五大平台推进校地人才对接

今年以来,江都市委组织部充分发挥牵头抓总作用,把人才工作作为组织部门服务经济工作的重要抓手,通过搭建五大合作平台,积极推进校地人才对接,为全市产业的持续发展提供有力的人才支撑和智力支持。     

开放经济条件下中国货币政策传导机制的计量检验

运用结构向量自回归模型方法,检验了开放经济条件下我国货币政策的传导机制和作用效果。检验发现,通货膨胀率、名义利率和名义汇率都对GDP增长率冲击具有敏感的反应,而名义利率也对名义汇率冲击具有显著反应,这说明外国货币政策已经通过汇率渠道对我国货币政策产生了影响。     

平行机作业环境下的订单分配与排序

针对一类平行机作业环境下的订单分配与排序问题,从整体的角度协同优化供应链中的订单分配、生产调度和分批运输调度。以完成所有订单的总订货提前期与生产运输总成本的加权和最小化为目标,构建了问题的数学模型。将基于向量组编码结构的禁忌搜索算法与基于动态规划方法的启发式算法相结合,设计了一种混合优化算法以求解问题。对不同策略和不同算法进行比较,数据实验结果显示了订单分配与排序策略的优越性及所提算法的有效性。     

PSO-SVM在高速公路交通量预测中的应用

在重庆市政府回购、租赁高速公路的背景下,研究了如何合理、准确地预测高速公路交通量,从而为政府部门及高速公路投资者的投资决策提供依据。根据高速公路年交通量样本小、预测期长、受经济因素影响等特点,选用了支持向量机回归来进行多因素单目标的预测。在预测过程中,为了提高精度,首先将所搜集的经济因素进行主成分分析,对指标进行了约减;然后用PSO方法对支持向量机参数进行了优化。     

基于VAR模型的中国农产品期货价格发现的研究

借助向量自回归模型、协整检验、误差修正模型、格兰杰因果检验、方差分解、脉冲响应函数等方法,以两个商品交易所的黄豆和硬麦期货品种为例,研究了农产品期货价格与现货价格之间的动态关系,定量地刻画出期货市场在价格发现中作用的大小.研究结果显示,黄豆和硬麦期货价格与其现货价格都存在相互引导关系,而且两种价格之间也存在长期均衡关系.对黄豆期货来说,期货市场在价格发现功能中起到主导作用,但对硬麦期货来说,现货市场在价格发现功能中起到主导作用.     

基于模糊支持向量机的上市公司财务困境预测

支持向量机(SVM)已经成功地应用于财务困境预测问题的研究,且已证明优于多元线性判别分析(MDA)、逻辑回归(Logistic regression)和神经网络(NN)等方法.然而,传统SVM使用结构风险最小化的原则,这样可能导致错误分类的经验风险升高,特别是当样本点与最优超平面十分接近的时候,这种误分类的经验风险显著升高.另外,传统SVM还存在过拟合问题,所以对数据集中的外点或噪声十分敏感.因此,采用模糊支持向量机(FSVM)算法来改进上述不足.首先,建立一个适当的成员模型用于对整个数据集的模糊处理;然后通过外点侦察方法(ODM)来发现外点,其中ODM集成了模糊C-均值算法(Fuzzy C-mean algorithm)和无监督神经网络中的自组织映射(SOM).最后,为主体集和外点集中的样本点分配不同的权值.还将FSVM应用于上市公司财务困境预测的实证研究,实证结果表明FSVM与传统SVM相比,FSVM 能较好的解决经验风险升高和过度拟合问题,确实降低了外点的影响并提高了分类器的分类准确率.     

支持向量回归方法的跳跃扩散汇率期权定价

本文构建一种新的汇率期权定价模型.采用基于统计学习理论通用学习方法支持向量回归技术,引入跳跃扩散模型捕获汇率市场动态过程的跳跃,以提高汇率期权价格预测效果.新模型采用模型参考结构,结合了参数方法与非参数方法各自的优势.SVR技术中用SV模型估计汇率市场的波动率,作为支持向量回归的输入值.实证表明新的汇率期权定价模型的预测效果明显好于传统汇率期权定价方法.     

具有Markov区制转移的向量误差修正模型及其应用

使用具有Markov区制转移的向量误差修正模型,描述和检验了我国经济周期波动过程中产出和价格水平之间的长期均衡关系和短期波动模式.检验结果表明,我国经济增长率与通货膨胀率之间的影响与替代关系具有依赖经济周期阶段性的"门限性质",经济周期波动也具有一定程度的非对称性.我国经济周期波动已经呈现出稳定性继续增强、持续期逐渐加长、价格粘性开始降低等重要特征,文章的实证结果将为正确选择经济政策组合方式和实施有效经济调控提供依据.     

CRM系统在电力行业构建中的认识和考虑

当前国内众多运营企业都在进行CRM(客户关系管理)工作的实施与探讨,CRM工作体现了运营企业从垄断走向竞争过程中经营观念的深层次变化.本文介绍了CRM系统的构成,其核心部分-商业智能/决策支持系统的功能和实现,CRM实现的关键要素,中国电力系统开展CRM工作应思考的关键问题.     

面向多极值质量特性的过程参数全局优化研究

对于作用关系复杂,而且质量特性拥有多个极值的制造过程,现有质量改进方法只能实现参数的局部优化,产品质量仍有较大改进空间.本文采用支持向量机(SVM)作为复杂作用关系过程的近似模型,提出基于支持向量聚类(SV)与序列二次规划(SQP)的参数全局性优化方法.首先建立了复杂过程的SVM近似模型;而后根据ε管道理论,通过对聚类过程谱系图的分析,确定了聚类的最小相似度水平及合适的聚类数目,将过程各极值点邻域内的支持向量分别聚为一类;最后由各聚类中心出发,并行进行SQP寻优以发现过程的多个极值.仿真研究表明,所提方法能够全面反映过程的极值分布,实现参数的全局性优化;寻优结果与实际极值的绝对偏差及相对偏差的平均值分别为0.15和1.28%,并且偏差的大小与过程极值的数目无关,说明方法具有较高的精确度和稳定性;此外,通过支持向量聚类,不仅保证了SQP寻优结果对于过程全部极值的遍历性,而且将寻优的次数降低了50%以上,提高了寻优效率.