经济政策不确定性、区域差异与投资效率——基于固定效应面板模型

从区域差异视角出发,研究经济政策不确定性对我国农业上市公司投资效率的影响.研究发现,经济政策不确定性升高时农业上市公司投资效率降低,并且对于中西部地区农业上市公司这一效应更为明显.提出中西部地区农业上市公司要充分考虑市场中的经济因素,把握良好的投资机会并做出最优的投资决策,公司管理层应该正确判断投资项目未来前景,从而提高公司投资效率的建议.     

基于蒙特卡罗随机有限元方法的随机多孔介质内流体自然对流不确定性研究

为分析孔隙率不确定性对多孔介质方腔内自然对流换热的影响，发展了一种基于KL（Karhunen-Loeve展开）-蒙特卡罗随机有限元算法的随机多孔介质内自然对流不确定性分析数理模型及有限元数值模拟程序框架。通过K-L展开及基于拉丁抽样法生成多孔介质孔隙率随机实现，并耦合多孔介质自然对流有限元程序，进行随机多孔介质内自然对流传热数值模拟，得出了多孔介质内流场与温度场平均值与标准偏差，并分析了孔隙率不确定性条件下Da数对Nu数的影响。结果表明，孔隙率不确定性对多孔介质方腔内自然对流有重要影响。随机多孔介质内流场及温度场与确定性条件下的流场及温度场存在一定偏差，Nu数标准偏差随着Da的增大先增大后减小。     

力学研究中"大数据"的启示、应用与挑战

大数据在全世界发展迅猛, 应用成效显著.大数据独特的思维和方法, 为科学研究与探索提供了全新的范式.力学研究中,高时空分辨率、多参数同步观测与高精度、大规模模拟手段的发展,为力学大数据的发展提供了契机,大数据、机器智能方法的应用正呈现快速上升趋势.本文旨在分析大数据思维方法在力学研究中的应用, 及其启示与挑战.首先从大数据资源、大数据科学及大数据技术3个层面分析了大数据的内涵及研究态势,概括了国内外政府及组织机构的大数据发展规划.而后对比分析了力学思维方法与大数据思维方法的特点,指出两者的本质区别在于数据使用方式的不同而带来的范式差异:大数据采用数据驱动模型替代力学中的偏微分方程组以描述问题,在复杂系统的分析、预测中优势显著.回顾了大数据方法在材料性能预测、材料本构建模、湍流建模、结构健康监测及试验力学等方面的最新研究进展,以及动态数据驱动与数字孪生等大数据驱动的建模模拟新范式.总结了大数据在力学研究中应用的3种方式, 即驱动已有模型改进,挖掘复杂隐含的规律, 以及替代已有的理论方法等. 最后,建议以力学研究为主体和牵引, 大数据与力学双驱动,推动大数据与力学交叉形成理论与方法突破、及学科发展新方向.      

经济政策不确定性对中国生态农业上市公司投资的影响——基于2010-2017年季度数据的实证分析

从生态农业政策视角出发,选取2010-2017年A股生态农业上市公司季度数据作为研究样本,利用中国经济政策不确定性指数构建研究变量,实证检验经济政策不确定性对生态农业上市公司投资的影响.结果表明,在控制季度效应和季节效应下,EPU系数分别为-0.0029、-0.0030,均在1%的显著性水平下显著,说明经济政策不确定性会显著减少生态农业上市公司投资,且主要来自于投资不可逆转性较低、投资回报率较低的子样本.研究结果对于从生态农业投资的视角理解中国生态农业政策实施效果具有一定意义.提出面对经济政策变动时,生态农业上市公司应该充分考虑自身生产、经营的特征来优化投资决策以及国家经济政策制定机构应该根据生态农业上市公司面对经济政策不确定性时的反应,采取积极的措施,在稳定经济政策的基础上降低经济政策调整带来的不利影响.     

计及碳排放配限额的虚拟电厂多目标风险规避优化模型

将风电场、光伏发电、生物质发电、储能和燃气轮机及柔性负荷聚合为虚拟电厂(Virtual power plant,VPP).进一步,为刻画风光不确定性风险,分别利用条件风险价值方法(Conditional risk at value,CVaR)构造最小化运营风险目标函数及利用鲁棒随机优化理论转化含不确定性变量约束条件,并选取最大化运营收益和最小化碳排放总量,构建VPP多目标风险规避优化模型.最后,选取改进IEEE30节点系统进行算例分析,结果表明:1)所提风险规避模型能够兼顾效益、风险和碳排放多方诉求;特别是,当鲁棒系数Γ≤0.85,较小的不确定性会带来较大的风险,表明决策者风险态度会影响VPP调度方案;2)预测误差e较高时,相同的Γ增长幅度会带来更高的CVaR增长幅度,表明较低的预测精度会放大不确定性风险,意味着决策者需通过提升预测精度以降低VPP运营风险;3) META能凸显清洁能源环境友好特性,实现VPP整体的最优均衡运行.综上,所提模型能够为决策制定最优VPP调度策略提供决策支撑.     

地震激励下参数不确定结构重叠分散保性能控制

对参数不确定结构振动控制方法进行了研究。基于包含原理，采用重叠分散控制策略与保性能控制算法相结合的方法，将高层建筑结构划分成一组子结构，对每一个子结构采用保性能控制方法设计控制器，提出了参数不确定结构重叠分散保性能控制方法，较好地解决了地震激励下参数不确定建筑结构的振动控制问题。以20层Benchmark结构模型为研究对象，采用重叠分散保性能控制策略和集中保性能控制策略进行数值模拟。结果表明，对于结构系统建模存在误差或系统本身存在不确定性的情况，本文提出的重叠分散保性能控制方法均能有效降低结构的地震响应，且能够保证控制系统的可靠性和稳定性。     

结构系统识别不确定性分析的Bayes方法及其进展

受测试误差、建模误差、数值离散化以及环境变异等因素的影响,结构系统识别过程不可避免地存在不确定性,因此有必要引入概率统计方法来提高其鲁棒性,为工程结构安全监测提供更为可靠的结果.近年来,Bayes(贝叶斯)方法因为其诸多优势在系统识别领域受到了广泛关注.该文梳理了Bayes系统识别的历史脉络和研究进展.从Bayes系统识别的理论框架出发,分析了量化系统识别不确定性两类方法的适用条件与局限性.此外,文章综述了Bayes方法在模态参数识别、有限元模型修正以及结构损伤识别方面进行不确定性分析的理论、实现及其应用.最后对基于Bayes方法进行系统识别研究的发展趋势做出了展望.     

一种广义多粒度变精度粗糙集北大核心

本文基于文献[4]提出的广义多粒度粗糙集进行模型推广,提出广义多粒度变精度粗糙集模型.在多粒度的粒度不确定性的基础上考虑类选择的不确定性,研究新模型的一些基本性质并以实例计算说明.本文给出的广义多粒度变精度粗糙集为多粒度粗糙集理论的研究和应用奠定一定的理论基础.     

多源信息系统基于信息粒化的不确定性度量

信息系统是不确定数据的重要模型,多源信息系统可用来表示来自多个同构异源的复杂数据。本文研究了多源信息系统中的不确定性度量,基于信息粒化思想给出了四种度量工具来度量多源信息系统的不确定性。首先,通过不同的信息值类型定义了两个信息值之间的距离,从而诱导出多源信息系统中的相容类。其次,基于粒计算的思想,将这些相容类看作多源信息系统的信息颗粒。从而,通过信息颗粒引入多源信息系统中的四种不确定性度量工具,并研究其之间的联系。这些研究结果对建立信息系统的粒计算框架以及属性约简将会很有帮助。     

基于贝叶斯网络的智能故障诊断方法

首先提出了基于贝叶斯网络的智能故障诊断方法，它对于解决复杂设备诊断问题中存在的不确定性，关联性具有很大的优质。然后阐述了贝叶斯网络模型的数学描述及基于贝叶斯网络的故障诊断方法的基本思路和决策算法。最后以某型SINS／GPS组合导航系统的故障诊断应用实例说明了该方法的有效性。