基于贝叶斯与因果岭回归的物联网流量预测模型

针对物联网流量预测困难的问题,提出了一种基于贝叶斯与因果岭回归的物联网流量预测模型.该模型首先根据物联网流量传输波动影响链路变化等因果关系,深入刻画物联网流量局部特征,并利用薛定谔方程优化识别模型,同时结合贝叶斯拟合因果关系联合岭回归方法建立预测模型.最后,通过仿真实验研究了该模型与其他方法之间的性能状况,结果表明该模型在平均队列、阻塞率和延迟率等方面具有较大优势.     

跳跃自激发与非对称交叉回馈机制下的期权定价研究

跳跃集聚和波动率非对称回馈是股票价格运动过程中不可忽视的重要特征.基于动态跳-扩散半鞅随机过程,本文提出了具有时变跳跃到达率和波动率的双因子交叉回馈机制的期权定价模型,推导了跳-扩散交叉回馈模型的一般化风险中性变换关系;同时借助序贯贝叶斯方法对模型和跳跃风险溢价进行校准,并对道琼斯工业平均指数(DJX)、标普500指数(SPX)、苹果(APL)、IBM、JP摩根(JPM)股票进行实证研究,研究发现,它们的跳跃达到率和波动率都呈现集聚性和非对称回馈效应,且跳跃到达率具有更强的持续性和更大的杠杆系数;跳跃风险溢价在定价中占主要地位.期权定价的实证研究还表明,双因子交叉回馈模型具有最小的期权定价误差,定价能力明显优于单向回馈的跳-扩散模型.     

基于贝叶斯理论的多模型结构识别的试验研究

基于贝叶斯理论的抽样方法,对结构的多模型结构识别问题进行试验研究.采用基于贝叶斯理论的多模型结构识别的概念与基本框架,以及马尔科夫链-蒙特卡洛模拟(MCMC),建立了有限元模型库.针对MCMC在参数维度较高时不易收敛和计算效率低下等问题,提出了一种改进的MCMC抽样方法来进行多模型结构识别.利用Matlab-Strand7的交互访问技术(API)能够进行大型结构有限元模型的参数自动修正,在获得校验后的有限元模型库后,能基于有限元模型的后验概率分布进行预测.为了验证该理论的可行性和有效性,针对一根简支梁的数值算例和一座实际大跨钢管混凝土桁架系杆拱桥进行了基于贝叶斯理论的结构识别研究与响应评估,并使用传统的单模型结构识别方法——遗传算法(GA)进行对比分析,结果表明本文提出的基于贝叶斯理论的多模型结构识别方法能够更好地进行结构响应预测.     

贝叶斯预测蜂群算法在无线传感器网络优化中的应用

针对无线传感器网络(WSN,wireless sensor network)节点分布不合理,存在较多的监测盲区等不足,提出了利用贝叶斯预测人工蜂群算法(BPABC,Bayesian predictive artificial bee colony algorithm)制定节点分布方案。BPABC算法借鉴贝叶斯预测算法的思想对蜂群算法中各蜜源存在最优解的概率进行预测,并以此为依据指导跟随蜂寻优工作。采用BPABC算法对WSN中的节点分布进行优化,与人工蜂群算法、全局人工蜂群算法制定的优化方案进行比较。结果表明,BPABC在平均覆盖率、最差覆盖率等方面均优于其他两种算法,并且BPABC算法在迭代收敛速度方面也有明显的优势。为了进一步验证改进算法的实用性,采用BPABC制定不同监测区域的WSN节点分布方案。WSN的覆盖率均在97%左右,并且标准差不超过0.005%。由此可见,基于BPABC的WSN节点分布优化方案具有较高的覆盖率、良好的适应性和稳定性。     

不同轮伐期巨尾桉人工林的经济效益分析

【目的】探讨不同轮伐期对人工林经济效益的影响,为从经济视角科学确定人工林的合理轮伐期提供理论依据。【方法】以短(7a)、中(13a)、长(21a)轮伐期的南亚热带巨尾桉人工林为研究对象,对不同轮伐期巨尾桉人工林的蓄积量(Stand volume,SV)、营林成本、净现值(Net present value,NPV)和内部收益率(Internal rate of return,IRR)进行分析,揭示不同轮伐期对经济效益的影响。【结果】随着轮伐期的延长,巨尾桉人工林的蓄积量持续增长,7a、13a、21a轮伐期的蓄积量分别为144.95m~3/hm~2、346.97m~3/hm~2、553.69m~3/hm~2。随着轮伐期的延长,巨尾桉人工林净现值不断增加,在12a时达到最高值(30 297.61元/hm~2),之后逐渐降低,7a、21a轮伐期的净现值分别为17 239.86元/hm~2、22 008.59元/hm~2。内部收益率在13a开始趋近峰值(53.32%),明显高于7a时的39.29%。【结论】在南亚热带,巨尾桉人工林的轮伐期确定在13a左右较为适宜,既可实现经济效益最大化,又可大幅提升蓄积量。     

一种基于贝叶斯的渐进式图像匹配框架研究

提出了一种新的渐进式图像匹配框架,将图像匹配与图像概率更新结合在一起解决这一问题.该框架在当前匹配结果上,利用贝叶斯方法对最可信目标图像进行高效的重新估算,并且可保证提高后续的图像匹配效果.实验结果表明,与一次性图像匹配方法相比,所提方法的匹配性能更优.此外,即使是对外观发生变化及包含远离主体对象的图像场合,所提方法性能仍然健壮.     

基于Petri网的VOCs跨区域流动动态风险评估方法

为了评价污染天气下由于VOCs(volatile organic compounds)跨区域流动产生的区域间的相互影响作用的大小，找出对受污染区域影响较大的路径，结合Petri网模型提出了VOCs跨区域流动动态风险评估方法。利用HYSPLIT模型确定多个潜在污染源与受污染区域的VOCs迁移路径，运用Petri网去描述各个迁移路径之间的关系；将动态风险大小的计算融入到函数Petri网的运行中，定量评估潜在污染源到受污染区域的各条路径的风险程度；案例分析得出污染天气下周边区域对于西安的动态风险评估结果以及各污染路径的潜在风险指数。研究表明，在重污染天气下各个污染源城市对西安的影响程度大小由高到低依次为宝鸡>汉中>西宁>兰州。该方法为评估VOCs跨区域流动过程中潜在污染源的风险程度提供了依据。     

云南高原湖泊群的统计学聚类识别 及水质响应模式研究

为探究湖泊群水质变量的响应模式,构建适用于监测数据匮乏的湖泊群聚类和响应模式识别方法体系(PCA-BN),包括4个步骤:数据预处理、PCA降维与湖泊聚类、贝叶斯网络构建及参数学习、湖泊响应关系模拟。以云南高原湖泊群为例开展研究,结果表明:所研究的26个湖泊可分为两类;由于第一类湖泊受到的人为干扰更严重,因而叶绿素a对总氮和总磷的响应比第二类湖泊更敏感;第一类湖泊表层水温高,溶解氧趋近饱和,随叶绿素a变化不显著,第二类湖泊溶解氧随叶绿素a升高而显著升高;两类湖泊的透明度与叶绿素a的关系一致。     

基于Asp.net的通用数据填报系统的设计与实现

本文结合实际应用,详细阐述了一种基于Asp.net的通用数据填报系统的设计与实现。该系统能够对数据表字段进行任意定义,并动态生成相应数据存储、Excel模板及界面程序,从而更灵活的进行数据填报、查询和导出。解决了传统管理信息系统扩展性差的问题,具有一定的先进性、实用性。     

基于贝叶斯方法的Meta-分析

本文基于贝叶斯Meta-分析给出了Jeffreys无信息先验B(1/2,1/2)时的链接分布,并将其进行推广,给出了先验分布为B(α,β)时的链接分布。