基于最大——最小贴近度的IOWA算子最优组合预测模型

将最大一最小贴近度与IOWA算子相结合,建立了基于最大一最小贴近度的IOWA算子最优组合预测模型,并且定义了在最大一最小贴近度下非劣性组合预测、预测方法优超等概念.在此模型下,研究了模型的非劣性组合预测及优性组合预测存在的充分条件.最后给出实例分析,表明该组合预测方法的有效性.     

基于Theil不等系数的加权几何平均组合预测模型的性质

加权几何平均组合预测为一种非线性的组合预测方法。本文提出了基于Theil不等系数的加权几何平均的组合预测模型,针对该模型定义了优性组合预测、预测方法优超和组合预测冗余度等新的概念;探讨了非劣性组合预测和优性组合预测存在的充分条件;给出了一个冗余预测方法出现的判定定理。     

基于向量夹角余弦的加权调和平均组合预测模型的有效性

加权调和平均组合预测为一种非线性的组合预测方法.提出了基于向量夹角余弦的加权调和平均组合预测模型,针对该模型定义了优性组合预测、预测方法优超和组合预测冗余度等新的概念;探讨了非劣性组合预测和优性组合预测存在的充分条件;给出了一个冗余预测方法出现的判定定理.     

基于最大—最小贴近度的最优组合预测模型

本文通过引进最大—最小贴近度,建立了一种新的相关性指标的最优组合预测模型。针对最大—最小贴近度准则下的组合预测模型,理论上研究了它的基本性质,即该模型的非劣性组合预测、优性组合预测、冗余预测方法的存在性和冗余信息的判定,最后进行实例分析,表明该方法能取得比较好的预测效果。     

一类基于OWA算子的组合预测模型及其性质

本文引进近年来提出的有序加权平均（OWA）算子，建立新的组合预测模型。首先指出最大绝对误差最小化的组合预测模型是其特例，并给出其线性规划的求解方法；然后对该模型提出非劣性组合预测、预测方法优超，冗余度等新概念；最后探讨了非劣性组合预测以及冗余预测方法的存在性，并给出冗余信息的判定定理。     

基于指数支撑度的最优组合预测模型及其性质研究

在支撑度定义的基础上,提出平均指数支撑度、平均离散度等概念,构建了平均指数支撑度最优组合预测模型,并考虑其等价的平均离散度最优组合预测模型.针对该模型,提出优性组合预测等概念,给出了非劣性组合预测和优性组合预测存在的充分条件、冗余预测方法的存在性和冗余信息的判定等结果,最后的实例说明了该模型的有效性.     

共享单车调度优化问题研究

针对共享单车站点经常出现的供需不平衡问题,提出人工调度策略,以提高单车利用率和用户满足率.首先将一天划分为几个用车高峰时段,根据每个站点的单车使用历史数据,计算各站点在每个时段的需求量区间;在区域内单车总投放量不变的前提下,基于每个时段初期各个站点存放的单车数量,确定单车调出站点和单车调入站点,进一步以站点之间的单车调度数量为决策变量,建立共享单车调度问题的整数规划模型,使区域内各个单车站点的供需量基本达到平衡,并且总调度成本最小.利用北京市海淀区共享单车数据进行模拟计算,对比分析了调度优化前后的共享单车利用率和用户满足率.结果显示,调度优化后,单车利用率平均提高7.78%,用户满足率平均提高13.09%;综合考虑企业调度成本和收入情况可以发现,通过调度优化,企业的平均利润增长率为7.53%.本文的研究结果可以帮助共享单车企业提升管理水平,增加利润.     

基于连续区间有序几何加权平均Power算子的区间型组合预测模型

在COWG算子和WPA算子的基础上,构建新的COWG-WPA算子,该算子可将区间数转换成实数,同时兼顾数据自身、数据位置、数据与数据彼此间三者的重要性。将COWG-WPA算子应用于区间型组合预测问题中,在广义绝对误差λ次和的准则下建立了基于连续区间有序几何加权平均Power算子的区间型组合预测模型,分析了该模型是非劣性组合预测、优性组合预测的充分条件定理。最后通过实证分析进行对比,结果显示所建立的模型能有效提高预测的精度。     

基于Theil不等系数的IOWHA算子组合预测模型及其应用

Theil不等系数是一种度量预测精度的另一种相关性指标,将Theil不等系数和IOWHA算子的概念相结合,提出一种新的基于Theil不等系数的IOWHA算子最优组合预测模型,并定义了优性组合预测的概念.利用该模型对税收收入进行了组合预测,结果表明该组合预测方法是可行和有效的,且该模型是一种优性组合预测.     

基于TFWPA算子的模糊优化组合预测模型及其应用

传统的组合预测中,预测对象往往是实数或区间数,实际上,三角模糊数则更能刻画不确定环境下复杂事物的某些量的特征。因此,本文提出一种预测信息为三角模糊数的模糊优化组合预测新方法。定义了两个三角模糊数的相对误差,同时考虑到预测数据之间的交叉影响,基于三角模糊加权Power平均(TFWPA)算子、三角模糊加权Power几何(TFWPG)算子和max-min准则,分别构建模糊优化组合预测模型。提出非劣性和优性组合预测的概念,证明所提模糊组合预测模型具有非劣性质。最后通过实例分析说明了该模糊组合预测方法的有效性,并对参数做了灵敏度分析。     

基于穿越时间的交通流临界间隙模型

研究城市立交匝道连接点临界间隙,建立了右转机动车穿越直行自行车的临界间隙模型.在分析驾驶员对直行自行车反应的基础上,以匝道连接点的几何特性和右转机动车的运行为研究内容,利用机动车穿越时间法,得到临界间隙的估算模型.通过北京市西直门和蓟门桥的模型计算值与实测估计值比较,相对误差分别为5.1%和9.6%,说明本模型具有很好的准确性和实用性.     

基于判别分析的骑推行交通事故鉴定研究

道路交通事故鉴定对于交通事故责任认定和法庭举证具有重要作用.采集某市近三年125起交通事故案例数据,建立机动车、自行车、人体总计73个调查变量,运用SPSS软件开展骑推行事故鉴定研究.通过相关性分析发现车座、机动车类型等6个变量与鉴定结论相关.开展线性判别分析研究,结果表明直接对相关变量进行判别分析可以快速获得最佳判别效果.当函数选入的自变量为车座时,交叉验证准确率最高可达72.8%,说明采用数据挖掘的方法来鉴别交通事故中的行为方式具有一定可行性.     

An application of vector GARCH model in semiconductor demand planning

Demand planning has been the key to supply chain management in semiconductor industry. With an appropriate weight assignment scheme, the planning accuracy resulting from combinational forecasts can be improved by merging several individual candidate methods. In this paper we discuss the applicability of vector generalized autoregressive conditional heteroskedasticity (GARCH) model to determine the optimal combinational weights of component forecasts, where the conditional variances and correlations of forecast errors from candidate methods are represented and estimated by a maximum-likelihood procedure. The asymptotical properties of parameter estimators for GARCH model are investigated by simulation experiments. An example of the proposed method to real time series of electronic products demonstrates that this weight-varying combinational method produces less prediction errors, compared to other commonly used forecasting approaches that are based on single model selection criteria or fixed weights.     

An algebraic characterization of planar graphs

A cycle in a graph is a set of edges that covers each vertex an even number of times. A cocycle is a collection of edges that intersects each cycle in an even number of edges. A bicycle is a collection of edges that is both a cycle and a cocycle. The cycles, cocycles, and bicycles each form a vector space over the integers modulo two when addition is defined as symmetric difference of sets. In this paper we examine the relationship between the left-right paths in a planar graph and the cycle space, cocylce space, and bicycle space. We show that planar graphs are characterized by the existence of a diagonal—a double cover by tours that interacts with the cycle space, cocycle space, and bicycle space in a special manner. This generalizes a result of Rosenstiehl and Read that characterized those planar graphs with no nonempty bicycles. © 1995 John Wiley & Sons, Inc.     

基于降低失效停放区比率的共享单车系统稳定性研究

共享单车失效停放区使得用户无法取车或还车,影响共享单车系统运营稳定性。本文基于排队论与马尔科夫链构建了共享单车系统稳定状态平均场方程组并求解稳态解,发现停放区交互作用使得失效停放区对相邻停放区产生需求溢出效应,增加系统失效停放区比率,影响系统运营稳定性。本文以降低系统失效停放区比率目标,引入(M,S)交互策略,调节失效停放区对相邻停放区的交互作用程度。进一步,以算例分析比较相同类型与不同类型停放区交互作用、(M,S)交互策略下共享单车系统的失效停放区比率。结果表明(M,S)交互策略能够有效降低失效停放区比率,提高系统运营稳定性。本研究为共享单车企业运营稳定性决策提供了有价值的参考。     

A multi-periodic optimization formulation for bike planning and bike utilization

The number of policy initiatives to promote the use of bike, or the combined use of bicycle and public transport for one trip, has grown considerably over the past decade as part of the search for more sustainable transport solutions. This paper presents an optimization formulation to design a bike-sharing system for travel inside small communities, or as a means to extend public transport for access and egress trips. The mathematical model attempts to optimize a bike-sharing system by determining the minimum required bike fleet size that minimizes simultaneously unmet demand, unutilized bikes, and the need to transport empty bikes between rental stations to meet demand. The proposed approach is applied to an example problem and is shown to be successful, ultimately providing a new managerial tool for planning and analyzing bike utilization more effectively.     

天然气需求影响因素分析及未来需求预测

不同的影响因素对天然气需求的影响程度存在差异,为充分认识上述差异,利用相对关联度定量刻画天然气需求量与影响因素之间的关联程度。依据重要性优先原则,采用逐步回归法逐次地对影响因素的统计显著性进行检验,深度挖掘有效驱动因素,构建“最佳”逐步回归C-D生产函数模型预测未来天然气需求走势。结果表明:(1)GDP是影响中国天然气需求的最主要因素,能源消费结构也是重要的有效驱动因素之一;(2)基于重要有效驱动因素构建的“最佳”逐步回归C-D生产函数模型实现了历史数据拐点拟合预测,具有良好的预测性能,预测结果可作为确定未来天然气需求的重要参考依据;(3)预测2020~2030年中国天然气需求量呈稳步增长趋势,但增速有所减缓,到2030年天然气需求量达约5660亿立方米,天然气需求量增长率降至4%。     

自行车到达特性分析

论文在运用数理统计方法分析实际数据的基础上 ,探讨自行车到达特性 .结合国内外的已有研究结果 ,初步形成如下结论 :在自行车流量小的情况下 ,泊松分布比较适用于描述自行车到达量的统计分布 ;而当自行车流量很大时 ,负二项分布比较适合描述一定条件下的自行车到达量的统计分布     

基于蒙特卡罗方法的中国中长期煤炭需求预测

为避免传统预测方法的参数取值主观性问题,采用参数随机产生的蒙特卡罗方法预测中国中长期煤炭需求。首先分析了经济增长、能源结构和产业结构三个主要煤炭需求影响因素,并基于1980~2015年间各影响因素及煤炭消费的历史数据和最小二乘法的多元线性回归拟合煤炭需求方程。在此基础上,构建各影响因素的概率分布,采用蒙特卡罗方法模拟1981~2015年的煤炭需求,发现仿真结果可以较好拟合现实,可作为仿真预测的有效工具。结合经济新常态和能源结构调整的现状,控制参数取值范围进行蒙特卡罗仿真预测,结果显示,2016~2025年的煤炭需求呈先上升后下降趋势,并于2020年达到需求的峰值40.25亿吨,这些结果对于煤炭产业的科学决策有重要的作用。