基于单月期限的沪深300ETF期权定价实证研究

针对在2019年12月份上市的沪深300ETF期权,收集其在2020年1～9月9个单月的市场真实交易数据,使用期权定价模型进行实证研究.借助经典B-S-M模型和考虑支付已知股息率B-S-M模型2种期权定价模型分别计算每个单月期限的沪深300ETF看涨看跌期权理论价,并与市场价综合比较后可知,支付已知股息率的B-S-M模型均方误差更小且更精准,从而显现出支付已知股息率B-S-M模型的有效性优势.     

桩基动力学模型参数反演识别方法

针对桩基模型参数存在不确定性的问题,提出一种桩基模型参数反演识别方法.以测点和敲击点作为噪声因素,综合考虑模型中不同测点和敲击工况下加速度响应对反演结果的影响,利用多信息融合方法将多个评分值融合成唯一的参数反演识别目标响应值.研究结果表明:利用本研究方法得到的反演曲线与仿真曲线拟合良好.本研究为桩基模型参数反演识别提供了一定的借鉴.     

公众参与大气污染治理的意愿及促进对策研究

调动公众参与大气污染治理工作是改善空气质量的重要抓手.通过开展问卷调查,在客观描述公众参与大气污染治理现状的基础上,运用二元Logistic模型实证分析公众参与大气污染治理的意愿情况.研究结果显示:公众参与大气污染治理的意愿较高,但实际参与大气污染治理工作并不普遍;虽然公众认为应由政府和污染企业承担治理的主要责任,但多数公众愿意为大气污染治理平均每月出资1～30元;公众参与治理的意愿受到空气质量满意度、关注度及改善需求等变量的正向影响,却受到年龄变量的反向影响,因此,为提高公众参与治理的意愿,应加快创造条件、营造环境,为公众参与治理提供保障,强化公众对空气质量的关注度,激发公众对改善空气质量的需求.最后,要着力构建多渠道、多层面的大气污染治理信息交流模式,健全公众参与大气污染治理工作机制.     

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.     

带交换和跳跃的一维双向自驱动系统的仿真研究

自驱动粒子系统在生物系统、交通运输系统领域具有广泛的应用价值.本文提出了一维双向自驱动粒子模型,在模型中考虑粒子的跳跃、粒子间的换位等行为.运用模拟仿真方法分别讨论了左右向移动的粒子密度比、换位概率、跳跃率对系统流量的影响,结果表明:两种粒子的比例越接近,系统流率越大;在密度位于中段区域时(0.3<ρ<0.8),粒子跳跃概率越高,系统流率就越大;对向粒子交换概率越大,系统流率越大,流率-密度曲线由非单调转变为单调递增;系统没有出现回滞现象.这些研究结果有助于理解非平衡态系统的一些重要性质.     

免疫缺陷大鼠模型的研究进展

免疫缺陷动物模型是指通过筛选自发突变或者基因工程改造建立的缺失一种或多种免疫系统组分，并用于生物医学研究的动物模型。免疫缺陷小鼠模型发展较为成熟，为人源化、患者来源异种移植(patient-derived xenograft, PDX)、干细胞移植以及传染性疾病等研究提供了良好的工具。与小鼠相比，大鼠具有体型更大，代谢和生理与人更接近，更易进行手术操作、样本获取，以及长期应用于临床前毒理和药理的评估等优势。因此，近年来出现了各种免疫缺陷大鼠模型。文章通过动物模型之间的比较，着重综述了免疫缺陷大鼠模型的最新进展，并展望其在干细胞研究和抗肿瘤治疗中的应用前景。     

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。     

联程中转旅客的城市枢纽间换乘行为建模

针对旅客联程运输中旅客中转换乘行为,构建了多项Logit(Multinomial Logit,MNL)模型进行刻画分析.首先,设计了陈述偏好(Stated Preference,SP)调查问卷进行数据采集;其次,基于MNL模型对联程中转旅客的城市枢纽间换乘行为进行建模,并利用Biogeme软件对模型参数进行标定;最后,计算出各方式的分担率并与实际调查结果进行对比分析.结果表明:与出行目的、行李大小等因素相比,联程旅客个人特征(年龄、职业、收入等)的影响最为显著,考虑了旅客个人差异的MNL模型拟合误差在1.5％以内;此外,旅客对交通工具拥挤度、舒适度、班次数量以及准时性的关注程度也影响了其选择行为;联运旅客对时间效率尤为关注,超过50％的联运旅客选择地铁,当公交出行时间下调0％～20％时,可以一定程度上将换乘地铁的联运客流转移至公交上.研究结果对于枢纽间换乘需求预测、多方式协同调度以及提供旅客个性化出行服务具有一定的参考作用.     

基于GAN的通信干扰波形生成技术

现有通信干扰方法, 通常基于通信侦察中获取的目标信号特征进行干扰决策, 选取合适的干扰波形实施干扰, 难以应对目标信号特征未知或参数动态变化的情况。为此, 提出一种基于生成对抗网络(generative adversarial networks, GAN)的通信干扰波形生成技术, 运用GAN直接提取目标信号的潜在特征, 并生成与目标信号特征相似的干扰波形。在介绍GAN原理的基础上, 首先设计网络模型, 并对学习率进行优化, 使GAN更适用于时间序列通信干扰波形的生成。然后通过对不同类型和参数的通信信号进行干扰波形生成实验, 验证了该技术的泛化性。最后进行干扰效果对比试验, 结果表明, GAN生成的干扰波形干扰效果能够逼近最佳干扰效果。