用影响网分析复杂系统关键事件

为分析复杂系统关键事件,将系统事件序列图转换为影响网图,通过着色Petri网进行建模和仿真,采用影响网分析系统事件的敏感性并搜索关键事件集合. 统计着色Petri网模型的仿真输出结果,得出事件发生的条件概率和基准概率,将影响强度与条件概率值的关系线性化,从而推算出影响强度. 该方法避免了影响强度、基准概率等参数由专家指定存在的主观性. 以弹道导弹防御系统为例进行分析,结果表明所述方法直观实用,对复杂系统的决策有一定的参考价值.     

夏季强沙尘暴天气成因分析及预报

利用常规气象观测资料,对2005年7月17日发生在甘肃省河西走廊的近20年夏季最强的一次区域性强沙尘暴天气过程,从气候成因、天气形势和动力诊断等方面进行了分析探讨.并与历史同期个例和春季沙尘暴天气进行了对比分析,结果表明,夏季强沙尘暴天气是在河西走廊地区长时间极端干旱的气候背景下,新疆冷空气分裂东移南下,配合当地极有利的热力不稳定层结条件引发的大风沙尘暴天气.最后给出了夏季沙尘暴天气的短期预报指标,为夏季沙尘暴预测、预警提供了一定的科学依据.     

基于双重群组套索的高维空间多值处置效应估计

罗宾因果推断模型在非实验数据分析中具有重要地位,但对高维数据分析,古典低维空间处置效应估计量往往表现欠佳.本文结合高维空间下的双重选择估计与群组套索回归,提出一种估计高维稀疏空间下多值处置效应的双重群组套索估计方法.数值模拟发现,对于因果参数估计,双重群组套索估计的经验功效接近理论值,而预测性套索回归则存在较大的功效偏差.对教育生产函数的案例研究发现,该方法可以有效地从多个备选控制变量中选出正确的控制变量,仅有一个噪声变量被错误选择.     

2001—2008年我国煤矿瓦斯事故统计及原因分析

对2001-2008年之间我国煤矿的瓦斯事故统计数据进行了分析,找出瓦斯事故发生的特征规律,并针对这些规律阐述了煤矿瓦斯事故的原因,提出预防瓦斯事故的建议,为煤矿瓦斯的控制和预防提供理论指导.     

区域经济增长与产业结构演化的耦合研究＊--以山东省为例

把握经济增长与产业结构的内在规律是制定合理经济发展政策的基础和依据．笔者以山东省为例,运用 ADF 检验、协整检验、Granger 因果关系检验等计量方法,借助 Eviews5．0软件,分析了山东省1978-2010年经济增长与产业结构间的耦合关系．研究发现：1）山东省经济增长与三次产业结构演化间存在长期的均衡关系;2）经济增长与三次产业结构演化间存在单向因果关系,即三次产业变动是经济增长的 Granger 原因．     

结合类属特征及因果发现的序列优化分类器链

分类器链是利用标签间相关性实现挖掘特定对象多维标记信息的重要多标签分类方法.面向现有分类器链算法，针对各标签的基学习器均在完整特征空间中训练导致学习特征冗余，以及因标签学习顺序随机且分类器链训练过程单向无反馈导致的标签间相关信息利用不充分等问题，本文提出一种结合类属特征及因果发现的序列优化分类器链.该方法采用类内仿射传播聚类为每个基学习器构建高级结构化特征，减少冗余信息；利用条件熵准则挖掘标签间因果关系，优化学习序列提高对标签间相关信息的利用程度.在多个公开数据集的实验结果表明，序列优化分类器链有效增强了单节点学习效果以及对多标签间关联信息的利用，有效提升了多标签分类效果，实用价值高.      

基于因子分析的因果推断研究

针对反事实框架下的因果推断问题,在因子分析视角下,从优化角度提出利用 L2 因子分析方法估计反事实值,并引入 L1 损失函数优化 L1 风险;结合因果推断与正交因子模型,将面板数据中需要估计的反事实值视作缺失值,从而把因果推断反事实值估计转变为带有缺失值的潜在因子模型估计;舍弃面板数据中的缺失值,通过优化一步得到潜在结果与平均处理效应,避免了信息丢失问题;采用 L1 因子分析代替 L2因子分析来估计模型,做出稳健性上的改进,并获得中位数处理效应;介绍了一种交替凸优化算法解决 L1 、L2 因子分析中的目标函数最小化问题,并给出其具体实现步骤;对于加利福尼亚州限制烟草政策案例做了实证研究,将 L1 、L2 因子分析与已有因果推断方法进行比较分析,结果表明:因子模型的 L1 、L2 估计量同样适用于宏观经济变量预测;最后通过设置伪实验组与伪介入的假设,验证了 L1 因子分析较其他方法具有更稳健的预测效果。     

不完整数据非均衡案例双重鲁棒因果推理EI北大核心CSCDCSSCI

大规模数据中实体异质性和数据不完整性等因素严重制约了因果推理的品质.本文提出了不完整数据双重鲁棒因果推理模型,实现了基于随机分配机制与无偏响应参数估计的因果效应辨识.首先拓清了基于观察数据的因果效应可辨识和可估计的条件.引入处理分配概率分布的概念,构建基于最小化绝对标准偏差的整数优化模型,消除了处理组与对照组之间的协变量不均衡性.通过数据匹配选择模型推导基于最优解或近似优化解的数据子集,实现两组案例之间处理分配的再随机化.通过增强逆概率加权方法,实现案例不完整响应参数的无偏估计.该方法对响应参数估计与处理分配概率的不确定性兼具有鲁棒性,提高了因果效应辨识的品质.最后通过真实案例和拓展数值分析,验证了本方法的有效性.