支付视角下疫情对消费经济的影响效应

新冠肺炎疫情对中国经济社会发展造成了前所未有的冲击,消费经济也受到了较大的影响.支付是与消费者最息息相关的经济活动,支付数据能够精准地捕获消费经济的特点.鉴于此,本文基于银联网络交易数据,量化了疫情对消费经济的影响,并对不同省份及行业进行了对比分析.同时,通过进一步分析疫情期间消费数据与疫情进展数据,定量揭示了疫情进展...     

“非典型肺炎”对中国经济的影响

“非典型肺炎(SARS)”疫情来势迅猛,不仅严重影响了人民的身体健康和生命安全,而且对我国政治、经济、社会生活等各个方面都产生了严重影响。初步分析,SARS对我国经济的负面影响比亚洲金融危机更为严峻,全年经济增长率预计损失1.5个百分点左右。最近,国内外研究机构陆续发布了SARS对中国经济影响的预测。如,4月24日出版的《远东经济评论》认为,中国内地由于SARS的影响将付出22亿美元的代价;标准普尔(S&P)推断SARS有可能使中国经济下降0.5个百分点;联合国4月17日说,SARS和对伊战争对亚洲经济的共同影响,有可能使今年的亚洲经济下…     

新冠肺炎疫情期间体育锻炼对在校大学生情绪调节作用的研究

从2019年底至今,疫情引发了社会各界对突发性公共卫生事件导致心理健康问题的关注.结合当下新冠肺炎疫情背景采用随机抽样方法,抽取武汉某大学180名在校大学生作为研究对象,并运用人口学变量"简式POMS(心境状态量表)"、"锻练诱导情绪问卷"作为研究工具,对疫情期间在校大学生体育锻炼前后的情绪变化进行调查,同时进行对照组...     

低碳经济下东部地区石油消费影响因素研究——基于面板数据模型的定量分析

基于石油消费影响因素定性分析,将碳排放量和城市人口密度作为低碳环境和城市化水平对石油消费的影响因素,构建了低碳经济背景下石油消费与影响因素之间的地区面板数据模型。定量分析了人均GDP、产业结构、城市人口密度、能源利用效率、碳排放量对石油消费的影响效应。由分析结果得出,无论是从长期均衡效应还是短期波动效应来说,产业结构、城市人口密度、碳排放量对石油消费起正相关作用,而人均GDP、能源效率对石油消费起负相关作用。其中,人均GDP、城市人口密度、碳排放量的短期效应大,而产业结构、能源效率的长期效应大。针对上述结果,提出了东部地区短期内应加强第三产业发展、实施石油储备、碳减排等措施,而长期应制定完善产业结构和提高能源效率的宏观政策。     

从体育消费的勃兴看体育产业对吉林省经济的促进作用

本文通过对我省体育消费的动因及体育消费市场繁荣的相关因素进行理论研究，系统地总结了体育产业对我省经济的促进作用，提出了我省体育产业的发展方向。     

我国居民杠杆对消费影响的空间效应研究

从空间维度探寻居民杠杆对消费影响的区域差异,对于我国科学实施消费需求侧管理和稳定居民杠杆具有重要意义。基于我国省级层面的经济数据,构建空间滞后模型和地理加权回归模型,实证分析居民杠杆对消费影响的空间效应。研究结果表明:我国居民杠杆和消费均存在显著的空间正相关性和分布不均衡性;居民杠杆会抑制消费,但抑制作用不存在空间溢出效应;消费存在空间溢出效应;居民杠杆对消费的抑制作用存在空间异质性,抑制效果由我国东部沿海省份至西部内陆省份逐步递减。     

上海市对长三角经济圈经济辐射力的计量分析

研究上海经济影响力以及对长三角经济圈经济发展的推动作用,通过构建经济影响力综合评价模型,运用主成分分析,曲线拟合等方法,运用SPSS,EXCEL等软件对数据进行处理和求解.综合分析了2004—2013年上海市的经济影响力变化趋势,上海市对周边12个城市在外资引用方面的影响程度,以及经济辐射力对长三角经济圈内产业结构的影响.分析结果表明,上海市经济影响力逐年攀升,上海市外资利用存在溢出效应,促进周边城市外资利用额的增长,长三角经济圈内产业结构日益趋同这一现状,将会制约长三角地区的经济发展,经济圈内各城市应当加强经济合作,因地制宜,发展当地优势产业,创立各城市的品牌优势产业.     

基于QoS的认知OFDM无线电系统自适应资源分配

摘要：根据认知无线电的特点和正交频分复用的传输特性,提出了一种针对认知OFDM无线电系统的自适应资源分配算法. 该算法在子载波和功率分配中,通过把次用户对主用户干扰的功率限制在主用户可容忍的门限以下,使次用户信道容量最大化. 同时,利用比例公平性保证了每个用户的通信服务质量. 仿真结果验证了所提算法的性能和有效性.     

基于干扰管理的宏基站与家庭基站联合资源分配

提出了一种宏用户与家庭小区联合资源分配算法,该算法基于启发式动态分簇算法对宏用户和家庭基站进行联合信道分配,在对家庭基站进行分簇的同时有效降低了家庭基站系统与宏蜂窝系统之间的跨层干扰. 在保证宏用户和家庭用户QoS 的约束条件下,构建了以最小化家庭基站发射功率为目标的最优化问题,并推导了优化的家庭基站发射功率的闭合式,最后用次梯度法解优化问题. 仿真结果表明,该算法降低了家庭基站系统干扰,减小了家庭用户中断概率,并提高了家庭基站能量效率.     

基于RA准则的多用户OFDM自适应资源分配算法改进

针对现有最优算法计算复杂度高、不利于实时应用的不足,根据误比特率和总功率限制条件下多用户OFDM系统自适应资源分配的数学优化模型,从最大化系统容量的目标出发,提出了一种计算复杂度低、易于实现的子载波、比特及功率分配算法.理论分析和仿真结果表明,在时变无线信道中采用此算法的性能明显优于Lee提出的算法和静态资源分配算法(OFDM-TDMA),且计算复杂度低.     

共形阵列LFM信号DOA和极化参数的联合估计

利用分数阶傅里叶变换(fractional Fourier transform, FRFT)对线性调频(linear frequency modulation,LFM)信号的能量匹配聚焦特性来简化共形阵列的数据模型,根据子空间拟合原理提出一种信源DOA和极化参数的去耦联合估计方法. 直接进行DOA估计涉及求解难度较大的多维多峰参数搜索过程,于是通过重构噪声子空间
和流形矩阵建立了单峰的目标函数,然后用PSO算法估计信源方位角和俯仰角,在此基础上利用ESPRIT实现极化参数估计. 仿真实验表明,去耦参数估计方法能在保证算法性能的前提下简化问题复杂度,有效降低运算量.     

蜂窝网络中M2M通信上行接入资源分配

蜂窝网络将在未来机器与机器(machine-to-machine, M2M)通信网络中发挥基础性作用,而大量M2M终端的能量有限且补充成本较大,使传统的人与人(H2H)通信资源分配方案无法满足M2M通信需求. 为此,研究了蜂窝网络中M2M设备上行通信时的资源分配问题,针对时分多址和频分多址两种多址接入机制提出了基于休眠模式的动态资源分配算法. 首先,通过基站智能丢包,使负载增益最大化;其次,在网络无休眠时用最小-最大资源分配法来最优化网络寿命;最后,在容许休眠时将剩余能量与休眠模式相联系,分别提出了基站集中式和设备分布式动态资源配置策略,以实现能量均衡消耗.     

PSO算法用于导弹鲁棒控制器性能权函数优化

摘要： 在导弹1综合鲁棒控制器的设计中,性能权函数的设计通常只能采用尝试和仿真迭代方法. 这种设计方法繁琐费时,控制性能不确定. 该文采用粒子群优化(particle swarm optimization , PSO)算法自动设计性能权函数. 分析了性能权函数各项系数对闭环响应的影响,设计了PSO优化算法的各项参数,并对PSO算法和1控制进行综合设计. 仿真结果表明,采用优化后性能权函数获得的1控制器性能良好,性能指标函数具有较好的收敛特性,表明了该方法的有效性.     

家庭基站网络分布式资源分配算法

针对具有自组织特性的家庭基站(home eNodeB, HeNB) 网络,提出了一种分布式资源分配算法. 该方法首先使HeNB 根据网络状况选择分量载波,而当接收到邻小区的重选请求时,可以重新选择备用载波列表中的载波,释放当前使用的载波给邻居使用,从而提高HeNB 获得可行载波的可能性. 使HeNB 根据优化目标函数自主地进行功率优化,以减少小区间干扰并提高系统容量. 通过蒙特卡罗方法分析该算法的性能,仿真结果表明：该资源分配算法能够提高用户的平均吞吐量并降低中断概率.     

基于混合粒子群优化的巡航导弹低空突防航迹规划

将模拟退火算法嵌入到粒子群优化（partical swarm optimization, PSO）算法中,并对PSO产生的最优适应值进行重新评价,以此构成混合粒子群优化算法（PSO-SA）. 将PSO-SA 算法应用于巡航导弹的航迹规划,不仅可以避免PSO陷入局部最优,而且能快速有效地完成离线和在线规划任务,获得理想的三维航迹. 仿真结果验证了该算法的有效性,且对同一起始位置所规划出的航程较PSO算法短,可有效节约导弹燃料.     

基于粒子群优化的BP神经网络预测方法及其应用研究

本文提出了一种基于粒子群优化的BP神经网络预测方法.该方法利用粒子群优化算法全局搜索BP神经网络的权值和阈值,并利用优化后的BP网络建立预测模型对经济指标进行预测.仿真实验结果表明,该方法克服了传统BP神经网络本身所存在的局部最小值和训练速度慢等不足,能够较好应用于定量经济指标预测,有效提高了预测的精度.     

平面阵列下的二维角度和频率联合估计

在均匀面阵列结构基础上提出一种二维角度和频率联合估计新方法. 对阵列天线输出的信号进行建模分析,表明阵列接收信号具有平行因子四线性模型特征. 利用该模型低秩分解的唯一性条件,从分解得到的矩阵中联合估计出信源的参数. 该算法首先利用四线性交替最小二乘算法估计出方向矩阵和频率矩阵,然后利用频率矩阵的Vandermonde特征和方向矩阵的结构特点及最小二乘法计算频率和二维角度. 该方法无需谱峰搜索即可实现参数同时估计与配对,与现有的基于三线性分解的算法和ESPRIT算法相比具有更高的估计精度,而且在小样本数情况下也能较好地工作. 仿真结果验证了该方法的有效性.