江苏制造业全要素生产率多维度测评研究

基于2011年以来的最新行业分类标准,构建2011—2016年江苏省制造业31个细分行业的面板数据,采用DEA-Malmquist模型对江苏省制造业全要素生产率及其构成从时间的维度、细分行业的维度、基于研发强度的行业类别维度进行测评。结果表明,2011—2016年间江苏省制造业全要素生产率平均增长率为负值,且自2012年开始由技术进步推动转为由技术效率推动;全要素生产率存在明显的行业间差异,低技术制造业为全要素生产率发展的瓶颈。提升江苏省制造业全要素生产率的主要路径包括提升资源配置效率、加强自主创新、实施精细化管理等。     

墨西哥Perdido带上Wilcox组油藏富集模式分析

为了明确Perdido带上Wilcox组油藏富集控制因素，以上Wilcox组油藏为研究对象，通过有效供烃范围、油输导方式、圈闭形成与生排烃期匹配关系及保存条件对比分析，探讨了Perdido带上Wilcox组油藏富集控制因素及成藏模式。研究认为，供烃区规模对油藏规模控制作用明显；上Wilcox组油藏存在顺源式、向源式和背源式3种垂向运移方式，其中，顺源式和向源式运移有利于油藏富集；圈闭形成与生排烃期匹配较好的油藏，供烃充足，油藏规模大；保存是油藏富集的必要条件，遭受严重破坏的油藏规模小；建立了Perdido带上Wilcox组3种油藏成藏模式，其中，“双侧供烃-顺源输导”和“单侧供烃-向源输导”有利于油藏富集，是该区寻找规模性油藏的有利模式。     

体育教育专业实习“四段式”教学模式与实践

运用问卷调查、实地考察等研究方法,对吉首大学2010级体育教育专业实习生实施"四段式"教学模式进行调查分析."四段式"教学模式有助于学生循序渐进的学习,能够培养学生独立思考问题、设计科学的实习方案、灵活应用所学知识等能力.最后针对未来体育"四段式"教学模式中应注意的问题提出建议.     

基于变量选择-神经网络模型的复杂路网短时交通流预测

摘要： 针对传统交通流预测模型正在由单断面历史数据处理向多断面、多时刻历史数据处理转变,但在考虑各断面间的影响时,多变的交通状况往往会使预测模型复杂化的问题,引入一种多元线性回归最小绝对收缩和选择算子方法(Lasso),并利用其优秀的变量选择能力,在复杂路网多断面中选出相关性较高的断面；结合神经网络(NN)的非线性特性,提出了Lasso NN组合模型.结果表明：Lasso NN模型在路网交叉口对未来15 min交通流数据预测的误差率低于9.2%；在非交叉口的误差率低于6.7%,总体优于各自单独使用得出的结果.     

突发事件快速评估模型

突发事件发生初期,进行突发事件的快速综合评估,有利于及时、准确地把握事件的态势,以满足应急决策的时效性要求.为解决突发事件数据量较大,数据更新较快时,过于复杂的运算过程和计算软件缺乏以及已有软件兼容性低而难以满足应急决策的时效性要求的问题,本文简化了Simos过程和PROMETHEEⅡ方法,构建了突发事件快速评估模型,即SSPPM(Simple Simos'Procedure and PROMETHEEⅡModel).为了验证新模型的有效性,本文选取了两个数据进行实验.实验结果表明,在对评估速度的要求大于对精度的要求的突发事件控制阶段,新模型能快速综合多位应急决策者的意见,快速获取权重,简化评估过程,提高突发事件综合评估效率.     

Forecasting Longevity Gains Using a Seemingly Unrelated Time Series Model

In this paper a multivariate time series model using the seemingly unrelated time series equation (SUTSE) framework is proposed to forecast longevity gains. The proposed model is represented in state space form and uses Kalman filtering to estimate the unobservable components and fixed parameters. We apply the model both to male mortality rates in Portugal and the USA. Our results compare favorably, in terms of mean absolute percentage error, in‐sample and out‐of‐sample, to those obtained by the Lee–Carter method and some of its extensions. Copyright © 2015 John Wiley & Sons, Ltd.     

基于应用驱动的编译原理教学研究

针对当前编译原理教学效率低下的问题,研究了基于应用驱动的编译原理课程教学方法.分析了理论教学与实验教学相融合的应用驱动教学基本原理与方法,对于每个知识点设计两个层次的题目,在第一层次题目的作用下,形成以教师为主导,以实验题目为主线,学生积极参与讨论的教学模式,增强授课效率,提高学生实验的自信心;通过第二层次题目,进行知识的巩固与强化,培养学生团队协作的能力.讨论了应用驱动教学法在编译原理教学中实施的具体措施以及应该重点注意的问题,这对于改善编译原理课程的教学现状,提高编译原理课程的教学效率具有重要的参考意义.     

基于交通信号灯信息的混合动力汽车节能预测控制方法

针对传统混合动力汽车控制方法不考虑已知道路交通信号灯信息对车辆能量管理影响的问题,提出了基于交通信号灯信息的混合动力汽车节能预测控制智能优化策略。通过建立混合动力汽车系统的简化模型,并采用连续广义最小残量方法求解模型预测控制问题。运用MATLAB/Simulink进行仿真,仿真结果验证了交通信号灯信息模型的有效性,以及所设计的模型预测控制算法大幅度提高混合动力汽车的燃油经济性的能力和实时控制性能。研究结果表明所提出的控制策略可以实现车辆行驶轨迹的优化控制,显著提高了车辆的燃油经济性,并满足系统的实时最优控制要求。     

房地产开发企业供给决策理论模型与行为分析

政府加大土地出让力度、提高企业融资限制等调控政策能否达到增加住房供给的目标,在很大程度上要受到开发企业供给决策的影响.为了模拟开发企业的供给决策行为,提出了综合考虑房地产开发企业主要决策环节的理论模型.研究表明:在一定的市场环境下,开发企业具有稳定的土地、可售住房、现金和融资额度的储备倾向,为了实现全局利润最大化和持续经营的目标,可能在某一项目或决策环节选择次优策略;随着市场环境发生变化,开发企业会对储备策略进行调整,当房价上涨预期增加时,企业的存货储备倾向显著增强,当房价风险增加时,企业的资金储备倾向显著增强,当融资成本增加或融资约束增强时,开发企业短期内为了回笼资金而加快销售,但由于经营节奏放缓、存货储备倾向提高,企业的长期供给潜力会受到不利影响.     

停车受限条件下多模式交通网络动态拥挤收费

在一个多起始单终点的交通网络上,本文研究当终点处停车空间不足时,如何通过在路段瓶颈处实施拥挤收费实现系统最优.首先,根据小汽车和公交的出行成本函数,运用凸规划算法求解系统最优条件下网络中各OD最优的小汽车和公交出行量.其次,根据系统最优时的小汽车出行量,计算出为了消除交通瓶颈处车辆排队而实施的动态拥挤收费.再次,根据小汽车和公交车出行成本的均衡条件,计算出各OD对每辆小汽车出行者应缴纳的停车拥挤附加费(或应获取的补贴),收取该费用(或发放补贴)的目的是调节小汽车和公交的出行量使它们在双模式均衡(小汽车与公交车出行模式均衡)条件下分别达到系统最优水平.最后,算例分析了两组OD对的情况,计算出两种泊位供应量下各OD对小汽车最优出行量与小汽车出行的停车拥挤附加费或补贴,并且给出了动态拥挤收费与道路收费的函数曲线.