考虑车内瞬变压力指标的城际铁路隧道净空面积研究

列车速度较高时,铁路隧道净空面积的确定不能仅考虑隧道建筑限界和机车车辆限界,还要考虑列车通过隧道时诱发的气动效应,其中车内瞬变压力指标是需要着重考虑的问题。我国城际铁路建设刚刚起步,没有针对城际铁路隧道净空面积的规范出台,各设计单位参照客运专线铁路的标准并结合我国实际情况考虑了车速120、160、200 km/h的城际铁路隧道净空面积,但此隧道净空面积在我国列车实际密封性能条件下是否能够满足舒适度标准仍需予以论证。结合我国列车实际密封性能和现行舒适度标准,通过大量数值计算,提出了考虑车内瞬变压力指标的我国城际铁路隧道需满足的净空面积值,可为我国城际铁路相关标准、规范的制订提供参考依据。     

中国股市正反馈交易涨强不对称的定价能力

中国市场存在显著的正反馈交易,且追涨程度远超过杀跌程度.这种现象本文称之为正反馈交易的涨强不对称.本文旨在研究这种涨强不对称是否具有定价能力.本文在Fama-French三因子模型的基础上构建了反转因子、正反馈因子和涨强不对称因子,对2010年以前上市的全部A股从1998年1月至2016年10月的数据进行实证检验.本文发现,涨强不对称因子的表现显著区别于正反馈因子和反转因子;尽管单一来看正反馈因子、反转因子和涨强不对称因子都有一定的定价能力,但在多因子模型中正反馈因子和反转因子的定价能力很弱,只有涨强不对称因子有显著的定价效果;且这种定价能力不是因为追涨、杀跌、流动性溢价或投资者情绪造成的.总之,涨强不对称是一个有别于传统因子的新定价因子,且其定价能力可能源于市场补偿非理性投机带来的风险.     

巡回牧师策略下的编队海上补给规划

为有效规划巡回牧师(CR)策略下的海上补给过程,首先,根据CR策略下的海上补给特点,分析海上补给流程,介绍了汇合点的概念、计算方法以及出入库排队情况,并阐明了平时、战时不同环境下的补给规划目标;然后,分别建立海上补给整数非线性规划模型和多智能体仿真模型,设定典型的海上补给案例,分析数据并带入模型,通过LINGO和Anylogic仿真平台分别对模型进行求解,将两个模型的求解结果进行比较分析.结果表明,整数规划模型与多智能体仿真模型能够有效实现问题求解,对于优化CR策略下的海上补给过程均具有较好的适用性,其中多智能体仿真模型优化效率更高.     

内涵发展视域下夯实省属高校人事工作的策略探析

在高等教育进入内涵式发展的大背景下,目前多数省属高校在人事管理方面模式单一,工作方式墨守成规,缺少开拓创新,已不能适应高校的发展需要,必须对人事管理工作进行革新。本文分析了当前省属高校在人事管理中存在的突出问题,指出了高校人事管理工作改革重点和发展方向,以期为深入推进高等教育事业科学发展提供参考。     

基于Java跨平台数字图像处理技术的塞曼效应实验软件改进

基于Java跨平台数字图像处理技术,对塞曼效应实验CCD图像处理软件进行了开发与改进.测试结果显示,所开发的图像处理软件能很好地实现跨平台作业,且由于采用多点拟合代替原系统中的3点拟合,进一步提高了实验精度.     

终端区空域规划运行评价指标体系

为了合理分配管制资源,保障高效运作终端区,通过对终端区空域规划运行效能进行量化分析,进而掌握其运行情况及发展形势。首先建立了基于8类关键性能领域的终端区空域规划运行评价指标体系。然后采用状态分类评估法构造综合评价函数,利用基于随机森林(random forest, RF)算法的可拓层次分析法(extension analytic hierarchy process, EAHP)分析计算指标权重,达到综合考虑指标影响、加强指标量化程度、减少研究过程主观性的目的。最后,以广州终端区和武汉进近为例,对八大关键性能指标进行实例分析,采用蒙特卡洛(Monte Carlo)模拟验证了指标计算结果的可靠性,提升了指标的认可度,验证了系统评价结果的准确性。     

带有协作意愿感知的边缘协作中继机制

利用智能终端的协作转发可以缓解海量传感器数据的承载压力。然而,由用户携带智能终端的非合作行为会使转发性能急剧下降。为此,提出了一种带有协作意愿感知的边缘协作中继机制,以提高中继选择的合理性和激励机制的有效性。通过分析用户对转发数据的兴趣度感知用户的主观协作意愿,并考虑用户能量和缓冲的影响,综合选择协作状态最佳的用户作为中继。为了进一步激励中继用户参与协作转发,提出了一种基于讨价还价博弈的激励机制,充分地激励中继用户的客观协作意愿。仿真结果表明所提机制与其他中继机制相比,转发成功率和平均吞吐量分别提高了至少19.4%、17.9%,平均传递时延降低了至少18.6%。     

不同公平偏好下最优订购周期和延迟支付期决策

在实际商业活动中，公平偏好会影响供应链成员的决策行为，针对现有延期支付的文献中，尚未考虑FS公平偏好模型、BO公平偏好模型分别对延迟支付期和订货周期的影响，分别构建了公平中性、FS公平偏好模型和BO公平偏好模型下零售商主导的Stackelberg博弈模型，提供寻找各种情况下模型的最优解的办法，利用数值算例，对关键参数进行灵敏度分析。研究表明：①BO公平偏好模型下，供应商最优延迟支付期大于公平中性下供应商最优延迟支付期；公平中性下，供应商最优延迟支付期大于FS公平偏好模型下供应商最优延迟支付期。②FS公平偏好模型下，零售商最优订货周期大于公平中性下零售商最优订货周期；公平中性下，零售商最优订货周期大于BO公平偏好模型下零售商最优订货周期。③FS公平偏好模型下，供应链各成员的利润低于或等于公平中性模型下的利润。④BO公平偏好模型下，供应链各成员的利润高于或等于公平中性模型下的利润。     

基于联盟链的微电网身份认证协议

目前，微电网电力交易存在着身份认证协议不安全、交易中心化、数据无法追踪溯源、节点之间缺乏共识等问题，而区块链具有分布式存储、去中心化、数据不可篡改等优势.为此，基于联盟链的微电网身份认证协议，将区块链应用于微电网的身份认证以解决上述问题.首先，使用零知识证明解决了新节点的身份认证问题.其次，将其ID写入Merkle树并在整个联盟链中广播，利用区块链可以保证数据不被篡改的原理确保了数据的安全性和可追溯性，解决了传统电力交易的中心化、数据存储不安全、电力交易无法追踪溯源等问题.最后，凭借着瑞波共识协议所具有的安全高效的优势有效地解决了节点之间的共识问题.通过方案对比可知：该方案采用的零知识证明在身份认证中具有计算开销小及瑞波共识机制算法具备共识速率快的优点.经过安全性分析及性能分析可知：该方案在解决微电网的身份认证安全性问题的同时又能保证节点的运行性能最优.