广东省能源需求预测模型构建及实证分析

为了对广东省的能源需求进行准确的预测,首先分析了影响广东省能源需求的各种因素,构建了预测指标体系.在此基础上,针对能源系统非线性等复杂系统特征,结合粒子群算法和BP神经网络的优点,构建了改进的PSO-BP神经网络的预测模型,并通过主成分分析法对指标体系进行数据降维,以降低神经网络的规模和复杂程度.以广东省1985-2013年的能源需求数据进行模拟与仿真,并对2014-2018年的能源需求量进行预测,理论分析和实证研究表明,该方法能够很好的反映广东省能源需求的特征,预测结果较为准确合理.     

劳动力转移对农村收入影响及其变迁的实证分析——基于劳动力区位选择偏误处理效应模型

基于劳动力区位选择理论,采用中国营养健康调查微观(CHNS)数据,通过修正劳动力区位选择偏误处理效应模型(Treatment Effect Model)实证研究了劳动力转移对于农村居民收入的影响及其变迁.首先,劳动力转移增加了农村居民的收入,劳动力转移的增收效应1993年最高,随后增收效应出现了下降趋势.2004年出现民工荒后,增收效应开始逐渐上升,反应了劳动力转移与收入差距的互动关系.其次,劳动力区位自选择对于收入的影响是显著地,说明了从微观角度分析劳动力转移的各种效应时修正自选择偏误的重要性.最后,高中和职业教育是农村居民收入的重要影响因素,且对收入的影响力逐渐上升.     

一类多项式系数二阶线性微分方程解法的研究

给出了一类具有多项式系数的二阶线性微分方程有多项式型特解和通解的充要条件,并在Maple下实现了这类微分方程具有多项式型特解和通解自动判定和求解的算法.     

基于MCMC主成分回归分析方法的经济增长因素研究

将MCMC算法融合到主成分回归分析模型中,提出MCMC主成分回归分析方法.新方法既具有有效避免解释变量之间的多重共线性问题以及简化回归方程结构的主成分回归分析方法的优势,又能够充分利用MCMC算法的融合先验信息、模型信息及样本似然函数的长处.将方法应用于对嘉兴市1997年至201.0年的经济发展指标的数据建模分析,结果表明,方法能有效克服现有分析方法的不足,建立预测精度更高的模型.     

非线性混合似变分不等式的扰动近似点-投影算法

In this paper we introduce a new perturbed proximal-projection algorithm for finding the common element of the set of fixed points of non-expansive mappings and the set of solutions of nonlinear mixed variational-like inequalities. The convergence criteria of the iterative sequences generated by the new iterative algorithm is also given. Our approach and results generalize many known results in this field.     

产品回收逆向物流网络设计问题的两阶段启发式算法

针对产品回收逆向物流网络设计问题,设计了一种嵌套了模拟退火算法的两阶段启发式算法。第一阶段确定回收点的选址-分配-存储的联合决策;第二阶段确定回收中心的选址-运输的联合决策,两个阶段相互迭代,从而实现最优解的搜索。通过与遗传算法比较,证明了两阶段启发式算法是一种有效的算法。     

Integral Self-affiine Tiles of Bandt＇s Model

Integral self-affine tiling of Bandt＇s model is a generalization of the integral self-affine tiling. Using ergodic theory, we show that the Lebesgue measure of the tile is a rational number where the denominator equals to the order of the associate symmetry group. We apply the result to the study of the Levy Dragon.     

基于模拟扩散的最短路径新算法

基于模拟水流扩散的自然现象,提出了一种寻求最优路径的新算法,介绍了该算法原理和具体计算过程,验证了该算法的正确性和合理性.     

一种快速且全局收敛的BP神经网络学习算法

目前误差反向传播(BP)算法在训练多层神经网络方面有很多成功的应用.然而,BP算法也有一些不足:收敛缓慢和易陷入局部极小点等.提出一种快速且全局收敛的BP神经网络学习算法,并且对该优化算法的全局收敛性进行分析和详细证明.实证结果表明提出的算法比标准的BP算法效率更高且更精确.     

非扩张映像不动点新的简单逼近算法

提出了一个简单的非扩张映像不动点的逼近算法,该算法通过非迭代的逼近序列来实现.从算法的复杂性来看,提出的算法比经典的Mann迭代算法、Ishikawa迭代算法和Halpern迭代算法更简单.提出的算法紧密联系着非扩张映像不动点的存在性,因此,还得到了非扩张映像的新不动点定理, 拓展和改进了经典的Goebel-Kirk,Kim-Xu等作者的结果.