具有数据丢失的网络化控制系统的基于观测器的镇定

研究具有数据丢失的网络化控制系统的基于观测器的镇定问题。受控对象是由T-S模糊模型描述的非线性时滞系统。把数据丢失过程建模成独立同分布过程。利用模糊Lyapunov函数方法得到了闭环系统随机稳定的充分条件,其基于观测器的反馈控制器可通过求解一组线性矩阵不等式来设计。一个仿真例子说明方法的有效性。     

基于模糊决策的投资组合优化

基于模糊决策理论研究了带有成比例交易费用的证券投资组合优化问题. 首先,基于半绝对偏差风险函数和极大极小原则提出了一种新的风险函数--极大极小半绝对偏差风险函数;然后, 引入一种非线性隶属函数更加形象地描述了投资者对投资收益和投资风险的满意程度;在此基础上, 进一步提出了非线性满意程度的模糊决策投资组合选择模型;最后, 针对提出的模型,利用中国证券市场的真实数据给出了数值算例.     

典型非线性模型的模糊辨识逼近精度分析

人们根据非线性系统的复杂特性归结了几种具有代表性的非线性模型.而模糊辨识方法是辨识非线性系统的有力工具,本文采用T-S模糊模型对三种常见的非线性模型:Hammerstein模型,Wiener模型和双线性模型进行逼近,并根据仿真数据研究不同的非线性结构对模糊模型逼近精度的影响.仿真实例是在训练和检验数据组数、模型阶数相同的情况下,采用三角形隶属函数,聚类型隶属函数和高斯型隶属函数分别对这三种非线性模型进行逼近能力的研究.     

基于最小模糊方差的最优交叉套期保值模型

采用隶属度消除期货和现货收益率的异常波动对套期保值的影响,用非线性风险叠加原理描述多种期货对一种现货的组合风险,在最小方差套期保值模型的基础上,建立了基于最小模糊方差的最优交叉套期保值模型。本模型的创新与特色一是通过多种期货对一种现货的交叉套期保值提高了套期保值的有效性。这解决了仅用一种期货对一种现货进行交叉套期保值而导致风险较大的问题。二是用隶属函数对期货和现货收益率赋权消除离散程度大的收益率对最优套期比的影响。在采用隶属函数赋权的情况下,离散程度大的期货和现货收益率会被自动地赋予较小的权重,有效地减小了异常数据对最优套期比的影响。三是用非线性风险对冲原理叠加多种期货对一种现货的组合风险。通过期货与现货收益率的模糊协方差矩阵计算组合风险,反映了风险的非线性叠加和非线性对冲。四是现有研究的多种期货对一种现货的最小方差交叉套期保值模型仅仅是本模型在模糊隶属函数取1时的一个特例。当本模型的隶属函数为1时,本模型就是多种期货对一种现货的最小方差交叉套期保值模型;当本模型的隶属函数为1时、且研究对象为一种期货对一种现货套期保值时,本模型就是一种期货对一种现货的最小方差交叉套期保值模型。通过实证研究和与现有研究的对比分析,证明本研究所建立的模型可以有效的减小套期保值的风险并提高套期保值的有效性。     

复模糊值函数的Henstock-Stieltjes积分

基于对模糊复积分理论的研究,本文借助复区间值函数的Henstock-Stieltjes积分定义和刻划了复模糊值函数的Henstock-Stieltjes积分,并得到了复模糊值函数Henstock-Stieltjes积分的线性性及区间可加性.     

考虑区间值的相对隶属函数与传统模糊分布函数的比较

通过分析比较,揭示了可变集理论中考虑区间值的相对隶属函数与传统的线性模糊分布函数之间的一些区别与联系,即传统的线性模糊分布函数是考虑区间值的相对隶属函数的一些特例,考虑区间值的相对隶属函数在描述模糊现象的模糊性时更具有普适性;同时指出了应用考虑区间值的相对隶属函数时应当注意的问题.     

一类模糊微分系统的稳定性

利用模糊结构元方法,定义了模糊数和模糊值函数的线性运算和乘法运算,研究了由模糊结构元线性生成的模糊微分系统的稳定性问题,得到了Lyapunov意义下稳定、渐进稳定和指数稳定的结果.同时,给出了具体的实例.     

一类具波动算子非线性Schr?dinger方程的精确解

研究一类具波动算子非线性Schr?dinger方程的精确解问题.引入Jacobi椭圆函数组合及双曲函数组合方法,将其应用于求解具有波动算子的非线性Schr?dinger方程中.通过简单代数运算,可以得到具有波动算子非线性Schr?dinger方程的许多新解,并在极限情况下,给出了该方程对应的双曲函数解.同时得出了双曲函数组合解是Jacobi椭圆函数组合解情况下的极限解的结论.该方法可以推广到更多非线性偏微分方程精确解求解问题.     

Cobb-Douglas生产函数的模糊分析

引进模糊分析方法研究Cobb-Douglas生产函数,运用模糊线性回归分析与线性规划求得Cobb-Douglas生产函数的模糊弹性参数;通过一个实例表明这样求得的弹性参数较好地拟合了实际观测数据.     

摩擦市场条件下的双目标投资组合模型模糊优化

首先建立了摩擦市场条件下基于收益率分布偏度水平的双目标投资组合模型.在此基础上,将模糊集合的概念引入到该模型中,用模糊数学中的线性隶属函数处理了其中的风险目标和收益目标,建立了摩擦市场条件下基于收益率分布偏度水平的模糊型双目标投资组合模型.然后,针对该模型进行了新型遗传算法设计(动态遗传算法).最后用一个具体的算例给出了该模型的一个实例最优解,体现了多样化投资分散风险的组合投资原理.     

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.     

灰色关联分析在中国交通事故综合评价中的应用

利用数学软件M ATLAB制作了一个多元灰色关联分析工具箱,并用该工具箱对1997~2006年中国31个地区交通事故统计数据进行多元灰色关联分析,从18个社会经济因素中找出了对交通事故指标影响关系最为密切的几个社会经济因素,并对中国31个地区10年交通事故危害程度作综合评价.研究表明:各地区"生产总值"及"旅客周转量"等社会因素对交通事故四个指标(发生起数、死亡人数、受伤人数和损失折款)影响最大;多考虑"生产总值"及"旅客周转量"两个指标对31个地区的交通事故危害程度的综合评价,比仅仅考虑四个交通事故指标的综合评价,结果更为合理;1997~2006年中国交通事故最为严重的前3个地区为:广东、浙江、福建.研究结果可供交通管理部门参考.     

基于BP神经网络的道路交通事故预测

道路交通事故预测是交通研究的一个重要课题.以我国交通安全状况为研究对象,依据我国道路交通事故的特点,利用神经网络具有自学习、自组织、自适应能力特性,运用神经网络的方法及我国多个年度道路交通事故统计数据,建立了道路交通事故神经网络宏观预测模型,预测精度符合道路交通事故预测的要求.     

离散模糊需求报童问题的可能性模型研究

基于可能性分布函数质心特征值,本文建立了确定离散模糊需求报童问题订货量的利润模型,并分析了成本模型和利润模型的关系。研究结果表明:1)基于可能性分布函数质心的模糊可能性成本和利润模型确定的订货量不一致;2)对应不同订货量,模糊可能性成本与利润之和不为固定常数。数值计算表明:该方法不可取。     

基于模糊理论的交通安全评价方法的研究

道路交通安全系统的内部结构极为复杂,影响因素众多,各因素都具有模糊性.在综合研究分析国内外道路交通安全评价方法的基础上,对以往发生的道路交通事故资料进行分析,利用模糊评价理论,选取合理评价指标,建立了基于模糊的道路交通安全评价模型,对道路交通的安全性进行合理评价.     

基于最小二乘法的道路交通事故预测机理模型

基于相似理论提出一种新的道路交通事故预测方法,建立了新的交通事故预测非线性机理模型,作为道路交通事故预测的初步探讨.采用机动车保有量作为模型的输入变量,非线性最小二乘法求出模型参数.通过计算表明新预测模型预测精度较高,有应用价值,同时也为交通事故预测提出了新的预测理论.     

北京市道路交通事故灰色预测模型的构建与应用

利用灰色预测理论,根据北京市1999～2006年道路交通事故的统计资料,建立了北京市道路交通事故发生次数的灰色GM(1,1)预测模型,并根据实际数据的特点,对所建立的模型进行了改进.经证实,改进后的GM(1,1)模型预测精度高,预测结果与实际相符.GM(1,1)模型的预测结果可为北京市道路交通管理部门制定预防交通事故的措施提供重要的数据支持和理论依据,这对加强北京市的道路交通管理、改善北京市的道路交通安全状况将具有一定的现实意义.     

突发交通事件非参数诊断的变点统计方法研究

针对智能运输系统(ITS)项目特别是先进的出行信息系统的开发，建立了突发交通事件非线性非参数诊断的变点统计方法。依据交通流理论，结合均值变点模型，对变点搜索的最小二乘法和局部比较法进行了研究。利用在英国南安普敦市检获的实际数据对上述两种算法进行了标定，并对模型进行实际应用。结果显示上述方法对突发事件检测具有很高的灵敏度和有效性。     

基于Elmeri指标体系的煤矿作业区安全风险模糊综合评价

2016年起我国推行煤矿安全风险分级管控与隐患排查治理双重预防机制,各煤矿积极探索自主管理之路,如何将作业区域的风险辨识与总体评价有机结合,建立综合评价模型是值得探讨的课题.本文给出一种便捷的安全风险模糊评价模型首先基于Elmeri指标体系构建了安全的行为、健康危险源、事故危险源、重大事故控制和应急准备5个一级指标和15个二级指标,在作业区进行现场观察,计算出安全指数作为风险管控的依据,采用层次分析法确定指标权重采用梯形分布确定隶属度函数,在总体评价中确定了好、较好、一般、差四个模糊评价等级,根据M(.,+)模型和最大隶属度原则确定作业区域安全风险等级,并在煤矿进行现场应用,该模型方法简单,将定量的风险辨识数据与综合评价有机结合起来,评价结果与实际相符,值得在国内外推广.     

飞行事故的一种自适应模糊神经网络预测方法研究

飞行事故预测对于预防飞行事故具有十分重要的意义.首先系统分析了空军飞行事故的主要影响因素,对其中的定性因素进行了量化;然后利用系统分析的成果和历史统计数据建立了空军飞行事故的自适应模糊神经网络预测模型.整个预测过程突破了纯数学模型预测的局限性,实现了预测的定性和定量的结合;由于预测中使用了一种基于高木.关野模糊模型的自适应模糊神经网络,从而使预测模型具有很强的自适应能力,预测结果也比较令人满意.