自复位学校建筑抗震韧性区域评估用数字孪生模型

在区域层面上对具有自复位模块结构的学校建筑进行抗震损伤和恢复力评估研究，建立了一个基于Python语言的从结构非线性分析到损伤程度可视化演示用的数字孪生模型。Python语言也是目前通用于机器学习模型训练的编程语言，方便在该数字孪生模型中引入人工智能模型来代替结构仿真计算，通过使用实时监测地震动和结构响应数据结合人工智能模型进行区域灾害响应和功能恢复快速评估。结构损伤和恢复力分析结果（如不同地震下修复成本、修复时间、不可修复的概率等指标）通过生成shapefile在地理信息系统（GIS）软件中进行三维可视化，从而对采用自复位模块结构的学校建筑结构群在区域范围上进行抗震韧性定量评估。该模型的计算模块包括区域建筑结构清单生成、简化数值模型建立、地震响应非线性分析、结构响应参数生成、建筑结构易损部件定义、地震损失概率模型评估以及区域灾害损失的结果输出。这里的基于概率模型的学校建筑结构地震损失评估采用了FEMA P-58方法，并使用了Pelicun软件包进行计算。以旧金山湾区近2 000栋学校建筑作为案例，对假定使用偏心支撑框架自复位结构作为抗震结构体系的学校建筑群进行了抗震韧性评估，研究了通...     

资源型城市转型绩效评价指标体系构建

资源型城市转型是一项长期而又极为复杂的系统工程,是对经济、社会以及生态环境多方面的改革提升.鉴于目前资源型城市发展中不平衡、不协调问题的日益凸显,这项工程面临着严峻的挑战和紧迫性.因此,开展资源型城市转型问题的研究对于保障国家能源资源安全、推动新型城镇化和工业化进程、统筹推进"五位一体"总体布局、积极落实新发展理念有着十分重要的理论和实践意义.从经济转型、社会转型、创新能力、生态环境4个维度构建了资源型城市转型绩效评价指标体系,以期为资源型城市转型绩效评价提供一定的科学依据.     

严寒地区某示范工程土壤源热泵系统综合评估

通过实时监测严寒地区某教学楼示范工程土壤源热泵系统运行的各项参数,从技术性、节能性、环保性及经济性各自不同的角度全面进行综合评估。为严寒地区土壤源热泵系统的高效运行提供参考。     

基于改进型BP神经网络的导引头测高性能评估

武器装备性能评估贯穿于装备发展的全寿命过程,对于装备定型与实战化运用具有重要意义。针对传统反向传播(back propagation, BP)神经网络模型易陷入局部最优、武器装备评估数据少等问题,提出了基于数据包络分析和Bootstrap法的改进型BP神经网络模型。利用数据包络分析处理原始指标得到3项优化参数,结合Bootstrap法对其进行扩充,再通过BP神经网络建立评估模型。实验表明,改进模型得到的合成孔径雷达(systemic aperture radar, SAR)导引头测高性能评估结果,其决定系数和误差系数均有明显改善。该模型不仅规避了模糊综合评判法主观性强、精确度不高等问题,同时有效解决了传统BP神经网络模型易陷入局部最优和武器装备评估数据少的两个问题。     

乡村振兴背景下农业特色小镇发展的综合评价——以东北三省13个农业特色小镇为例

通过收集、筛选和理性分析综合性评价指标，构建了包括经济发展、社会进步、生态环境、城乡统筹和现代农业等5个方面的农业特色小镇发展综合评价指标体系，并采用TOPSIS法对东北三省13个全国第一、二批农业特色小镇的发展现状进行了实证研究.研究结果表明，农业现代化与可持续发展的步调不一致；“四个现代化”之间未能达到协调发展；高城镇化率未能加快城乡一体化的进程.针对这些问题，提出稳固特色经济发展、强化区域间资源互动、改造传统农业和优化农业现代化发展环境等建议.     

基于可接受性标准的复杂产品仿真系统在线评估框架

针对当前复杂仿真系统评估的滞后性问题,提出了基于可接受性标准(Acceptability Criteria,AC)的仿真在线评估方法。通过定性和定量AC到指标的映射模型来建立评估指标体系;引入指标集和评估函数,提出了仿真评估流程有限自动机七元组模型,给出仿真流程到评估自动机的映射关系和基于数据驱动的状态转移机制,实现评估过程自动化执行过程;基于上述成果设计了在线评估工具,通过案例验证了在线评估方法的有效性,表明该方法能够有效解决仿真系统评估滞后性问题。     

序比例诱导分段无量纲化方法及其影响因素

为在评价数据的无量纲化处理过程中兼顾异常值情形，并减弱因异常值的存在而导致的无量纲化后数据之间分布不均衡的问题，在极值处理法的基础上，提出了一种非线性的无量纲化方法，即序比例诱导分段无量纲化方法。该方法以原始指标值的排序百分比为诱导变量对原始指标值进行分段，并在各区段内以极值处理法为基础分别进行无量纲化处理。通过性质分析，发现该方法能够较大程度地提升无量纲化结果对“总量恒定性”性质的满足程度。此外，采用模拟仿真的方法发现，该无量纲化方法对异常值具有较好的抗干扰性、且随着分段层级的增加其对异常值的敏感程度越来越低等主要结论。     

Combining multivariate volatility forecasts using weighted losses

The ability to improve out-of-sample forecasting performance by combining forecasts is well established in the literature. This paper advances this literature in the area of multivariate volatility forecasts by developing two combination weighting schemes that exploit volatility persistence to emphasise certain losses within the combination estimation period. A comprehensive empirical analysis of the out-of-sample forecast performance across varying dimensions, loss functions, sub-samples and forecast horizons show that new approaches significantly outperform their counterparts in terms of statistical accuracy. Within the financial applications considered, significant benefits from combination forecasts relative to the individual candidate models are observed. Although the more sophisticated combination approaches consistently rank higher relative to the equally weighted approach, their performance is statistically indistinguishable given the relatively low power of these loss functions. Finally, within the applications, further analysis highlights how combination forecasts dramatically reduce the variability in the parameter of interest, namely the portfolio weight or beta.     

中原经济区中心城市城区新型城镇化水平综合评价研究

结合中原经济区中心城市发展实际,总结出中原经济区中心城市城区新型城镇化综合评价的指标体系,包括二级指标6类,即城市人口与地域指标、城市经济指标、城市生活方式指标、城市发展潜力指标、城市基础设施指标、城市生态环境指标,三级指标21类.对指标体系进行主成分分析和Q聚类分析,对中原经济区中心城市城区新型城镇化水平做出对比,将中原经济区中心城市城区新型城镇化发展水平划分为4类,在此基础上对4类城市新型城镇化发展的特点进行归纳总结.     

高校教学评估的反思与走向

自2003年教育部组织实施普通高等学校本科教学工作水平评估开始，教学评估由高校的一项常态工作变成人们热议的话题。通过回顾高校教学评估的发展历程，立足高等教育教学本身，认真反思高校教学评估工作，挖掘高校教学评估责难产生的根源，并结合高校教学评估最新发展，从宏观、中观和微观三个层面探索高校教学评估的走向。