我国住房价格未来走向模拟与调控——基于人口结构和城镇化长周期视角

结合已有文献和实证检验发现,我国住房价格高速攀升与人口结构的变迁和城镇化进程的加快关系密切,其中城镇化为直接推动力,人口结构以城镇化为媒介影响住房价格,且二者对住房价格的推动力将逐渐减弱直至消失。通过构建含有城镇人口增速的Poterba模型进行模拟分析,结果表明:在现有人口结构变迁和城镇化发展趋势下,我国住房价格将于2021年转为负增长,即我国的住房市场在未来的7年左右仍然看好;若放宽二胎政策并加大户籍制度改革力度,主动、恰当地调整人口结构和城镇化的发展趋势,可将住房价格负增长转折时间点推迟至2027年左右。     

改进的阈值小波和PSO－SVM算法及应用

本文提出了基于改进阈值小波及改进支持向量机的低速重载滚动轴承故障识别方法.首先在实验台上测量三种不同工况的轴承信号,利用改进阈值小波对信号进行降噪处理,将降噪的信号利用小波包分解法得出各频带的特征能量值;其次利用粒子群算法来优化支持向量机的学习因子,提高支持向量机多分类器的识别性能;最后,将特征能量值导入优化后的多分类器,实现低速重载滚动轴承的智能识别.结果表明,结合后的方法有着良好的诊断效果.     

基于概率支持向量机的激光雷达风切变图像的识别

针对标准支持向量机在激光雷达风切变图像识别中无法提供后验概率这一问题,从有监督聚类的角度,提出一种基于FCM的概率支持向量机识别方法. 先利用灰度-梯度共生矩阵提取激光雷达风切变图像的纹理特征,再利用支持向量机确定分类面,最后利用条件约束和FCM确定各类样本距离分类面的概率分布. 实验结果表明,该算法对3种风切变的整体识别率可达到95.52%,与两种同类算法相比,识别率分别提高了1.27%和1.21%.      

北京文化创意产业支撑条件评价及发展对策

文化创意产业发展时间不长,却引发全世界关注,不少国家和地区将其作为战略性产业,积极采取政策措施推动其发展.本文参考欧美、上海等地文化创意产业指数及多位学者的实证研究,结合北京文化创意产业发展现状,构建符合北京文化创意产业发展支撑条件的评价指标体系.运用因子分析法对北京16个区县文化创意产业支撑条件进行定量评价,将其划分为好、较好、一般、较弱四个等级,并对每一级别区域支撑条件进行评价,指出未来工作方向:支撑条件好的区域,加强创意人才吸纳力度,增强对外沟通能力,建设国际化区域;支撑条件较好区域,依托政府支撑较强优势,重点提高科研行业就业,打造皇城文化品牌;支撑条件一般区域,发挥对外沟通较强特点,全面提升发展文化创意产业支撑条件;支撑条件较弱区域,凭借环境优美,把握轨道交通发展契机,错位发展文化创意产业.     

基于改进的C-支持向量机的手写体数字高识别率方法研究

手写体数字的识别在社会经济、社会生活的许多方面都有着广泛的应用。同时支持向量机是近几年来模式识别领域中的一种新技术,它被广泛应用到文字识别、人脸识别等应用中。为此将支持向量机技术应用到手写体数字的识别中,通过使用改进的C-支持向量机进行手写体数字的识别,并得出相应的识别率,结果表明此方法可行且有较高的识别率。     

基于双空间特征提取的变压器故障诊断模型

为了提高基于油中溶解气体分析(dissolved gas analysis, DGA)的变压器故障诊断正确率,弥补单子空间特征提取的局限性,提出了基于双子空间特征提取的变压器故障分层诊断模型.首先,将DGA测试样本在一个子空间内进行特征提取后,为避免核函数及其参数的选择难题,以及利用多核支持向量机(multiple-kernel support vector machine, MKSVM)鲁棒性强和精度高的特点,采用MKSVM作为分类器对测试样本进行预测.依据预测结果将测试样本分为难分类和易分类样本,对易分类样本直接进行分类识别;对难分类样本则将该样本再次投影到另一子空间进行特征提取后,同样采用MKSVM作为分类器对难分类样本进行预测,综合两次预测结果进行分类识别,实现两分类MKSVM的双子空间特征提取算法.最后,根据故障特征,建立基于双子空间特征提取算法的变压器故障分层诊断模型.诊断实例表明,该模型具有较高的诊断正确率和推广能力.     

落实好粮食直补政策 确保国家粮食安全

我国粮食直补政策的重要作用在于强农惠农,鼓励农民种粮,确保国家粮食安全,推进农业现代化。在落实粮食直补政策中要实现工作制度化、监督法制化,让农户掌握粮食补贴政策,节约行政成本,最大限度地保障种粮农民的权益,保证直补政策获得最佳效果。     

时滞不确定系统的支持向量机滑模控制

针对一类具有不确定性参数和状态时滞的系统,利用线性矩阵不等式(LMI)方法设计了滑模控制器,并且针对系统的不确定性,引入支持向量机(SVM)对其进行在线学习,获得不确定性部分的上界值,保证了系统的稳定性与鲁棒性,有效地降低了滑模控制固有的抖振现象,改善了系统的控制品质。仿真研究表明了此方法的可行性与有效性。     

基于共同空间模型的癫痫脑电检测预测的优劣

从辅助临床诊断为出发点,对癫痫脑电波的数据进行分析,用统计模式识别的方法——共同空间模型,结合统计学习理论——支持向量机,对脑电波进行检测和分类,结果表明共同空间模型方法可以很好的区分正常和异常的脑电波.而且对于一些癫痫发作模式,能够找到发作之前的征兆脑电波,进行预测.最后,对该检测预测系统之优劣进行了讨论.     

DTBSVM的向量投影法在变压器故障诊断中的应用

文章将向量投影法应用在变压器故障诊断中,解决了如何构建有效SVM 层次的问题。按照类与类样本集之间的相交情况,利用欧氏距离和径向基函数计算类与类的空间距离和类间可分性测度,根据可分性测度进行排序,设计比较合理的层次结构进行分类。这种方法建立的故障诊断模型,是一种一对多、多对多分类相结合的故障诊断模型,用于解决多分类问题效果较好;这种方法对于 N类分类问题,只需构造（N-1）个SVM分类器,并且不存在不可识别的区域,分类过程比较快速,具有较好的泛化能力。实验证明与传统的三比值法和神经网络方法相比,所提出的方法在故障诊断的正判率上都有了提高,具有较好的实用价值。