有色观测噪声下的多变量设置调整策略

针对存在初始设置偏差的离散的多变量生产制造过程,研究了观测噪声服从Auto-Rgressive （AR）模型的情况下,考虑调整花费成本为二次型函数时的设置调整问题,在建立过程状态空间方程的基础上,利用卡尔曼滤波方法在线估计过程的状态变量,根据随机二次型最优控制理论,得到了使过程质量损失最小的最优调整策略. 通过算例解释了最优调整策略的实现方法,并进行了仿真验证,结果表明,得到的调整策略与观测噪声为白噪声时的质量调整策略相比,能更好地减少过程总体质量损失.     

基于PSO优化LS-SVM的小样本非线性协整检验与建模研究

针对小样本非线性时间序列,根据非线性协整的定义,利用基于粒子群优化最小二乘支持向量机的方法,对小样本非线性协整关系检验与非线性误差修正模型建模进行研究,设计了方法的 逻辑流程. 对舰船维修费指数与物价指数进行实证研究,在协整关系类型判断的基础上,实现了小样本非线性协整关系的检验,建立了预测舰船维修费指数的非线性误差修正模型,并与线 性向量自回归模型进行分析比较. 研究表明：基于粒子群优化最小二乘支持向量机的小样本非线性协整检验与建模方法,刻画了小样本系统的非线性协整关系,所建立的非线性误差修正模 型具有较好的预测效果,能够有效地预测小样本非线性系统.     

灰色多变量GM(1,N)幂模型及其应用

针对多变量少数据的系统建模问题,提出了灰色多变量GM（1,N）幂模型及其派生模型GM（1,N,x^（1））幂模型,给出了其参数估计算式和近似时间响应式,在此基础上,分两种情况讨论了模型的参数优化方法,并通过数值模拟和应用实例验证了新模型的有效性. 结果表明：传统的GM（1,N）模型是GM（1,N）幂模型的特殊形式,GM（1,N）幂模型能够更好地描述系统特征行为序列与其影响因素序列的非线性关系,从而有效地提高传统灰色多变量系统建模的精度.     

群体性突发事件调解、预警和防御的情景优化模型

社会调解是具有中国管理特色的群体性突发事件应急处置措施之一.我国群体性突发事件属于人民内部矛盾的定性、 以经济利益诉求为主导、通过社会舆情监控可以实现信息预警等特点.本文构建了群体性事件应急处置的社会调解、 信息预警和警力防御的优化模型,分析了多种应急处置措施的最优方案,并在冲击行动类型和防御目标的四种信息情景 下对理论结果进行数值分析.结果表明：当部署警力的防御成本较高时,地方政府部门在事态潜伏期或初期展开社会矛 盾大调解并提供经济补偿,将显著地降低事件造成的总损害;准确的预警信息能够优化警力防御范围,提高应急处置 效果;各政府机构独自为战的应急处置效果将变差.     

基于集中式模型的我国各地区及三大产业的DEA效率评价

基于集中式模型, 首先在考虑地区内部三大产业的情况下, 对2010年我国31个地区展开DEA效率评价, 然后在保持各地区整体效率不变的前提下进行效率分解, 确定各产业的效率值和相对重要程度. 此外, 对各地区三大产业的规模收益问行了研究. 实证分析结果表明, 各地区的整体效率值偏低, 第一产业的效率重要程度偏低, 第二产业和第三产业的效率均值相差不大, 但大部分地区的产业比第二产业的相对重要程度高. 此外, 从规模收益角度来看, 大部分地区整体处于规模收益递减阶段, 大多数地区的第一和第三产业均处于规模收益递增阶段, 绝大多数地区的第二产业已处于规模收益递减阶段.     

单增序列灰色GM(1,1)模型解之间的误差分析

针对单调增长原始数据序列, 文章在理论上讨论白化型与内涵型GM(1,1)(grey forecasting model)模型解之间的相对误差. 在推导出两个模型解之间的相对误差上界表达式的基础上, 作者研究了相对误差上界函数的性质, 讨论了相对误差一致上界关于原始数据序列长度n的单调性. 结果表明当发展系数位于[-1/(n+1),0]内时, 白化型与内涵型GM(1,1)模型解之间的相对误差上界是0.9%,可以合理使用白化模型代替内涵模型; 而发展系数在区间[-2/(n+1),0]内时, 这两个模型解之间的相对误差可能达到8.64%, 此时白化模型代替内涵模型须较谨慎地使用.     

地空导弹杀伤区数值化模型研究

针对杀伤区在地空导弹射击指挥中的快速应用问题, 提出了一种杀伤区数值化建模技术. 采用最小二乘法对零航路捷径垂直杀伤区边界数据点进行分段曲线拟合, 获得垂直杀伤区拟合数学模型. 然后用分段线性插值技术对拟合杀伤区进行处理, 用折线函数对拟合曲线进行分段逼近, 获得用封闭形表示的垂直杀伤区数值模型. 根据零航路捷径的垂直杀伤区数值模型, 设计了一种快速生成不同航路捷径上垂直杀伤区数值模型的算法. 最后, 对与杀伤区有关的目标射击诸元参数的计算问题进行了探讨, 给出了发射区远、近界等参数的计算模型. 通过仿真实例分析表明, 构建的模型和算法合理有效, 对地空导弹指挥控制系统的研制具有较大的应用价值.     

基于模态符号数据分析的混合推荐算法

传统混合推荐算法基于点数据来描述用户模型,存在信息丢失、难以统筹考虑用户所有偏好信息等问题,严重影响了推荐系统的质量和效率。针对该问题,以符号数据为基础,建立了基于模态符号数据分析的混合推荐算法。用模态符号数据对用户建模,引入模态符号数据的距离度量计算用户兴趣模型间的相似性,同时整合用户人口统计信息的相似性,形成用户的综合相似性,最终完成推荐。实验结果表明论文方法在应对数据稀疏性及新用户问题时,具有更高的推荐精度。     

基于GM(1,1)模型的时间序列分段表示方法

时间序列分段表示的目的是对序列进行降维,并使得处理后的数据尽可能保留原始数据特征。以较小的误差,对数据进行较高比率的压缩,是分段表示方法的目标。以往的分段方法主要用线段进行分段,在数据拟合时,存在较大的误差。本文利用GM(1,1)模型的单调变化性质,在拟合误差阀值的限制下,提出了一种基于GM(1,1)模型的分段表示方法(GMPR)。经实验验证,得出相比以往的线性分段方法,GMPR可以取得更好的结果。     

通信运营商客户流量业务使用行为意向实证研究

不同通信运营商的客户在流量消费行为、习惯和心理等方面不同导致需求差异。为实现通信运营商流量价值和资源配置效率提升以及客户业务需求有效满足的双赢,本文构建全新的TAM/TPB模型,利用结构方程模型深入研究三大通信运营商客户群使用流量业务的影响因素。研究发现,影响客户使用流量业务的核心要素是客户自身态度。各通信运营商应针对各自客户不同行为意向实施差异化精准营销,引导和促进客户使用流量业务。