一种新的基于策略的联盟分析方法

针对多方冲突现象 ,分析比较了传统联盟分析的不足 ,提出了一种新的基于策略的联盟度量方法 ,新方法在计算机编程以及分析多局中人、多策略的大规模冲突模型方面有独到之处 .     

基于AHP及Logit回归的新能源汽车市场预测模型

根据消费者效用极大化原理,利用层次分析法,分析中国消费者购买新能源汽车的成本、可靠性、动力性、形象、安全性和便利性因素的权重;通过对欧、美、日新能源汽车乘用车市场份额与消费者效用的Logit回归分析,构建基本、一般和激进三种政府规制场景下的中国新能源汽车乘用车市场份额的预测模型.结果表明,新能源汽车市场的发展与政府规制有密切的关系.到2015年,在基本、一般和激进三种场景下,新能源汽车分别占14%,23%,36%左右;混合动力和纯电动汽车是市场份额最大的两种车型;燃料电池汽车市场份额最小,为0.25%～0.85%.     

基于区间云模型对信息网络的效能评估

根据信息网络的结构和应用功能,在分析高功率微波对构成信息网络的电子设备效应机理基础上,构建了多层次的信息网络系统的效能评估指标体系.将区间数与云模型相结合,提出了区间云模型的评估方法,通过区间层次分析法得到评价指标的区间权重,实现了系统评估指标的定性与定量的相互转换,并利用评价区间云模型拟合出信息网络的综合效能.结合实例模拟分析,验证了该方法可行性和有效性.结果分析表明,使用区间数表示更能体现评估过程中的模糊性和不确定性因素.     

动态惩罚机制下互联网金融平台行为及监管策略的演化博弈分析

运用演化博弈理论研究了互联网金融平台行为及监管策略的博弈演化过程,系统考察了互联网金融平台行为及监管博弈过程的影响因素,并重点对固定惩罚机制和动态惩罚机制下互联网金融平台行为及其监管策略博弈均衡进行了比较.研究表明,固定惩罚机制下,互联网金融平台和金融监管机构的博弈过程不能达到稳定的均衡状态,两个群体的行为呈现周期模式.动态惩罚机制下,互联网金融平台和金融监管机构间的博弈演化轨迹呈螺旋收敛的趋势;互联网金融平台的"自律"的初始概率不同,其随时间演化收敛到不同的均衡值;提高最重惩罚度上限,互联网金融平台选择"自律"行为策略的概率增加.     

半马氏市道轮换利率期限结构模型——基于最小Tsallis熵鞅测度

基于Ho-Lee模型,讨论零息债券价格的演变,应用无套利原理和鞅测度的方法,建立了一个离散时间半马氏过程控制的市道轮换下的二叉树期限结构模型.运用最小Tsallis熵鞅测度(the minimal Tsallis entropy martingale measure,MTEMM)处理上述模型,并在马氏和半马氏市道下给出在欧式债券期权定价方面的应用.研究发现模型结果与最小熵鞅测度下的结果具有一致性.     

基于网络关注度的大宗商品市场预测研究

随着大宗商品市场化的加快和电子信息技术的快速发展,以互联网为载体的网络信息将方便快捷地传递到市场及市场参与者.本文从海量开源数据出发,利用搜索引擎平台,提取核心信息构建网络关注度指标,并提出了基于网络关注度的大宗商品价格预测模型.通过引入具有不同核函数的支持向量回归模型,分别建立了针对单个市场(原油、铜以及玉米)的网络关注度预测模型和综合考虑市场间联动性的多市场网络关注度预测模型.实证结果表明,网络关注度对于市场价格的变动有显著的格兰杰因果关系,引入网络关注度指标和相关市场信息能显著提高预测精度.     

用于异质用户出行管理的可交易许可证研究

针对公共交通与私家车出行方式并行的双模式交通系统,在考虑不同用户的时间价值情况下,通过引进可交易的道路许可证政策,建立了均衡出行交通模型.研究发现,许可证政策将拥挤产生的交通成本内部化,在缓解交通拥堵的同时,通过经济手段,降低了系统总成本.进一步地,本文证明如果汽车比公交快,那么时间价值较高的人会选择私家车出行;反之,如果公交比汽车快,时间价值相对较高的有车族会选择公交出行.通过与OD收费进行比较,我们得到在收费为正的情况下,许可证政策可以得到与基于OD收费相同的效果.最后,算例结果表明,许可证政策使得部分人选择公交出行的成本更低,达到鼓励公交出行的目的;甚至在许可证发放数量少于临界数量的情况下,选择公交出行的人会获得正收益.     

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.     

考虑退货需求转移的在线渠道决策与协调

通过借鉴现实中的在线渠道运营模式,建立了由一个加盟商和一个在线零售商组成的在线渠道模型,其中在线零售商为主导者,加盟商为跟随者,两参与者销售的是相互间完全替代的产品,并且,将消费者退货的那部分需求在两渠道间转移的情况引入到模型中.分别分析了分散决策和集中决策下的最优决策情况,并对两类决策下的收益情况进行了对比.结果发现,集中决策在一定情况下能够实现渠道总收益的增加.结果还表明,位于约束边界和不在约束边界下的最优决策随各参数的变化情况差异很大.最后,通过激励相容契约和借鉴Nash的议价模型来协调在线渠道.     

辅助数据缺失环境下结构化自适应目标检测器

杂波背景非均匀导致经典自适应检测方法性能下降,为改善辅助数据缺失环境下的目标检测性能,研究了雷达目标结构化自适应检测方法。利用杂波协方差矩阵斜对称特征,设计了结构化广义似然比检验自适应检测器,提高了杂波谱结构化信息和待检测单元杂波信息的利用率;进一步推导了检测器的实数域表达式。仿真分析表明,所提检测器具有恒虚警率特性,其检测性能对不同杂波相关性具有很好的鲁棒性。在辅助数据缺失环境下,所提检测器性能优于现有典型非结构化和结构化检测器,且这种优势随着辅助数据缺失程度的增大而加大。