交通分布模型的一致性研究

重力模型、增长系数模型和最大熵模型是交通分布的代表模型,有不同的适用条件,但在实际应用中其计算结果却极为接近,本文从理论上证明了这几种模型的一致性,证明过程中选择双约束重力模型,底特律模型和引入重力式先验概率的最大熵模型(重力式熵模型)进行分析.根据重力式熵模型的原理写出其规划问题,求解并进行等式转换,证明了重力式熵模型与重力模型及底特律模型具有相同的表达形式,并在实际规划问题中应用三种模型进行预测.结果显示重力式熵模型与这两种模型是一致的,预测结果存在的微小误差产生于不同的迭代过程,为重力式熵模型的实际应用提供了理论依据.     

基于贝叶斯CAViaR模型的油价风险研究

CAViaR模型是常用的VaR估计方法之一, 但通常面临参数估计和模型检验的困难. 本文发展了贝叶斯CAViaR模型用于分析油价风险, 并考察该模型在参数估计、模型选择、VaR预测等方面的作用. 采用布伦特原油价格日数据, 研究显示贝叶斯CAViaR模型有效控制了估计风险和模型风险, 且具有较好的VaR预测绩效, 优于传统CAViaR模型. 本文同时指出, 油价VaR存在自回归特征并受前期正负收益率的不对称影响. 不对称斜率CAViaR模型有效刻画了油价VaR的动态变化模式.     

反映式与构成式测量模型的差异：基于TAM的实证研究

测量模型的选择是实证研究过程中的重要环节，区分反映式测量模型和构成式测量模型是正确构建管理理论的基础.在分析反映式和构成式两种测量模型差异的基础上，以技术采纳模型为例，通过对7次共1951份实际调查数据的分析，利用偏最小二乘法的结构方程模型，实证比较了两种测量模型在不同的样本规模、不同的研究情境和不同调查时间下外部效度和对内生潜变量解释能力上的差异.研究结果表明反映式测量模型具有稳定的外部效度，构成式测量模型的外部效度受到样本规模、研究情境和调查时间的影响；在因变量解释能力方面，构成式测量模型比反映式测量模型强的假设没有得到支持，即使当构成式测量模型误设为反映式测量模型时，其因变量解释能力也不一定显著增强.     

石油期货对冲比率的模型选择:交互作用与模型风险

采用结构BEKK模型、传统BEKK模型、OLS模型估计石油期货对冲比率,从交互作用和模型风险的角度分析对冲比率的模型选择问题。基于布伦特原油期货与现货价格日数据的研究显示,结构BEKK模型的石油期货对冲绩效优于传统BEKK模型,预示对冲比率的估计要考虑交互作用;结构BEKK模型的石油期货对冲绩效在次贷危机前优于OLS模型,在次贷危机后劣于OLS模型,预示模型风险影响石油期货对冲绩效。进一步分析表明,石油期货对冲比率的估计模型应当根据市场状况和油价走势选择结构BEKK模型或OLS模型。本文研究为风险管理实践提供了决策依据。     

基于虚拟样机的电传动履带车辆性能仿真

建立和分析履带车辆动力学数学模型;应用多体动力学软件RecurDyn建立履带车辆动力学模型及地面模型,通过MATLAB/Simulink建立驱动电机控制系统模型,联合动力学模型与控制系统模型构建完整的整车虚拟样机;利用该虚拟样机对整丰的运动学及动力学分析,并与实车试验数据对比,验证了整车虚拟样机模型仿真的正确性,为电传动履带车辆的研发提供了新的试验方法.     

S-型软件可靠性模型的修正与性能评价

本文通过引入自由经验参数的方法对基本S-型软件可靠性增长模型进行修正,着重讨论了修正S-型(MS-型)模型和S-型模型、NHPP模型、W-NHPP模型的统一问题,导得了统一模型参数的最小均方误差估值计算公式,并提出了一种估值经验参数的方法。实例应用结果表明,通过对模型引入经验参数修正可以提高其参数估值的有效性和模型对实际软件失效数据的拟合性能和预测能力,不失为一种改善软件可靠性模型性能的有效途径。     

基于MDA的仿真模型开发与集成方法研究

主要介绍了一种基于MDA的仿真模型开发与集成方法。探讨了MDA在仿真模型组件重用和可组合中的应用,如实现实验、想定、分析和模型集成的一致性;提高仿真模型组件的重用性和可组合性;支持仿真模型和仿真系统需求和设计的工程化;更容易支持体系结构视图的描述;支持开发可配置强的和柔性的仿真系统等。介绍了当前基于MDA的仿真应用的发展,并提出了一个基于MDA的仿真模型集成框架和仿真模型开发与集成方法。该集成框架采用MDA的思想,将仿真模型分为仿真模型设计组件和仿真模型运行组件,通过建立面向仿真设计模型组件的仿真元模型规范、仿真组件对象规范、仿真服务规范和仿真模型组件组合规范确保仿真模型的设计、开发、集成和运行的一致性和仿真系统发展的可持续性。     

PEMFC混合模型的建模及其稳态仿真

模型和仿真是设计最优燃料电池系统的有利工具。本文提出了一种新型的混合燃料电池模型,该混合模型包括机理部分和黑箱部分(即神经网络部分)。其中,机理部分用来体现大家所熟知的PEMFC性能,神经网络部分用来表现大家所不知或者不能用机理模型来表现的PEMFC性能,从而使该模型能更好的再现PEMFC的各种特性。为了验证该混合模型的有效性,在Matlab/Simulink环境下进行了不同阴极压力和温度下的仿真实验,结果证明了该混合模型的正确性。该混合模型与实验数据、机理模型和ANN模型的比较实验,表明混合模型具有比单独的机理模型或神经网络模型更高的精度。     

基于投资者观点的多阶段投资组合选择模型

近年来,如何将投资者观点科学地纳入投资组合决策成为主动投资组合的研究热点之一.Black-Litterman模型因其基于贝叶斯方法将投资者观点和市场均衡收益率结合分析的特点而广受关注和应用.本文将Black-Litterman模型推广到多期框架下分析.文中首先克服了Black-Litterman模型无法纳入极端自信度观点的问题;之后本文通过设立新的.自信度矩阵,给出了Black-Litterman模型的多期框架形式;最后,本文建立了基于CVaR的多期投资组合模型,并将该模型与比均值-方差模型和等权重模型进行对比给出了数值算例.结果表明,基于多期Black-Litterman模型的投资组合有良好效果.     

基于Gamma滤波的压电陶瓷动态迟滞建模研究

融合Gamma滤波和PI模型的结构,提出压电陶瓷的动态迟滞模型.借鉴PI模型的结构, 对Gamma滤波的各个环节的输出通过RBF神经网络进行静态非线性变换,并在其后与一个动态神经网络串联, 构成了一种新的神经网络迟滞模型.与静态PI 模型不同,由于新模型中含有动态的类迟滞算子与动态神经网络串联.所以, 所提出的迟滞模型是一种动态的迟滞模型.对压电陶瓷实际测量数据逼近和预测的结果表明,所提出的动态迟滞模型精度高,具有较强的泛化能力.     

两因子常见利率模型在上交所债券市场的实证分析

以上交所债券价格隐含的利率期限结构从1996-03～2003-02的周样本数据作为分析对象,实证研究了常见的利率模型:Vasicek模型、CIR模型、仿射模型、广义高斯仿射模型,利用卡尔曼滤波法,估计了连续时间两因子利率模型。从模型给出的利率与实际观测到的利率的平均绝对误差来看,这些模型可以较好地描写利率期限结构的横截面特征,广义高斯仿射模型最好,仿射模型次之,CIR模型与Vasicek模型难分高下。但模型对各年期利率的预测误差表现出一定的序列相关性,说明这些模型不能够很好地描述利率期限结构的时间序列特征。     

厂商数目有限交易费用不同的垄断竞争的空间模型

通过放松厂商数量足够多的假设，得到了新厂商的进入会对本地市场的厂商规模、产品价格以及产品种类数产生影响的结论。模型的结果显示，克鲁格曼模型是本模型的特例。最后讨论了模型中替代弹性变化、劳动力增加以及累积循环过程所体现的特征。     

企业失败动态预测的ARMA-EWMA模型及其应用

利用ARMA模型的时间序列分析和EWMA控制图对过程变异的加权累加记忆特征．以图示化的形式研究企业失败演化路径。实证结果显示．ARMA-EWMA模型能够预测出企业由缋效好向差转变的转折点，预测失败趋势；在预测精度上．ARMA—EWMA模型与统计判别Fisher模型、Logit模型近似，表现出较高的预测正确率，但在中长期预测上，ARMA—EWMA模型优于统计判别模型。     

体系对抗仿真模型形式规范研究

体系对抗仿真已经成为武器系统作战效能评估和武器装备论证的有效手段。然而,目前缺乏对于体系对抗仿真模型抽象方法的研究。在总结体系对抗仿真实体层次建模和体系层次建模基本要素的基础上,对DEVS进行扩展,给出了面向体系对抗仿真的模型形式规范描述,包括实体模型形式描述、事件类型形式描述、体系模型形式描述以及实验模型形式描述。体系对抗仿真模型形式规范是对DEVS向体系层次描述的有益扩充,可以有效地指导体系对抗仿真的建模工作。     

一种新的离散型网络平衡设计模型与算法

随机平衡分配模型与基于效用理论的Logit分配模型是两种有效的非平衡交通分配模型,二者具有等价性,本文将Logit模型替代常用的随机平衡分配模型应用于具有多级选择的离散型网络平衡设计模型中,构建了这类网络平衡设计问题的新模型;模型求解中,上层模型采用带自适应正态变异因子的粒子群算法,而下层问题直接利用Logit模型求解.仿真结果表明该模型与算法是有效的,适合在大型路网上应用.     

基于灰色组合模型的校准间隔优化仿真

针对测量仪器校准间隔的优化问题,分析了历史校准数据的特征,描述了校准数据动态发展的数学模型,提出一种灰色组合模型进行校准间隔的预测仿真。灰色组合模型的思想是:采用灰色GM(1,1)模型预测历史校准数据序列的趋势性成分,同时引入AR模型、BP人工神经网络模型和马尔可夫模型三者的组合模型预测随机性成分。仿真实验表明:灰色组合模型适应了校准数据小样本、非线性的特点,适合用于校准间隔的预测仿真。     

分布式虚拟战场环境中的仿真模型

主要论述分布式虚拟战场环境中的五类仿真模型 (实体模型、作战模型、环境模型、评估模型和仿真管理模型 )含义 ,各自的研究内容、特点 ,不同对象之间模型的区别 ,以及五类模型之间的相互关系     

基于Copula-ECM-GARCH模型的动态最优套期保值比率估计及比较

结合Copula函数技术和协整理论两方面的优势,给出最优动态套期保值比率模型。为检验该模型的套期保值效果,对标的资产为嘉实沪深300指数证券投资基金进行实证研究,并与传统的ECM-GARCH套期保值模型和修正的ECM-GARCH套期保值模型进行实证分析,结果表明:与ECM-GARCH模型和修正的ECM-GARCH模型相比,本文建立的模型能够在保持套期保值资产收益增加的同时,将其风险分别减少94.59%和93.82%.     

基于熵的火灾场景介观人群疏散模型

针对现有人群疏散模型较少考虑"异质"群体运动混乱程度对疏散结果影响的问题,提出了基于多智能体和熵的介观人群疏散模型,介观模型包括上层宏观多目标路径优化模型和下层微观人群疏散模型.模型引入信息论中熵的概念,构建反映人群运动混乱程度的疏散熵,将个体速度和位置分布映射为疏散熵图,疏散熵图会对个体的疏散行为产生影响.上层模型采用网络最快流模型构建基于疏散熵的动态多目标疏散路径算法,为个体提供全局疏散优化路径;下层模型包括基于熵的小群体聚集行为模型和引导行为模型等.仿真结果表明,一定数量的引导者对疏散效率起着重要作用.当引导者数量增加时,群体恐慌程度降低,群体中拥挤行为和避障行为次数减少,使疏散过程更加有序且疏散熵值降低.