基于跳辨识-MCMC组合算法的人民币汇率跳扩散模型参数估计问题

针对人民币汇率收益率时间序列数据存在的跳变特征,采用跳扩散模型对其时间序列数据进行描述.为识别跳变规律并解决模型的参数估计问题,提出了基于跳辨识-MCMC的组合算法:即结合Lee-Mykland的跳辨识方法与MCMC(蒙特卡罗马尔可夫链)方法形成组合算法,利用仿真实验,通过误差分析得出组合算法在跳扩散模型参数估计方面效果明显优于单一MCMC方法.以人民币/美元日汇率数据为样本进行实证分析,结果表明组合算法不但能较为准确地识别出汇率收益率的跳变时刻及规律,而且其模型参数估计的有效性大大提高.     

基于模糊预测系统的观测数据野值剔除方法

针对观测数据序列中影响数据处理和分析的野值,提出了一种在线辨识和剔除野值的方法。该方法利用梯度下降法构造最小均方准则下最优的观测序列模糊预测系统,从而获得预测值与观测值的残差序列,然后基于狄克松准则快速辨识并剔除观测数据中的异常值。对实测数据的仿真实验表明:该方法能够准确跟踪观测信号的变化,适合于各种观测信号单个性野值的辨识和剔除。     

Sugeno模糊模型的辨识

提出了一种新的Sugeno模糊模型辨识算法.在Sugeno模糊模型辨识中,应用模糊聚类方法可将其前提结构和结论参数的辨识分开进行,减少了计算量;通过Box-Jinkins数据建模说明了本文算法的有效性.     

交通流量变模式辨识的非参数概率变点模型

交通流状态辨识是智能运输系统（ITS），尤其是其先进的交通管理系统（ATMS）和先进的出行者信息系统（ATIS）研究的一个重要内容。以往算法主要集中在交通流预辨识（即交通流预测）和交通流实时辨识（即事件检测或交通流突变检测）的研究上．而忽略对交通流关键参数量变模式的辨认。依据交通流理论，结合非参数变点统计方法，以在淄博市世纪路采获的自由车流数据的研究为例，首次建立对交通模式量变识别的非线性概率变点模型．对变点存在与否进行假设检验。并对变点发生（时间）位置的搜索算法作了详细研究。最后结合实地数据对本方法进行了标定和检验。验证了本方法的有效性和可行性。     

基于PSO算法的递归网络航空发动机随动系统辨识

利用PSO算法优化递归神经网络的权值,提出了一种基于PSO算法的递归网络辨识算法,利用某型航空发动机试车实测的数据作为样本数据,对低压导流叶片角度随动控制系统模型进行了有效辨识。研究结果表明该方法对初始权值不敏感,与最小二乘法和RBF辨识算法相比,辨识精度更高。     

基于自适应模糊推理系统的柴油机故障诊断

为解决柴油机故障诊断问题,采用自适应神经模糊推理系统(ANFIS)建立其故障诊断模型.利用减法聚类方法确定模型初始结构,并采用由梯度下降算法和最小二乘算法所组成的混合学习算法优化模型参数.经文中试验数据检验,所建模型故障识别值与实际值之间的最大误差为10.16%,最小误差为0.115%,平均误差为2.26%,识别精度达到了97.74%.仿真结果表明,与BP网络模型相比,该模型收敛速度快,拟舍能力强且诊断识别精度高,能够有效识别柴油机放障.     

模型直升机航向系统辨识中的加权判据

在进行模型立升机航向运动的系统辨识时，由于人工操纵对实验数据影响，需要使用多次实验数据进行系统辨识。为增强实验数据中所包含的动力学信息，并减少被噪声破坏的数据对系统辨识结果的影响，采用了带有加权判据的最小二乘参数估计方法。在计算加权判据中的权值因子时，采用了单个神经元对权值进行自动分配。辨识结果表明，基于带有加权判据的最小二乘方法所得的航向动力学模型能较好地吻合实际的航向输出。该方法亦是处理多次实验数据的一种有效方法。     

面向能量管理的燃料电池混合动力模型辨识

燃料电池混合动力能量管理算法离线及在线优化需要建立一套有效的模型辨识方法.根据混合动力系统的部件特性,使用TTCAN数据,基于最小二乘原理建立系统辨识算法,辨识出系统模型.离线仿真结果表明,所辨识的模型能反映当前系统性能,可作为能量管理算法优化的依据.为提高能量管理算法的自适应调整能力,需要将离线辨识改为在线辨识,并整合到整车控制器中.在Matlab/Simulink环境中搭建在线辨识算法,并通过自动代码生成与整车控制器底层代码无缝结合.增加了在线辨识算法的能量管理算法远行时间从原先的0.58ms提高到3.2ms,但仍然小于TTCAN网络的最小闲置时间4ms.在线辨识算法虽然增加了整车控制器运算负荷,但并未影响TTCAN通讯时序.中国城市公交典型工况测试表明,采用在线辨识算法后的系统氢气消耗从8.2kg/100km降低到7.9kg/100km,约降低3.6%.为控制燃料电池输出功率波动,进一步工作中需要将燃料电池模型加入在线辨识算法,并采用递推算法降低整车控制器计算负荷.     

一种稳健的雷达高分辨距离像目标识别算法

雷达高分辨距离像目标识别算法通常对目标回波的噪声大小比较敏感,如果测试样本和训练样本的信噪比不等,那么将会导致识别性能的下降。在实际应用中,需要识别算法在不同噪声强度下都能够保持稳健的性能,因此在概率主分量分析模型的基础上,提出一种稳健的雷达高分辨距离像自动目标识别算法。该算法能够让模型随着噪声强度的不同而自适应地调整其参数,并且分析了雷达数据的能量归一化处理对模型参数的影响。由于算法搜索时间较长,为提高算法的搜索效率,推导了一个快速算法。基于实测数据的仿真实验结果验证了方法的有效性, 对噪声有较好的稳健性。     

一种基于混合分类器的异常检测模型

针对网络的异常检测方法对未知攻击难以提供更多有用信息的缺点,提出一种基于分类器的异常检测模型。模型首先采用支持向量机对网络连接进行异常检测,然后将检测获得的异常作为输入进入聚类模块以得到其更多信息,其中聚类模块由自组织映射算法与信息获取算法共同完成。通过对检测到的异常进行信息获取的方法可以获得未知入侵的更多有价值的信息。最后应用kddcup99数据集进行仿真实验,实验结果表明,该检测模型具有较好的检测率和较低的误报率,并且该模型对于获得未知入侵的更多信息是有效的。     

THE 8~(th) INTERNATIONAL CONGRESS ON INDUSTRIAL AND APPLIED MATHEMATICS

正August 10-14,2015Beijing,ChinaThe International Congress on Industrial and Applied Mathematics(ICIAM)is the premier international congress in the field of applied mathematics held every four years under the auspices of the International Council for Industrial and Applied Mathematics.From August 10 to 14,2015,mathematicians,scientists     

2014 List of Referees

正~~     

TSINGHUA UNIVERSITY,Beijing, China

正AF:Any Field The School of Economics and Management at Tsinghua University(Tsinghua SEM)invites applications for faculty positions at all levels(Assistant Professor,Associate Professor and Full Professor)in any fields of business administration and management.Tsinghua SEM is the only school     

《Journal of Systems Science and Systems Engineering》Contents of Volume 23,2014

正~~     

Call for Papers The 12th International Conference on Service Systems and Service Management ICSSSM'15

正June 22-24,2015Guangzhou,China http://iec.cnsba.com/index.htmlCo-Sponsored by:ffiEE SMC(pending)South China University of Technology The Chinese University of Hong Kong Tsinghua UniversityHosted bv:School of Business Administration,South China University of Technology,China Conference Co-Chairs:     

分布交互仿真技术综述

介绍了ＤＩＳ的技术特点,综述了ＤＩＳ中关键技术和相关技术,并对目前ＤＩＳ发展过程中遇到的问题进行了深入的分析与论证。     

Innovation Versus Environmental Protection Presumptions

The paper is about negotiating with issues that discourage innovation. The subject is environmental deterioration, with concern directed at the impediments that keep it from being innovatively resolved. The paper is organized around three issues. (1) The dominant model of environmental concern, called environmental protection, is managed predominantly via command and control approaches. (2) Command and control, by relying on analytical segmentation to subdivide the problem into digestible bits and using formal legislation to direct it, are not up to emerging challenges in the area. (3) More robust models are available but difficult to experiment with due to impediments that discourage change. These impediments are seen in ideals associated with protection, prevention, recycling, and sustainability that tend to do more to sustain harmful practices than to seek beneficial alternatives. Being able to appreciate the underlying restrictions of entropy could help stimulate a more innovative agenda. These issues are tested via a project funded by the EPA entitled ENERGY STAR Homes.