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.     

正念干预改善抑郁个体执行功能及其神经机制

抑郁症为危害大众身心健康的主要心理疾病.抑郁个体存在执行功能缺陷,而正念干预能有效改善抑郁个体的执行功能,缓解抑郁症状.根据抑郁认知理论、抑郁易感双重加工理论,本文认为抑郁个体的执行功能子成分工作记忆、认知灵活性、反应抑制能力存在缺陷,且保持与抑郁心境一致的认知加工偏差,导致增加负性自动化思维,削弱反思性加工;根据积极情绪构建扩展理论、正念的意义构建理论和监控接纳理论,认为正念干预能有效改善抑郁个体执行功能,减少执行功能缺陷导致的消极认知偏向.前额叶皮层、前扣带皮层、杏仁核、默认模式网络和额叶边缘系统的内在功能连接是正念干预抑郁个体执行功能缺陷的重要神经机制,影响抑郁个体对消极刺激的反应抑制、注意偏向和负性自动化思维.未来的研究应该着眼于深入探讨不同程度、不同类型的抑郁个体执行功能缺陷的差异性,阐明正念干预抑郁个体执行功能的内在机制,通过正念干预结合认知训练(例如工作记忆训练、记忆疗法或者认知控制训练)治疗抑郁.     

基于无条件分位回归的民营上市公司高管薪酬问题研究

高级管理人员的薪酬作为现代企业委托代理关系中的核心问题一直是社会的焦点.本文以我国民营上市公司为样本,首先研究了公司规模、每股收益、营业收入、流动负债和高管持股比例作用于高管薪酬不同分位点处的条件分位偏效应,结果表明它们在不同分位水平下的影响各异;然后为了获得这些因素的一般边际影响,利用无条件分位回归分析了它们的无条件分位偏效应,结果指出公司规模、每股收益和营业收入与各个分位水平的高管薪酬呈不同程度的正相关而流动负债则为负相关,高管持股比例与低分位水平的高管薪酬正相关而对中高分位水平的影响不显著;最后对相关结果进行了对比,发现每个影响因素的条件和无条件分位偏效应有所区别,并且无条件分位偏效应的解释意义更具有现实价值.     

基于Box-Cox变换分位数回归与负荷关联因素辨识的中长期概率密度预测

中长期电力负荷预测是电力部门制定电力系统发展规划和稳定运行的重要前提.针对影响中长期电力负荷预测精度的多个因素,本文利用逐步回归方法,从众多影响负荷预测精度的关联因子中,对关键的影响因子进行辨识,并提出基于Box-Cox变换分位数回归和核密度估计相结合的概率密度预测方法,得出不同分位点下未来连续几年的概率密度预测结果,实现了对未来年用电量准确波动区间的预测.以安徽省的历史用电量和社会经济数据为例,进行仿真实验.结果表明:该方法不仅实现了中长期电力负荷概率密度预测,而且利用强关联因素提高了中长期电力负荷概率密度预测的精度,有效解决了考虑多因子的中长期电力负荷概率密度预测问题.     

基于TOF三维传感器的单视角重建

三维TOF测距成像对高速机动目标的测量、隐蔽物体探测、非视域目标成像探测具有重要的研究意义.基于TOF三维传感器,设计一种可剔除孤立散点的空间点滤波方法,运用优化的Delaunay三角剖分法实现目标物体单视角三维重建.     

基于重心法和层次分析法的高校快递智能柜选址布局问题研究

针对高校快递智能柜选址问题，提出了重心法联合层次分析法的综合选址方法。该方法首先运用重心法确定智能快递柜的备选位置，再结合层次分析法从备选位置中确定最优选址。以广州某高校为例，对联合选址方法进行了实际应用。结果表明，该方法计算过程简便、实用，在校园自提柜选址决策方面有较高的科学性和可行性，可以为各大高校快递智能柜选址提供参考。     

缺失数据假设下的灵活贝叶斯分位数回归分析

考虑缺失数据假设下,响应变量为有序分类变量的灵活贝叶斯分位数回归分析.对有序分类变量添加一潜在变量,并假设潜在变量服从广义偏斜拉普拉斯分布,由此建立起有效的贝叶斯后验推断程序.与传统的贝叶斯分位数回归方法相比,本方法的主要优势在于广义非对称拉普拉斯分布的尾部灵活,具有高度的适应性.最终,以云南省某医院生殖遗传中心的试管婴儿数据为例来说明本方法的有效性和适用性.