基于概率神经网络的地铁车站易损性分析

基于深度学习方法提出了一种地震响应概率模型，并基于此模型推导了地铁车站结构极限状态超越概率的计算公式，以评价结构的地震易损性。首先采用主成分分析对地震强度指标进行正交化和降维；为了克服传统地震响应概率模型中地震动强度指标与结构地震响应指标服从对数空间线性分布假设的局限性，基于BP神经网络建立趋势模型以预测结构的地震响应；基于概率神经网络建立误差模型以描述基于统计的趋势模型与基于物理机制的数值模型之间的误差，以拓展残差的齐次方差正态分布假设的严格限制。最后，以上海典型2层三跨地铁车站为算例，计算得到其易损性曲线。结果表明，基于深度学习建立的趋势模型较好地模拟了地铁车站结构地震响应随地震强度指标第一主成分的非线性变化特征；建立的误差模型准确地描述了趋势模型预测值的残差随地震强度指标第一主成分的方差非齐次特征。     

Intermittent demand forecasting in the Enterprise: Empirical verification

Forecasting methods are often valued by means of simulation studies. For intermittent demand items there are often very few non–zero observations, so it is hard to check any assumptions, because statistical information is often too weak to determine, for example, distribution of a variable. Therefore, it seems important to verify the forecasting methods on the basis of real data. The main aim of the article is an empirical verification of several forecasting methods applicable in case of intermittent demand. Some items are sold only in specific subperiods (in given month in each year, for example), but most forecasting methods (such as Croston's method) give non–zero forecasts for all periods. For example, summer work clothes should have non–zero forecasts only for summer months and many methods will usually provide non–zero forecasts for all months under consideration. This was the motivation for proposing and testing a new forecasting technique which can be applicable to seasonal items. In the article six methods were applied to construct separate forecasting systems: Croston's, SBA (Syntetos–Boylan Approximation), TSB (Teunter, Syntetos, Babai), MA (Moving Average), SES (Simple Exponential Smoothing) and SESAP (Simple Exponential Smoothing for Analogous subPeriods). The latter method (SESAP) is an author's proposal dedicated for companies facing the problem of seasonal items. By analogous subperiods the same subperiods in each year are understood, for example, the same months in each year. A data set from the real company was used to apply all the above forecasting procedures. That data set contained monthly time series for about nine thousand products. The forecasts accuracy was tested by means of both parametric and non–parametric measures. The scaled mean and the scaled root mean squared error were used to check biasedness and efficiency. Also, the mean absolute scaled error and the shares of best forecasts were estimated. The general conclusion is that in the analyzed company a forecasting system should be based on two forecasting methods: TSB and SESAP, but the latter method should be applied only to seasonal items (products sold only in specific subperiods). It also turned out that Croston's and SBA methods work worse than much simpler methods, such as SES or MA. The presented analysis might be helpful for enterprises facing the problem of forecasting intermittent items (and seasonal intermittent items as well).     

Seismites(地震岩)等术语的概念与名称

seismites,按其字面意思理应翻译成地震岩,即与地震有成因联系或受发震断裂改造、变形的岩石。按发震时地质材料的固结程度与力学性质,地震岩可分为震积岩(地震时尚未固结成岩的含水沙土层,即软沉积物)和脆性断层岩(地震时已经固结成岩的沉积岩、岩浆岩和变质岩)。脆性断层岩包括断层角砾岩、碎裂岩、超碎裂岩、假熔岩和断层泥等。发育由沙土液化形成的软沉积物变形构造的沉积岩,统称为“沙土液化岩”(liquefactites),但是长期以来一直被误译为seismites。大量的研究表明,并不是所有的沙土液化和软沉积物变形都是由地震造成的,也并不是所有地震都能导致沙土液化。只有那些所在区域存在重要发震断层、真正由地震引起的区域性的沙土液化造成的软沉积物发育变形构造的岩层才能称之为震积岩(seismic liquefactites)。震积岩不应再翻译成seismites。零星出现的软沉积物变形构造与沙土液化构造(例如:砂涌丘)不足以作为古地震的证据。     

基于模糊认知图的物流需求预测模型研究

准确地预测社会物流需求,在政府对物流行业政策制定、企业物流活动规划中有着重要意义.本文提出一种基于模糊认知图的物流需求预测模型构建方法,综合考虑国内生产总值、进出口总额等五个经济要素与物流需求之间的相互影响关系,通过对历史数据机器学习获得相互影响权重,构建了物流需求预测模型,可对未来物流需求进行推算和预测.实验证明,该模型对物流需求的预测精度较高,效果较好.     

不同频域地震动下混合被动控制体系的减隔震效果

以高层框架结构为对象,提出一种结合分段隔震和相邻建筑物连接阻尼器耗能的新型混合被动控制体系,能有效应对宽频地面运动,具有较高的鲁棒性和冗余度.通过对同一高层建筑结构分别采用无隔震形式、分段隔震形式和混合被动控制形式进行数值模拟,考察短周期波、含滑冲效应脉冲波和长周期波作用下分段隔震体系和混合被动控制体系的减隔震效果.研究表明,短周期波作用下分段隔震体系控制效果较好,但在含滑冲效应脉冲波和长周期波作用下分段隔震效果不佳,基础隔震层和中间隔震层的位移较大,存在超出支座位移限值的可能,而采用混合被动控制体系能有效减小隔震层的位移,显著提高结构减隔震效果,且当中间隔震层设置在结构中部时混合被动控制体系的减隔震效果较好.     

中国的出口扩张是否影响了健康?——基于Grossman模型的拓展分析

在全球经济复苏乏力的背景下,"逆全球化"浪潮正以不可思议的速度席卷全球,并顺势引导着我们重新审视"全球化"的益处及其隐形成本.鉴于目前并没有相关文献从理论上探讨出口扩张对健康的影响,本文以中国改革开放以来迅猛的出口扩张为背景进行了首次探索.本文构建了一个工人们与其雇主讨价还价的企业出口模型框架.厂商依据利润最大化原理选择最优的资本、劳动和原材料的投入之后,每个工人也会选择"最优的工作努力程度"使得努力的边际收益等于努力的边际成本.然后.依据Grossman健康需求模型.本文系统地探讨了由外生性原因引致的出口扩张影响工人健康的五个路径,包括工作强度,工资率,收入差距,公共服务和环境污染.最后,依据文章结论提出相应的政策建议.     

基于Sinc插值与相关谱的纵横波速度比扫描方法

在多分量地震技术中，准确地求取出纵、横波速比（γ）是多分量资料处理、反演、解释各环节中的一个重要步骤。由于地下同一层位具有相同的波阻抗比，因此该层位的反射纵波和反射转换波相互关联，纵横波速比与时间比存在相互转化关系。基于Sinc插值算法与相关系数谱分析的纵横波速比扫描方法是通过设置一系列γ，利用Sinc插值算法将纵波拉伸后与转换波进行互相关，当互相关系数达到最大时即可求出相应的γ。理论数据和实际资料的测试，验证了该方法的有效性、准确性和实用性。     

可修排队系统备件灰色生灭预测模型

可修部件的失效率和修复率在服役周期内呈现不确定性,基于确定型失效率和修复率建模的生灭过程在解决可修部件备件预测问题时存在一定局限.传统可修备件需求预测模型忽视了排队维修情况下的讨论,这与工程实际不符.以服从一般分布的区间灰数表征可修部件的失效率与修复率,构建了灰色状态转移矩阵,建立了一类排队维修系统的可修部件备件灰色生灭预测模型,研究了该过程的无记忆性和稳态解的存在条件,讨论了失效修复比、修理能力、备件数量与保障率的性质.一定程度上揭示了修理能力受限、失效修复比不确定背景下的可修系统备件需求规律.实际案例验证了模型的有效性和实用性.     

管理委托下的双寡头博弈的复杂动力学分析

在具有指数型逆需求函数的基础上,考虑企业管理者以自身利益最大化为目标函数,建立更符合实际市场环境的古诺动态双寡头博弈模型。通过计算得到系统存在4个均衡点,并利用非线性动力学理论和Jury判据对其进行了局部稳定性分析。通过一维和二维分岔图分析了调整速度、权重系数和边际成本对系统稳定性的影响以及系统在参数变化下的演化过程;并发现了3种间歇混沌现象,结论是其为系统进行自我调节的一种方式;此外,通过吸引盆讨论了系统的多稳态性,得出初始条件的选择会影响系统最终的状态。     

“顶吸基隔”结构非平稳随机地震反应分析新方法

为了有效抑制基础隔震结构的隔震层及主结构的过大位移,设计了"顶吸基隔"减震结构并提出了相应的非平稳随机反应分析新方法.通过在基础隔震结构的顶部布置调谐质量阻尼器来构建减震结构,分别采用Bouc-Wen模型及其刚度退化模型模拟隔震层及各楼层的滞回特性.通过在精细积分法中引入复化Cotes积分,并结合虚拟激励法,提出了求解减震结构非平稳随机反应的CCIM法.依据首次超越破坏准则,建立了以结构层间位移角为评价指标的动力可靠度极限状态方程.通过分别采用CCIM、蒙特卡罗法和时域显式蒙特卡罗法对减震结构进行随机反应分析,验证了CCIM具有高效率和高精度的特点.以一座30层钢框架结构为算例,分别计算了减震结构、基础隔震结构和未控制结构在8度和9度罕遇地震作用下的随机反应.结果表明:本文提出的"顶吸基隔"减震结构的整体可靠度比基础隔震结构和未隔震结构的都要高,该减震结构具有极大的工程推广价值.