及时性自适应高维经济基本面建模与汇率预测分析

在人民币国际化不断推进,人民币汇率双向波动加强的背景下,构建具有优良预测能力的汇率预测模型愈发重要.参数模型对汇率预测的能力不仅取决于模型设定是否正确,还取决于模型能够同时:一方面能否迅速探测模型参数的结构性变化以使用最佳信息估计模型参数,另一方面能否及时识别模型解释变量以使用最佳解释变量对汇率进行预测.本文构建了自适应变元算法.该算法不仅能实时检测模型参数的结构性变化,探测参数的最大化同质区间,同时还能对变量进行及时识别以选择最佳模型解释变量,提高模型的预测能力.在样本外向前3至24个月的汇率预测中,自适应变元算法能显著超越随机游走,马尔可夫机制转换模型,误差修正模型,实时最优窗算法,多元自适应可变窗算法与其他经济基本面模型包括:弹性货币模型,购买力平价模型,利率平价模型,泰勒规则模型,偏移泰勒规则模型.变量选择结果显示,自"811"汇改以后,经济基本面因素决定了人民币汇率走势.中国与其他发达经济体包括欧元区,英国与日本的经济基本面同样能够决定美元兑人民币汇率走向.另外,自"811"汇改之后,人民币汇率预期相比于"811"汇改之前更易受到外部冲击的影响,合理的人民币汇率预期监管依然需要依赖于实行有管理的浮动汇率制度,防止汇率风险.     

考虑车辆间交互作用的驾驶意图预测方法

准确的意图预测可以帮助智能车辆更好地了解周围环境并做出更加安全的决策，从而提高自动驾驶的安全性，促进人机协同驾驶。为了对驾驶员未来的意图做出更加精准的预测，提出了一种交互式意图预测方法。首先，通过将隐马尔可夫模型（HMM）与高斯混合模型（GMM）相结合，在充分考虑周围场景信息后建立了行为识别模型，用于对当前的驾驶行为做出准确的判断。然后，考虑到交通场景复杂多变的特点，提出基于意图的轨迹预测方法规划出一条最佳的行驶轨迹，并采用最大期望效用理论对未来的驾驶行为进行推理。由于行为识别和意图推理模型综合考虑了交通态势的演变过程和车辆之间的交互作用，所以将两个模型得到的结果相结合可得到车辆最终预测出的驾驶意图。最后，在NGSIM数据集对所提出的方法进行验证，结果表明提出的行为识别模型能够提前0.2~0.3 s识别出车辆的换道意图，结合未来意图推理模型，能够更加准确地预测出车辆未来的驾驶行为，由此可提高车辆驾驶的安全性。     

基于灰色马尔可夫模型的 我国地质人才总量预测及发展对策研究

人们对美好生活的向往不仅包括物质生活,更应该需要舒适、更优美的居住坏境。随着经济的发展,生态环境保护与资源开发兼顾的"两难"问题突出。化解这一难题需要不断提高地质行业的科技水平,其本质在于创新型高素质地质人才的培养。在我国国家生态文明建设背景下,以2009-2015年末全国地质行业在职人数为地质人才总量为基础数据,采用GM(1,1)灰色预测模型和马尔可夫修正模型,对我国习近平新时代社会经济发展阶段的地质人才总量变化进行预测,并得出未来12年我国地质人才总量。预测结果具有较高拟合度,据此综合分析未来我国地质人才资源的发展趋势并提出对策和建议。     

基于BP神经网络的FRP筋与混凝土界面黏结强度预测

纤维筋增强混凝土材料的界面黏结强度是评价其力学性能的重要指标之一.基于现有文献中的试验数据,建立了292组FRP筋混凝土拉拔试验的数据库,利用人工神经网络对FRP筋与混凝土之间的黏结强度进行预测.数据库被随机分成两个数据集,其中242组数据用于训练,50组数据用于仿真预测.利用反向传播算法训练了一个3层人工神经网络模型,该模型的输入层包括7个参数:FRP筋类型、表面形式、FRP筋直径、锚固长度、破坏模式、混凝土抗压强度和归一化的混凝土保护层厚度.输出层为FRP筋与混凝土界面黏结强度.结果表明,BP神经网络模型具有良好的预测和泛化能力,预测误差较小.该方法能够综合考虑众多FRP筋与混凝土界面黏结强度的影响因素,给出精确的预测结果.     

基于图注意力网络的案件罪名预测方法:CP-GAT

案件罪名预测任务是基于文本数据去预测案件所属罪名.针对现有方法在相似罪名和长尾数据集上表现不佳的问题，提出了一种基于图注意力网络的案件罪名预测方法CP-GAT(charge prediction based on graph attention network).该方法首先使用司法文书数据集中的案例事件描述文本和案例对应的法条信息建立异质图结构数据，构建后的异质图包含两种类型的节点(词节点、案例节点)，两种类型的边(词节点与词节点相连的边，词节点与案例节点相连的边).在基于法律文本构建后的异质图上使用图注意力网络进行图特征提取，最后将得到的特征向量输入到罪名预测的分类器中，得到案例所属的罪名.在CAIL2018法律数据集上的实验结果表明，基于图注意力网络的罪名预测方法优于对比实验使用的方法，准确率和宏观F1值分别达到了95.2%和66.1，验证了提出的方法有利于提升案件罪名预测任务的性能.     

基于注意力机制的GRU神经网络安全态势预测方法

传统的网络安全态势预测方法依赖于历史态势值的准确性,并且各种网络安全因素之间存在相关性和重要程度差异性。针对以上问题,提出一种基于注意力机制的循环门控单元(recurrent gate unit, GRU)编码预测方法,该方法利用GRU神经网络挖掘网络安全态势数据之间的时间相关性;引入注意力机制计算安全指标的分配权重并将其编码为网络安全态势值;利用改进的粒子群优化(particle swarm optimization, PSO)算法进行超参数寻优,以加速GRU神经网络的训练。仿真分析表明,所提方法具有更快的收敛速度和较低的复杂度,并且在不同的预测时长下具有较小的均方误差和平均绝对误差。     

基于多阶段退化建模的谐波减速器实时可靠性评估与寿命预测

谐波减速器是工业机器人的关键核心部件,其可靠性的实时评估和剩余寿命预测对于提升工业机器人的工作性能和健康监管具有重要意义.作为一种复杂的高精度机械部件,其退化过程表现出明显的多阶段性特点.因此,针对谐波减速器的退化特性,提出基于Gamma过程的多阶段退化模型对谐波减速器性能退化过程进行精确描述.首先,根据谐波减速器退化趋势的变化,进行多阶段退化过程的划分;然后采用历史性能指标数据,基于最大皮尔逊相关系数准则估计模型先验分布的超参数,建立基于Gamma过程的多阶段退化模型.在此基础上,针对在役设备的实际运行特点和工程现场中性能指标数据获取困难的问题,提出采用振动特征来建立高斯过程回归模型,对性能指标值进行精准预测以实现对退化模型后验分布参数的实时更新.最后在此基础上对谐波减速器进行实时可靠性评估和剩余寿命预测.通过对谐波减速器可靠性实验数据的分析表明,所提出的方法能够实现可靠性的实时评估,并且与单一阶段退化模型相比,该方法对剩余寿命的预测精度更高.     

国内城镇污水处理能耗计算方法

污水处理行业是高耗能产业,合理地估算污水处理工艺的能耗将有助于节能减排措施的制定和实施。依据国内城镇污水处理各单元的工艺运行特点,分析了污水处理单元能耗分布特征,总结出污水处理过程中各单元主要耗能设备的能耗计算公式。以喀左污水处理厂(采用典型A/O工艺)为例进行分析,挖掘其最具潜力的节能设备,给出相应的节能调控方向。     

基于侵蚀循环理论的地震触发崩塌滑坡灾势评价

构建了一种与选线原则方案精度相匹配的、区域性的预测地震触发崩塌滑坡灾势的方法.论述了在侵蚀循环(幼年期-壮年期-老年期)的一个地貌发育周期内,流域谷坡将相应经历向临界坡发展、达到临界坡、偏离临界坡的过程,提出了根据流域演化发育阶段预测山地灾害危险性的原理;基于河谷与谷坡的反馈机制,提出通过点坡度变化确定纵剖面特征点,进而区分不同的发育阶段,解决了斯特拉勒分析方法只能适应于小流域的问题.通过汶川地震、玉树地震、芦山地震这3次21世纪以来我国震级在Ms7.0以上的大地震实震资料,检验了本方法的正确性.流域的斯特拉勒积分在0.5~0.6之间时,崩塌滑坡灾势最严重;距上值越远,灾势越轻.