无线AD HOC网络基于价格的资源分配仿真研究

无线Ad Hoc网中,公平分配资源和最大化利用资源本质上是冲突的,这对资源分配算法的设计带来了挑战.在系统地分析Ad Hoc网络的信息流竞争特点的基础上,引入价格作为资源分配的度量指标,通过路由发现时的价格查询以及路由响应时的价格反馈,消除分布式预测带来的不一致性,构建了一种新的基于价格的无线Ad Hoc网络资源分配算法,对资源分配进行了仿真实验.仿真结果表明:改进的资源分配算法具有良好的收敛性,与现有的资源分配算法相比提高了资源利用率.     

预测控制拟等效集结的仿真研究

由于实际系统中通常存在约束,如何保证预测控制集结策略在有约束系统中的控制质量,对于集结策略的实际应用有着重要意义.这里通过对预测控制拟等效集结策略进行仿真分析,提出了一种确定拟等效集结策略中参数取值的算法.应用该算法,可以使基于拟等效集结的预测控制器对于有约束系统在降低在线计算量的同时保证系统的控制质量,进而迭到近似等效的目的.     

虚拟环境下产品装配精度预分析实现技术研究

针对航天产品精密化、小型化的发展趋势,利用虚拟现实技术的实时性、可视化和人机交互性,提出了面向产品装配过程的虚拟环境下产品装配精度预分析技术的总体框架.在产品装配前,从设计和装配两个阶段,预测产品装配精度,辅助设计人员提出相应的精度优化方案,达到预先控制产品装配质量的目的.在该技术框架上,开发了相应的原型系统.通过实例验证,证明了装配精度预分析实现技术的可行性和实用性.     

复杂产品开发过程仿真与预测研究

为了更有效的对复杂产品开发过程进行预测分析,提出一种两层设计结构矩阵模型作为仿真的结构关系模型.建立了服从三角分布的时间与成本模型,采用拉丁超立方抽样法对该模型进行抽样并生成样本点.采用任务返工概率、返工影响与学习效应曲线来描述开发过程的迭代特征,对任务返工概率的变化调整、返工需求判断策略、多任务返工执行约束等问题给出了相应的仿真模拟方法.在此基础上提出了改进的产品开发过程仿真算法,并设计开发了基于Matlab的复杂产品开发过程仿真平台.最后,通过一个实例证明了该仿真平台的有效性和实用性.     

基于线性预测和最小二乘估计的缺陷阵波束形成

针对阵元失效时缺陷阵的波束形成问题,采用线性预测和最小二乘估计两种方法对失效阵元的输出进行预测.通过对缺陷阵输出响应进行重构,从而有效地抑制由于阵元失效而产生的旁瓣级提高以及基阵指向性的下降.仿真试验结果表明了方法的有效性.     

短时交通流预测FSMSVR模型

针对城市道路短时交通流的复杂非线性特点和以往的预测仅考虑典型交通条件（无交通事故等突发事件）的现状,结合交通流的特征,提出了一种有限状态机支持向量回归模型（finite state machine of support vector regression model,FSMSVR）的短时交通流预测机制. 通过线性回归算法和指数平滑算法划分交通流状态,根据各状态特点结合支持向量回归算法建立有限状态机工作机制,实现涵盖典型和非典型交通条件的短时交通流预测. 通过实验例证,对比了FSMSVR模型和传统SVR模型对城市道路6min交通流的预测,研究结果表明,该预测机制能够提高预测精确度,在非典型条件下有着较好的预测表现.     

武器装备体系组合规划的高维多目标优化决策

针对武器装备体系组合规划问题中存在多类相互冲突的高维多目标问题(目标数 ≥ 5),提出了一种三阶段的集成优化决策方法. 首先运用目的规划技术将高维多目标问题转换为一般多目标优化模型(目标数 ≤ 3); 然后提出一种多目标差分进化算法,用于搜索属于决策者关心区间的非劣解集; 最后提出基于预测优化的理想点算法,可生成精确满足决策者偏好的最佳折衷解. 通过某侦察装备体系组合规划示例,证明了各算法模块的优势和该方法的整体有效性,可为武器装备发展和顶层规划提供决策支持.     

基于符号时间序列直方图的高频金融波动预测

将符号时间序列分析方法与K-NN(K-Nearest Neighbors)算法相结合,提出了一种基于符号时间序列直方图的高频金融波动整体分布的预测方法。首先将时间序列符号化得到符号时间序列,并以符号序列直方图表示符号序列的分布,引入符号直方图时间序列的概念,采用K-NN算法得到下一个周期符号序列直方图的预测。在K-NN算法中,针对符号序列直方图的特点,提出以欧几里得范数,χ2统计量和相对熵作为选择邻居时的符号直方图序列相似度的度量方法,利用系统自身的几何特性确定符号直方图序列的嵌入维数。以上证综指5分时的高频数据检验了本文方法的预测能力。结果表明,本文方法预测所得结果整体误差均在可以接受的范围内,预测所得的分布与真实分布均值相同,但是方差较小。     

基于因子分析和Logistic模型的中国客运量预测

通过SPSS软件对1994~2011年中国客运量及影响因素进行因子分析,建立了中国客运量为被解释变量,其他影响因素为解释变量的多元统计分析模型。通过因子分析法分析影响中国客运量的主要因素,并进行了降维处理,消除由于变量过多而导致的多重共线性影响,同时得到反映不同年份的综合经济发展值的因子得分。考虑到2003年中国由于非典而导致的客运量降低的异常值的出现,将综合经济发展值与时间的关系首先作为一个整体研究,然后分为2个时间段分别研究,分别求出不同的综合经济发展值,构建了基于Logistic模型的中国客运量预测模型,进一步预测未来中国客运量。预测结果表明,通过较长时间段得到的综合经济发展值预测的数据误差相对较小。     

DOES INVESTOR SENTIMENT PREDICT STOCK RETURNS？ THE EVIDENCE FROM CHINESE STOCK MARKET

This paper examines the proxy variables of investor sentiment in Chinese stock market carefully, and tries to construct an investor sentiment index indirectly. We use cross correlation analysis to examine lead-lag relationship between the proxy variables and HS300 index. The results show that net added accounts （NAA）, SSE share turnover （TURN）, and closed-end fund discount （CEFD） are leading variables to stock market. The average first day return of IPOs （RIPO） and relative degree of active trading in equity market （RDAT） are contemporary variables, while number of IPOs （NIPO） is a lagging variable of stock market. Using the sentiment proxy variables with most possible leading order, and forward selection stepwise regression method, the empirical results on monthly stock returns reveal that three leading proxy variables can be used to form a sentiment index. And the out of sample tests prove that this sentiment index has good predictive power of Chinese stock market, and it is robust.