随机利率下时间盈余模型的破产概率

本文首先介绍了文献[3]在一般化破产模型基础上构造的时间盈余模型，并进一步讨论了此模型下的具有随机利率因素的破产概率，使得相应的破产概率更具实际意义。     

青藏高原地表0cm温度的时空变化特征

利用青藏高原86个气象观测站从建站到2001年历年各月地面0cm温度资料，在分析高原冬季，夏季和平均地表温度基本气候特征的基础上，通过主成分分析、主值函数和功率谱分析等方法，对高原地表温度异常变化的空间结构和时间演变趋势作了诊断研究。结果表明：高原地表温度总体表现为海拔高度与纬度的函数，海拔越高温度越低，纬度越高温度越低；高原地表温度第一载荷向量除南部小范围的负值外大部分地方为一致的正值，即第一空间尺度表现为整体的一致性，而第二载荷向量为南正（负）北负（正），即第二空间尺度表现为南北差异；第一主分量在近30年的变化中表现为明显的上升趋势，即主要反映了高原主体偏北和东北部地区地表温度有显著升高趋势；而第二主分量的缓慢下降说明高原中部和东南部地表温度呈减小趋势。代表站温度变化表现出7～9年的周期震荡。     

Java多线程同步机制平台相关性浅析

Java多线程具有很大的平台相关性，导致了其同步机制的平台相关性。通过试验讨论了Java同步机制在不同平台下的成功实现和实现效率，并分析了这种平台相关性的原因和影响因素，对处理多线程同步机制的Java程序的跨平台性编写和执行具有借鉴意义。     

变换域时间序列相似性搜索

在时间序列的研究中,经常需要计算二个序列的相似程度.由于序列变化的多样性和复杂性,结果通常不能很好地满足要求.采用变换法则对时间序列进行从时域到频域的转换,再将转换后的数据按照一定的规则变换成字符序列;利用求最长公共子序列的方法计算二个序列的匹配度,实现时间序列的相似性搜索.     

基于质心分析的淮河流域降水时空分布特征

为定量表征淮河流域降水量非均匀性特征,建立年降水质心时间指标,以概化年内降水过程时间分布,从时域、空域、频域3个维度解析流域近55 a降水质心时间的总体格局与演变规律。结果表明:各典型站点近55a降水质心时间序列中全部存在28a的第一主周期;年降水质心时间序列突变年份多发生于1975—1989年,突变主要集中于淮河上中游地区;年降水质心时间序列多呈现不显著的增加趋势,说明流域大部分地区年降水集中期有微弱的后移倾向;年降水质心时间随纬度增加而呈现明显的后推趋势,流域南北地区年降水质心时间可相差20 d左右,经度变化对年降水质心时间没有明显影响;淮河流域暴雨与大雨质心时间普遍迟于其他等级年降水质心时间,流域年降水质心时间对暴雨、大雨较为敏感。     

基于时间框架的多日游行程规划及其优化方法

针对个性化旅游特别是自驾游的实际需求,研究基于多个约束条件的旅游行程规划问题. 提出一个旅游行程规划算法,以时间框架为基础,遗传算法为核心,通过对有效旅游路线的不断优化,输出其中一条最优的旅游路线. 最后,在真实数据集上进行实验,将提出的算法与变邻域搜索算法进行比较,对路线的总评分值结果进行评价. 结果表明,研究提出的算法能够获得更高的路线评分值,能够为旅行者提供准确合理的旅游路线.     

中立型随机时滞微分方程的离散反馈镇定

考虑了中立型随机时滞微分方程基于离散时间状态观测的反馈镇定问题.首先建立了受控系统均方指数稳定的充分条件,然后基于此用线性矩阵不等式方法设计了所需的离散时间的反馈控制器,最后举例说明了所得结果的有效性.     

工业设备远程监控中的数据压缩研究

针对大型工业翻车机设备远程监控系统中实时数据传输效率的问题,提出了一种对字符数据和图像采用改进的LZW算法压缩、对时间属性采用时间预测压缩算法进行压缩的方法。其中,改进的LZW算法主要是对构造的字符编码表的长度进行动态分配,并建立父亲指针索引和HASH索引;而时间预测编码压缩方法主要是对时间属性数值进行了压缩。最后采用检验数据压缩性能的指标,通过实例验证改进的LZW算法的数据压缩效果。实验结果表明,改进的LZW算法较WINRAR压缩方法具有较好的数据压缩效果。     

带时间窗的快递包装回收车辆路径优化研究

为解决大量快递包装给社会环境带来的一系列问题,优化快递包装及回收车辆路径,降低回收成本,提高客户满意度是快递包装回收的关键。考虑到快递包装回收的现状,提出在回收过程中设置软时间窗来反映顾客的满意度。建立了运输成本、处理成本、回收成本、时间惩罚成本等成本最小化的数学模型。采用改进的遗传算法对模型求解,提出运用2点交叉法改进交叉算子,加快种群的寻优速度,同时提出2点互异改进变异算子,增加种群的多样性,并对算法的种群规模、变异概率、运输成本等进行了灵敏度分析。运用Matlab软件对算例进行仿真,在有无时间窗条件下,验证了该设计的快递包装回收路径模型和算法的有效性。     

满足客流需求的地铁列车延误协同调整方法

以尽快疏散客流为出发点,提出协同调整城市轨道交通初始延误列车前方列车的方法.基于列车能力与客流需求的交互关系、运行约束和调整时间约束,协调考虑车内乘客和站台乘客,以全部乘客总旅行时间最小为目标建立了整数规划模型,并构建多列车、多车站时刻调整的组合动态规划求解算法.实例验证结果表明了模型与算法的有效性,与其他方法相比,该协同调整方法得到了更少的乘客旅行时间.