基于代理模型的气动设计稳健优化方法

为了减少不确定分析的计算量,提出了一种基于代理模型的不确定性气动设计优化方法,其中代理模型主要用于简化不确定分析计算过程.运用拉丁方试验设计和Krig-ing建立了代理模型,用随机参数来表示尺寸误差和飞行条件的变化.基于代理模型,以蒙特卡洛模拟法作为不确定分析方法,求解气动性能的均值和方差.在此基础上定义了气动稳健优化问题的表达式,用遗传算法进行求解,并以某翼型的优化问题对该方法进行验证.结果表明,通过该方法得到的最优解对不确定性的敏感度大大减小,同时在不确定的情况下仍然能满足设计约束条件.     

高山松单木地上生物量模型不确定性研究

以高山松为研究对象,基于113株单木地上生物量测量数据,在前期构建高山松一元和二元幂函数模型基础上,采用六步法和泰勒级数对模型的残差变异和参数误差进行不确定性分析。结果表明:基于113株高山松构建的单木生物量模型,一元回归模型的残差变异及模型参数引起的不确定性分别为6.20%、30.30%,综合不确定性约为30.83%;二元回归模型残差变异和模型引起的不确定性分别为5.17%、3.12%,综合不确定性约为6.04%。当建模样本量从38增加至71时,模型的不确定性变化显著。一元模型的参数不确定性和残差变异不确定分别减少14.50%和1.25%,综合不确定性减少14.52%;二元模型参数不确定性和残差变异不确定分别减少35.65%和5.80%,综合不确定性减少34.96%。随着分组样本数的增加,一元地上生物量模型和二元地上生物量模型,其模型的残差变异不确定性也逐渐减小。模型残差变异不确定性和参数不确定性是单木地上生物量模型构建中不确定性的主要来源,增加模型参量能有效降低单木地上生物量模型中参数引起的不确定性;建模样本数量的增加,能有效降低模型参数不确定性及残差变异不确定性。     

基于区间数的高速磨床主轴系统的不确定性优化研究

为了更精确地反映主轴系统在工作状态下的情况，针对高速磨床主轴系统建立柔性体动力学模型，对其在不确定性磨削力作用下的工况进行数值模拟和优化研究.首先采用优化拉丁超立方试验设计方法在设计变量和不确定参数构成的混合空间内采样，再建立包含不确定量的主轴系统径向基函数近似模型，代替耗时的数值仿真模型.利用基于区间数的不确定性优化方法对高速磨床主轴系统进行优化设计研究.结果表明，利用基于区间数的不确定性优化方法，对主轴系统的关键参数进行优化后，表征磨削质量的刚体砂轮质心的径向跳动值比原来有了较大的减少，得到了在不确定磨削力影响下优化结果的响应区间.     

土层参数随机性对多层土模型传递函数的影响

土体的地震反应与结构震害密切相关,是地震工程中的一个重要问题,也是抗震设计的基础之一.然而目前的工程场地地震反应分析中存在着诸多不确定性因素,如何估计这些不确定的影响是一个亟待解决的问题.本文采用泰勒级数展开估计土层参数随机性对场地传递函数的影响.以两层土模型为例,对多层土模型在土层参数服从独立高斯分布假定下进行公式推...     

林用无人机航迹非概率不确定性优化

无人机森林航迹规划中存在的不确定性因素对实际最优航迹的获得存在较大影响。本文利用非概率方法对飞行条件、爬升下降、机动性能等不确定因素进行量化并建立无人机不确定航迹规划模型,通过描述不确定性参数,采用区间差分进化算法对林用无人机航迹优化进行求解。在区间差分进化算法框架中,区间概率模型用于评估不确定性优化问题的区间约束,区间优先规则用于选择当前最优的解决方案以保留到下一个进化种群中,以提高算法的求解精度。研究表明:基于区间差分进化算法的林用无人机航迹规划模型相比于其它算法(遗传算法GA、粒子群PSO、差分进化算法DE)不仅能有效考虑不确定参数对最优路线的影响,同时拥有更好的鲁棒性,平均搜索路径更短,具有较高的优化效率。     

CropSyst 模型在区域冬小麦产量模拟中的应用

【目的】CropSyst是国际先进的作物生长模拟模型,文章应用欧盟最新开发的基于生物物理过程的作物模拟平台BioMa(Biophysical model application)中嵌入的改进型作物模型CropSyst,进行CropSyst模型中国北方冬小麦模拟适用性评价。【方法】CropSyst模型初始参数不适合中国冬小麦作物模拟,该研究基于冬小麦主产区河北省衡水市11个县(市)的实测作物、物候、生物量及产量等数据,对CropSyst模型在中国华北地区的使用进行了一系列参数的调试、修正和验证,获得了一套CropSyst模型中适合中国华北小区域范围内冬小麦生长过程模拟的模型参数,并运用调试的作物参数对2012—2014年衡水地区冬小麦产量进行了模型模拟。【结果】冬小麦模拟产量和实测产量线性回归的相关系数平均达到0.97,模拟性能指数(EF)为0.94,一致性系数(IOA)为0.98。【结论】改进的CropSyst模型对中国华北黄淮海平原区冬小麦产量模拟总体效果较好。     

一类带死区输入的非线性不确定系统滑模自适应控制

研究一类参数不确定和带有未知死区的非线性系统滑模自适应控制问题.将死区分解为两部分,被控系统中有两类不确定性的系统参数,一类是常值的未知系统参数;另一类是时变的未知系统参数和部分未知的死区.采用滑模控制和自适应控制相结合的方式,第一类不确定性可以由自适应控制来处理,而第二类不确定性可以由滑模控制来处理,即滑模自适应控制器.为了消除滑模控制所带来的抖振,引入边界层[1-2].采用Lyapunov函数证明了系统的稳定性.仿真实验表明方法的可行性.     

基于REVA的我国上市公司并购价值实证研究

针对上市公司并购是否能真正提升企业价值的不确定性,为克服以财务指标为基础的传统评价方法和以股票价格为基础的超额收益率方法的缺陷,提出了基于经济增加值（EVA）的上市公司并购价值评价方法,能够更加准确的反映企业在一定时期内为股东创造的价值。选取2006年发生并购事件的上市公司为样本,通过调整后的EVA模型计算出并购前后四年的经济增加值率（REVA）,对样本公司的价值变化进行实证研究,运用相关性分析、描述性统计、回归分析检验等方法处理数据得到统计结果。实证研究结果显示上市公司并购后企业价值得到了一定程度的提升,并购当年效应显著,并购后两年内效应不理想。     

流域水文模型参数不确定性量化技术研究进展

流域水文模型参数存在不确定性，不确定性对模型模拟与预测的精度产生显著影响。如何科学量化参数不确定性并分析其产生的不良影响是水文模拟中亟待解决的重要难题。为了研究这一问题，回顾和归纳了不确定性量化研究领域涉及的方法与技术，讨论了不确定性研究各环节中的成熟成果与亟待解决的问题。最后，对流域水文模型参数不确定性量化技术的应用前景进行了展望。     

糯高粱数量性状的基因效应分析

本文采用Ｈａｙｍａｎ双列分析法分析了一套糯高粱不完全双列杂交资料６个数量性状的遗传参数。结果表明：株高和一级分枝数的遗传符合加性──显性──上位性模型，单穗粒数、单穗粒重和千粒重符合加性──显性模型。除单穗粒重以显性效应重要外，其余性状以加性效应为主。株高和一级分枝数的狭义遗传力较高。控制这些性状的显性基因为增效基因。泸７２Ａ含有较多的控制单穗粒数和单穗粒重的显性基因，Ｒ_（２９）则含有较多的控制除千粒重外的其它４个性状的显性基因，它们是值得育种者重点利用的育种材料。     

车用三效催化转化器劣化性能数值模拟

本文提出了证券投资组合的一个新模型.该模型综合考虑了证券的收益率、证券分红和证券价格的关系,并将证券分红和证券价格作为系统的随机参数处理,建立了证券投资组合的随机规划模型.利用机会约束规划方法,我们研究了将所建立的随机规划模型转化为普通光滑优化问题求解的方法,得到了该类问题求解的有效途径.     

具有交易费用和马氏调制的均值-方差组合选择

研究了均值-方差准则下，最优投资组合选择问题.投资者为了增加财富它可以在金融市场上投资.金融市场由一个无风险资产和n个带跳的风险资产组成，并假设金融市场具有马氏调制，买卖风险资产时，考虑交易费用.目标是，在终值财富的均值等于d的限制下，使终值财富的方差最小，即均值-方差组合选择问题.应用随机控制的理论解决该问题，获得了最优的投资策略和有效边界.     

最大熵分布在投资组合中的应用研究

在不完全市场对收益率分布的确定存在很大的主观性,使得投资组合理论并未建立在合理的基础上,在一定程度上影响了实际投资效果。建立了组合收益率的最大熵分布,旨在为更好的投资提供新思路。对n支股票构成的投资组合系统,在已获取信息条件下,最大化熵函数,得到最大熵分布,并给出了该优化模型的解。结果表明:最大熵分布是根据部分信息进行推理时比较客观的分布,同时用熵解决了度量该投资组合系统的不确定性问题,从而为投资组合系统风险的度量提供有效参考。     

Heston随机波动率模型下的资产负债管理问题

中国经典诠释学的构建是面向21世纪的中西哲学走向对话与融通的具体路径之一，如何理解现代文化中的经典现象与古典意义上的“经”及其学术，是进入中西差异、古今交错之复杂的经典观念丛林的第一道门。文章以儒家经典诠释的相关线索为例证，探讨了经典的流传性及其作为活的思想源泉的本质特征，对经典的意义如何实现扩展以及典范转移的问题、经典所具有的恒常性与时代转换问题等，均做了一定的分析，并对传统经学与现代诠释学的结合进行了展望。     

基于风险价值的投资决策分析

在Markowitz证券组合理论的框架下，通过对基于风险价值的投资决策问题进行分析，采用收益率的历史数据模拟N种场景，构建了基于风险价值的投资决策模型，并提出了具体的算法．最后利用算例演示了算法的简洁有效性.     

均值-方差准则下具有负债的随机微分博弈

研究了均值-方差准则下，具有负债的随机微分博弈.研究目标是：在终值财富的均值等于k的限制下，在市场出现最坏的情况下找到最优的投资策略使终值财富的方差最小.即：基于均值-方差随机微分博弈的投资组合选择问题.使用线性-二次控制的理论解决了该问题，获得了最优的投资策略、最优市场策略和有效边界的显示解.并通过对所得结果进行进一步分析，在经济上给出了进一步的解释.通过本文的研究，可以指导金融公司在面临负债和金融市场情况恶劣时，选择恰当的投资策略使自身获得一定的财富而面临的风险最小.     

Copula的投资组合选择模型的应用研究

结合Copula技术和GARCH模型,建立了投资组合的Copula-GARCH模型。由于该模型可以捕捉金融市场间的非线性相关性,因而可用于投资组合的风险分析中。利用这个模型,并结合Markowitz的投资组合选择模型,对我国的一支开放式基金〖CD2〗中信红利精选股票型证券投资基金投资组合的选择进行了优化,本文应用lingo 8.0,在收益率一定的情况下, 得到了风险（VaR）最小的投资组合。     

基于遗传算法的非负约束组合证券投资决策

讨论了非负约束条件下实现预期投资收益率的组合证券投资的遗传算法。在以往的投资组合中,一些假设往往与复杂多变的金融市场并不是相吻合的,所以对于一些特殊的情况,需要将模型的一些约束条件进行改进。在中国证券市场上,是不允许卖空出现的,因此,需要非负的约束。遗传算法作为一种高效、并行的全局优化搜索方法,已应用到很多领域。通过将遗传算法引入到证券投资分析领域,对最佳证券组合问题进行了优化计算,同时介绍了利用遗传算法计算最佳证券组合问题的求解步骤。     

Interval analysis on non-linear monotonic systems as an efficient tool to optimise fresh food packaging

When few data or information are available, the validity of studies performing uncertainty analysis or robust design optimisation (i.e., parameter optimisation under uncertainty) with a probabilistic approach is questionable. This is particularly true in some agronomical fields, where parameter and variable uncertainties are often quantified by a handful of measurements or by expert opinions. In this paper, we propose a simple alternative approach based on interval analysis, which avoids the pitfalls of a classical probabilistic approach. We propose simple methods to achieve uncertainty propagation, parameter optimisation and sensitivity analysis in cases where the model satisfies some monotonic properties. As a real-world case study, we interest ourselves to the application developed in our laboratory that has motivated the present work, that is the design of sustainable food packaging preserving fresh fruits and vegetables as long as possible.