浅论气象术语标准研制的问题与对策

为避免气象术语中出现循环定义、定义不协调、定义与术语不匹配、定义重复术语名称或使用代词等问题,运用术语学原理分析,提出研制术语时要注意“语料收集、定义研制、术语分类、辨析关系”的对策建议,这对提高术语研制质量,增强表达交流效果,完善气象标准体系具有重要作用。     

w(Co)对CB2钢显微组织和力学性能的影响

为研究w(Co)对CB2钢微观组织和力学性能的影响，调整CB2钢中w(Co)为0.5%，1.0%，1.5%，2.0%和3.0%.利用光学显微镜(OM)、扫描电镜(SEM)、室温拉伸等检测方法研究w(Co)对试验钢微观组织和力学性能的影响规律，结合Thermo-Calc和JMatpro-7.0模拟结果解释其影响机理.研究发现:w(Co)增加提高铬当量的值，使试验钢中δ铁素体含量减少，当w(Co)增加到1.5%时，δ铁素体基本消失;材料的抗拉强度随w(Co)的增加而增加，而延长率则先增加后降低;结果表明，w(Co)为1.5%时综合性能较好，即抗拉强度达到805.13MPa，延长率达到20.4%，布氏硬度为260.     

Google Trends and the forecasting performance of exchange rate models

In this paper, we use Google Trends data for exchange rate forecasting in the context of a broad literature review that ties the exchange rate movements with macroeconomic fundamentals. The sample covers 11 OECD countries’ exchange rates for the period from January 2004 to June 2014. In out‐of‐sample forecasting of monthly returns on exchange rates, our findings indicate that the Google Trends search query data do a better job than the structural models in predicting the true direction of changes in nominal exchange rates. We also observed that Google Trends‐based forecasts are better at picking up the direction of the changes in the monthly nominal exchange rates after the Great Recession era (2008–2009). Based on the Clark and West inference procedure of equal predictive accuracy testing, we found that the relative performance of Google Trends‐based exchange rate predictions against the null of a random walk model is no worse than the purchasing power parity model. On the other hand, although the monetary model fundamentals could beat the random walk null only in one out of 11 currency pairs, with Google Trends predictors we found evidence of better performance for five currency pairs. We believe that these findings necessitate further research in this area to investigate the extravalue one can get from Google search query data.     

考虑标度的加型一致性模糊判断矩阵的排序方法

通过实例说明相关文献中加型一致性模糊判断矩阵排序方法的参数取值存在的问题,分析出该问题是由于其公式证明中没有区分标度导致的,指出其结论适用于0～1标度的加型一致性模糊判断矩阵.然后,重新证明了0.1～0.9标度下的加型一致性模糊判决矩阵的排序方法和相关结论.最后,定义了广义模糊标度,并给出广义模糊标度下加型一致性模糊判断矩阵的排序方法和相关结论,使得相关文献中排序方法和相关结论实现形式上的统一.     

一种自适应步长的复合梯度加速优化算法

自适应步长加速(Adam)类算法由于其计算效率高、兼容性好的特点，成为近期相关领域的研究热点.针对Adam收敛速度慢的问题，本文基于当前梯度、预测梯度以及历史动量梯度，提出一种新型Adam类一阶优化算法——复合梯度下降法(C-Adam)，并对其收敛性进行了理论证明.与其他加速算法的区别之处在于，C-Adam将预测梯度与历史动量区别开，通过一次真实的梯度更新找到下一次迭代更精准的搜索方向.利用两组常用测试数据集及45钢静拉伸破坏实验的实验数据对所提算法进行验证，实验结果表明C-Adam与其他流行算法相比较具有更快的收敛速度及更小的训练损失.     

随机和认知混合不确定系统的全局灵敏度分析方法

为计算具有随机不确定性和认知不确定性的混合不确定系统灵敏度,提出一种基于证据理论和条件概率理论的全局灵敏度分析方法.用证据理论对认知不确定性变量进行表征,并提出两种基于证据理论的随机采样方法,包括一次随机抽样法和二次随机抽样法.运用条件概率理论,提出存在认知不确定性条件下混合不确定系统的Sobol'全局灵敏度指标,经过理论推导给出一阶灵敏度及总灵敏度的计算公式,并设置单循环的拟蒙特卡罗方法实现灵敏度的近似数值计算.开发了灵敏度分析程序,并给出了典型应用实例.实例表明,新方法的分析结果正确,计算工作量可控.     

基于聚类方法和神经网络的非线性系统多模型自适应控制

针对具有参数跳变的非线性系统,联合聚类算法和神经网络提出新的多模型自适应控制方法。首先对系统的输入输出数据进行模糊聚类,然后基于递推最小二乘法建立多个固定模型。为提高系统的暂态性能,同时建立两个自适应模型,并在此基础上设计鲁棒自适应控制器。此外,为了补偿系统的非线性部分,建立非线性预测模型,并设计非线性神经网络自适应控制器。所提方法可使控制切换系统具有稳定性保证。最后,通过性能指标对控制器进行平滑切换。仿真结果表明,所提方法能够保证系统具有良好的控制性能。     

基于R语言的迪基-福勒检验的蒙特卡罗模拟

迪基-福勒(Dickey-Fuller)检验是时间序列的平稳性检验中常用的一种方法;由于检验统计量的极限分布是由标准维纳过程关于轨道的积分来表达的,很难得到其密度函数的显式表达式,因而确定检验临界值非常困难,蒙特卡罗方法是解决这类问题的金钥匙;基于R语言对t统计量的平稳性检验的临界值的随机模拟程序进行了研究,填补了文献空白,其计算程序和方法对于金融工程或经济计量统计分析与研究具有广泛的指导意义。     

Enhancing survey‐based investment forecasts

We investigate the accuracy of capital investment predictors from a national business survey of South African manufacturing. Based on data available to correspondents at the time of survey completion, we propose variables that might inform the confidence that can be attached to their predictions. Having calibrated the survey predictors' directional accuracy, we model the probability of a correct directional prediction using logistic regression with the proposed variables. For point forecasting, we compare the accuracy of rescaled survey forecasts with time series benchmarks and some survey/time series hybrid models. In addition, using the same set of variables, we model the magnitude of survey prediction errors. Directional forecast tests showed that three out of four survey predictors have value but are biased and inefficient. For shorter horizons we found that survey forecasts, enhanced by time series data, significantly improved point forecasting accuracy. For longer horizons the survey predictors were at least as accurate as alternatives. The usefulness of the more accurate of the predictors examined is enhanced by auxiliary information, namely the probability of directional accuracy and the estimated error magnitude.     

基于重心法和层次分析法的高校快递智能柜选址布局问题研究

针对高校快递智能柜选址问题，提出了重心法联合层次分析法的综合选址方法。该方法首先运用重心法确定智能快递柜的备选位置，再结合层次分析法从备选位置中确定最优选址。以广州某高校为例，对联合选址方法进行了实际应用。结果表明，该方法计算过程简便、实用，在校园自提柜选址决策方面有较高的科学性和可行性，可以为各大高校快递智能柜选址提供参考。