从民营企业发展中存在的问题看会计监管

由于中国民营企业本身成长于国有大中型企业和外资企业的夹缝中,先天资本积累不足,后天管理条件欠缺,导致其发展困难重重,面临严峻的生存压力。基于此,提出了我国民营企业会计监管体系的设计与构想。     

基于同伦(homotopy)关系的ARMAX模型的辨识算法

论述了采用同伦 (hom otopy)法辨识 ARMAX模型的问题 .在 ARMAX模型的辨识中 ,由于滑动平均(MA)噪音模型部分的存在 ,用以估计 ARMAX模型参数的误差函数不再是单峰的 ,因而常用的基于最优化的估计算法有被陷入局部最小点的危险 .本文提出一种基于同伦关系的算法来解决这个问题 ,其基本想法是建立 ARMAX模型参数的估计和 ARX模型参数的估计两者之间的同伦关系 .由于用以估计 ARX模型参数的误差函数是单峰的 ,因而没有局部最小点问题 ,这就使得有可能利用它们之间的同伦关系来解决 ARMAX模型参数的估计中的局部最小点问题 .详细描述了基于同伦关系的新辨识算法 ,并利用蒙特卡罗 (Monte Car-lo)仿真试验说明了新算法的有效性     

基于BP神经网络的增益量化中的阶距自适应

本文分析了G.728语音编码算法增益固定量化的缺陷,设计了精确表示增益的自适应量化方案。采用BP神经网络对增益的量化步长进行非线性自适应量化,并提出一种新的用于训练BP神经网络的数据的获取方法。     

考虑声源非相干性的城市轨道交通全封闭声屏障降噪预测

以某轨道交通全封闭声屏障为研究对象,考虑简化线声源的非相干性,建立2.5维边界元衍射声场模型;通过现场沿线环境噪声测试,验证了该模型的准确性,并与相干源衍射声场预测结果比较;最后预测了在近场高层建筑附近,全封闭声屏障对近轨或远轨车辆噪声的降噪效果。研究结果表明,非相干线声源更符合城市轨道交通噪声源特性;对于轮轨噪声（315～1 000 Hz）,全封闭声屏障在高层住宅建筑区域有显著的降噪效果,1/3倍频程插入损失最大为30.0 dB。对于低频噪声（50～250 Hz）,全封闭声屏障会加重高层住宅建筑区域的声压级,使插入损失出现负值。针对高层建筑附近场点,全封闭声屏障的顶端拱形透光板对远轨车辆噪声有更为显著的附加降噪效果,大部分场点附加插入损失均高于5.0 dB。     

基于SSA-LSTM-GF的混凝土坝变形预测方法

针对混凝土坝变形分析预测的复杂性,应用相空间重构思想和融合建模理念,提出了一种基于SSA-LSTM-GF的混凝土坝变形分析预测方法。SSA-LSTM-GF方法利用奇异谱分析法(SSA)将变形实测数据序列分解为趋势分量、周期分量和剩余分量,并将剩余分量视为噪声分量予以剔除;采用长短期记忆神经网络(LSTM)模型和高斯拟合(GF)算法分别进行周期分量和趋势分量的分析预测,并将二者结果进行叠加重构,得到最终预测结果。实例验证结果表明,SSA可以达到较好的数据分解和消噪效果,LSTM模型针对周期分量的预测性能优越,GF算法能够很好地实现趋势分量的拟合预测和部分信息的挖掘提取,LSTM模型和GF算法的成果重构效果良好,SSA-LSTM-GF方法具有一定的可行性和应用价值。     

盾构隧道管片接缝密封垫防水耐久性试验研究

为研究盾构管片接缝橡胶密封垫的防水耐久性,开展了橡胶密封垫水热加速老化试验,并对老化后试样进行拉伸力学性能试验、试样表面电镜扫描与长期防水性能试验,分析了橡胶垫表面微观尺度下的防水失效机理;采用橡胶密封垫极限防水压力为耐久性评价指标,结合基于Arrhenius方程的p-T-t数学模型,推导了橡胶密封垫长期防水性能折减系数的预测公式。结果表明：老化后橡胶密封垫表面接触状况的恶化和橡胶材料的硬化,加速了橡胶密封垫接触面间渗漏通道的形成;橡胶密封垫防水性能随着老化时间的增加不断降低,但下降速度逐渐减小。采用提出的防水性能预测公式对广东榕江-关埠引水工程盾构隧洞实际使用的橡胶密封垫的耐久性进行了预测,预测服役100 a后的老化系数为0.390,结果相对于仅考虑橡胶材料力学性能时的预测结果偏小12.36%,对原设计使用期内频繁出现的渗漏现象提供了合理解释与更准确的寿命预测。     

基于自监督学习的交通数据补全算法

区域高速公路网收费站数量众多,每日产生海量收费数据,但由于设备、网络等因素,部分站点数据传输存在延迟现象,在此情况下已传输的数据往往不能满足实时流量预测的要求。为了实现实时交通数据补全和动态交通流量预测,文中首先提出了一种基于自监督学习的用于高速公路交通流量数据缺失补全的方法,该方法采用了基于注意力机制的时间序列模型（Seq2Seq-Att）;然后使用自监督学习方式对模型进行训练;最后,以广东省高速公路网的80个收费站为例,验证方法的可靠性。结果表明：文中的数据补全方法能够灵活捕捉交通数据中的缺失情况,并根据数据自身的内在关联性,给出合理的补全值;该方法总体优于其他方法,且在不同缺失率下都有较好表现,总体MAPE约为17.7%、WMAPE为12.8%;在高缺失率情况下,该方法相比于其他补全方法有明显的优势。交通量预测结果表明,使用该方法补全的数据进行交通流预测的预测精度接近使用完整数据的情况。     

基于STIRPAT模型的京津冀“碳达峰”预测研究

为了解决京津冀地区碳排放量达峰问题,以河北省为例,研究京津冀碳排放达峰实现路径,对京津冀未来的碳排放量进行预测分析,建立以河北省2004—2021年碳排放相关数据为基础的STIRPAT碳排放预测拓展模型。设置了6个情景,通过综合考虑人口规模、人均GDP、城镇化率、产业结构、能源强度、能源结构数据的变化速度,模拟不同情景下京津冀2022—2040年的碳排放趋势,进而预测京津冀三地的“碳达峰”时间与碳排放峰值。结果表明：北京除清洁发展情景是在2030年达峰,其余情景均在2035年达到峰值;天津除经济放缓情景是在2030年达峰,其余情景均在2035年实现“碳达峰”;河北除基准情景在2035年达峰外,其余情景均是在2030年达到峰值。所提的碳排放预测拓展模型在考虑多情景分析下,就京津冀地区如何控制和减少碳排放量提出相关建议,可为京津冀低碳经济的发展提供一定的参考依据。     

基于差异化绿色电力交易需求的省级绿色电力市场绩效评价

绿色电力作为环境友好型能源在近年来得到了广泛的应用,为探索省级电力市场绿色电力交易成效,首先通过梳理国外绿色电力市场机制和交易组织情况,并对比分析国内国网区域和南网区域的绿色电力交易现状,总结出国内各网省绿色电力交易的开展情况和规则特点。然后从分布式绿色电力参与市场交易、绿色电力偏差调整和绿色电力曲线形成三个方面,进行了差异化绿色电力交易需求分析与实践探索。最后针对性构建省级绿色电力交易的绩效评价指标体系,并进行实例分析,为省级电力市场绿色电力交易方法和市场评价提供参考方案。     

基于Bert股吧舆情分析的特征融合股价走势预测研究

传统股价预测模型往往只考虑时序性数据且局限于模型自身机制,而忽略舆情对股价的影响,导致预测精度不高,针对该问题,提出基于 Bert 股吧舆情分析的特征融合预测模型对股价收盘价进行涨跌幅预测。 首先,采用Bert 自然语言处理对股吧舆情以及公司公告政策进行情感分类,并转化为虚拟变量,构建金融舆情情感特征库;然后将金融舆情特征库和时序性数据合并构建特征融合矩阵;最后输入长短期记忆网络模型(LSTM)进行股价收盘价预测,并得出股价的涨跌结果。 以华银电力(600744. SH)为例进行实证分析,实验结果表明:引入股票情感特征后的模型,得到的股价走势准确率上升了 8. 63%,预测收盘价的回归指标 FMAPE FRMSE 分别下降了 23. 59%、22. 9%,R2 提高了 8. 11%,证明引入新的舆情情感特征在实际预测中能提高股价预测的准确率,可以作为精准预测股价走势的手段。