简介：运用P.C.Young状态空间预测修正模型对个股价格走势进行拟合，计算不同组合方式的证券预期收益率及其差异变动程度，确定备选方案，然后从中寻找理想点，达到收益与风险的均衡。

简介：本文对基于信息熵的证券投资组合模型,根据模糊决策理论,在模糊环境下对模型进行求解,将投资者的主观意见反映在模糊情况的组合投资模型中,并通过实例,验证了该模型解法的可行性和有效性.

简介：投资者进行投资实践时无不面临着背景风险。绝大多数以均值方差为框架的投资组合并没有考虑背景风险，其效用在实际应用中容易受到背景风险的影响。本文在含有交易费用的双目标函数模型中引入背景风险，从是否含有背景风险和背景风险偏好度大小两方面对投资组合问题展开研究，并使用智能算法得到模型的最优解，对模型进行实证分析。实证结果表明：1）当背景风险收益为0时，含有背景风险的投资组合比不含有背景风险的投资组合更能反映真实的投资环境。2）当背景风险收益不为0时，含有背景风险的投资组合比不含有背景风险的投资组合得到更高的收益。因此，考虑背景风险后投资组合的构建优于不考虑背景风险投资组合的构建。

简介：风力发电是最具开发潜力的非水电再生能源,为保证电网的功率平衡和运行安全,需要对风电功率给出准确的预测。对于风电功率预测通常可采用以下3种方法:三次指数平滑法、ARMA方法以及灰色预测方法,但预测准确性不高,而采用风电功率预测的组合预测方法可以提高风电功率精度。将4种预测方法运用到实际风电功率算例中,由数值计算结果可以得出组合预测方法预测风电功率得到的结果精度较高。

简介：随着项目活动进入“大尺度”时代，复杂性成为现代化项目组合管理中的突出问题。在项目组合决策系统复杂性分析基础上，提出了交互耦合网络视角下的项目组合决策系统表征方法；借鉴非线性动力学建模方法构建项目组合决策系统复杂动力网络模型，结合模型的稳定解和稳定条件将项目组合决策系统划分为竞争型、共生型、强依存型和弱依存型，并通过数值仿真方法对系统的稳定域、分岔和混沌进行分析。研究表明，项目组合决策系统的复杂性和稳定性依赖于系统内交互关系作用，改善协作关系，避免过分竞争，以系统整体为先优化配置有利于项目组合目标实现。

简介：考虑证券收益的时变特性，将证券收益率看成随机序列，以β值证券组合投资决策模型为理论基础，提出了β值时变证券组合投资决策方法。

简介：考虑了组合预测精度的数学期望和预测精度的标准差这两个指标,建立了多目标规划组合预测最优化模型,并给出其数学规划的解法.最后进行实例分析,结果令人满意.该模型能反映不同时间序列预测方法有效性.

简介：为进行高超声速气动热数据相关性研究,选取了一平板-锥组合体模型为研究对象,开展不同缩比模型的风洞试验,分别使用3种不同方法进行气动热试验数据的相关性研究.研究结果表明,使用正激波后Reynolds数Rens和修正的黏性干扰系数V＊/Sw可以将不同缩比模型不同来流条件下的Stanton数进行较好的关联,Stanton数与正激波后Reynolds数Rens成反比例关系,与修正的黏性干扰系数V＊/Sw成正比例关系.最后基于相关性研究结论和理论分析,提出了一种模型表面传热现象的数学模型.

简介：在证券组合投资过程中,忽略交易费用会导致非有效的证券组合投资,本文提出了一个考虑交易费用的证券组合投资的区间数线性规划模型,通过引入区间数线性规划问题中的目标函数优化水平参数λ和约束条件满足水平参数η将目标函数和约束条件均为区间数的区间数线性规划模型转化为确定型的一般线性规划模型,进而求得相应于优化水平λ和满足水平η的满意解.

简介：鉴于现实证券市场中的投资会受到很多类型的约束的限制,本文在同时综合反映多种市场摩擦与恰当度量投资风险的原则下,构建了两种分别以CVaR和双边一致性度量为风险度量的离散型多重约束实用投资组合选择模型。基于深圳证券交易所A股的日交易数据,我们从实证角度着重考虑了交易费用约束与逻辑约束对最优投资策略选择及其性能的影响,并给出了一些实用的投资建议。实证结果表明：新模型不仅可行、有效,而且能合理反映不同市场摩擦的作用。

简介：提出了一种基于期望模式修正（EMA）的改进交互式多模型（IMM）算法。该算法主要解决自主水下航行器（AUV）复杂工作环境下量测噪声统计特性未知或易发生变化时的状态估计问题,其核心思想是将期望模式修正机制和交互式多模型滤波算法相结合,利用状态估计过程中的获取的模型概率进行决策,得到更加接近与系统真实模式的期望模型集合,再通过期望模型集合滤波结果对固定模型集合滤波结果进行修正。与传统的交互式多模型算法相比,提出的基于期望模式修正的交互式多模型算法可以捕捉到系统模式更细微的变化。仿真结果表明,该算法可以大幅提高AUV组合导航系统的估计精度和稳定性。

简介：移动机器人的目标检测要求其对特定的静止或运动物体进行运动分析及检测。以Voyager-III移动机器人系统为研究对象，实现非理想光照下，对橘红色目标足球的运动检测。提出在传统三帧差分法基础上，先利用Markowitz投资组合模型进行足球目标的特征提取，将场地非感兴趣的目标中，出现全部像素值发生变化的目标去除，再进行图像帧间差分。利用CCD摄像机对比赛环境中足球的运动轨迹进行录制，选取具有代表性的各帧视频图像、Markowitz算法优化后的差分图像和跟踪图像，结果表明跟踪图像不含非目标物的干扰，克服了差分图像存在空洞的问题，为移动机器人提供了一种实用的运动目标检测方法。

简介：目前，在Markowitz的均值-方差模型基础上对含有偏度和交易成本模型的研究较少，结合国内市场数据进行研究并做出三维投资组合有效前沿图像的成果更少。在建立两种在交易成本约束条件下以方差和偏度的线性组合为目标函数的最优投资组合模型之后，利用线性函数逼近，将模型转换成线性规划问题，而且这种逼近程度可以控制。用单纯形法求解以得到最优投资组合。利用国内八个上市公司的数据进行实证分析，做出了三维投资组合近似有效前沿图像，并讨论了目标函数最优值和参数的关系。可以发现，目标函数是期望r和参数m的增函数。

简介：针对SINS/GPS组合导航系统中的GPS故障,结合GPS导航定位信息的特点,提出了基于改进型灰色预测的GPS故障预测模型,实现了GPS故障预测;结合SINS/GPS组合导航系统数学模型,进行了基于改进型灰色预测的SINS/GPS组合导航系统仿真。仿真结果表明,GPS位置数据预测残差小于1.5m;在GPS短暂故障期间,由预测数据取代GPS故障数据,可以有效提高SINS/GPS组合导航系统的抗干扰能力,保证其导航精度;比较GPS故障数据和预测数据,并根据故障数据的持续时间和变化特点等,可以诊断GPS故障是硬件故障还是外部干扰的影响,有助于实现GPS的故障判别与隔离。

简介：针对系统误差的不确定性可能会引起滤波精度降低或发散的问题，提出一种新的基于模型预测滤波的前向神经网络算法。首先，采用模型预测滤波估计网络在正向传递过程中的模型误差，并对其进行修正，以弥补模型误差对隐含层权值更新的影响；然后，利用模型预测滤波为神经网络提供精确的训练样本，学习待估计系统的非线性关系。将提出的算法应用于SINS/CNS/BDS组合导航系统，并与扩展卡尔曼滤波进行比较，仿真结果表明，提出的算法得到的姿态误差、速度误差和位置误差分别在[-0.25′,+0.25′]、[-0.05m/s,+0.05m/s]和[-5m,+5m]以内，滤波性能明显优于扩展卡尔曼滤波算法，表明该算法能提高组合导航定位的解算精度。

简介：金融资产收益率不仅具有尖峰厚尾性、异方差性，还具有长记忆性。基于此，本文建立ARFIMA-GARCH-Copula模型来研究沪深股市的相关结构和等权重投资组合风险值VaR，利用上证指数和深成指数收益率的组合来进行实证研究。首先采用经典R／S分析法检验各个资产收益率的长记忆性，经过分数阶差分后选用GARCH模型建模得到边缘分布。然后选择Copula函数来刻画两资产之间的相关结构，建立联合分布模型。进而采用MonteCarlo方法模拟产生各资产的收益率序列，计算出投资组合的风险值VaR。实证研究表明：沪深股市具有长记忆性，且两者具有对称的尾部相关性；Kupiec检验说明ARFIMA-GARCH-Copula模型较之于GARCH-Copula模型能更准确地度量投资组合风险。

简介：北斗双星定位系统(简称双星定位)是我国自行建立的一种定位系统.根据北斗双星定位系统采用有源定位的特点,介绍了北斗双星与SINS组合的最优预测模型,该方法利用了双星定位系统提供的滞后定位信息对组合系统进行最优预测,进而校正惯导;同时为验证该滤波方法对状态估计的一致性,文中重点研究了滤波器一致性的准则,并给出了检验的统计量.理论研究和试验仿真证明,文中介绍的滤波器与系统是匹配的,具有较高的滤波性能和精度.

简介：在分析证券市场中证券组合投资不确定性质的基础上，通过对Markowitz模型中证券期望收益与方差引入容差项来度量证券市场的不确定性，建立了不确定条件下具有容差项的Markowitz证券组合投资模型；分类讨论了容差的上界与下界所对应的两类有效组合前沿，得到了不确定条件下的证券组合投资模型的最优化解法及相关定理；最后给出了一个具体的数值实例．

简介：地下油气渗流的数学模型是十分复杂的。为了提高油气藏的采收率,有必要了解地下的实际压力和流量等参数。本文仅就一些简化的情况,讨论数学模型的建立,以说明其基本思想。

简介：构建了一个具体的经济问题的初等模型，并用高等教学知识予以分析解决。