具有引导变量的多层递阶方法在黑龙江省哈尔滨市天气预报中的应用

对多层递阶基本问题做了简要的叙述,紧紧围绕多层递阶方法发展的两个新方向,即多模型、多算法的综合预报模式和带有引导变量模型的预报模式,并对其进行改进,利用改进后的模型和算法对黑龙江省哈尔滨市的月平均气温进行了具体的预报,预报的效果令人满意.     

双层规划的递阶交互决策有效化方法

本文讨论了协调集上双层规划问题解的性质,所得结论表明上层将所得利益全部让给下层,或下层将所得利益全部让给上层.当决策者不满足此种有效化方式时,必须寻找体现递阶结构的有效化方法.本文给出了一种保持递阶结构的递阶交互决策有效化方法.该方法适用于下层有多个平行子问题的双层线性规划.     

主从递阶多目标风险决策模型构建及算法研究

针对一类表现出主从递阶、多目标、风险决策等特点决策问题,文献回顾指出目前问题是缺乏一体化集成研究。为了研究该类问题,首先构建了主从递阶多目标风险决策模型。引入模糊随机模拟、多目标满意度计算、主从递阶博弈、基于粒子群算法的演化博弈求解技术,建立了具有逻辑关系的算法体系。案例研究表明算法是可行的,可为同类问题研究提供算法。     

二(双)层规划综述

二(双)层规划是研究二层决策的递阶优化问题.其理论、方法和应用在过去的30多年取得了很大的发展.本文对二层规划问题的基本概念、性质和算法作了综述,并且对下层规划问题的解不唯一的情况也作了介绍,最后还给出了几种常见的二层规划模型.     

两种时变参数方法估算全要素生产率研究

本文详细介绍了两种时变参数方法估算全要素生产率,相对于传统方法而言,时变参数方法可能更符合实际情况.两种方法中,卡尔曼滤波方法由于对参数初值的依赖性较小,相对较为方便,尤其对于存在不可观测的参数时,具有较大的优越性。多层递阶方法较多的依赖于初值的选择,但是对于某些问题,其残差较卡尔曼滤波小,因此两种方法结合运用,效果较好.     

输气管道系统分析与经济风险模拟

为揭示输气管道系统结构,利用解释结构模型技术,给出了输气管道系统的11级递阶结构模型;分析输气管道系统经营风险,据其递阶结构,对固化内生变量的输气管道系统,对燃气价格、实际输量、管输费率等外生变量变化时的财务内部收益率进行了蒙特卡罗模拟;得到了不失一般性的输气管道建设项目财务内部收益主经的95%置信区间.     

基于乘子法的静态非凸大系统的递阶优化方法

大系统的递阶优化方法是解决许多实际问题的重要方法之一,它已广泛成功地应用于解决如工业过程控制、经济规划、城市供水系统的调度、水资源系统的管理及城市交通控制等许多领域的重大问题.从数学规划的观点看,递阶优化方法主要可分为两类,一类是基于数学规划中的拉格朗日函数法.该类方法利用拉格朗日函数能保持原问题所具     

大规模系统的全局优化

本文讨论了可分非凸大规模系统的全局优化控制问题 .提出了一种 3级递阶优化算法 .该算法首先把原问题转化为可分的多目标优化问题 ,然后凸化非劣前沿 ,再从非劣解集中挑出原问题的全局最优解 .建立了算法的理论基础 ,证明了算法的收敛性 .仿真结果表明算法是有效的 .     

基于工时优化的柔性生产人员配置模型及算法

为满足企业工时优化和提高运营效益的内在需求,针对柔性生产,以合理人工配置和最佳作业排序为目标建立了数学模型,并设计了递阶启发式搜索算法.根据组合并联作业结构特性,采用遗传算法优化子层作业的人工配置和作业工时,并将子层作业视为父层作业的相似阶段采用动态规划法决策父层的最优工时.在上述优化工作的基础上再利用改进蚁群算法,将其等效为具有m台处理机、目标函数为最优工时的流水车间作业排序问题,利用优先调度算法确定能见度因子并通过仿真和灵敏度分析优化了算法参数,最终生成最优作业排序计划.对实例问题的求解证明了研究模型和算法的有效性和鲁棒性.     

环状分散递阶决策模型及其诱导策略

下级对上级政策的消极抵抗现象很普遍,其典型表现是按酬付劳,即下级不总是尽力工作,他付出的努力与所得的报酬有关。本文定量分析按酬付劳行为,提出了下级有按酬付劳行为时的分散递阶决策模型:环状分散递阶决策模型,讨论了上级的最好结局及其诱导问题,并用例子来说明本文的结果。     

基于最小二乘法的张量积Said-Ball曲面降多阶逼近

给出张量积Said-Ball曲面降多阶逼近的一种方法.该方法根据原张量积Said-Ball曲面Pn,m(u,v)与降多阶张量积Said-Ball曲面Qn1,m1(u,v)(n1≤n-1,m1≤m-1)在最小二乘范数下的距离函数在单位正方形[0,1]×[0,1]上取最小值,从而得到了用矩阵表示的降多阶张量积Said-Ball曲面Qn1,m1(u,v)的控制顶点{qij}in1=,0,m1j=0的显示表示式.在降多阶过程中,分别考虑了带角点高阶插值条件和不带角点插值条件的情形.文末附有数值例子,并将本文方法与参考文献(9)的方法做了比较.     

Generating series for irreducible polynomials over finite fields

We count the number of irreducible polynomials in several variables of a given degree over a finite field. The results are expressed in terms of a generating series, an exact formula and an asymptotic approximation. We also consider the case of the multi-degree and the case of indecomposable polynomials.     

正交回归和一般最小二乘回归的几何误差分析

线性回归分析中,一般最小二乘回归的目标函数只考虑一个方向的扰动,采用基于几何距离的正交回归能克服固定单方向最优带来的拟合稳定性差的弊端。本文分析和比较了正交回归和一般最小二乘回归的误差,并定量地给出了两者的几何误差与原始数据的方差、相关系数之间的关系,指出正交回归的几何误差小于一般最小二乘回归,并且正交回归具有旋转不变性。最后,以平面直线拟合为例验证了这个结论。     

基于D-S证据理论的C2C交易风险评估模型

随着电子商务广泛展开,越来越多的用户选择C2C网上交易,但交易风险也不可忽视,对于普通用户来说,如何正确认识交易中的风险是确定选择该交易的重要依据.基于D-S证据理论的证据融合法,将C2C交易中的不确定性多级多指标评估问题转化为确定性单一总指标的风险评估问题,构建了一种比较通用的C2C交易风险评估模型.实例表明利用实践证明该方法是有效性的,可以为交易者提供参考.文中实例均来自淘宝网,但方法也适用于其它C2C交易平台,具有一定的应用价值.     

Optimal nonparametric estimation of the density of regression errors with finite support

Knowledge of the probability distribution of error in a regression problem plays an important role in verification of an assumed regression model, making inference about predictions, finding optimal regression estimates, suggesting confidence bands and goodness of fit tests as well as in many other issues of the regression analysis. This article is devoted to an optimal estimation of the error probability density in a general heteroscedastic regression model with possibly dependent predictors and regression errors. Neither the design density nor regression function nor scale function is assumed to be known, but they are suppose to be differentiable and an estimated error density is suppose to have a finite support and to be at least twice differentiable. Under this assumption the article proves, for the first time in the literature, that it is possible to estimate the regression error density with the accuracy of an oracle that knows “true” underlying regression errors. Real and simulated examples illustrate importance of the error density estimation as well as the suggested oracle methodology and the method of estimation.     

微观数据和宏观汇总数据在统计分析上的差异——以C-D生产函数为例

基于2008年经济普查的数据,从描述统计分析和回归分析两方面分别对微观数据和宏观汇总数据在统计分析上的差异进行了实证分析.在描述统计分析中发现,宏观汇总数据比微观数据更接近正态分布,但对数化处理后的数据并非如此;在回归分析中发现,基于微观数据和宏观汇总数据估计的生产函数,在消除异方差和多重共线性之前,无论是在生产函数的规模效应、生产要素的贡献率以及生产要素对产出的解释力度上均存在着差异,但是在消除异方差和多重共线性之后,在要素对产出的解释力度上仍存在很大差异.     

Cobb-Douglas生产函数的模糊分析

引进模糊分析方法研究Cobb-Douglas生产函数,运用模糊线性回归分析与线性规划求得Cobb-Douglas生产函数的模糊弹性参数;通过一个实例表明这样求得的弹性参数较好地拟合了实际观测数据.     

Cobb-Douglas生产函数的模糊分析

本文引进模糊分析方法研究Cobb—Douglas生产函数，运用模糊线性回归分析与线性规划求得Cobb—Dou—glas生产函数的模糊弹性参数；通过一个实例表明这样求得的弹性参数较好地拟合了实际观测数据。     

Constrained multi-degree reduction of triangular Bézier surfaces

This paper proposes and applies a method to sort two-dimensional control points of triangular Bezier surfaces in a row vector. Using the property of bivariate Jacobi basis functions, it further presents two algorithms for multi-degree reduction of triangular Bezier surfaces with constraints, providing explicit degree-reduced surfaces. The first algorithm can obtain the explicit representation of the optimal degree-reduced surfaces and the approximating error in both boundary curve constraints and corner constraints. But it has to solve the inversion of a matrix whose degree is related with the original surface. The second algorithm entails no matrix inversion to bring about computational instability, gives stable degree-reduced surfaces quickly, and presents the error bound. In the end, the paper proves the efficiency of the two algorithms through examples and error analysis.     

基于广义逆矩阵的Ball曲线的降多阶逼近

给出了Ball曲线的一种降多阶逼近方法.将曲线的降多阶过程视为升阶的逆过程,利用广义逆矩阵的理论从而得到降阶曲线控制顶点的显式表示式.这种方法还考虑了原曲线与降阶曲线在两端点处分别达到(r,s)阶连续的情形(r≥0,s≥0).其次,给出了降阶误差界的估计.最后,给出数值例子.