经济评价中概率风险分析的研究

讨论了经济评价中净现值指标ＮＰＶ的概率风险分析问题,提出了计算ＮＰＶ期望和方差的方法,为经济评价中风险的量化分析提供了理论依据     

条件极值与变量代换

条件极值是高等数学中的一项重要内容。该文介绍变量代换在求条件极值方面的应用,并推广到不等式证明中。     

基于CUDA的GPU条件分支分歧聚合优化策略

分析NVIDIA GPU底层处理SIMD条件分支分歧的方式及其对程序性能产生的影响。在软件层级提出两种利用"聚合"思想的SIMD条件分支分歧优化策略:循环推迟和循环提前。策略将不同SIMD道中选择相同路径的条件分支"聚合"到同一步循环中,减少了SIMD操作的实际次数。使用CUDA对这两种策略进行的试验结果表明,在满足策略使用条件的前提下能够取得预想中的加速比。该策略实现难度较低、可操作性较强。     

不同区划方案对宏观交通事故建模的影响

依托美国佛罗里达州Hillsborough县历史数据,分别提取人口普查单元组、交通分析小区、人口普查区、邮政投递区等4种区划方案的事故数据、路网交通特征数据和经济-社会-人口数据;基于贝叶斯方法构建负二项条件自回归模型,从模型拟合度、模型估计参数、小区事故黑面识别等3个方面定量评价不同区划方案对宏观交通安全分析结果的影响.研究表明:宏观交通安全分析结果会随着空间单元划分方式不同而产生显著差异;小区数目越少,事故预测越为准确;对比人口普查单元组、人口普查区和邮政投递区,基于交通分析小区的模型拟合度最低;变量中等家庭收入对分区规模最不敏感,其参数估计结果具有稳健性和可靠性.     

用随机序理论证明最优再保

利用随机序的理论,给出了最优再保定理的一个简洁的证明,其适用范围更宽泛些,     

Alternative regime switching models for forecasting inflation

US inflation appears to undergo shifts in its mean level and variability. We evaluate the performance of three useful models for capturing such shifts. The models studied are the Markov switching models, state space models with heavy‐tailed errors, and state space models with compound error distributions. Our study shows that all three models have very similar performance when evaluated in terms of the mean squared or mean absolute forecast errors. However, the latter two models are considerably more parsimonious, and easily beat the more profligately parameterized Markov switching models in terms of model selection criteria, such as the AIC or the SBC. Thus, these may serve as useful continuous alternatives to the popular discrete Markov switching models for capturing shifts in time series. Copyright © 2001 John Wiley & Sons, Ltd.     

条件g-期望的重要性质

讨论了一类非线性条件数学期望(条件g-期望)的Levi引理、Fetoux引理、Lebesgue控制收敛定理和Jensen不等式,所得结果是条件数学期望相应理论的推广。     

基于DVB-C的数字电视条件接收系统的设计与实现

针对我国数字电视广播的机卡分离产业政策,提出了一种基于智能卡条件接收接口（SCAI）的数字电视接收机（包括机顶盒和一体机）机卡分离技术。该技术不需要改变现有数字电视接收机的硬件配置,只需要在接收机中嵌入一个符合SCAI规范的条件接收软件插件就可以配合相应的条件接收智能卡实现条件接收功能,从而使得接收机成为与发射端特定条件接收系统无关的通用接收平台。该技术与国内外提出的基于PCMCIA卡或USB2．0卡的机卡分离方案相比,成本更低,实现更简洁。该技术方案也是我国数字电视广播的候选行业标准之一。     

基于潜在类别条件Logit模型的机舱座位选择行为

为向旅客推送精细化座位推荐服务,通过潜在类别条件logit模型探究了旅客座位偏好及座位效用差异。首先运用解释结构模型筛选出影响旅客选座的关键因素;其次对旅客及其选择偏好进行RP-SP调查,运用潜在类别条件Logit模型划分旅客类别,进一步探究不同因素对旅客类别的影响程度;最后构建不同类别旅客机舱座位效用函数,根据效用最大化原则判断旅客选择行为。结果表明,旅客在机舱座位选择行为上存在异质性,旅客被划分为三个类别：class1占比38.8%,倾向于选择第一排或紧急通道排的过道位置;class2占比39.8%,倾向于选择靠窗座位;class3占比21.4%,倾向于过道位置。研究将为航空公司进行座位管理及制定座位附加服务费提供理论及决策支持。     

基于载荷均衡的韧性配电网分布式故障恢复

韧性电力系统旨在应对电力系统的极端事件,高效的故障恢复是提高配电网韧性的重要手段。为了提升配电网的韧性,提出了基于载荷均衡的分布式故障恢复方法。首先,相邻馈线终端单元根据故障恢复区负荷、相邻馈线容量及负载率,计算各相邻馈线完成故障恢复后的负载率期望值。然后,各相邻馈线终端单元均以该期望值为目标,分别完成各自的故障恢复路径。最后,根据各相邻馈线的故障恢复路径形成故障恢复区的故障恢复方案。算例分析结果表明,该方法在保证各馈线载荷均衡的前提下可以有效而快速地实现故障恢复。