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1.
应用互补集成经验模态分解(CEEMD)方法对香港1997―2018年的住宅价格月度数据进行了分解,将经过重构后的数据分成高频序列、低频序列与残差项。将BP多断点检测应用于低频序列,并结合样本时段内的重大事件进行实证分析。结果表明:1997年亚洲金融风暴对房价的影响大于2008年金融危机;外部经济体的救市政策间接地影响香港房价;在经济不景气的大环境下“孙九招”政策没有立即见效;资本投资者入境计划、住房供给调整与按揭贷款调整对房价的影响较为显著;税收调整对房价影响不显著、对交易量影响显著;SARS爆发使住宅价格下降约1%。 相似文献
2.
近年来深度卷积神经网络在可见光船舶检测方面取得了显著的进展,然而,大多数相关研究是通过改进大型的网络结构来提高检测性能,因此加大了对更高计算机性能的需求。此外,可见光图像难以在云、雾、海杂波、黑夜等复杂场景检测到船舶。针对以上问题,提出了一种融合红(red, R)、绿(green, G)、蓝(blue, B)和近红外(NIR)4个波段光谱信息的由粗到精细的轻量型船舶检测算法。与现有的方法中根据光谱特性利用水体检测算法提取水体区域不同之处是该算法是利用改进的水体检测算法来提取船舶候选区域。为获取更准确的候选区域,对船舶、厚云、薄云、平静海面、杂波海面5种场景中4个波段的像素值进行了统计分析,选取近红外大于阈值作为辅助判断,并以其中心点获取候选区域32×32大小的切片,并对切片进行非极大值抑制,由此获得了船舶粗检测结果。随后构建了轻量级LSGFNet网络对船舶候选区域切片进行精细识别。构建的网络融合了1×1卷积提取的波谱特征与3×3的提取几何特征,为防止光谱特征与几何特征的信息在融合时“信息不流通”,在LSGFNet网络中引入了ShuffleNet中的通道打乱机制,并减小了模型结构,与典型的轻量级网络相比具有更好的效果且模型较小。最后,利用Sentinel-2卫星多光谱10 m分辨率数据构建了512×512大小的1 120组数据进行粗检测,以及32×32大小的6 014组数据进行精细网络训练,其中候选区域粗提取的查全率为98.99%,精细识别网络精确度为96.04%,不同场景下的平均精确度为92.98%。实验表明该算法在抑制云层、海浪杂波等干扰的复杂背景下具有较高的检测效率,且训练时间短、计算机性能需求低。 相似文献
3.
数据包络分析(DEA)是评价供应链系统(Supply chain system)间相对有效性的一种重要的工具,但是传统的DEA不考虑供应链的内部结构,对系统效率评价偏高;而本文所研究两阶段串联供应链系统,考虑把部分中间产品作为最终产品输出,增加额外中间投入的情形.基于所提出的供应链系统结构,本文建立相应的串联结构下的网络DEA模型,并针对所建立模型进行相关理论的研究,给出了串联结构下的生产可能集和规模收益情况判定方法.最后,进行数值实验,以验证我们提出的结论. 相似文献
4.
《数学的实践与认识》2015,(16)
针对灾害事件跨城域、单个城市应急能力有限等情形,提出了城市群协调应急的超网络结构;通过分析应急优化目标和对受灾点实施资源救助的最优决策行为,构建了城市群资源协调调配的超网络模型,并将其转化成等价变分不等式互补形式进行数值求解;分别设计各城市独自应急和城市群协调应急算例,说明各应急主体间连接的脆弱性和应急能力上限、各受灾点脆弱性、以及城市间协调成本等关键参数对资源调配方案选择的重要影响. 相似文献
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