民航飞机客舱乘务员应急处置能力分析

为提高民航飞机客舱乘务员应急处置能力,根据专家访谈和相关规章,选取了22项民机客舱乘务员应急处置能力指标。通过编制问卷进行调研,使用SPSS22.0对问卷统计数据进行信度、效度检验及因子分析得到旋转后的各指标的因子载荷,从中提取4个二级指标,并根据各自特点依次命名为基本素质、知识基础、职业技能、处置能力。根据指标体系建立民机客舱乘务员应急处置能力结构方程模型,提出假设模型。使用AMOS24.0对假设模型进行验证和拟合优度检验,最后根据各指标标准化路径指数计算得到各指标的权重。结果表明：对乘务员应急处置能力影响最大的是基本素质,然后依次为处置能力、职业技能、知识基础。     

基于改进多目标遗传算法的连铸二冷过程优化

采用一种改进的多目标遗传算法对二冷工艺进行优化.改进的多目标遗传算法应用概率法选取选择算子，根据适应度值来动态计算交叉和变异概率，能够得到更好的全局最优解，提高算法精度和整体性能.在基于凝固传热模型的二冷优化过程中，采用变间距差分法离散求解传热方程，对比粒子群算法、多目标遗传算法，改进的多目标遗传算法搜索效率高，得到的价值函数最小.在实际生产中，采用优化后的二冷工艺，使得总用水量减少约10%，提高了铸坯质量，达到了节能降耗的要求.     

基于新型空间注意力机制和迁移学习的垃圾图像分类算法

随着我国各级政府大力推动垃圾强制分类,分类回收各环节中实现标准化、自动化的垃圾分类识别需要适合云端部署的高准确率、低延时要求的细粒度图像分类模型.本文发挥深度迁移学习的优势建立了一套端到端的迁移学习网络架构GANet (garbage neural network);针对垃圾分类中类别易混淆、背景干扰等挑战,提出一种新型的像素级空间注意力机制PSATT (pixel-level spatial attention).为克服类别多和样本不平衡挑战,提出使用标签平滑正则化损失函数;为改善收敛速度以及模型稳定性与泛化性,提出了阶梯形OneCycle学习率控制方法,并给出了结合Rectified Adam (RAdam)优化方法和权重平滑处理技术的组合使用策略.实验使用了"华为云人工智能大赛.垃圾分类挑战杯"提供的按照深圳市垃圾分类标准标注的训练数据,验证了GANet在垃圾分类问题中的显著效果,获得了全国二等奖(第2名);同时,提出的PSATT机制优于对比方法,且在不同主干网络架构上均得到了提升,具有良好的通用性.本文提出的GANet架构、PSATT机制和训练策略不仅具有重要的工程参考价值,也具有较好的学术价值.     

不同阶次下分数阶SIR传染病模型的稳定性分析

建立一类考虑Logistic增长与饱和传染率的不同阶次分数阶时滞传染病模型. 首先, 利用Jacobi矩阵和特征根轨迹法, 分析该模型的局部稳定性, 并给出基本再生数; 其次, 选取分岔参数作为时滞, 给出地方病平衡点发生Hopf分岔的充分条件； 最后, 利用数值仿真验证理论分析的正确性. 研究结果表明, 分数阶次的改变会影响系统的稳定性.     

基于3D Voronoi模型形状不规则度组合梯度泡沫金属的动态冲击力学性能研究

泡沫金属的力学性能与其细观结构参数密切相关。四个形状不规则度参数梯度组合的3D Voronoi结构模型被用于开展动态冲击数值仿真实验,探究不同冲击速度下形状不规则度梯度组合类型对泡沫金属的变形特性、荷载-位移和能量吸收特性的影响。结果表明,冲击速率仅在临界速度范围内时对形状不规则度梯度组合模型的力学性能有明显影响,沿着冲击方向形状不规则度从小到大梯度组合的模型具有最优的能量吸收能力。     

Methods for backcasting,nowcasting and forecasting using factor‐MIDAS: With an application to Korean GDP

We utilize mixed‐frequency factor‐MIDAS models for the purpose of carrying out backcasting, nowcasting, and forecasting experiments using real‐time data. We also introduce a new real‐time Korean GDP dataset, which is the focus of our experiments. The methodology that we utilize involves first estimating common latent factors (i.e., diffusion indices) from 190 monthly macroeconomic and financial series using various estimation strategies. These factors are then included, along with standard variables measured at multiple different frequencies, in various factor‐MIDAS prediction models. Our key empirical findings as follows. (i) When using real‐time data, factor‐MIDAS prediction models outperform various linear benchmark models. Interestingly, the “MSFE‐best” MIDAS models contain no autoregressive (AR) lag terms when backcasting and nowcasting. AR terms only begin to play a role in “true” forecasting contexts. (ii) Models that utilize only one or two factors are “MSFE‐best” at all forecasting horizons, but not at any backcasting and nowcasting horizons. In these latter contexts, much more heavily parametrized models with many factors are preferred. (iii) Real‐time data are crucial for forecasting Korean gross domestic product, and the use of “first available” versus “most recent” data “strongly” affects model selection and performance. (iv) Recursively estimated models are almost always “MSFE‐best,” and models estimated using autoregressive interpolation dominate those estimated using other interpolation methods. (v) Factors estimated using recursive principal component estimation methods have more predictive content than those estimated using a variety of other (more sophisticated) approaches. This result is particularly prevalent for our “MSFE‐best” factor‐MIDAS models, across virtually all forecast horizons, estimation schemes, and data vintages that are analyzed.     

可折叠集装箱接驳运输问题的建模与优化

对一类带时间窗的可折叠箱接驳运输问题进行了研究,其中使用可折叠箱在堆场与客户之间集散货物,一辆集卡可装载一个满箱或多个空箱,目标为集卡总工作时间的最小化.借鉴确定的活动在顶点上的图的思想,将该问题分解为满箱子问题和空箱子问题,其中满箱子问题类似于带时间窗的多旅行商问题,空箱子问题因客户的货物量可为负值而显著区别于车辆路径问题,且两个子问题之间存在访问时间耦合等关联.进而建立了问题的数学描述,设计了问题的主动禁忌搜索(reactive tabu search,RTS)求解算法,并基于随机生成的大量算例验证了算法的有效性.结果表明,相比于使用CPLEX等优化软件,RTS算法可以在更短的时间内求得问题的更优解;相比于使用标准箱的情形,使用可折叠箱可节省约13%的接驳成本.     

机构投资者持股持续性对我国上市公司业绩及风险的影响研究

通过构建机构持股持续性指标体系,从四个维度全面研究机构持股持续性对上市公司业绩及风险的影响.整体来看,机构持股比例和持股稳定性的提升显著提高了公司业绩并降低了风险,反之则相反;机构持股期限与公司业绩仅呈很弱的显著负相关,导致这一异象的原因是:机构持股期限仅是一种表象,其背后隐含的是机构频繁换股的"散户化"行为及其不同的利益诉求带来了摩擦,加剧了公司经营决策和管理的不确定性,使公司业绩下降.分组研究显示:机构持股对公司业绩及风险的影响存在异质性;机构投资者只有秉持长期价值投资才利于公司业绩的提升,而以短期投机为目的的机构投资者对公司发展有害无益;机构持股稳定性越高,越有利于降低公司业绩风险;在机构持股比例高且持股期限长的公司中,机构持股比例与期限的协同效应越强,对公司业绩的改善作用越大,反之越小;在机构低比例持股的公司中,机构持股稳定性的提升对降低公司业绩风险的作用大于机构高比例持股的公司中对应的作用.     

无风险利率影响担保市场交易结构的效应研究

担保市场交易结构是参与主体行为的分布格局,取决于担保人、债权人和债务人三方签署担保契约协议的执行结果.无风险利率是调控金融市场的政策工具,但对担保市场交易结构的影响机理和效应的研究被忽视.基于担保人资本结构本文构建担保市场均衡理论模型,推理给出无风险利率变化影响担保市场交易结构的机理假设是:随着无风险利率增高,偿付率高的优质担保人会提高其定价,压缩债务人购买担保获得的收益,但对偿付率低的劣质担保人不会产生影响,造成偿付率高的优质担保人从市场中退出,整体担保市场中优质担保人构成减少,增加担保市场的风险.同时利用我国2007-2016年上市公司提供担保实际数据进行实证检验,结果支持了假设的有效性,为我国有效防范担保市场风险的形成和演化提供了理论和实际依据.     

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.