农村经济多指标评判方法及应用研究

本确定了农村经济评价的指标体系，用层次分析法（ＡＨＰ）确定了各因的权重，介绍了动态多目标决策的ＤＴＯＰＳＩＳ法，并对河南省十个县的农村经济状况进行排序，分类。     

一类动态多指标决策问题的关联分析法

本文针对一类动态多指标决策问题，基于灰色系统理论中的关联分析法和多指标决策理论中的理想点法，提出了一种新的关联分析方法，并以实例说明该方法的合理性。     

区间数多指标决策问题的灰色关联分析法

通过引进区间数向量范数,对区间数多指标决策问题的决策矩阵进行规范化处理,再利用区间数乘法运算,将区间数多指标决策问题转化成指标取值为区间数的多指标决策问题,在此基础上给出了区间数多指标决策问题的灰色关联分析法,该方法简单实用,所需信息少,并运用该方法分析了一个实际问题。     

基于模糊系统的教育经济贡献的预测与评价

根据教育经济学中劳动者受教育的程度与社会劳动生产率具有一定的正关系的理论,运用模糊系统与神经网络建模机理,通过建立劳动者受教育程度到社会生产率(人均国民收入)的模糊系统模型,对教育的经济贡献率进行预测与评价.     

层次分析法计算表的设计与应用

根据层次分析法的计算过程,作者设计了一种计算表,将原始数据、中间数据和决策信息都放在这张表上,从而反映了计算过程的全貌。本文详细介绍了计算表的结构及填写和计算方法。     

计量经济中的一类单指标模型的建模

本文基于对统计学中广义线性模型的分析、详细研究了计量经济中一类单指标模型的建模问题，提出了相应的参数估计与推断算法，并加以实施。实例分析说明该模型及其方法在实际应用中具有优越性。     

经济附加值(EVA)指标在中国股市的应用价值分析

探明经济附加值(EVA)在中国股票市场的推广价值。通过EVA指标和传统会计指标衡量公司业绩能力的比较研究发现，每股收益、净资产收益率等传统会计指标对股价波动几乎没有解释能力，而EVA年度值、每股EVA值等指标则具有一定的解释能力；在使用基本面选股时，EVA指标也更具有分析股票投资价值的能力。     

基于AHP层次分析法的东北农业可持续发展能力的动态评价及分区预警

在原来农业可持续发展模型基础上加以改进,运用动态评价和动态预警方法,分5方面对东北农业可持续发展能力进行了多时段和多地域的评价预警,确定出东北37个地市农业可持续发展能力、农业资源、农业环境、农业基础和农业生产的强弱区域及其演化走势,揭示出资源减少和生态恶化的驱动机制,提出保持和提高农业可持续发展能力的宏观调控对策与农业产业布局方案。图11,参9。     

黑龙江省区域农业经济政策分析模型的应用

黑龙江省区域农业经济政策分析模型（简称HAPA）是由德国吉森大学经济学家Siegfried Bauer教授、Monika Kesting博士根据一般均衡理论、福利经济学理论构思建立的一个非线性产业模型,并且是专为黑龙江省农业部门设计的非线性区域性多级市场模型。该模型可以用来模拟在市场经济下,经济要素发生变化和政策措施对区域农业各业间的影响。图2,表3。     

关于单整时间序列非线性变换的研究

文献［１］提出了单整序列的非线性变换问题,并对变换序列的统计性质进行了分析．文献［２］也对单整序列的非线性变换问题进行了比较深入的研究,他们都得出结论：一般情况下,一个Ｉ（１）序列的非线性变换会产生一个长期记忆序列,但是变换后的序列未必是一个Ｉ（１）序列．本文讨论了文献［１,２］关于单整序列非线性变换问题的研究方法和基本结论,同时提出了一个新的问题：如果｛Ｘｔ｝和｛Ｙｔ｝都是Ｉ（１）序列,并且它们之间不存在协整关系,那么在什么条件下存在｛Ｘｔ｝和｛Ｙｔ｝的非线性变换,使得变换后的序列是协整的？论文首先根据ＡＣＥ算法,提出了最优非线性变换函数的估计方法,然后对估计后的残差序列进行单位根的检验,从而检验变换后序列｛ｆ（Ｙｔ）｝和｛ｇ（Ｘｔ）｝之间协整关系的存在性     

一种基于贡献率图的KPCA故障识别方法

提出一种新的针对KPCA模型的故障识别方法——贡献率图法。该方法是在微分贡献率图和核函数导数的基础上提出来的,它采用统计量T2和SPE对每个变量的偏导数来度量每个变量对统计量T2和SPE的贡献率。和基于数据重构法的KPCA故障识别方法相比,该方法不需要任何迭代近似计算和数据的重构,计算量小且可避免重构产生的误差对识别结果的影响。通过在某型涡扇发动机故障检测与诊断中的应用表明,该方法比基于数据重构法的故障变量识别准确率更高,再结合发动机故障机理分析,便可准确地确诊故障,从而大为缩短故障定位及排故的时间,预防重大事故的发生。     

基于奇异谱分析的我国航空客运量集成预测模型

针对时间序列包含噪声以及单一模型可能存在预测表现不稳定的问题,本文提出了一个基于奇异谱分析(SSA)的集成预测模型,并将其运用于我国年度航空客运量的预测中.首先,采用SSA方法对原始时间序列进行分解和重构,得到一个剔除噪声的时间序列,然后将其作为单整自回归移动平均模型(ARIMA)、支持向量回归模型(SVR)、Holt-Winters方法(HW)等单一模型的输入并进行预测,接着再采用加权平均集成预测方法(WA)将三种单一模型的预测结果进行综合集成.通过与各单一模型、基于经验模态分解方法(EMD)的模型以及简单平均集成预测方法(SA)的预测结果进行对比发现,本文所建模型具有较高的预测精度和较稳定的预测表现.最后,采用本文的模型对我国2014-2016年年度航空客运量进行了预测.     

三维微波成像中基于对比源反演的扩展方法

采用基于非线性对比源反演算法的成像方法来重建放置在微波暗室内的三维电介质目标。在成像方法中采用正则化方法和频率跳变(frequency hopping, FH)方法等扩展手段。三维实测微波数据的实验设置是多频率、多收发分置的。三维实测微波数据的重建结果验证了基于对比源反演算法的扩展成像方法在三维微波成像中应用的可行性和精确性,是一种有应用前景的解决三维微波成像问题的处理方法。     

基于Hilbert-Huang变换理论的非线性系统分析

介绍了Hilbert-Huang变换(HHT)这一全新的处理非线性、非平稳信号数据的方法,将其用于分析典型的非线性系统-Duffing方程,通过对使用三阶Runge-Kutta法求解而得到的Duffing方程数值解分解后,得到了4个固有模态函数分量和1个残余量,给出了相应的能量-频率-时间分布图-Hilbert谱,并将其边际谱与Fourier谱作了比较。结果表明,此方法具有更好的局部特性分辨以及瞬时频率分解效果,经HHT变换得到的主要固有模态函数分量具有明确的物理意义,体现在Hilbert谱上的系统固有频率存在明显的波内调制机制,分析结果充分保留了系统的非线性特征。     

基于AHP与DEA的多因素排序法

结合层次分析法(AHP)7Z数据包络分析(DEA)方法对一类多因素排序问题给出了一种合理的排序方法．该方法首先利用AHP方法给出各因素所属类的权重，再根据决策对象的状态值，运用DEA(CCR)方法求出各对象在每一类中的排序权值，最后将该值与各类的权重综合起来，即求得各对象的最终排序权值．文章中运用了一个人才选优的实际例子加以说明。     

基于QFD和组合赋权TOPSIS的体系贡献率能效评估

武器装备体系贡献率是指单件装备在武器装备体系或作战体系构成中,按照体系的总目标和运行规律,对体系的整体性能(如体系作战能力或作战效能)贡献的大小。首先建立能力效能综合的贡献率评估框架,在此框架下提出层次化的体系贡献率评估思路。然后借助面向关系的质量功能展开量化矩阵方法,将仿真实验中能力/效能度量指标数据映射到需求度量矩阵,再以度量集对需求集的敏感度和拟合优度作为依据,构建度量指标的组合权重。最后,利用逼近理想解排序法对体系方案贡献度进行排序,并以无人集群执行火力打击任务作为算例,验证了该方法的可行性。     

基于非线性修正策略的空气质量预警系统研究

建立科学、有效的空气质量预警系统,对于保护人们的身体健康和促进社会和谐稳定具有重要的科学价值和实际意义.为此,本文首先利用孤立森林(isolationforest,iForest)算法进行空气质量指数(air quality index,AQI)离群点分析,然后建立了一种空气质量预警系统,该系统由数据预处理模块、优化模块、预测模块和修正模块构成,融合了时变滤波经验模态分解(time varying filtering based empirical mode decomposition,TVF-EMD)、改进的蝴蝶优化算法(modified butterfly optimization algorithm,MBOA)、离群鲁棒极限学习机(outlier robust extreme learning machine,ORELM)和非线性修正策略,该预警系统成功地实现了空气质量的有效预警.同时,以污染程度不同的5个城市作为实验地点对预警效果进行检验,结果表明:1)与经验模态分解(empirical mode decomposition,EMD)相比,TVF-EMD可以更为有效地降低原始数据的非线性和非平稳性特征;2)基于MBOA的误差非线性修正策略比其他误差修正策略更胜一筹,可以显著提高预警系统的性能;3)建立的预警系统的性能要优于其他对比模型,可以对污染程度不同的城市进行有效预警.     

系统性金融风险指标的比较分析——基于实体经济风险预测的视角

本文归纳总结了常见的四大类系统性金融风险指标，从实体经济风险预测的视角，使用分位数回归模型和自助式（Bootstrap）分位数t检验方法，结合样本外分位数拟合优度，以"是否对未来实体经济风险具有放大效应"和"是否对实体经济风险具有预测能力"两个方面对上述指标进行了比较分析.研究结果发现：首先，反映机构个体风险，波动性和不稳定性，以及流动性和信贷情况的指标均对未来实体经济下行风险具有放大效应，即系统性金融风险的升高会显著增加未来实体经济的下行风险；其次，在短期，反映机构个体风险和流动性的指标能够很好地预测未来实体经济风险，而代表金融市场波动率水平的指标则在中期和长期有着较好的预测效果.最后，结合中国具体国情，本文也对进一步完善我国宏观经济风险防范体系提出了若干建议.     

基于系统动力学的装备体系贡献率评估方法

装备体系贡献率评估对于装备体系建设至关重要。由于在研究不同装备对装备体系的影响时装备体系具有涌现性,从而使得评估装备体系贡献率变得困难。为此,在对装备体系结构与效能指标分析的基础上,对装备体系效能的涌现进行了分析,并利用系统动力学模型进行装备体系效能仿真评估,提出了装备贡献率评价方法。最后,通过导弹装备体系贡献率评估进行了案例分析,对所提方法进行了验证。本文基于系统动力学对装备体系贡献率进行定性定量结合的仿真分析方法,可以给装备体系贡献率评估提供借鉴。