中国东中西部城市房价波动的涟漪效应——以中国东中西部代表的九城市为例

针对中国东中西部城市房价波动的是否存在涟漪效应的问题,提出综合运用格兰杰因果检验、协整一体化及二阶段检验法,即弗里德曼非参数秩排序检验方法和商业周期定点分析方法来检验分析自2005年7月至2010年3月东中西九城市房屋销售价格的月度数据进行实证分析,结果表明:(1)认为中国九城市房价波动存在涟漪效应,可划分为三个层级:东部的上海、深圳、杭州为第一层级;中部的武汉、合肥、太原为第二层级;西部的成都、西安、兰州为第三层级。(2)房价波动的涟漪效应从东部城市开始,传向中部城市,最后向西部城市传递。结论为东部城市的房价波动为主要调控对象,关注中部城市房价,同时避免西部城市房价出现意外波动。建议为对各个层级城市的房价制定差别性的调控政策,能够更有效地对整个房价体系的波动进行控制。     

基于MPI的分子对接并行算法

基于消息传递接口(Message Passing Interface,MPI),用两种不同的并行程序设计方法对Autodock程序进行修改.将修改后的程序应用于HIV-1蛋白酶(Protease)和小分子抑制剂XK263的对接体系,测试了并行程序的加速比和并行效率.结果表明,两种改进的并行Autodock程序都可以很好地完成计算,尤其是方案Ⅱ并行程序的加速比和并行效率更高.     

基于二次优化BP神经网络的期货价格预测

针对BP算法存在的不足,结合神经网络、遗传算法和主成分分析的优点,提出基于二次优化BP神经网络的期货价格预测算法.初次优化采用主成分分析法对网络结构进行优化,第二次优化采用自适应遗传算法对网络参数进行优化,将经过二次优化后建立的BP神经网络模型用于期货价格预测.经仿真检验,用新方法建立的模型对期货价格进行预测,在预测的精度和速度方面都优于单纯BP神经网络模型.     

寿险品种优化理论模型

分析了寿险品种创新依附于寿险定价的实际情况.以个体公平的现代产品创新理念,创建独立的寿险品种创新方法体系,并利用遗传算法原理给出了寿险品种优化设计的理论模型,使复杂的寿险品种创新过程得以量化,从而变得简洁直观,并富有方便的可操作性,适合计算机并行处理.这一模型蕴涵了动态的思维方式,利用它可随时对寿险品种进行调整.     

旅行商问题的交叉粒子群优化算法

本文将粒子群优化算法(PSO)应用于求解旅行商问题(TSP),结合遗传算法的交叉算子,建立了求解此问题的交叉粒子群优化算法,数值模拟结果表明了该算法的有效性.     

多产品模糊存储模型及算法

提出了一个需求为模糊数,产品存储空间有模糊约束的多产品EOQ模型,并采用两种方法进行求解.一种是结合模糊仿真技术和遗传算法的混合算法进行求解,另一种是将模糊模型转化为清晰模型,再用算法求解.最后举出具体数值实例,对两种方法的求解结果进行比较.     

带机器准备时间的m台平行机在线和半在线排序

本文研究了目标为极大化机器最早完工时间的带机器准备时间的m台平行机在线和半在线排序问题.对于在线排序问题,本文证明了LS算法的竞争比为m.对于已知所有工件加工时间总和(sum)和最大工件加工时间(max)的两个半在线模型,本文分析了它们的下界,并给出了竞争比均为m-1的最优算法.