基于熵权和有序聚类的房地产周期分析

房地产的周期波动历来都是关系国计民生的重要课题,本文采用中国2000-2013年房地产行业和相关经济指标数据,首先利用时序分析对缺失值进行修补,然后利用熵法对诸多指标进行降维,得到各指标的熵权,再计算各年度的房地产发展综合得分,最后利用有序样本分割进行顺序聚类,获知最近十几年房地产发展的短期波动规律和周期性。     

基于熵权的模糊综合评价法在交通科研项目中的应用

目前,河南省有大量未转化的交通科技成果,为了正确引导政府及相关部门的资金投入,需要对已有交通科技成果的转化能力进行评估,从而保证科技成果转化工作顺利开展。基于此,针对"如何科学地评估河南省交通科技成果"这一问题进行研究,提出一套简明、可操作性强的交通科技成果转化能力评估体系——基于熵权的模糊综合评价方法,并结合实例对基于熵权的模糊综合评价方法进行详细的论述和验证。     

一维等熵Navier-Stokes方程的泛函分离变量解

研究了刻画一维空间中等熵可压流体运动规律的Navier-Stokes方程的泛函分离变量解.利用微分及分裂的方法把泛函微分方程简化为标准的双线性泛函方程并求解此泛函方程,建立了一维等熵Navier-Stokes方程的几类泛函分离变量解.     

拟熵权模糊评判法在馆员综合素质评价中的应用

将拟熵权模糊评判法应用于图书馆员综合素质评价之中，建立了一个对于量化模糊性评价因素来说相对完善的评价体系，并结合实例利用Matlab编程实现计算机求解，为图书馆的管理与人力资源开发提供更加科学和实用的技术依据。     

近似支配的NSGA-Ⅲ算法求解柔性作业车间调度问题

针对NSGA-Ⅲ算法求解多目标柔性作业车间调度问题时存在的收敛性、局部搜索和精英存储上的不足,依次设计了近似支配原则、变邻域局部搜索和精英存储策略,进而提出了一种近似支配的NSGA-Ⅲ-AD算法.结合柔性作业车间调度问题的特点,建立了多目标优化模型,设计了种群个体的初始化方法、近似支配的选择操作和变邻域的遗传操作.在仿...     

“非线性妖魔”拥抱“拉普拉斯妖怪”

宇宙创始取决于秩序与混沌之间的一种相互作用,这一观念始见于文明古国的创世说。古埃及人认为,早期的宇宙是无形的深渊。在印度神话里,造物主湿婆神住在令人恐怖的十字路口。中国的《老子》写道:"天下万物生于有,有生于无"。"道生一,一生二,二生三,三生万物。万物抱阴而负阳。"在巴比伦创世故事里,一个叫"大隐"     

有效能消耗系数及其与熵产数和耗散数的比较

提出用不可逆过程的有效能消耗系数表征不可逆过程的不可逆度,建立了不可逆度与热力系统的热效率和热泵系统的性能系数关系式.举例与熵产率、熵产数、耗散率及耗散数进行了比较.结果表明对于不考虑功量消耗的不可逆过程,有效能消耗系数、耗散数和修正熵产数,都能表示过程的不可逆性,三者的趋势相同,而采用Bejan定义的熵产数则出现"熵产悖论",同时有效能消耗系数的倒数可作为传热过程的传热效率.因此,有效能消耗系数适用于表征热/功转换、功/热转换、热输运各环节的不可逆度,更具有普适性.     

河南省城市科技创新能力评估及影响因素分析

本研究以河南省18个地级市为研究对象,从科技创新基础、科技创新投入和创新成果产出3个方面出发,来构建城市科技创新能力评价指标体系,利用熵权TOPSIS模型并结合空间自相关模型来分析2010—2020年河南省18个地市的科技创新能力的变化特征,并通过障碍度模型来揭示不同城市科技创新能力的主要限制因素。结果表明：(1)2010—2020年河南省18个地级市的科技创新能力差异明显,其中,郑州、洛阳、新乡和焦作等地级市的科技创新能力较强,周口、信阳和商丘等地级市的科技创新能力排名靠后,整体呈“以郑州为中心向外逐渐降低”的空间分布;(2)河南省科技创新能力呈现出一定程度的空间正相关性,其中郑州、洛阳和焦作是河南省科技创新能力的“高-高”集聚区;(3)对不同城市科技创新能力提升的阻碍因素分析可知,加强政府相关经费投入是郑州科技创新能力提升的重要抓手,而其他城市应重点解决创新平台建设及创新人才数量和专利相关成果产出不足等问题。     

基于变分模态分解和神经网络的风速组合预测

风速预测在风能开发和利用中起着关键作用,然而风速序列往往存在强波动性和非平稳性的特征。为了提高风速预测的精度,文章提出变分模态分解(variational mode decomposition, VMD)和神经网络相结合的风速组合预测模型。首先采用变分模态分解将风速序列分解为若干不同频率的子序列;其次计算各子序列的样本熵(sample entropy, SE)以量化复杂程度,引入熵值法建立神经网络组合预测模型,对复杂度较高的分量采用神经网络组合预测模型,其余分量采用支持向量机(support vector machine, SVM)模型进行预测;最后将各分量预测结果运用BP神经网络拟合得到最终预测值。针对北京测风塔实测样本进行建模预测,验证所提出预测模型的可行性,并与6种不同风速预测组合模型开展对比分析,证明所提出的预测模型具有更好的鲁棒性和预测精度。