二阶椭圆混合问题的三棱柱单元逼近

针对二阶椭圆混合问题,构造了一个新的三棱柱单元,分析了该单元的适定性,利用Falk-Osborn方法,证明了单元满足离散inf-sup条件,进而给出了误差估计结果.     

基于L-V模型的重庆两江新区生产性服务业与现代制造业协同发展实证研究

为探索生产性服务业与现代制造业之间的竞争与协同互动发展的内在机制,借鉴生物学共生理论,采用LV模型分析、非线性最小二乘、调查访谈等方法分析了两产业之间的协同发展机制,以两江新区为实证分析估算了L-V模型及离散转化模型的相关参数值,并对模型的均衡点和稳定性予以分析并得到均衡点的稳定性特征值;结果表明L-V模型能较好地契合生产性服务业和现代制造业之间的协同发展机制研究,两产业之间存在互利共生、互为支撑,实现共同升级与发展.     

个体观测次数与协变量个数都趋于无穷的二值数据GEE估计的渐近性质

广义估计方程是专用于处理纵向数据的统计模型,有效地解决了纵向数据中协变量相关的问题,得到稳健的参数估计值。但由于观测次数的不唯一,大多数文献对观测次数设置了上限,前人在假设个体观测次数为有限的条件下,证明了经典Logit广义估计方程估计的渐近性质。而随着大数据时代的到来,试验中需要对个体进行更多次观测,以便得出更为精准的结论。鉴于此,对于观测个体的数量n、协变量个数pn以及观测次数m三者都趋于无穷的情况,通过限定m的发散速度,即在mp_n~3/n和m~4p_~4n/n都趋于0和其他正则条件下,基于微分中值定理及根的存在定理,证明了经典Logit广义估计方程估计的渐近存在性和相合性;并在该估计的相合性的基础上,通过Slutsky定理进一步证明出了该估计的渐近正态性。     

计算机因果建模的发展历程

计算机因果建模的发展经历了线性模型、单一路径机制模型和选择模型三个阶段。建模技术从原因变量选择转换至多条因果路径分析,建模理念以统计学中的相关性代替了哲学意义上的因果信念。计算机因果建模的发展历程体现了修正模型以增强协调力的改进策略,逐步破解未知的背景要素问题。     

面向同源蛋白质探测的一种新型混合深度学习模型

根据蛋白质氨基酸链探测其同源蛋白质,进而预测蛋白质的功能,是生物信息学研究领域的一个重要挑战,也是众多生物医学研究领域的基础研究内容,有着重要的科研价值和广泛的应用需求。其研究难点在于:(1)如何学习对同源蛋白质预测有效、有用的蛋白质特征信息;(2)如何更好地运用蛋白质特征信息,实现同源蛋白质的探测与识别。为了解决同源蛋白质探测与识别研究中的关键难点,本文提出一种基于混合深度学习架构的同源蛋白质探测与识别模型(HDLM-PHP)。通过采用统一的"管道式"深度学习架构,将蛋白质特征学习和探测识别统一为一个整体,提高同源蛋白质探测与识别的效能。采用多组并行的深度卷积神经网络,学习蛋白质的各种属性信息,以期获得丰富的待检测蛋白质和靶蛋白质的高级相关性特征,并通过全连接方式使用多层RBM结构融合和精炼这些相关性特征为全局相关性特征。通过统一的深度网络连接方式,以探测和识别任务为导向,学习到对于同源蛋白质预测最有效、最全面的蛋白质特征信息。在标准数据集SCOPe上,对所提模型进行性能与效率评测,结果表明:本文提出的模型能有效地学习到符合任务导向的蛋白质特征数据,提升同源蛋白质探测与识别的准确度和召回率,优于现有的模型和算法。     

基于SARIMA模型的动态关联规则元规则挖掘

对动态关联规则的元规则进行建模分析预测,这对了解商品之间的联系规则以及为商家做出决策提供科学的依据,具有重大的现实意义.选取某商场2007—2016年顾客购买商品I_1与I_2的销售数据,挖掘出规则I■_1I_2,并对支持度计数建立SARIMA模型.结果显示:2015年1月—12月支持度计数的实际值与拟合值的相对误差在6%以内,说明采用SARIMA模型预测是可行的,预测数据比较可靠,最后对该商场2017年1月—3月的支持度计数进行预测.     

我国国有与民营能源上市公司全要素生产率对比研究 ——基于DEA-Malmquist指数法

以2012年为基年对2012—2018年我国国有和民营能源上市公司的数据剔除通货膨胀,在此基础上运用DEA模型和Malmquist指数分解法对国有和民营公司的全要素生产率进行对比研究。结果表明:研究期内民营能源上市公司的技术效率高于国有,主要原因是民营公司的纯技术效率高于国有。民营公司的制度和管理水平、技术水平、资源配置效率较高,且公司间差距较小,而国有公司相反。研究期内国有和民营能源上市公司全要素生产率都得到增加,民营能源公司增加的幅度大于国有,主要原因是民营公司规模水平恶化程度比国有公司小。国有能源上市公司全要素生产率的变化公司间差异小,而民营公司间差异大。在此基础上提出提高国有与民营能源上市公司全要素生产率的建议。     

Brent原油期货市场波动结构突变点预测

针对Brent原油期货市场可能存在结构突变点（结构断点），引入了隐马尔科夫模型(Hidden Markov Models，HMM)对其进行波动状态预测，但是由于HMM模型测度下的波动状态中可能存在伪结构突变点，再使用迭代累积平方和(Iterated Cumulative Sums of Squares，ICSS)模型对Brent原油期货市场波动结构突变点进行诊断，并修正其波动状态，为了检验ICSS-HMM-EGARCH模型对Brent原油期货市场结构突变点预测的准确性，基于修正后的波动状态再次使用HMM-EGARCH模型对Brent原油期货市场进行波动率预测。最后，采用成功率(Success Rate，SR) 和基于平均误差函数(Root Mean Squared Errors，RMSE)的Diebold-Mariano(D-M)模型分别对预测波动状态和预测波动率的准确性进行检验。实证结果表明：Brent原油期货市场中存在波动结构突变点；HMM模型测度下的波动状态中存在伪结构突变点，而ICSS-HMM-EGARCH模型能够修正波动状态中的伪结构突变点；基于修正后的波动状态后HMM-EGARCH模型能够对Brent原油期货市场进行更加准确地波动率预测，因而ICSS-HMM-EGARCH模型能够准确地预测Brent原油期货市场波动结构突变点。     

基于TELEMAC-2D的不同设计暴雨下厦门岛城市内涝特征分析

随着城市化率的提高,近年来我国城市内涝灾害频发.数值模拟是城市内涝研究的重要手段,已广泛应用于城市内涝特征分析.本文以厦门岛为研究区,建立了基于TELEMAC-2D的城市内涝模型,模拟了不同重现期(50,100 a)和不同雨峰系数(0.2, 0.3, 0.4, 0.5, 0.6, 0.7, 0.8)下厦门岛内涝积水情况.结果表明:积水总量受雨峰系数的影响较大,雨峰系数越大,积水总量的峰值越大;积水面积的变化受雨峰系数的影响,在同一重现期下,积水面积随雨峰系数的增大而增大;不同内涝风险等级下的积水面积受雨峰系数的影响是不同的,积水深度大于15 cm的积水面积随雨峰系数的增大而增大,而积水深度大于30 cm的积水面积变化受雨峰系数的影响不明显;在同样的重现期下,雨峰系数越大,迟滞时间越短.同时,对于城市排水管网的简化方法进行了相应的讨论和分析.