Identifying US business cycle regimes using dynamic factors and neural network models

We use dynamic factors and neural network models to identify current and past states (instead of future) of the US business cycle. In the first step, we reduce noise in data by using a moving average filter. Dynamic factors are then extracted from a large-scale data set consisted of more than 100 variables. In the last step, these dynamic factors are fed into the neural network model for predicting business cycle regimes. We show that our proposed method follows US business cycle regimes quite accurately in-sample and out-of-sample without taking account of the historical data availability. Our results also indicate that noise reduction is an important step for business cycle prediction. Furthermore, using pseudo real time and vintage data, we show that our neural network model identifies turning points quite accurately and very quickly in real time.     

基于多水平发展模型的云南省县域经济增长研究

多水平模型是基于层次结构数据形成的一种统计模型,不仅能深入挖掘不同层次变量对县域经济增长的影响,而且能对县域经济增长的差异性进行分析;基于时间—区县—州市构建了3水平发展模型,分别从居民生活水平、工业发展程度、农业发展程度、交通发达程度、投资程度等视角对云南省县域经济增长差异的影响因素进行研究;经济总量由初始水平和经济增速决定,结果表明初始水平受州市层面上人均蔬菜产量和人均固定资产投资等影响较显著,增长速度受州市公路密集度影响较显著。     

鄂尔多斯盆地西南缘中生界石油勘探思路与对策

鄂尔多斯盆地西南缘三叠系延长组主要发育大型岩性圈闭油藏,储层致密,直井自然产能低,如何对其实现经济有效开发一直是困扰地质人员的主要问题之一。作者根据多年油气地质研究,结合勘探实践经验,认为该区油气成藏具有"主源定型、双向排烃、岩性控藏、近源成藏"的特点,油气高产主要受储层品质、油气充满度以及断裂-裂缝发育程度等因素控制,有利的"源、储、疏、高压封存"四元配置是该区石油富集高产的最主要因素,进而提出了针对性的勘探思路与对策,即综合利用勘探开发一体化模式、水平井分段压裂技术和黄土塬三维地震技术可实现经济有效的勘探开发。     

氯化钠对脂肪醇聚氧乙烯醚硫酸盐(AES)粘度的影响

在实验的基础上,研究了氯化钠对阴离子表面活性剂AES形成胶团性质的影响。总结出普遍规律,为AES的应用提供了实验数据和理论基础。     

一类矩阵方程解的讨论

本文讨论矩阵方程ｆ（ｘ）＝Ａ的解的问题,其中ｆ（ｘ）为复多项式,给出有解的充分必要条件。     

多项式最大公因式的矩阵求法

以多项式的最大公团式理论为基础,利用矩阵法来求多项式的最大公因式．     

求几个多项式的最大公因式

在高等代数教科书中,一般讨论两个多项式的最大公因式求法,本文给出求几个多项式的最大公因式的一种方法。     

脉冲换流单片机控制串级调速系统

介绍了脉冲换流串级调速系统高功率因数的特点,并就该系统单片机控制的具体设计：单片机系统、硬件、软件等了介绍．     

采用折叠-展开技术的一种并行排序算法

给出ｎ×ｎ网孔环接式阵列处理机上的一种并行排序算法,它将ｎ×ｎ阵列上的数据折叠成ｎ×ｎ／ｋ子阵列,排序后再展开到整个ｎ×ｎ阵列上,实现ｎ×ｎ项数据的行主序排序,其平均时间复杂度为（２＋１／ｋ）ｎ＋ｏ（ｎ）．若采用ｎ×ｎ／ｋ阵列模型,且各处理器初始、结束状态允许有ｋ项数据时,该算法的平均时间复杂度只有（１＋２／ｋ）ｎ＋ｏ（ｎ）．     

一种一致性的不确定性推理模型

将修正了的ＭＹＣＩＮ的可信度因子ＣＦ与ＰＲＯＳＰＥＣＴＯＲ的两种规则的不确定度量充分性和必要性度量ＬＳ,ＬＮ,放在ＢＡＹＥＳ框架下进行综合考虑,建立ＣＦ与ＬＳ,ＬＮ的函数关系,最后用实例说明了此模型的计算方法与主观ＢＡＹＥＳ方法的结果是一致的