新混沌系统的自适应控制与噪声中的同步研究

文章分析了新混沌系统的动力学行为,在参数未知时设计一连续的自适应控制器,通过调整控制增益提高控制速度,并证明所给控制器能使受控混沌系统全局渐近稳定。研究在有界噪声作用下两个新混沌系统的异同步控制器的控制效果,用Matlab软件进行数值仿真,检验了该控制器具有较强的鲁棒性和抗干扰能力。     

考虑脉冲现象的复杂供应链系统及其稳定策略

供应链系统是一个复杂的系统,一方面由于时间延迟、信息不对称及反馈机制等,会产生牛鞭效应,另一方面供应链具有需求突增或骤减的脉冲特点,上述现象都可能导致供应链系统混沌,而现有的供应链模型仅考虑了“牛鞭效应”,并未考虑脉冲现象对供应链系统的影响。文章建立了考虑脉冲现象的供应链模型,分析了脉冲现象对供应链系统的影响,并给出了使供应链系统稳定的策略,讨论了参数扰动对该模型的影响,通过数值算例验证了稳定策略的有效性。研究发现:脉冲现象对供应链系统有着显著影响,但只要选取恰当的脉冲强度和脉冲时间间隔,供应链系统是可以稳定的。     

参数未知的房地产投资系统混沌同步

针对经济增长系统参数未知时,房地产投资驱动系统与经济增长响应系统的同步问题,基于Lya-punov稳定性理论和自适应控制方法,给出了两系统渐近同步的一个充分条件和自适应控制律。数值模拟验证了控制策略的有效性。     

两组动态古诺模型的稳定性分析

文章以有限理性的多组动态古诺模型为基础,对现有的模型进行了改进,在逆需求函数为非线性的情况下,分析了两组动态古诺模型均衡产量的稳定性,指出了Nash均衡的稳定区域及其影响因子,并作出了一些经济学解释;通过理论分析和数值模拟得出系统参数的变化以及产量调整速度的提高,将会导致系统的不稳定,从而使系统陷入混沌状态的结论;并对混沌现象的出现及其对市场、企业的影响作了有益的探索。     

一类金融混沌系统的线性反馈控制

针对一类金融混沌系统，提出一种设计线性状态反馈控制律的新方法。通过求解线性二次最优控问题获得混沌系统的控制律，利用Lyapunov稳定性理论证明了控制策略的可行性。仿真实验表明该方法是有效的。     

一类房地产投资模型的复杂性分析

基于我国房地产市场尚未成熟的情况下,将有限理性动态古诺模型引入房地产投资中,考虑到房地产投资的复杂性,建立了一个非线性成本函数下的投资模型,使该模型更加符合实际,运用非线性理论对模型的奇点进行稳定性分析,从理论上给出了各参数对该投资过程稳定性的影响,通过理论分析和数值模拟发现模型中某些参数变化到一定程度时,Nash均衡点会变得不稳定,从而使系统变得不稳定。     

商业银行竞争博弈模型的复杂性分析

目前我国利率市场化已初步形成,尤其是加入WTO后外资银行已全面进入中国市场,本文基于这种情形将古诺模型引入银行竞争领域,运用非线性理论对模型的不动点的稳定性进行分析,从理论上给出了各参数对该博弈过程稳定性的影响,通过理论分析和数值模拟发现模型中某些参数变化到一定程度时,Nash均衡点会变的不稳定,从而使系统变的不稳定。     

基于自组织的大型建筑企业控制力协同进化研究

针对大型建筑企业控制力动态协同的定量化仿真问题,基于复杂系统视角,应用自组织理论分析大型建筑企业控制力自组织耦合网络作用关系,选择有效朗之万方程构建大型建筑企业控制力系统的自组织协同进化模型,通过线性近似法的性态稳定求解非线性方程的稳定性,得出大型建筑企业控制力系统协同进化演化过程的四个决定性参数,并通过MATLAB软件进行参数枚举取值,具体分析企业控制力协同演化。案例验证该模型可对大型建筑企业控制力协同演化最佳状态实现更加精确的参数取值,并发现大型建筑企业控制力协同演化最佳状态的充要条件,以及一种新的大型建筑企业控制力协同演化状态。     

混沌时间序列的支持向量机预测

文章以重构相空间理论为基础,探讨了混沌时间序列的支持向量机预测模型建模的思路、特点及关键参数的选取;利用饱和关联维数法进行相空间重构,并运用小数据量法计算最大Lyapunov指数,对时间序列进行混沌特性识别。实例表明,该模型能较好地处理混沌时间序列,具有较高的泛化能力和很好的预测精度。     

基于支持向量机的降水量混沌时间序列预测

本文针对降水量时间序列的混沌性,根据混沌动力系统的相空间延迟坐标重构理论,基于支持向量机优越的非线性拟合性能,建立了基于支持向量机的降水量混沌时间序列预测模型。由于降水量时间序列的特殊性,本文采用均方根误差为标准来选取最优嵌入维数和模型参数,并结合实例验证该模型能精确地预测降水量。同时,这一结论也预示着支持向量机是一种研究混沌时间序列的有效方法。     

双寡头Bertrand博弈模型动态分析与混沌控制

基于价格博弈的Bertrand模型,文章构建四维的离散系统.依据现实经济活动,加入技术吸收效益讨论价格、利润和成本之间的关系.通过构建非线性离散动力系统,对系统的稳定性进行数值仿真.根据Sch-ur-Cohn判断得出内部趋于稳定的条件,延迟结构的时滞系数对系统的稳定性及复杂性有重要影响.并利用反馈控制对延时系统进行混沌控制,混沌现象在延时系统下成功的得到控制,使混沌行为运行于稳定轨迹,企业的市场竞争处于稳定状态,增加了企业的利润和收益.     

贝叶斯支持向量回归及其应用

支持向量回归（SVR）是机器学习中重要的数据挖掘方法，当前关于SVR的研究大多基于二次规划理论，同时，利用交叉验证或一些智能算法选取模型中的超参数，然而，基于二次规划理论的SVR估计方法不仅计算量较大，而且不能进行后续的统计推断分析。文章基于贝叶斯方法研究SVR，通过引入两个潜在变量将SVR的?不敏感损失函数表示为双重正态-尺度混合模型并构建似然函数，通过选取适当的先验分布获得兴趣参数和超参数的Gibbs抽样算法。为筛选重要变量和最优模型，引入0-1指示变量并选取回归参数的Spike and Slab先验来获得贝叶斯变量选择算法。数值模拟证明了所提算法的有效性，并在非正态误差下表现出很好的稳健性。最后将所提方法应用于房价数据分析，得到了有意义的结果。     

政校协同促进大学生创业演化策略研究

促进政府和高校深度协同发展有利于推动大学生创业成长壮大.文章运用演化博弈理论和协同学理论,构建政府和高校博弈矩阵,分析政府和高校协同投入不同优质创业资源情形下的演化博弈状态;并运用Matlab展开数值仿真,剖析参数取值变化对系统演化结果的影响.研究显示通过调整参数可以有效引导大学生创业向稳定平衡状态发展,进而为进一步完善政校协同发展策略提供决策参考.     

多变量混沌时间序列的最小二乘支持向量机预测

文章根据多变量混沌时间序列的相空间重构理论,建立了多变量时间序列的最小二乘支持向量机预测模型.通过Lorenz系统和中国股市的股票价格序列对该模型进行了验证,结果表明该预测模型能精确地预测混沌时间序列,并且优于基于单变量时间序列的最小二乘支持向量机预测模型.     

价格依赖需求下的三阶层供应链的协调

本文首先应用价格加和需求函数描述了价格补贴策略下三阶层供应链的价格-数量关系;在此基础上,针对供应链系统的全局协调,得出了最优销售价格和最优订购量;设计了利润分配参数,获得了供应链三方的利润;最后通过数值实验得出结论。     

区域生产系统协同发展有效程度实证分析

协同发展(cooperation development)是系统内部,以及各子系统之间的相互适应、相互协作、相互配合和相互促进,耦合而成的同步、协作与和谐发展的良性循环过程。它不是单个系统的事情,是一种"整体性"、"综合性"和"内生性"的聚合,是系统整体中所有子系统之间相互关联、作用的动态程度的反映。在区域生产力的布局中,只有把与生产有关的各项活动在功能上进行统一、协同和耦合,才能实现该地区经济的永续发展。区域生产力的协同发展不是即生的,也不是一蹴而就的。它需要通过对原有系统不断地诊断、调整、评价,周而复始逐步实现。对生产力区域协同发展程度的评价是实施协同发展的前提、指导和实现的路径。     

区域经济、城镇化与社会治理耦合协调水平分析

文章基于系统耦合理论,对我国31个省市2007—2016年区域经济、城镇化与社会治理三个系统耦合协调状况进行实证分析。结果显示:三大子系统的综合指数总体呈波动上升趋势,省际差异明显,但在逐步缩小;就相对发展状态而言,三者并未实现同步发展,绝大多数省份都处于城镇化超前状态。进一步发现,区域经济-城镇化-社会治理耦合协调水平总体不高,大多数省份处于濒临失调和勉强协调阶段,总体呈“东部最高、中部次之、西部最低”的阶梯状分布。     

混沌算子模型在人口预测中的应用

文章提出了一种基于混沌算子的预测模型。模型由多个混沌算子加权求和的形式构成,通过不断训练混沌算子的控制参数使得预测模型逐渐具有与被预测系统相一致的动力学特性,从而实现对未来数据的有效预测。通过对我国总人口2006年至2009年的预测结果表明,该模型具有较高的预测精度。利用该模型对我国未来几年人口总数进行预测,结果表明未来几年我国人口总数仍会增长,到2015年,我国总人口将达到13．7亿左右。     

基于熵与混沌理论的MC质量链与协同机理分析

文章通过对熵理论、混沌理论研究,构建了大规模定制质量链系统状态模型;同时应用熵理论、混沌理论以及系统过程状态模型对大规模定制质量链协同机理进行了分析;然后利用算例分析了大规模定制质量链协同问题并提出了相应的措施.     

LS-SVM的一种参数优选方法及混沌时间序列预测

支持向量机是一种新型的学习方法,该方法以结构风险最小化原则取代传统机器学习中的经验风险最小化原则,在小样本的机器学习中显示出了优异的性能.文章提出适当的验证性能指标用遗传算法优化最小二乘支持向量机的有关参数,并进行时间序列预测.通过对混沌时间序列的预测及和神经网络预测的比较证明,该模型的预测精确度是令人满意的,文中提出的方法是可行的.