面向突发公共卫生事件的社区韧性影响因素研究

社区作为城市治理的基础单元,是防控疫情的第一道防线.对于如何建设一个积极应对突发公共卫生危机并快速自我恢复的韧性社区,探讨影响社区的韧性建设影响因素十分必要.采用问卷调查的方式,使用AMOS软件建立结构方程模型分析社区韧性建设的影响因素.结果表明:五大影响因素对社区韧性建设具有正向作用,社会层面因素对于社区韧性建设的影响最大,其次为组织因素、经济因素、物理因素以及人员健康因素.其中居民对社区归属感和相互间的情感、社区应急组织、社区的基础设施和智慧设备、人员自身的身体健康作用显著,是影响社区韧性建设最重要的因素.     

城市区域多物流无人机协同任务分配

针对城市区域多无人机协同物流任务分配问题, 综合考虑不同无人机性能、物流时效性、飞行可靠性等影响因素, 以经济成本、时间损失和安全风险最小为目标函数, 构建多无人机协同物流任务分配模型。因问题规模大、求解复杂度高, 设计改进的量子粒子群算法进行求解。首先，为增强粒子遍历性和多样性, 采用均匀化级联Logistic映射进行粒子初始化; 其次，为避免算法陷入局部最优解, 引入基于高斯分布的粒子变异方式; 最后，为提高算法运行效率, 运用自适应惯性权重方法对粒子赋值。仿真实验结果表明，所构建的模型能够实现任务分配多目标优化, 贴近城市区域无人机物流配送实际; 所提算法与传统量子粒子群算法和遗传算法相比, 任务分配代价分别下降了5.9%和6.3%;并进一步对参数权重设置进行分析, 当3个子目标函数权重系数分别为0.225、0.275和0.500, 种群规模为150时, 算法规划的结果最优。     

基于稀疏栅格优化的蜂窝车联网定位算法

蜂窝车联网（cellular-V2X，C-V2X）中的定位方案是车路协同与车联网业务发展的重要技术途径之一。目前基于基站、卫星等诸多定位方案，在车联网业务以及车路协同场景中常会遇到定位精度、定位处理时延、部署成本等诸多方面的挑战。针对这些问题，文章对已有栅格定位算法进行优化，提出一种基于统计信息网格（statistical information grid，STING）的稀疏栅格优化算法和基于极端梯度提升（extreme gradient boosting decision tree，XGBoost）进行指纹定位的车联网指纹定位算法。从栅格优化的角度出发，相较于传统指纹定位方法在定位精度和计算速率方面进行了优化，使其更适应于车路协同场景。该算法为目前的车联网定位提供了一种有效的定位方法。     

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。     

基于平均熵值的多点地质统计建模参数优选方法

多点地质统计建模方法通过训练图像获取空间结构和相关性统计特征,重建结构复杂的储层地质模型,为提高油气预测效果服务。不同建模参数的选择会直接影响计算效率和模拟结果,因此选择合适的建模参数至关重要。鉴于传统参数灵敏度分析方法的不足,提出一种基于模式均熵的多点地质统计建模参数优选方法,采用Hsim相似度对随机模型和训练图像的模式均熵差异进行量化分析。以多点地质统计建模参数——样板尺寸为例,计算建模参数集和训练图像的空间及结构特征相似度,建立基于模式均熵差异的空间相关性评价指标和建模参数的拟合曲线,将相关性评价曲线趋于平稳的拐点所对应参数值作为最优参数。实验结果表明,相比传统参数优选方法,基于单点熵代替两点熵进行平均熵值计算的新方法可以准确客观地优选出多点地质统计建模算法的参数。     

基于满意度的“智慧公厕”构建与管理研究以重庆主城区为例

2015年习总书记做出"公厕革命"的重要批示以来,"公厕革命"所取得的成就有目共睹.而随着物联网、信息技术的发展,"公厕革命"的意义内涵也有着深刻的变化.本研究以重庆市主城区公厕为例,通过问卷调查法提取了8个影响公厕满意度的主要因素.采用解释结构了模型方法构建影响公厕满意度的结构模型.根据结构模型对各因素进行了解释和分析,得出了各因素之间的联系.以提高满意度为目的,从保洁质量、环境质量、维修响应速度、设施维修质量、公共物资充足5个方面构建了"智慧公厕",运用"互联网+"思维赋予公厕智慧元素,从而让公厕更具魅力,更从容地融入到现代化服务当中来.     

普遍信任视角下城市居民绿色住宅支付意愿的影响因素:中国部分一线城市的证据

绿色住宅的推广和使用是降低建筑能耗、实现减排目标的重要途径.基于普遍信任视角,从居民内在心理因素与外在情境因素入手,系统构建城市居民绿色住宅支付意愿影响因素的研究模型,并探求普遍信任的一阶及高阶调节效应及影响该效应发挥作用的边界条件.结果显示,对于内在心理因素,普遍信任对居民绿色住宅认知与支付意愿的关系有显著的正向调节作用,但易受到居民损失规避心理的负向影响;普遍信任对居民环境关心与支付意愿的关系有显著的正向调节作用,且易受到居民广告诉求(来源可靠性诉求和利已诉求)的正向影响;普遍信任对居民道德认同与支付意愿的关系有显著的正向调节作用,且易受到居民高解释水平的正向影响.对于外在情境因素,普遍信任对社会风气/群体压力与支付意愿的关系有显著的正向调节作用,且权威认证标识有助于增加居民对绿色住宅的"初始信任",助推居民主动购买绿色住宅社会风气的形成.基于实证研究结论,在政府、开发商及居民个体层面提出相应建议.     

基于近似模型和遗传算法的等离子喷焊工艺参数多目标优化

为了对等离子喷焊工艺参数进行优化,提高喷焊层的质量,通过径向基函数(radical basis function,RBF)神经网络近似模型和非支配排序遗传算法(non dominated sorting genetic algorithmⅡ,NSGA-Ⅱ)遗传算法相结合的方法,对等离子喷焊试验数据,基于MATLAB平台进行训练,以此来构建显微硬度、磨损量和稀释率的近似模型,利用NSGA-Ⅱ遗传算法对模型进行下一步的多目标优化,最终得到帕累托最优解集,研究了工艺参数间的交互作用.结果表明:利用RBF-NSGA-Ⅱ遗传算法比响应面法能更显著地提高喷焊层质量.可见对等离子喷焊工艺的优化具有一定的参考价值.     

NACA埋入式进气口气动特性试验设计优化

为了优化(美国)国家航空咨询委员会(National Advisory Committee for Aeronautics,NACA)埋入式进气口气动特性,基于计算流体力学(computational fluid dynamics,CFD)数值方法,以阻力、总压恢复系数、出口质量流量和出口马赫数为性能指标,对3个关键几何参数进行了试验设计(design of experiments,DoE).基准工况结果表明,在进气口斜坡侧边靠近主流处有轴向涡产生.DoE结果表明,斜坡角度对性能指标影响大,斜坡扩张角角影响小,出口转折半径对阻力和出口质量流量影响大,且斜坡角度一定时折转半径越小越好.斜坡角度越小,前缘位置马赫数越小,涡管越长,同一截面速度分布越均匀,因此总压恢复系数和出口质量流量越大,且出口气流不均匀度小,气动性能佳.     

基于已实现半协方差的投资组合优化

在传统的风险度量方法中,常见的协方差估计量并未区分资产收益的下侧风险和上侧收益,而一般的下偏矩估计量则存在非对称性和难以加总的缺点.本文引入已实现半协方差矩阵(RSCOV)作为风险度量进行波动率预测和投资组合研究.本文将RSCOV应用于两种常见的风险分散投资策略—风险平价(ERC)策略和全局方差最小(GMV)策略,并将机器学习中的在线加权集成(OWE)算法用于提升已实现波动率预测方法HAR-RV的样本外预测表现.通过研究发现,相比起已有的其他风险衡量方式,仅包含负向波动信息的下半RSCOV能够更好地被用于平衡组内各资产的风险贡献.基于A股市场2011-2018年的高频数据,本文通过实证研究发现,OWE-HARRV在月度预测步长下的效果优于HAR-RV,而下半RSCOV则能够使ERC策略以及GMV策略在保证一定平均收益的同时,降低了组合收益的极端损失.