基于多尺度投入-产出表的中国对外贸易产业结构调整多目标优化

出口贸易引发的资源流失风险是当今研究的热点. 本文动态地分析了出口贸易引起的资源流出变动及其影响因素, 并对2018-2022年中国地区出口贸易进行优化调整. 首先, 本文利用行业间投入-产出表和资源消耗数据计算中国各行业的直接和完全资源消耗系数; 其次, 利用结构分解模型挖掘出口导向的隐含资源流出量变动的主要原因; 随即, 将45个行业进行聚类分析, 探讨未来各行业的节约资源潜力和调整路径; 最后基于情景分析和多目标优化理论, 从出口贸易结构, 贸易额和技术发展视角对中国未来出口贸易进行模拟分析. 实证分析结果表明: (1) 直接消耗强度, 技术进步, 出口总量和出口结构等4个影响因素中, 出口额对资源流失风险的贡献率最大. 直接能源消耗强度有助于降低因出口导致的能源流出, 而完全消耗水资源强度的降低大大减少了资源流失风险, 符合现实； (2) 以2017 年为基准年, 利用多目标优化模型求解2018-2022年出口结构和出口量, 结果表明优化结果有利于降低资源流出量. 通过调整未来各行业资源消耗强度, 优化结果发现技术提升带来的资源节约优势逐渐增强, 本文认为, 为技术改善的资金(人员)投入的边际产出呈现逐渐增强效应.     

基于刀具磨损状态识别的加工参数多目标优化

在数控铣削过程中,刀具磨损对机床主轴能耗影响很大,同时与刀具加工能力直接相关,需适时调整加工参数以适应不同磨损状态,保证多目标综合最优.针对此问题,基于刀具磨损状态识别,根据不同磨损时期给出相应的加工参数优化策略.首先,以刀具寿命周期内的主轴功率为基础,采用粒子群优化算法(particle swarm optimization,PSO)建立考虑刀具磨损的能耗模型,平均误差低于5%,并基于与刀具磨损的强相关性,以主轴功率作为单一指标识别刀具磨损状态.进一步,为获取影响加工成本的动态性指标——刀具剩余使用寿命(remaining useful life,RUL)及相应的主轴功率,利用人工神经网络(artificial neural network,ANN)建立刀具磨损退化模型,通过描述主轴功率随时间的变化来隐含退化过程,该模型拟合度达0.992.最终,综合考虑能耗、刀具及时间成本,设计多目标优化函数,并通过遗传算法(genetic algorithm,GA)搜索函数最小值,给出不同磨损时期的最优加工参数及优化策略.此加工参数多目标优化融入了主轴功率与刀具RUL等动态指标,可依据主轴功率在线...     

基于潜在类别条件Logit模型的机舱座位选择行为

为向旅客推送精细化座位推荐服务,通过潜在类别条件logit模型探究了旅客座位偏好及座位效用差异。首先运用解释结构模型筛选出影响旅客选座的关键因素；其次对旅客及其选择偏好进行RP-SP调查,运用潜在类别条件Logit模型划分旅客类别,进一步探究不同因素对旅客类别的影响程度；最后构建不同类别旅客机舱座位效用函数,根据效用最大化原则判断旅客选择行为。结果表明,旅客在机舱座位选择行为上存在异质性,旅客被划分为三个类别：class1占比38.8%,倾向于选择第一排或紧急通道排的过道位置；class2占比39.8%,倾向于选择靠窗座位；class3占比21.4%,倾向于过道位置。研究将为航空公司进行座位管理及制定座位附加服务费提供理论及决策支持。     

基础研究空间网络关联结构及影响因素分析

以我国31个省区市2009—2018年国家自然科学基金面上项目为样本,采用改进的引力模型构建省区市之间的基础研究关联关系,在此基础上利用社会网络分析模型分析我国省区市之间基础研究的空间网络结构演化及影响因素。研究表明:网络整体的空间关联性逐步增强,网络效率呈现出平缓的下降趋势;东部沿海经济发达地区并未利用自身的优势对其他地区产生推动作用。基础科研空间关联网络划分为双向溢出、经纪人、净溢出和净受益4个板块,板块内部的联系要大于板块之间的联系。地理位置临近、申请机构数量、科研人员、正副高职数量对基础科研的空间关联结构有显著性影响。     

路基非饱和土动态回弹模量计算模型对比研究

作为路面结构设计的关键参数,对动态回弹模量的可靠计算一直是工程界不断探索的课题。本文收集并分析国内外已有关于路基土回弹模量的计算模型,根据自变量的不同属性,将计算模型归为两大类,第一类为将应力水平作为变量(I型),第二类是将表征湿度状态的基质吸力作为变量,这其中又分为两个子类,一是将基质吸力引入耦合到应力变量中(II1型)；二是将基质吸力剥离出来作为独立变量(II2型)。然后结合2种土样的循环动三轴试验数据,对3类计算模型的可靠性及适用性进行对比评价。结果表明：将基质吸力作为单独变量(II2型)的计算模型能更真实的反映非饱和路基土动态回弹模量的变化规律,拟合度较高。     

一类具有饱和发生率和心理作用的随机SIR传染病模型

考虑一类受环境噪声影响, 具有饱和发生率和心理作用的随机SIR传染病模型. 通过构造Lyapunov函数并利用Ito公式, 得到该模型正解的全局存在唯一性, 并证明： 当随机基本再生数R*≤1时, 无病平衡点是随机渐近稳定的, 此时疾病将灭绝； 当R*>1时, 疾病将随机持续下去. 数值模拟结果验证了理论结果的正确性.     

基于概率图模型的危险驾驶罪刑期预测

针对司法实践中对于可解释性及预测性能的需求, 本文提出了一种基于概率图模型的量刑智能辅助方法. 该方法以量刑要素为基石建立含有隐节点的概率图模型, 由极大似然准则估计刑期分布的参数, 进而计算分布的数学期望得到预测值. 关于危险驾驶罪的实验结果表明, 概率图模型的预测准确率优于基于决策树和神经网络等的模型, 且具有良好的可解释性.     

阶次自适应AR等效电路模型的锂电池SOC滑模观测

基于等效电路模型的一类车载动力电池剩余荷电状态(state of charge，SOC)的估算方法，其估算精度高度依赖于模型精度，模型精度又正比于模型复杂度，以至于难以较好地应用于嵌入式控制单元.提出复杂度相对较低、能够自适应确定最优模型阶次的全新等效电路模型——基于阶次自适应AR模型的车载动力电池等效电路灰箱模型.基于此灰箱模型，给出锂离子电池SOC的滑模观测器设计推导及能观性、收敛性证明.结果表明，本文提出的基于阶次自适应AR等效电路灰箱模型的滑模观测器SOC估算方法(adaptive autoregressive-sliding mode observer，AAR-SMO)具有低模型复杂度、高精度、强鲁棒性及快速收敛等性能.     

基于改进Lagrange乘子法的交通信号配时优化研究

为提高交叉口的机动车通行效率及环境效益,采用改进罚参数来构造一种新的Lagrange乘子法对交叉路口的交通信号进行优化配时。通过权重系数建立车辆延误与尾气排放的数学模型,利用改进Lagrange乘子法进行优化,将其结果与两种典型智能算法的优化结果进行对比,并利用VISSIM(Verkehr in Stadten Simulation)微观交通可视化仿真软件进行验证。实验结果表明,该方法优化的信号配时使车辆延误降低19.89%,尾气排放量降低2.379%,可见大比例优化了交叉口的车辆延误,同时可以降低尾气排放量。