别和句法模式识别优缺点的基础上,进一步介绍了模式识别研究领域中的表示问题和基于几何特征的模式识别方法研究现状,并提出了具有探索性意义的基于多元图图形几何特征可视化模式识别新问题.     

Discrete nature of multivariate Paley-Wiener space

Eoff proves that the univariate Paiey-Wiener space Bπ,p(R) is isomorphic to the discrete Hardy space Hp(Z), 0相似文献   

快速多变量自回归模型的意识任务的特征提取与分类

给出了一种有效的多变量自回归(Multivariate Autoregressive，MVAR)模型参数和阶数估计的快速算法，通过QR分解技术减少了多维矩阵求逆的运算量，提高了模型估计的速度．利用该算法对4个实验对象的3种不同意识任务的脑电(EEG)信号进行特征提取，并将得到的特征向量作为径向基函数神经网络的输入进行训练和分类测试．分类结果表明，利用该方法进行EEG信号的特征提取，分类的正确率明显高于单变量自回归模型，而且算法运算速度快，可以用于不同意识任务EEG信号的在线特征提取与分类系统．     

长期天气的人工神经网络混合预报模型研究

利用人工神经网络方法结合均生函数和多元分析方法，提出了一种同时考虑预报量自身显著变化周期和外生变量因子对预报量未来变化影响的混合预报模型。这种新的神经网络混合预报模型，比单纯采用时间序列统计预报方法或多元分析统计预报方法具有更好的预报效果，并且这种预报能力的提高具有合理的分析依据。     

多维分布函数的不相关耦合

设F(x_1,…,x_n),G(y_1,…,y_m)分别为n维与m维分布函数。若n+m维分布函数置(x_1,…,x_n,y_1,…,y_m)以F与G为边际分布,则称H为F与G的耦合。若H=FG,称H为独立耦合。若二阶矩存在,且对一切i,j,∫x_iy_jdH-∫y_jdG=0,称H为不相关耦合。本文给出了给定F与G时,存在它们的不相关又非独立的耦合的充要条件。