基于模糊数的模糊学习理论的关键定理

考虑到现实世界的模糊性,结合模糊集理论和模糊统计学的知识,首先给出了关于模糊数函数以及模糊随机变量函数的若干定理;提出了模糊学习问题的一般表示;最后给出并证明了基于模糊数的模糊学习理论的关键定理.     

浅谈环境安全隐患排查治理工作中存在的问题及对策

生态环境安全是国家安全重要的基础性组成部分,是经济社会持续健康发展的重要保障^[1]。有效防范突发环境事件是确保生态环境安全的重要途径,环境安全隐患排查治理工作则是防范突发环境事件的有效措施,做好环境安全隐患排查工作,对确保生态环境安全具有重要的意义。     

广义双二项风险模型的破产概率和Lundberg不等式

本文将双二项分布风险模型推广到资金利率和通货膨胀率下带干扰的新模型--广义双二项风险模型.然后讨论了盈余过程的性质并利用盈余过程的性质获得了广义双二项风险模型的破产概率和Lundberg不等式,最后就保费额服从混合指数分布的情况进行了分析.     

利率相依的离散时间保险风险模型的破产问题

本文对利率具有一阶自回归的离散时间风险模型进行了研究,得到了破产前最大盈余的分布,破产前盈余、破产后赤字与破产前最大盈余的联合分布以及首达某一水平x的时间分布的递推公式.     

磁湖底泥重金属生态风险评价及溯源分析

为探究磁湖底泥重金属生态风险和主要来源,采用内梅罗和潜在生态风险指数法并结合相关性和主成分分析,对磁湖底泥51个采样点、8种重金属开展研究.结果表明:8种重金属含量除Cr外均超过湖北省土壤背景值,其中Cd超标5.4倍、污染最为严重;磁湖南、北半湖内梅罗污染指数有明显差异,北半湖污染较轻、南半湖污染较重;磁湖综合生态风险指数(RI)为372,说明底泥重金属生态风险达到强污染程度;北半湖重金属之间相关性较小,南半湖多种重金属之间都具有显著相关性,说明南半湖底泥中重金属来源较为集中且有类似的迁移规律,结合地理信息系统形成可视化空间展示(Arcgis),推断磁湖底泥重金属污染因历史原因主要来自于北半湖农田种植、建筑及工业垃圾堆放、居民生活及汽车维修污水入湖等;南半湖的污染源于南半湖西岸和东南角工业废水排放特点更为明显.     

基于尾部指数回归的动态系统性尾部风险度量

基于回归模型,考虑市场波动率指数(volatility index, VIX)对尾部指数的影响,研究了尾部指数与系统性尾部风险系数之间的关系,并构造了时变动态系统性尾部风险系数模型.基于该模型,研究了八个国家的代表股指的CVaR和时变动态系统性尾部风险系数.结果发现,在金融危机期间,全球市场的尾部风险显著增加;中国、日本、俄罗斯、印度,法国和英国的代表股指的系统性尾部风险小于全球市场的,而美国和德国的较高.     

支持向量机核函数选择的研究

支持向量机是近年来发展的以统计学习理论为基础的新型学习机。该学习机用结构风险代替经验风险,因而具有传统的神经网络无法相比的优势。在该学习机的各各研究方向中,核函数的选择无疑是极其重要的核心问题。通过对核矩阵的计算和研究,从理论上为核函数的选择提供了参考。     

基于拓扑网络算法的煤矿瓦斯爆炸风险度量

为有效预防煤矿瓦斯爆炸事故,对瓦斯爆炸风险进行量化分析。首先,通过分析2010—2020年152起瓦斯爆炸事故调查报告,基于层次全息建模方法识别出67个风险因素,提取出214条事故链,构建瓦斯爆炸风险演化路径;然后将迭代加权思想与设计结构矩阵相结合,提出改进集成风险传播法,计算风险演化过程中风险的直接和间接传播概率;在此基础上,将风险因素作为网络节点,因素之间的影响关系作为网络边,构建瓦斯爆炸风险拓扑网络度量模型,并运用Gephi 0.9.2软件分析计算网络拓扑参数,实现风险演化过程中的累积风险可视化。结果表明：煤矿瓦斯爆炸风险拓扑网络呈现明显小世界网络特征,聚集程度偏低而演化性较强;识别出最短风险演化路径7条,关键性风险节点包括施工操作不当、风量不足、瓦斯异常涌出;初始风险因素不同,在风险演化过程中路径不同,风险权值也存在差异,且在风险演化过程中存在风险损失现象。研究结果为煤矿瓦斯爆炸风险评估提供理论依据,对预防瓦斯爆炸事故发生具有现实意义。     

基于VaR的房地产投资组合模型设计与应用

本文以风险和收益的动态刻画为核心,在房地产投资组合中引入基于VaR模型的风险评价,通过资产收益和预提费用在持有期内的现值构造效用函数,建立基于VaR的投资组合优化模型,实现房地产投资的最优组合。对于上海房地产市场两种不同资产进行组合的实证分析表明该模型具有一定的实用性和有效性。     

我国自然灾害风险预警模型

自然灾害风险的预警对防灾减灾有重要意义,做好风险预警除了要考虑常规的相关因素外,更要考虑自然灾害在大跨度时间区域内的变化趋势。该文基于时间序列ARIMA模型,分析全国31个省75个月(2014年3月至2020年5月),由自然灾害造成的直接经济损失和受灾人口情况,得出其依照时间线的规律,并预测未来12个月直接经济损失和受灾人口的发展情况。结果表明,我国自然灾害造成的直接经济损失和受灾人口的变化趋势基本相同,在一年内均有两次较大起伏,最高值分别处于夏季的7月份和冬季的1月份,最低值则分别处于春季的3月份和秋季的11月份,最高值约为最低值的2～4倍。