基于数据差异的Lee-Carter模型的估计与应用

Lee-Carter模型是死亡率预测中最常用的模型,鉴于我国人口死亡率数据的来源差异,在Lee-Carter模型的参数估计中纳入数据质量因子,对不同数据质量的数据分配不同的权重,然后利用极大似然法得到各参数的估计值.在此基础上,对中国男性人口死亡率的Lee-Carter模型各参数进行估计与预测.     

污染数据半参数回归模型中的强相合估计

同删失数据一样 ,在实际工作中经常遇到一些关于污染数据的统计分析问题 .对于删失数据已得到了一系列较为深刻的结果 ,但对污染数据问题的研究却不多 .污染数据回归模型是生物统计中常用的模型 .考虑一类污染数据半参数回归模型 ,建立了模型的参数、回归函数和污染系数的估计 ,并在适当条件下证明了它们具有强相合性 .     

嵌入式实时系统中劣质数据动态检测方法研究

在嵌入式实时系统中,数据在采集过程中容易出现丢失现象、在传输过程中容易受到外界攻击变成劣质数据,威胁整个系统的安全。当前劣质数据检测方法通过聚类法实现,不仅通信开销大,而且检测性能低下。为此,提出一种新的嵌入式实时系统中劣质数据动态检测方法,建立嵌入式实时系统。介绍自回归模型的构建方法,通过优质数据的变化规律构建自回归模型。为了使构建的自回归模型的误差尽可能地接近0,面对嵌入式实时系统的动态变化对构建的模型进行自适应调整。通过调整后的模型对嵌入式实时系统中劣质数据进行检测,给出检测过程。实验结果表明,采用所提方法对劣质数据进行动态检测,检测精度和效率较高,通信开销较低,整体性能优异。     

一种对象模型与关系模型的映射方法

目前普遍使用的数据库为关系型数据库,在关系型数据库中数据是以表的形式存储的,而在面向对象的程序设计中,业务逻辑是以对象模型表示的,因此要获取关系数据库中的业务数据,需要将其转换为对象模型表示的数据;另外,对于以对象模型表示的业务数据要持久化存储,必须要转换为关系模型,存储在关系数据库中,而其中的关键在对象模型和关系模型的相互转化。本文对关系模型和对象模型的特点进行了研究,给出了对象模型与关系模型相互映射的一般规则和实现方法。     

线性模型中数据扰动对模型参数的影响

在实际问题中由于测量及计算误差的存在,得到的数据往往只是真值的某种近似,带有一定的舍入误差,因此有必要研究数据扰动问题.主要对线性模型中数据的扰动问题进行研究,给出线性模型的数据扰动后模型参数仍然可估的充分条件,并进一步讨论了数据扰动对模型参数的影响,给出参数扰动估计式.     

基于属性规则的数据权限模型研究与实现

为降低在数据权限管理中用户配置SQL语言规则时的复杂性和不安全性,明确了访问控制(RBAC)模型的数据权限实现策略,并提出基于属性规则的数据权限模型.在RBAC上实现模型扩展,并为角色配置基于属性的数据权限规则,应用JAVA反射机制实现对结构性和非结构性数据对象的数据权限管理.     

基于面向对象的分布式遥感数据存储模型研究

现有的遥感数据存储模型大都针对遥感影像产品数据,且在分布式环境中不能达到较好的负载均衡,为了能够管理及高效存取海量多源异构的遥感数据,满足日益增长的高并发数据共享服务需求,提出了一种支持分布式虚拟化技术的遥感数据存储组织模型.模型利用面向对象思想对遥感数据进行分类及标准化处理,结合金字塔与全球剖分格网模型,建立分布式虚拟化环境下的遥感数据存储组织架构,利用一致性哈希算法思想解决数据在分布式环境下均衡性存储问题,同时通过虚拟化服务器动态分配策略优化了系统整体性能.实验表明新提出的模型比传统模型及同类模型更具优势.该模型已经应用在国家高分辨率对地观测系统河南数据与应用中心数据分发服务系统,验证了模型的可靠性、稳定性和适用性.     

基于IMM-PDA算法的实际业务流预测研究

多模型可以在不同时刻为业务流构造不同的模拟模型,而概率数据关联则可以有效地在杂波环境中处理单目标的跟踪问题,即将交互式多模型概率数据关联应用到业务流的预测中.研究了在交互式多模型下建立一个实际业务流预测算法的模型.仿真实验表明,该预测算法具有较高精度.     

基于联邦学习的网络异常检测

作为一类网络安全的基础研究,网络异常检测技术目前还存在检测准确率低、误报率高以及缺乏标签数据等问题。为此提出一种融合联邦学习和卷积神经网络的网络入侵检测分类模型（CNN-FL）,可有效解决多个参与者在不共享隐私数据的情况下进行一个全局模型的协作训练时所带来的问题。该模型无需汇集模型训练所需要的数据进行集中计算,只是传递加密的梯度相关数据,即可利用多源数据协同训练同一模型,并解决缺乏标签数据的问题。随后将该模型应用于二分类和多分类方法中,并在同一基准数据集NSL-KDD上进行了实验比较与分析,实验结果表明,与其他研究方法相比,所提CNN-FL分类模型在二分类以及多分类中具有较高的识别性能和分类精度。     

基于LSTM网络鄱阳湖抚河流域径流模拟研究

水文预报及其径流变化趋势预测能够为防汛工作提供辅助决策,是水库调度兴利的重要手段.与传统分布式水文模型相比,利用长短期记忆网络(LSTM)建立降雨径流预报模型具有简单可行和精度较高的优点.该文以鄱阳湖抚河流域为研究对象,采用抚河流域的降雨和径流数据分别作为模型驱动数据和标签数据,通过LSTM网络实现抚河流域的径流模拟工作.结果表明：在使用气象站数据建立的日尺度径流模拟模型中,模拟结果与实测值相关性均达到0.9以上,偏差在±5%以内,模型表现非常好;在使用TRMM数据建立的月尺度模型中,整体模拟结果与实测值相关性在0.9以上,整体偏差在±5%以内,模型表现优秀.     

原状花岗岩风化残积粘性土在地震荷载作用下的动弹性模量和阻尼比

本文用数理统计方法分析泉州地区花岗岩风化残积粘性土的动弹性模量和阻尼比试验成果。验证了土的动应力应变非线性关系,得到估算最大动弹性模量的经验公式及动弹性模量相对比值和阻尼比随动应变幅值的变化规律。     

兰新二线盐渍土含盐量、氯离子、硫酸根离子与电导率值的相关分析

本文通过对兰新二线盐渍土地区１１００ｋｍ的５７０个各类盐渍土样品进行盐分分析，作电导率法和化学分析法的对比实验，运用数理统计的方法［３．５］，首次筛出该地区盐渍土分析的经验公式，通过测盐渍土浸液的电导率和氯离子，就可快速，准确地测出各类盐渍土的含盐量。     

废火药粉碎过程安全性研究

本文对废火药粉碎过程的安全性进行了研究,建立了简化状态下废火药粉碎过程的爆炸热平衡方程,并由该方程对影响爆炸发生的两个关键因素进行了讨论,证明了水中粉碎废火药的安全性。文中还导出了废火药粉碎过程水用量的经验估算式。     

基于商业银行面板数据的信贷资产证券化动因实证

在党的十九大提出建设现代化经济体系、国务院发文“盘活存量”等国家政策的背景下，回顾了国内外资产证券化动因研究，并结合我国国情给出了增加流动性、改善盈利性、风险管理需要和监管资本套利等动因理论假说.采用国内符合业界标准的56家银行2011—2017年的相关数据，以56家全样本银行和13家上市银行为研究对象进行实证分析，结果表明，我国银行开展信贷资产证券化主要出于改善盈利性而非增加流动性，更倾向于扩大资产规模、挖掘创新业务和优化管理效率等动因.     

Merton随机利率模型下欧式期权的定价

在Merton利率模型下,用到了7个假设,这些假设都是为了使期权处于一个风险中性世界,从而可以建立一个无风险证券组合,并设定其收益率等于无风险利率;以连续时间情形为例,利用风险中性鞅测度,对B—S公式进行了改进,从而得出欧式股票期权的定价公式。     

关于理想气体压强公式推导的讨论

文章先将理想气体压强公式推导中运用到的所有假设根据它们的物理依据分成三大类,即理想模型假设、统计理论假设、平衡状态假设。然后分析了各种假设在压强公式的推导过程中的应用,并做了一些较为深入的相关讨论,以期对教学有一定的参考价值。     

高维非欧空间中的Darboux定理

利用度量几何的理论和方法以及非欧几何的射影模型研究球面空间和双曲空间两个n维单形的体积公式,将欧氏几何中著名的Darboux定理推广到n维常曲率空间的两个n维单形中,获得球面空间和双曲空间两个n维单形的广义体积公式.     

基于商业银行面板数据的信贷资产证券化动因实证

在党的十九大提出建设现代化经济体系、国务院发文“盘活存量”等国家政策的背景下,回顾了国内外资产证券化动因研究,并结合我国国情给出了增加流动性、改善盈利性、风险管理需要和监管资本套利等动因理论假说.采用国内符合业界标准的56家银行2011—2017年的相关数据,以56家全样本银行和13家上市银行为研究对象进行实证分析,结果表明,我国银行开展信贷资产证券化主要出于改善盈利性而非增加流动性,更倾向于扩大资产规模、挖掘创新业务和优化管理效率等动因.     

基于Black-Scholes模型的期权定价新方法

考虑到实际金融市场的不完备性以及收益率分布的厚尾性,基于经典Black-Scholes模型并运用函数的下凸性,期权定价公式H（a）=E[（X-a）2]被推广为Hk（a）=E[（X-a）2k].通过DJSH（道琼斯上海）指数收益率的GARCH模型,并使用随机模拟的方法对这两个公式进行定价比较.结果表明这种方法有效提高了定价,从而降低了风险.     

有限周期买入期权的三项式期权定价模型

研究了有限周期买入期权的三项式定价模型,对每一投资期内具有3种变化的股票价格模型进行了讨论,是现存的CRR二项式定价模型的推广.利用概率论的理论,推导出了某一假定证券市场中有限周期买入期权的三项式期权定价公式.