网络延迟对基于高层体系结构/运行时支撑构件的分布交互仿真系统的影响

研究了网络延迟对基于HLA／RTI的分布交互式仿真系统的影响。给出了分布式仿真实验环境的细节，提供了网络仿真的工具，模拟了50ms，100ms，200ms的网络延迟，研究了网络延迟对仿真进程实时性的影响。采用状态数据的时戳技术和状态预测算法，可以降低网络传输时间的影响，实验表明在200ms的延迟下实体定位的偏差可以降到0．5m以下。     

Total quality management in manufacturing: A study in the Singapore context

The paper presents a total quality management (TQM) framework combining the concepts underlying the notions of total quality control (TQC), Just in Time (JIT), manufacturing resource planning (MRP), and quality control circles (QCCs). An integrative model, in which these notions and the related issues are complementarily connected on the same logical plane is presented and it is argued that this is akin to the total systems intervention (TSI) approach in its endeavor to seek manufacturing excellence. It also has similarities to creative problem solving, especially with regard to corporate strategy, but here with an emphasis on the role of manufacturing. However, TQM is an idea of its own, and not a conceptual derivative of systems theory.     

Cross-sectional approach for clustering time varying data

Cluster analysis is to be performed on a three-mode data matrix of type: units, variables, time. A general model for calculating the distance between two units varying in time is proposed. One particular model is developed and used in an example concerned with clustering of 23 European countries according to the similarity of energy consumption in the years 1976–1982.Supported in part by the Research Council of Slovenia, Yugoslavia.     

插值新息实时预报方法的改进算法

在对插值新息实时预报算法的稳健性进行试验仿真研究的基础上，提出了一种改进的算法——基于自适应梯度的插值新息预报算法，计算机仿真结果表明，该算法的稳定性优于原来的基本算法，更适用于实时预报系统     

基于XGBoost的短时交通流预测模型

为提高路段短时交通流的预测精度,选取路段平均旅行时间作为预测指标,建立了一种基于极端样度上升(extrem gradient boosting,XGBoost)的短时交通流预测模型。首先通过对交通流数据的分析,在考虑交通流时空特性的基础上,分别构建目标路段时间序列训练集、测试集以及时空序列训练集、测试集,然后基于XGBoost模型以及构建的训练样本集建立时间序列预测模型以及时空序列预测模型,并利用训练好的模型进行预测,最后将模型预测结果与线性回归模型、神经网络模型预测结果进行比较。实验结果表明:基于XGBoost的短时交通流预测模型能够对路段未来时段平均旅行时间进行比较准确的预测,其中时间序列预测模型均方根误差为5. 32,时空序列预测模型均方根误差为4. 82,均低于线性回归模型和神经网络模型,且相比于仅考虑时间因素的短时交通流预测模型,同时考虑时空因素的预测模型得到的误差更低,预测效果更好。     

HLA/RTI中分布资源的存取机制研究

HLA(High Level Architecture)作为分布交互仿真领域最新的技术规范，促进了不同领域、不同类型仿真应用的互操作与可重用，RTI(Run Time Infrastmcture)是HLA的软件实现，其运行效率直接影响仿真应用的整体性能。我们对RTI中涉及的数据资源进行了定义，探讨了资源管理所面临的问题，设计出高效存储、快速索引这些资源的存储方案，改善了RTI数据管理效率，并成功地应用于自行开发的分布仿真支撑平台AST—RTI中。     

用时间序列分析方法动态确定检查点时间间隔

设置检查点是容错计算机系统进行故障恢复的重要手段。检查点的开销则是影响其性能的一个主要因素。许多文献已指出检查点开销主要是来自于对进程状态的保存。文章采用时间序列分析的方法对进程状态大小变化情况进行分析和预测,动态选择恰当的检查点时间间隔,减少检查点时需保存的进程状态量,从而减小了检查点的开销。     

基于混沌吸引子的时间序列预测

本文提出一种新的时间序列预测技术。对于一个经诊断存在混沌吸引子的时间序列,根据相空间中混沌吸引子的分形等特性,建立依赖于预测点邻界状态的预测模型;综合存在于原时间序列中确定线性趋势的外推结果,实现对原时间序列的短期预测。     

随机冲击下的最优变现策略

相对于普通投资者，大规模持有某种资产的机构投资者在交易这种资产时．其行为会导致资产价格的单向变动，从而产生流动性风险。本文考虑在随机冲击下机构投资者的纯卖变现行为，利用最优控制理论研究内生的最优变现时间问题。敏感性分析表明．最优变现策略和变现时间由市场价格波动率、资产的流动性和机构投资者的风险厌恶偏好共同决定，需要投资者相机选择合适的最优变现策略。