存在不精确数据情况下的环境效率分析

针对环境效率评价问题中存在不精确数据的一类典型问题进行了深入的分析,在回顾现有的不精确数据处理方法以及环境效率评价方法的基础上,基于加性DEA模型,提出一种新的环境效率评价方法.该方法不仅能够求解各个投入/产出数据的最佳精确值,而且能够进一步分析各个决策单元的无效性.通过算例分析对模型及方法的优越性进行了说明,提出的方法克服了现有不精确数据处理方法的局限性,能够有效地处理环境效率分析问题中的不精确数据,得到更为准确的环境管理信息,为环境管理提供更为有效的决策依据.     

非线性塑性材料内部空洞闭合模型的研究

基于典型体元(RVE)模型和Rayleigh-Ritz法,对材料内部空洞从球形闭合成裂纹的过程进行了定量研究.基体材料的本构关系采用幂次粘性方程.通过研究材料变形过程中内部球形空洞和圆形裂纹的演化规律,得到了各自的体积应变率的表达式.采用插值近似,建立了空洞闭合的解析模型,发现空洞变形的主要机理来自于空洞周围基体材料的塑性流动.空洞闭合模型反映了材料属性、远场应力三轴度、远场等效应变对空洞闭合的定量规律.空洞闭合模型的预测结果与文献中的数值结果和有限元计算结果相吻合.空洞闭合模型与CAE(computer-aided engineering)技术相结合可对材料加工工艺进行优化设计,为消除材料内部空洞提供了一条有应用前景的新途径.     

突发事件对国际油价的影响分析

突发事件是引起国际油价剧烈波动的非市场因素之一.构建一种ARIMA-GARCH传递函数模型,探讨不同类型突发事件对油价的影响程度,并对历史上三个突发事件进行实证分析,考察它们对油价的持续影响、即期影响和弱化趋势影响,在此基础上总结出不同类型突发事件对油价的影响规律.     

GM(1,1)模型的理论缺陷及其基于时间响应函数的优化分析

分析了GM(1,1)预测模型存在的理论缺陷和禁区,指出在形成预测模型时规定X^(1)(1)为已知条件是不合理的,应根据实际情况选用其他数据.构建了基于时间响应函数的优化模型,按照变化系数阀值,界定了优化模型的有效区.经过数值模拟,发现优化的GM(1,1)模型优于传统GM(1,1)模型,因此,提出的新的优化模型,为提高GM(1,1)模型预测精度提供了新的途径.     

基于DNA遗传算法的随机整数规划期望值模型求解

为了求解随机整数规划问题,提出了随机整数规划期望值模型的概念,分析了利用DNA遗传算法求解此类问题的优点,并设计了求解算法,最后通过报童问题,验证了算法的可行性和有效性.     

1961～2005年漠河年均温和年均高低温的变化分析

对近四十五年来中国漠河的气温变化作了一个初步分析.根据中国漠河1961～2005年逐日平均、最高、最低气温资料,求得了相应的年均温、年均高温和年均低温,分别对它们进行了线性拟合,结果表明它们在这45年都有所升高,并且由t检验得出线性趋势都是显著的.之后用线性回归模型拟合了年均温与年均高温和年均低温的关系,得出了拟合方程,并由F检验说明了线性回归关系的显著性.最后又采用变系数回归模型的局部线性拟合方法拟合了年均温与年均高温和年均低温的变化关系,从而揭示了年均高温和年均低温对年均温的影响随时间变化的规律,对研究年均温升高的原因具有一定的参考意义.     

缺失数据下线性模型中回归参数的经验似然置信区域

在缺失样本下,构造了线性模型中参数的调整的经验似然置信域,数值模拟表明调整的经验似然置信域有较好的覆盖率和精度.     

Lattice Boltzmann模型在CFD中应用

近年来,格子Boltzmann方法(LBM)已发展为一种模拟流体和物理问题的新颖的、有前景的数值方法,在许多领域的各种数值问题求解上取得很大的成功.文章介绍了一种模拟复杂流动的高效建模数值算法Lattice Boltzmann方法,和它的基本原理及其应用.并通过两个实例数值模拟计算,说明Lattice Boltzmann方法正确、有效,并展示了广阔的应用前景,为今后更深入的研究和广泛应用打下基础.     

基于不对称需求信息的数量折扣设计

通过建立数量折扣设计优化模型,利用委托代理理论分别分析了完全和不完全需求信息条件下,商品供应商如何为一群异质的零售商制定价格政策,实现其中望利润的最大化.在完全需求信息条件下,单一价格就能使供应商实现利润最大化;而在需求信息为不对称条件下,逆向选择使单一价格失效,此时,数量折扣是一种能够有效增加零售商订货量的激励方式.     

利用GM(1,1)模型预测曲线波形

针对给出的函数y=f(x),x∈[a,b],将其值域进行n等分,设yi为其中任一分点,对应x=xi(i=1,2,…,m),用GM(1,1)模型对序列{x1,x2,…,xm}进行预测,得到曲线y=f(x)在下一段时间与直线y=yi的交点位置.当GM(1,1)模型的误差较大时,可利用带有残差修正的GM(1,1)模型进行残差修正,以提高GM(1,1)模型预测值的精确度.