我国通货膨胀的核估计和k-近邻估计

通货膨胀的影响因素很多且变量之间的函数形式往往未知,对通货膨胀建立线性模型或可线性化的非线性模型或非线性模型的拟合效果往往都不尽人意.文章对我国通货膨胀建立非参数回归模型,取得了令人满意的拟合效果.     

本·量·利模型分析

给出了线性 ,非线性及有约束条件的本·量·利分析模型 ,并对保本与保利进行了随机分析     

我国制造业上市企业的外汇风险暴露实证研究

以169家上市制造企业为样本,使用非参数方法研究了企业的外汇风险暴露水平,并比较了线性模型及二次非线性模型的研究结果.研究结果发现:①有55.62％的企业拒绝线性模型的假设,有64.50％的企业拒绝二次非线性模型的假设.使用非参数方法可以提高企业外汇风险暴露水平的显著性;②在4个外汇风险暴露影响因素中,外销比例不会影响线性模型中的外汇风险暴露,长期负债不会影响到二次非线性模型中的外汇风险暴露,而非参数模型中的外汇风险暴露会受到全部因素的影响;③企业规模越大、长期负债越少,基于非参数方法的外汇风险暴露就越容易出现,参数方法就越容易低估企业的外汇风险暴露水平.     

可分非线性系统的自校正广义预测控制

对一种可分非线性系统,采用Hammerstein模型的基本框架,用神经网络对非线性部分建模,线性部分采用受控自回归积分滑动平均模型.对此模型的线性部分设计广义预测控制器,得出线性部分的控制量.根据此控制量,引入一逆神经网络.结合原来的神经网络模型,通过对逆神经网络权值的调整,使神经网络模型的输出为线性部分的控制量,同时得到逆神经网络的输出,即非线性系统的控制量.文章提出的模型克服了Hammerstein模型中非线性部分的反函数存在性和唯一性的问题.仿真结果验证了该设计的有效性.     

材料强化模型对板料回弹量的影响

基于Lemaitre and Chaboche非线性随动强化理论、等向强化和Mises屈服准则,建立了复杂加载模式下非线性混合强化材料模型的弹塑性应力应变本构关系,并采用Backward Euler切向预测径向返回算法计算应力应变增量.基于ABAQUS开发式程序接口,编写了非线性混合强化材料模型用户子程序.以Numisheet‘93板料U型弯曲考题为例,分析了不同材料强化模型对板料回弹量的影响.结果表明,线性随动强化因模拟板料成形后的应力最小而低估了回弹量,各向同性强化因模拟成形后的应力最大而使预测的回弹量偏大.与Numisheet‘93实验值的比较可知,对于复杂加载问题,采用非线性混合强化材料模型预测板料回弹量的精度最高.     

基于超立方体分割的分片线性逼近

为了解决复杂非线性系统的建模问题,提出一种基于超立方体分割的分片线性逼近模型.该模型将定义域分割成超立方体,在每个超立方体内用一个线性函数描述原来的非线性函数.再借助格表示形式,通过选择合适的连接得到由这些局部线性函数构成的连续分片线性函数.证明对于任何二阶可导的非线性函数,该模型都能任意精度逼近.因为不用再把每个超立方体都分割成单纯形,该模型有助于构造出更加简单的连续分片线性函数,并能处理复杂的高维问题.     

作业基础本量利分析与传统本量利分析的比较

本量利分析是企业进行生产经营决策的重要依据,传统本量利分析存在一定的缺陷,影响了本量利分析的正确性。作业基础本量利分析的引进在一定程度上弥补了传统本量利分析的不足,但这两种分析方法都有各自不同的特性。为了更好地理解这两种分析方法,本文对两者进行了适当的比较。     

沥青路面永久变形的非线性本构模型研究

为了合理地预估沥青路面的车辙, 建立了一个新的非线性粘弹-弹塑性本构模型. 此模型是由广义的Maxwell模型串联一个弹塑性模型而组成. 然后, 从蠕变的角度详细推导了广义的Maxwell模型的线性和非线性的粘弹性本构方程. 采用非线性有限元法对4种沥青混合料的车辙深度进行了计算, 并与SHRP的有限元结果以及SWK/UN的实验结果进行了比较, 说明所建立的非线性粘弹-弹塑性本构模型是有效的. 此模型可以体现沥青混凝土材料的非线性弹性、塑性、粘弹性、非线性粘弹性对沥青路面车辙的影响, 较为全面地反映沥青路面永久变形的特性.     

最小二乘支持向量机在害虫预测中的应用

针对害虫发生量数据的小样本、非线性特点,提出一种最小二乘支持向量机的害虫预测方法.首先采用多元线性回归分析法选择害虫发生量的影响因子,然后通过遗传算法对最小二乘支持向量机参数进行优化,最后建立害虫发生量与影响因子之间复杂的非线性关系模型.采用二代玉米螟百株幼虫虫量对模型性能进行检验,结果表明,相对于多元线性回归、BP神经网络模型,最小二乘支持向量机提高了二代玉米螟发虫量的预测精度,是一种有效的害虫变化预测方法.     

基于作业成本法下本量利的分析研究

企业制造环境的复杂化,决策分析成为使得管理问题的核心,而会计信息与决策就有十分紧密的关系.之所以会产生决策,是因为作业成本算法的兴起,而基于作业的本量利分析模型的实用性更强,作出的决策有更好的效果.在作业成本法下的本量利模型之中,要能够将成本单位量化,这可以为企业的决策作出更加精细化的决策.要将传统的本量利分析方法作为理论的基础,并能够将固定和变动的成本进行划分.应用作业成本法对于理论基础是一个冲击,也能够转变成本的认知,要能够对其进行有效修正,充分发挥其优势.     

关于不确定性本－量－利分析的理论探讨

根据市场经济条件下，成本、产销量及利润不确定的特点，讨论了具有现实意义的不确定性本－量－利决策模型的分类和一般分析，并建立了多品种，多不确定因素本－量－利决策模型．     

基于神经网络的时序预测模型研究

将神经网络作为传统的时序线性模型的非线性推广进行了分析,论证了多层前向神经网络与非线性自回归模型及反馈神经网络与非线性自回归移动平均模型的等价意义,提出了一种可作为非线性时序模型的内反馈神经网络．     

一种基于非线性Laguerre模型的预测控制算法

利用Laguerre正交函数逼近非线性动态系统的各阶Volterra级数核 ,建立了系统的Laguerre非线性模型 ,在此基础上推导出基于该模型的非线性系统预测控制算法 ,对一类Wiener非线性系统的控制 ,进行了仿真研究。     

基于支持向量机和Wiener模型的内模控制方法研究

针对工业过程的被控对象许多是非线性的问题,采用由一个线性模型和一个静态非线性模型组成的Wiener模型来代表过程对象的模型。对于Wiener模型中的非线性部分,提出利用支持向量机求取α阶逆模型,从而将非线性模型转化为线性模型,进而设计内模控制器。直流电机的控制和pH中和反应过程控制的仿真实例表明,本文所提方法建立的逆模型精度高、控制跟踪性好,并对扰动体现出较强的鲁棒性和较好的控制精度,是解决Wiener模型控制的一种可行的方法。     

基于SARIMA-GA-Elman组合模型的短时交通流预测方法

针对单一模型无法深入挖掘交通流复杂的线性和非线性特征方面的局限性以及神经网络模型在训练时收敛速度缓慢等问题,提出了一种基于SARIMA-GA-Elman的组合预测模型.该组合模型有效地融合了季节性差分自回归滑动平均(seasonal autoregressive integrated moving average,SARIMA)模型良好的线性拟合能力和Elman递归神经网络强大的非线性映射能力;在预测过程中首先基于SARIMA滚动预测时间序列的线性分量,然后使用SARIMA模型的预测误差序列建立Elman-RNN构建非线性误差模型;此外在训练非线性误差模型的过程中使用经过二进制编码的遗传算法(genetic algorithm,GA)优化Elman-RNN,旨在提升Elman-RNN的训练效率,最后把两个模型的预测结果加权组合得到最终的预测值.实验结果表明,该组合模型在预测精度和鲁棒性方面相比单一模型都有较为明显的提升.     

基于非线性特征的旅游系统模型研究

对旅游系统模型的研究不同的学者切入点不同所建立的模型也有出入.现有的旅游系统模型主要包括三类:旅游功能系统模型、旅游混沌模型和旅游地理系统模型.但是,在建立模型时,对旅游系统的非线性这一主要特征的考虑还很欠缺.本文选取旅游系统的非线性特征这一切入点,在揭示非线性产生的原因后,以系统的信息反馈为基础建立了基于非线性特征的旅游系统模型.     

基于微分几何的非线性汽车悬架主动控制

汽车悬架是复杂的非线性系统,采用传统的近似线性化方法得到的模型不够精确,文章建立了1/4车悬架系统非线性振动模型,应用基于微分几何理论的精确线性化方法,通过恰当的坐标变换和非线性状态反馈将系统简化为一线性系统,实施线性最优控制策略解得控制器。作为比较,建立了传统的近似线性化1/4车悬架系统的模型,应用线性最优控制策略获得控制器。最后将这2个控制器的控制效果进行仿真比较,结果表明前者效果较好。     

基于综合结构势的黄土结构性非线性本构模型研究

非线性本构模型由于其原理简单,计算方便,所以是当前工程界普遍采用的本构模型之一;但是当其应用到黄土区域工程计算时,由于结构性的存在,使得采用非饱和本构模型模拟出的结果与实际存在一定的差距。为了解决上述存在的问题,以黄土为研究对象,基于综合结构势的思想,首先分析了三轴压缩应力作用下的黄土的结构性宏观应力应变特性及其综合结构势的变化规律;进一步将综合结构势引入引入现有的非线性本构模型,建立了考虑结构性的黄土的非线性本构模型;最后通过与试验数据的对比分析,验证了该模型的合理性及预测结果的准确性。     

非线性频率牵引对系统集团化的影响

Kuramoto模型考虑振幅效应,并且振子之间存在耗散耦合、反冲耦合和频率牵引时,系统展示了丰富的动力学行为.数值分析了最近邻耦合系统的非线性频率牵引对系统集团化的影响.     

一种基于非线性回归和支持向量机的混合建模方法

针对采用单一的建模方法存在的局限性,提出了一种基于非线性回归和支持向量机的混合建模方法.该方法将模型分为两部分,一部分由简单的非线性回归模型估计对象的总体变化趋势,另一部分由一个支持向量机组合模型来描述对象的局部变化特性,最后将该组合模型与非线性回归模型叠加,构成混合软测量模型.将该建模方法应用到双酚A反应的催化剂活性软测量建模中,仿真结果表明了该方法的有效性.