一个基于兴趣度的关联规则度量方法的改进

关联规则是数据挖掘和知识发现领域的重要课题,但就判定关联规则是否成立的问题,即兴趣度的度量方法问题,学术界没有一致的标准。既有的兴趣度度量方法包括支持度—置信度方法、提升度方法、卡方分析方法等。这些传统的兴趣度度量方法存在各自的局限,表现为缺乏客观标准,只能度量正向关系等方面。为了克服这些问题,本文提出了一个基于兴趣度的关联规则度量方法的改进,并对该方法与传统方法进行了比较,证明了该度量方法的一些性质,指出了新方法的优点,实证了新方法的特征属性。该方法较之原有方法有一定的优势。     

多因素型期权定价模型的研究

先介绍了标准期权即Black-Scholes单因素期权定价模型及其解析解，然后在多个标的变量的情况下，通过调整Black-Scholes期权定价模型的基本假设条件，推导了一种新型期权定价模型－－多因素型期权价模型，并结合边界条件，给出了基于2个标的变量的采虹期权的解析解，并对此进行了扩展，推导出支付股票红利的多因素型期权定价模型，从而解决了多因素条件下的模型描述问题，最后给出了一个彩虹期权实例进行分析，验证了所得结论的有效性。     

多因素模糊综合评判模型的风险投资项目评估应用研究

风险投资项目评估是风险投资运作过程中的关键环节,影响风险投资项目评估的因素具有不确定性。针对风险投资项目评估,结合实际建立了有关风险评价的多层次评价指标体系,运用层次分析法和模糊数学理论进行指标权重的确定,提供一种基于模糊综合评价模型的定量化与定性化相结合的评价方法,以期对风险投资项目做出较为客观合理的评价。通过模型进行实证分析,验证了模型的正确性,为风险投资机构的投资评估提供一定的参考。     

基于多因子约束P中值模型的充电桩布局优化研究

合理、高效的供电网络配置是降低充电桩火灾危险性,确保电动汽车安全推广的重要保障.针对充电桩布局中距离远、负载大的问题,首先,通过分析电动汽车用户充电时的效率导向,在考虑传统配置优化模型资源分布不均衡的基础上,利用充电需求、平均续航时间以及服务能力等参数对其配置公平性进行约束,建立了以出行效率和服务能力为求解思想的多因子约束P中值模型.然后,以该模型特征为依据,选取贪心算法对模型进行启发式求解,通过Matlab分段计算距离矩阵,构造各阶段局部最优解,在局部最优解的基础上迭代计算进而得到全局最优解.最后,通过实例进行验证,验证结果表明:模型优化后各布局点的资源均衡性和充电便捷性均得到显著提升,有效改善了充电需求点对供电配置网络的负载压力.     

开放式网络信任计算中多影响因子的分析

信任模型是解决开放式网络环境中信任问题的有效方式,信任度量是可信管理中亟待解决的关键问题。根据信任模型设计原则,针对信任计算中动态适应能力和信任有效聚合不足等问题,在提出的信任计算模型中引入奖惩因子、推荐实体的评价可信度和平衡权重等多影响因子来提高信任的可靠程度和精度,并给出了各影响因子的设计。最后,通过Matlab软件仿真实现了奖惩函数和平衡权重的选取分析。仿真实验结果表明,该信任计算模型有较好的聚合速度。     

带有基数限制的离散多因素投资组合模型

研究带有基数限制的离散多因素投资组合模型.与传统的投资组合模型不同的是,该模型中投资组合的决策变量是交易手数(整数),且限制资产投资的最大数目,其最优化模型是一个非线性整数规划问题.分别用随机产生的一组数据和来自纳斯达克的40只股票数据,利用拉格朗日松弛的混合分枝定界算法求解此模型,并用FORTRAN语言编程,数值结果表明该算法能有效求解此模型.     

基于多因素分析法的巷道支护分级与支护参数优化

为解决金川三矿区东部贫矿巷道支护破坏变形问题,通过优化的层次分析法构建了支护影响因素层次结构分析模型,实现了巷道分级可视化应用;针对巷道支护破坏变形严重区域开展巷道支护破坏变形特征及机理分析,提出了巷道支护优化方案;并利用FLAC3D构建数值模型,开展了支护方案支护效果对比分析。研究结果表明：破碎岩体在外部水平构造应力为主的高应力环境下,采用“锚网喷”支护可以有效改善巷道周围塑性区、应力场和位移的分布特征;相比螺纹钢锚杆,玻璃钢锚杆所受轴力较低,可以有效改善锚固水泥浆的应力状态,进而减小锚固段长度,在支护效果、材料成本上具有一定优势。     

基于多因素模糊综合评判的河网糙率求解

将模糊数学的理论和方法引入到河网糙率计算中,通过多相模糊统计法和建立在模糊一致矩阵基础上的决策方案优选法,确定糙率模糊集的隶属函数及断面平均流速、水力半径、水面比降等因素的权重,最终由最大隶属度原则确定糙率所在的模糊子集.对河网糙率进行多因素模糊综合评判,可以将河网各河道糙率值控制在一较小区间范围内,再在该范围内对糙率值进行微调,确定最终糙率值.以珠江三角洲1998年7月洪水为例,对该方法进行验证,计算结果与实际结果相吻合.     

基于多因子最近邻抽样回归模型的径流相似性预报

针对传统径流预报精度不高、预见期不足的问题,提出基于降雨、径流相似性的径流预报方法,采用大数据挖掘在历史降雨产流过程中搜索相似过程,预测后期径流最可能的过程线。为了延长径流预报预见期,实时接入降雨预报信息,提出3种径流滚动预报方式,实现了7 d预见期的径流逐日滚动预报;针对流域在涨退水等不同阶段的产汇流特性,建立可根据实时水雨情自适应切换的降雨、径流输入模式,进一步提高径流预报精度。该研究成果在大渡河的应用表明预报效果达到预期:3 d预见期的纳什系数大于0.9,平均相对误差小于10%;7 d预见期的纳什系数大于0.8,平均相对误差小于15%。     

基于协同理论的模糊多因素消防安全决策模型

为了选择降低火灾风险的消防安全隐患治理方案,针对消防安全决策具有多因素制约的特征,结合协同理论和模糊数学方法,构建了消防安全隐患治理方案的多因素决策模型。通过确定消防安全隐患治理方案的评选因素及各评选因素的权重,采用消防安全隐患治理方案决策模型获得最优的消防安全隐患治理方案。以苏州市古城区为研究对象,提出了三种消防安全隐患治理方案,采用构建的决策模型进行消防安全决策。结果表明:该决策模型能够反映消防安全隐患治理方案的效果、投资和工期。采用该决策模型优选获得的消防安全隐患治理方案符合古城区区域火灾风险实际,验证了其实用性。     

一种新的多因子约束下的NWP反演ZTD残差改正模型

对流层延迟是GNSS定位的主要误差源之一,利用NWP模型的气象数据积分反演ZTD是当前研究热点.然而,采用两大气象预报中心(ECMWF和NCEP)的再分析资料反演ZTD的残差一般在±60 mm之间浮动,预报资料反演的ZTD的精度更差,都不能直接用于精密定位.一般是先将此反演的ZTD作为初值,设定先验方差,将残差作为未知参数求解.NWP反演的ZTD的精度,将直接影响对流层和模糊度参数在滤波过程中收敛速度.前人的研究表明,NWP反演ZTD的残差大小与测站所在纬度相关,利用纬度与残差的相关函数可提高NWP反演ZTD的精度,但效果并不明显.针对以上问题,比较ECMWF和NCEP再分析资料反演ZTD的精度,然后分析精度较高的ECMWF资料反演的ZTD的残差随温度、湿度、纬度、季节等因子变化的规律,并结合基于最小绝对残差法的多项式拟合方法拟合残差,提出一种新的多因子约束下的NWP反演ZTD的残差改正模型,从而提高NWP反演ZTD的精度.为验证模型的性能,以133个IGS站高精度ZTD为参考,拟合2015年ECMWF反演ZTD的残差,构建残差改正模型,并利用此模型改正2016年ECMWF反演的ZTD.实验结果表明：在纬度高于15°的地区,NWP反演的ZTD的平均残差和均方根误差比使用模型前分别减小了86.9%和36.3%.另外,对于较低纬度地区,此残差改正模型的效果不明显.