Forecast Combination and Bayesian Model Averaging: A Prior Sensitivity Analysis

In this study we evaluate the forecast performance of model‐averaged forecasts based on the predictive likelihood carrying out a prior sensitivity analysis regarding Zellner's g prior. The main results are fourfold. First, the predictive likelihood does always better than the traditionally employed ‘marginal’ likelihood in settings where the true model is not part of the model space. Secondly, forecast accuracy as measured by the root mean square error (RMSE) is maximized for the median probability model. On the other hand, model averaging excels in predicting direction of changes. Lastly, g should be set according to Laud and Ibrahim (1995: Predictive model selection. Journal of the Royal Statistical Society B 57 : 247–262) with a hold‐out sample size of 25% to minimize the RMSE (median model) and 75% to optimize direction of change forecasts (model averaging). We finally apply the aforementioned recommendations to forecast the monthly industrial production output of six countries, beating for almost all countries the AR(1) benchmark model. Copyright © 2011 John Wiley & Sons, Ltd.     

基于离散时间风险模型下的亏损破产概率的研究

新定义离散时间风险模型下的亏损破产概率为初始盈余u,亏损额度不大于y的破产概率。利用离散时间风险模型下的终时破产概率的计算规律,得到初始盈余水平在不同条件下的亏损破产概率的具体表达形式,并且数值模拟了一定条件下不同参数取值对亏损破产概率的影响情况,数据表明当亏损边界固定时,随着初始盈余水平的增加,亏损破产概率水平逐渐减小;当初始盈余水平固定时,随着亏损边界的增加,亏损破产概率水平逐渐增多。     

基于Kriging模型与重要性抽样的可靠性灵敏度分析

针对因无法获得功能函数的梯度信息而不能使用解析方法的情形,提出了进行可靠性灵敏度分析的高效的仿真方法,首先基于Kriging模型和重要性抽样去计算失效概率,然后通过记分函数(score function)方法求出失效概率对各个参数的偏导数。在计算失效概率时采用反问题(inversion problems)中的不确定性逐步减少(stepwise uncertainty reduction)准则来更新功能函数的Kriging模型,继而在重要性抽样的框架下将失效概率表示成一个"增大"的失效概率与修正项的乘积;而记分函数方法只是对前面抽样方法的一个简单后处理,不需要计算额外的功能函数值.对所提方法使用算例验证表明:当功能函数为昂贵的计算模型或对系统(非单个构件)进行灵敏度分析时,该方法具有较高的计算效率和精度。     

基于多特征的域间路由节点安全状态评估方法

域间路由节点安全状态评估能够实现对BGP节点安全状态的直观、实时描述,可为制定合理的安全策略,及时定位、抑制异常路由事件提供数据参考.然而由于完整的异常域间路由集难以获取,使得传统基于数据融合的状态评估方法不再适用.分析BGP节点间交互路由过程中存在的统计特征以及这些特征与域间路由节点安全状态的关系,进而提出一种基于多特征的安全状态评估方法.以平均路径长度和路由事件发生频率等属性为安全特征,并借鉴云模型理论转换定量特征为定性概念的思想,构建域间路由安全特征云,将正常态下的多属性综合安全特征转换为安全正常态,然后通过度量安全特征偏离正常态的程度来计算节点偏离正常态的程度,由此得到域间路由节点面临安全威胁的概率.实验结果表明,该方法能够实现对域间路由节点安全状态的评估,准确性高、实时性强,可为域间路由系统的安全稳定运行提供有力支撑.     

产生随机数的新方法

总结了随机数产生的一些方法,并利用马尔可夫链给出了一种随机数产生的新方法.由于过程中转移概率矩阵产生具有随机性,同时服从区间(0,1)上均匀分布,产生的随机数也具有随机性,故双重随机性保证了状态空间中随机数的产生具有更好的随机性.     

交替变化利率下的风险模型

研究了利率交替变化的风险模型的生存概率.首先建立生存概率应该满足的微分-积分方程,然后得到生存概率的Laplace变换满足的方程并对该方程的解法进行了讨论,最后在索赔额为指数分布时得到了生存概率的微分方程.     

Analysis for MIMO correlated frequency-selective channel in the presence of interference

The space time spreading, superimposed training sequences, and space-time coding are used to present a multiple input and multiple output （MIMO） systems model, and a closed-form of average error probability upper bound expression for MIMO correlated frequency-selective channel in the presence of interference （co-channel interference and jamming signals） is derived. Moreover, the correlation at both ends of the wireless link that can be incorporated equivalently into correlation at the transmit end is also derived, which is significant to analyze space-time link algorithm of MIMO systems.     

面向多目标的自适应动态概率粒子群优化算法

将基于动态概率搜索的粒子群优化(Particle swarm optimization,PSO)算法应用于多目标作业车间调度问题(Flexibleiob shop scheduling problem,FJSP),提出一种新算法.算法在搜索初期利用粒子近邻的平均最优代替传统的单个最优引导搜索,后期用Gaussian动态概率搜索来提高算法的局部开挖能力.然后,引入Pareto优的概念,采用精英集来存放非劣解,提出一种新的适应度值分配方法.此外,在算法中还引入了一种自适应的变异算子来增强解的多样性.最后,用新算法对多组FJSP实例进行测试,并与其他几种方法进行比较,结果表明提出的算法具有较好的搜索性能,是求解多目标FJSP的一种可行方法.     

基于直升机声纳探测的潜艇被发现概率仿真

以往基于反潜直升机声纳探测的潜艇被发现概率计算过于简单,而实际上潜艇被发现概率还与包括潜艇自身辐射噪声强度、海洋环境,海面风力、其它船只在内的等多项因素有关.对传统已有的基于反潜直升机声纳探测的潜艇被发现概率算法,用较完善的水声探测模型进行了修正,将潜艇宽带噪声和窄带噪声分开考虑,分别给出了两种不同噪声下被发现概率算法.通过仿真着重研究了潜艇辐射噪声级、辐射噪声频率和海面风力的影响,可为潜艇作战研究提供参考.     

水雷对舰船的毁伤概率计算模型及仿真

水雷障碍的作战效能研究是目前研究的重点.基于具有机动能力的水雷的特点,综合考虑了水雷障碍中水雷的布放成功率、命中概率、水雷的可靠度和动作概率等主要因素对目标舰船毁伤概率的影响,提出了目标舰船航线的选择服从均匀分布时和目标舰船航向服从正态分布时的目标舰船遭遇水雷概率计算模型,建立了基于具有机动能力水雷对目标舰船的毁伤概率模型,并进行了仿真验证,具有较高的实用性.