基于多变量高斯过程模型的贝叶斯建模与稳健参数设计

针对模型预测偏差和波动的稳健参数设计问题,在多变量高斯过程(multivariate Gaussian process,MGP)建模的框架下,结合质量损失函数和非线性优化约束方法构建一个新的多响应优化模型.首先,利用成对估计方法获得超参数近似值,构建多变量高斯模型;其次,结合MGP模型特征,构造充分考虑响应波动因素的质量损失函数.利用蒙特卡罗模拟方法,获得响应落入指定区间的期望概率;然后,以期望概率为约束,结合本文所提质量损失函数建立优化模型;最后,利用全局优化算法进行寻优,获得考虑响应期望概率的优化结果.实际案例和软件仿真表明,该方法综合权衡了预测偏差和预测波动引起的不确定性对优化结果的影响.获得了兼顾质量损失和期望概率最优均衡解,从而实现稳健参数设计.     

广义递归光滑暧昧环境下动态资产配置和资产定价研究

本文采用一种广义递归光滑暧昧模型表示投资者在暧昧环境下的效用函数,该模型能将投资者风险厌恶、暧昧厌恶和跨期替代三者区分开.通过设定代表经济人的学习过程和信念更新机制,将这种效用模型应于基于消费的资产定价模型.当股利增长服从隐马尔可夫机制转换过程,经济人对隐状态存在暧昧性认知时,暧昧性和经济人暧昧厌恶偏好影响资产定价,以及经济人的最优消费计划和最优资产配置.研究结果表明,暧昧厌恶、暧昧环境中的学习和信念更新机制在解释资产定价之谜中起到了关键作用.暧昧厌恶经济人的悲观情绪扭曲其信念,这种信念随经济所处状态不同而发生变化,并对经济处于衰退时期的定价核给予了更高权重,以致于其投资策略更加保守.这种悲观行为有助于传播和放大对消费增长的冲击,并产生随时间而变动的资产溢价.     

可修排队系统备件灰色生灭预测模型

可修部件的失效率和修复率在服役周期内呈现不确定性,基于确定型失效率和修复率建模的生灭过程在解决可修部件备件预测问题时存在一定局限.传统可修备件需求预测模型忽视了排队维修情况下的讨论,这与工程实际不符.以服从一般分布的区间灰数表征可修部件的失效率与修复率,构建了灰色状态转移矩阵,建立了一类排队维修系统的可修部件备件灰色生灭预测模型,研究了该过程的无记忆性和稳态解的存在条件,讨论了失效修复比、修理能力、备件数量与保障率的性质.一定程度上揭示了修理能力受限、失效修复比不确定背景下的可修系统备件需求规律.实际案例验证了模型的有效性和实用性.     

基于SV-Copula的欧盟碳配额现货和期货价格相依性研究

碳配额现货和期货价格的相依性对投资者进行套期保值和投机套利均具有重要意义.本文采用SV (stochastic volatility)模型研究了欧盟碳配额现货和期货价格的波动特征,继而用Copula函数分析了两者之间的相依结构,结果发现:EU ETS (European Union Emissions Trading Scheme)第二阶段和第三阶段的碳现货与碳期货价格都存在显著的波动持续性和杠杆效应,且第三阶段碳现货和碳期货价格的波动风险均大于第二阶段;碳现货和碳期货价格之间存在高度相依性,且第三阶段碳现期货价格尾部相依性更强;两阶段中两者的尾部相依性呈现为对称且厚尾.     

结合伪随机特征码的多序列跳频通信方法

针对多序列跳频(multi-sequence frequency hopping, MSFH)通信系统在对偶信道存在干扰信号的情况下易引发误码的问题,提出了结合伪随机特征码的MSFH(pseudo-random feature coding MSFH, PRFC-MSFH)通信方法。在信道频率间隔内调制伪随机特征码作为信号来源的特征信息,减少对偶信道受干扰的影响,达到抗干扰目的。建立了PRFC-MSFH发射接收通信模型,根据模型推导了PRFC-MSFH在不同干扰下的误码性能。仿真结果表明, PRFC-MSFH在跟踪干扰条件下较常规跳频约有3~5 dB性能增益,在最坏多音干扰条件下较MSFH有约6~7 dB性能增益,具有较强的综合抗干扰能力。     

两阶段非线性Wiener过程退化建模与可靠性分析

基于性能退化数据对产品进行可靠性分析一直是可靠性工程领域研究的热点与难点。针对多阶段退化过程中存在的非线性规律,同时考虑变点位置位于测试时刻之间的一般情形且各试样变点存在个体差异性的实际情况,提出了基于Wiener过程的两阶段非线性退化模型,给出了模型参数极大似然估计方法,建立了可靠性分析和寿命预测方法。最后通过高压脉冲电容器实例的对比分析,验证了所提方法的合理性与有效性。结果表明,与多阶段线性Wiener过程方法相比,所提方法能够更加准确地描述退化过程的非线性时变特征,进而得到更为合理的寿命评估结果。     

水泥窑协同处置生活垃圾的燃烧特性分析优化

针对传统方法难以分析掺烧生活垃圾后的水泥窑复杂燃烧特性的问题,引入数据挖掘技术,以国内某水泥厂为对象,采集相关参数数据,使用稳定性选择算法分析各参数对煤耗与NO_x排量的影响系数,通过随机森林算法建立煤耗与NO_x排量的数学模型,结合K-means聚类算法得出关键优化参数及其最优值。结果表明,该方法能够建立精确的煤耗与NO_x排量模型,挖掘出节能减排的关键优化参数及其最优目标值。通过改善关键优化参数至最优值,能够大大降低煤耗与NO_x排量,可指导水泥厂优化窑内燃烧特性。     

超启发式DE算法求解零等待发酵工艺调度

为解决具备间歇过程特点的零等待发酵工艺调度过程中易变质的难点,提出了一种超启发式差分算法,并将最小化最大完工时间设置为优化目标。此算法分为2层,高层为改进的自适应差分进化算法,来对低层的启发式操作进行选择排序。而低层组合排序成了新的算法对问题域进行操作,加入模拟退火算法避免陷入局部最优。所提出的方法具有学习的机制,对不同问题具有较强的泛化能力。通过测试算例和实际生产进行算法的比较和求解验证了此算法的有效性,结果表明所提出的算法比传统的启发式算法性能更优。     

基于正交局部慢性特征的故障检测方法

为提高化工行业中数据驱动故障检测的效果,该文针对实际工业系统中闭环控制导致的过程动态特性和数据流形中蕴含的局部信息,提出了一种基于局部时空正则慢特征提取(local time-space regularized slow feature extraction, LTSS)的方法进行故障检测。首先,构造基于局部时空正则的目标函数得到投影矩阵,进而得到预提取特征S,则S张成的空间中包含了静态信息,而S的一阶差分张成的空间中包含了动态信息。其次,基于独立成分分析(independent components analysis, ICA)方法,分别为2个空间构建对应的S~2和SPE统计量进行监控,用于实时故障检测。在TE (Tennessee Eastman)过程上的案例研究可以证明所提方法的有效性。     

带跳的随机波动模型的参数估计

讨论了带跳的随机波动模型中的参数估计问题,假设跳过程服从双指数跳,波动项服从Heston模型.首先借助Lee-Myland方法识别跳跃部分,运用极大似然估计方法对跳跃部分的参数进行估计.然后将扩散部分离散化之后用极大似然估计方法对扩散项的参数进行估计.最后,利用上证综合指数2015-2018年的历史数据进行实证分析,实验结果表明使用该方法能有效估计带跳的随机波动率模型的参数.