高维小波框架包子空间对空间L2(Rn)的分解

研究小波框架包子空间对空间L²(Rⁿ)的分解。运用时频分析方法与逼近论思想,刻画了数量矩阵伸缩的高维小波框架包的特征,构造了若干高维小波框架包子空间,进而,由小波框架包子空间得到了L²(Rⁿ)的直交分解式。给出高维小波框架包函数的频域表达式,类似于正交基,提出高维紧小波框架包构成空间L²(Rⁿ)的巴塞尔框架的充分条件,扩展了小波框架应用范围。     

电力定价策略的多目标优化模型及其应用

针对电力定价问题,综合考虑了电力生产过程中的能源利用效率、能源消费等多方面的影响,建立了以最大经济效益和最小环境污染为目标的多目标优化模型.该模型采用用电需求与电价的协整分析表征一定电力定价策略下的消费者行为,采用成本利润模型表征生产者行为,以消费者和生产者行为模型为约束条件.若将环境污染排放量最小的目标转化成约束条件,则多目标问题转化为单目标优化模型求解.在当前电力定价的邻域附近选择一系列定价策略,求解约束条件子模型,得到不同电价模式下经济效益,选择使得经济效益最大的电力定价即为模型最优解.以电力短缺最为严重的2008年以及2009、2010年为例,计算出电价分别为569.72、580.19、598.14元/(MW·h),均高于实际各年度的平均销售电价,由此可见电力定价应适当上涨.此外,经济社会参数的变化对最优定价策略有明显的影响:排污量限制收紧10％,最优电价将上涨1.09％;GDP增长率升高1个百分点,最优电价将上涨1.08％;单位生产成本升高1个百分点,最优电价将上涨0.74％.     

采用高斯模型的垃圾焚烧污染物环境监测及布点

针对垃圾焚烧厂之类的污染源所排放污染物对周边不同区域影响的动态监测问题,将基于高斯模型的模拟测算布点法与功能区布点法相结合,建立了监测布点模型。首先综合考虑监测区域周边气象条件、地形特征以及新定义的功能区分布,依据不同物理化学性质将污染物分为常规污染物和特殊污染物,从而引入简单地形和复杂地形下分别适用于两类污染物的微风扩散模式和烟尘扩散模式的高斯模型;然后采用统计的方法对这些因素进行处理,确定了模型中相应的参数,计算分析得出污染物浓度分布;最后与功能区布点法相结合,得到最终的动态监测布点方案。以深圳市宝安区拟建的垃圾焚烧厂为例,详细阐释了整个研究方法和步骤,并给出该垃圾焚烧厂周围环境设立9个分区监测点的方案。文中的研究角度、方法和步骤为解决垃圾焚烧厂等污染源的监测点设置问题提供了新思路。     

基于时间加权SVM的指数优化复制模型与实证分析

本文研究了指数型基金管理中最核心的指数追踪问题.依据结构风险最小化思想,首先构造了以追踪误差为基础的损失函数,接着考虑了时间因素对历史追踪误差的影响,采用指数加权的方法将时间因素纳入追踪误差的分析中,利用SVM理论给出了指数复制问题的结构风险的形式,在此基础上构建了各种市场实际约束下最小化结构风险的时间加权SVM的指数优化复制模型,最后利用OR-Library中的5个市场指数历史数据进行了实证检验.结果表明本文提出的时间加权SVM模型能够显著提高样本外的追踪效果.同时使得追踪组合的鲁棒性有明显的改善,从而表明本文提出的时间加权SVM指数复制模型具有较高的理论和应用价值.     

一类含线性阻尼的非线性自治g-Navier-Stokes系统解的渐近光滑效应

研究一类含线性阻尼的非线性自治g-Navier-Stokes系统解的渐近性,该文应用Young's不等式、Gronwall引理、全局吸引子存在性理论,证明了在Hg空间中的全局吸引子与Vg空间中的全局吸引子相等,得出含线性阻尼的非线性自治g-Navier-Stokes系统的解具有渐近光滑效应这一结论。     

Copula函数在多因子模型系数估计中的应用

主要研究用多因子模型刻画金融资产收益率时, 因子载荷系数的合理估计问题.以因子系数的金融意义为出发点,并结合Copula的相关理论,提出了一种新的因子系数估计方法.新方法用Copula函数描述各个因子与金融资产收益所服从的联合分布;从因子系数的正负及其发生的概率,金融资产收益率随因子波动的大小两方面来估计因子系数的值. 在此基础上,对因子系数新的估计公式做了进一步调整,强调了尾部相关性对因子系数取值的影响.基于中国证券市场的交易数据,对不同估计方法进行了实证研究.通过分别计算统计量R-square的值,随机误差项的均方偏差,尾部均方偏差以及投资组合的在险价值与条件在险价值等方法,实际论证了文中所提新的因子系数估计的改进方法优于因子系数估计的新的Copula方法,而后者又明显好于传统的线性回归方法.     

一类具有扩散的营养-微生物模型的Hopf分支周期解

考虑一类满足齐次Neumann边界条件的营养-微生物扩散模型.在满足Hopf分支存在性的条件下,利用中心流形定理和规范型理论,讨论了扩散系统Hopf分支方向及空间非齐次分支周期解的稳定性.     

基于变分贝叶斯的数据分类算法

随着互联网技术的高速发展,数据库的规模和复杂度不断增长,传统的分类方法已经不能满足复杂数据的分类需求,针对此类问题,提出了一种基于变分贝叶斯的数据分类算法。该算法在传统贝叶斯推断上引入变分近似理论,结合最大期望算法思想,利用统计物理中的平均场理论,并以混合高斯模型为例进行了实验仿真。实验结果证明,随机生成数据在经过382次迭代后,能明显看出由3组高斯模型混合而成,似然函数的下界随迭代次数增加不断上升,在350次迭代后曲线与预想一样趋于平缓,并且在误差允许的范围内得到接近真实数据的均值和逆协方差矩阵,实现其分类处理。在保证高精度的要求下计算速度更快、效率更高、更符合实际工程的应用背景。     

采用互补信息熵的分类器集成差异性度量方法

针对多分类器系统差异性评价中无法直接处理模糊数据的问题,提出了一种采用互补信息熵的分类器集成差异性度量(CIE)方法。首先利用训练数据生成一系列基分类器,并对测试数据进行分类,将分类结果依次组合生成分类数据空间;然后采用模糊关系条件下的互补信息熵度量分类数据空间蕴含的不确定信息量,据此信息量判断基分类器间的差异性;最后以加入基分类器后数据空间差异性增加为选择分类器的基本准则,构建集成分类器系统,用于验证CIE差异性度量与集成分类精度之间的关系。实验结果表明,与Q统计方法相比,利用CIE方法进行分类器集成,平均集成分类精度提高了2.03%,分类器系统集成规模降低约17%,而且提高了集成系统处理多样化数据的能力。     

色噪声激励下非线性阻尼动力系统的首次穿越分析

应用统一色噪声原理和随机平均法研究了色噪声激励下非线性阻尼动力系统的首次穿越问题。首先给出了条件可靠性函数满足的BK(Backward Kolmogorov)方程以及首次穿越时间条件矩满足的广义GP(General Pontryagin)方程,其次在规则边界条件和初始条件下得到了系统的条件可靠性函数、概率密度函数和首次穿越时间的数值解,最后通过数值模拟图分析了系统参数及外激励噪声对系统可靠性变化的影响。分析结果表明:增大系统参数可提高系统可靠性;增大噪声强度会增大发生首次穿越的概率、降低系统的可靠性;噪声自相关时间对系统可靠性的影响与系统参数有关,即在系统参数值较大时增大噪声相关时间会提高系统的可靠性,而当系统参数较小时增大噪声相关时间反而会降低系统的可靠性。该结果可为非线性系统的可靠性研究提供参考。