Identifying US business cycle regimes using dynamic factors and neural network models

We use dynamic factors and neural network models to identify current and past states (instead of future) of the US business cycle. In the first step, we reduce noise in data by using a moving average filter. Dynamic factors are then extracted from a large-scale data set consisted of more than 100 variables. In the last step, these dynamic factors are fed into the neural network model for predicting business cycle regimes. We show that our proposed method follows US business cycle regimes quite accurately in-sample and out-of-sample without taking account of the historical data availability. Our results also indicate that noise reduction is an important step for business cycle prediction. Furthermore, using pseudo real time and vintage data, we show that our neural network model identifies turning points quite accurately and very quickly in real time.     

融合码盘和激光雷达的里程计与建图

提出了一种用于自动驾驶汽车的低漂移、低延迟的里程计与高精度建图的算法。该方法融合了多种传感器的测量结果，包括车轮编码器、转向盘转角编码器、激光雷达及可选GPS等的测量结果。里程计算法由车轮里程计和激光里程计组成：前者基于车辆运动学模型，高频、实时估计位姿增量，用于点云去畸变和为后者优化位姿提供可用的初值；后者以较低的频率估计车辆的精确位姿变化，以补偿前者累计的误差，其核心是一种基于角度度量的两阶段特征提取方法。建图算法基于因子图，包含激光里程计因子、回环因子和可选GPS因子，通过增量平滑和建图算法优化全局轨迹，在线生成全局地图，其中GPS因子能够自动对齐GPS坐标系和里程计坐标系，逐步融合GPS测量值，解除了算法初始化过程对于GPS的依赖。所提出的方法在自动驾驶汽车平台数据集上进行了评估，并和已开源的部分相关工作进行对比，结果表明它具有更低的漂移率，在本文进行的最大规模的测试中达到了0.53%。相关代码以开源形式供交流参考（https：//github.com/Saki-Chen/W-LOAM）。     

中国经济增长与杠杆率的非线性关系研究--基于制造业面板数据门限回归分析

传统理论基于有效市场理论(EMH)主要从公司财务视角研究杠杆率问题,忽略了生产环节的决定机制.本文从决定生产效率的全要素生产率视角对杠杆率的决定机制重新认识.并采用制造业29个行业1995-2016年的面板数据,以杠杆率为门限变量构建动态面板门限模型,主要研究结论为:1)经济增长-杠杆率的门限值位于名义杠杆率114,在门限值左侧,杠杆率增加促进经济增长,在门限值右侧,杠杆率增加"拖累"经济增长,杠杆率对经济增长整体表现"倒U"型关系;2)经济增长-杠杆率的泡沫杠杆率门限值位于泡沫杠杆率65,当名义杠杆率包含的泡沫杠杆率低于65时,杠杆率增加对经济具有显著的促进效应,当包含的杠杆率大于65时,杠杆率对经济增长的作用并不明显,说明经济可能进入了滞胀阶段;3)经济增长-足值杠杆率的关于对泡沫杠杆率存在双门门限效应,分别是43、49,当泡沫杠杆率小于43时,增加泡沫杠杆率对经济的增长的促进效应小于泡沫杠杆率介于[43,49]区间的效应,当泡沫杠杆率大于49时,泡沫杠杆率对经济增长的促进作用不再明显.     

基于粗糙集和证据理论的设备状态评估方法

为准确判定复杂设备健康状态，提出一种基于粗糙集理论和证据理论的健康状态评估方法。鉴于粗糙集只能处理离散指标，首先提出一种基于动态模糊C-均值聚类算法的连续型评估指标的离散化方法；再通过基于互信息的属性约简算法对复杂设备健康状态评估指标进行约简；然后对约简的评估决策表进行处理，构建基本信度分配函数；最后利用D-S合成规则进行多指标合成得到健康状态，进一步挖掘评估指标与健康状态间的关系。实例研究及对比分析表明该方法能有效提高决策可信度，减少评估的不确定性。     

考虑关键性的多约束下辐射干扰对消装备随舰备件配置优化方法

可用度是评估备件对装备完好性影响的重要指标,针对备件关键性对装备可用性造成影响而又难以将其考虑在内建立可用度模型的问题,以舰载通信电台辐射干扰对消装备为对象,采用对备件关键性实行专家打分的方法,将备件关键性作为备件配置优化的约束之一,建立以备件费用、备件体积、备件关键性为约束的备件配置优化模型。在备件费用、体积及关键性归一化的基础上,采用权重因子方法将多约束转化为单一约束,并给出了权重因子更新方法。列举案例,分别计算了费用约束、体积约束、关键性约束和多约束下的备件方案,并对比了装备改进前后的备件配置方案,将装备使用过程中的备件保障延伸至装备可靠性设计阶段。案例分析结果表明:备件配置方法在考虑了体积、费用等限制约束下,能同时兼顾备件关键性对装备完好性的影响;装备可靠性设计时,提高装备可靠性低的现场可更换单元(line replaceable unit, LRU)等薄弱点,能有效减少装备维修保障资源。     

基于因子图的协同定位与误差估计算法

针对多自主水下航行器协同定位系统中从艇的数据融合问题,首先建立了协同定位系统的数学模型,然后分析了速度误差及航向误差对从艇定位误差的影响,同时设计了协同定位及误差估计的因子图模型。接着,提出了基于高斯噪声的协同定位及误差估计算法,利用均值和方差在因子图各节点间传递完成对从艇位置、速度误差和航向误差的估计。为了验证算法的有效性,通过仿真实验和实船试验的离线数据对协同定位及误差估计算法进行验证。结果表明,所提算法可以有效降低从艇的定位误差,在从艇自主定位时尤其明显,大幅提高了从艇的导航定位能力。     

突发公共卫生事件中科技的支撑作用和价值导向

 新型冠状病毒肺炎疫情是近年传播速度最快、感染范围最广、防控难度最大的重大突发公共卫生事件。总结此次公共卫生事件可以发现，科技在多个领域、多个方面起到了支撑作用，但也暴露出弱项和短板。“十四五”时期，创新驱动的国家战略和国家公共卫生体系建设将为中国科技事业发展提供更大的机遇和新的更高要求，如何进一步发挥科技在重大突发公共卫生事件中的支撑作用，发扬科学精神具有重要意义。具体而言，是在价值导向上坚持“以人民为中心”，在科学普及上提升全民科学素养，在科技体制机制上加大改革创新。     

基于稳定函数的支撑结构系统临界力计算方法

基于稳定函数，给出了求解支撑结构系统临界力的计算方法，推导了不同荷载作用位置的3种双层支撑结构系统临界力的计算公式.结果表明:基于稳定函数的理论推导公式求出的解析解与二阶弹性分析数值解计算结果相近，误差均在3%以内;双层1~3跨带摇摆柱支撑结构系统总承载力理论值与试验值的结果验证了本文求解支撑结构系统临界力计算方法的准确性.基于稳定函数的支撑结构系统临界力计算方法具有普遍的适用性、较高的计算精度，为工程应用提供理论基础.     

Bird community characteristics as indicators of sustainable management in olive grove ecosystems of Central Greece

The role of breeding birds as indicators of sustainable management in olive groves was investigated. The data revealed significantly higher alpha diversity in organic and abandoned olive groves and maquis than in conventional ones. The highest beta diversity was found between the following pairs: organic olive groves–maquis, and abandoned olive groves–maquis. Breeding bird diversity, Heteroptera, Hymenoptera, Hemiptera and Coleoptera densities positively influenced bird species richness in organic olive groves and maquis, and additionally, manure application positively influenced bird species richness in organic ones. Bird species richness was negatively influenced by pesticide and inorganic fertilizer application in conventional ones. Moreover, isopod density was unimportant in explaining breeding bird richness in organic olive groves. Finally, our study suggests a difference in bird communities of various olive groves as a result of different management and practices, and concludes that birds might serve as indicators of overall olive grove health. Furthermore, these findings could be used as a tool for prediction of breeding bird species richness probability in different olive grove management systems and maquis. Finally, the results of the present study may contribute to highlighting some aspects of the effect of different farming practices on the dynamics of Mediterranean bird communities.     

随机车流作用下桥梁冲击系数分析

为研究交通车辆作用下在役桥梁的振动特征,需提出随机车流作用下桥梁的冲击系数计算方法.根据响应面分析方法拟合了影响面的函数表达式,求得随机车流作用下桥梁结构最大静挠度;基于已编制的车-桥耦合振动分析程序,获得各类车型单独作用下车-桥耦合接触力,用该耦合接触力等效代替各类车辆三维模型作用在桥梁结构上,从而获得随机车流作用下桥梁结构的动力效应,并求得相应冲击系数,从而提出了简便且实用的随机车流作用下桥梁结构冲击系数计算方法.通过与规范计算值对比表明,本文所提出的方法能有效地计算随机车流下桥梁的冲击系数.