互联网金融发展程度微观影响因素的实证研究

本文引入 “互联网金融平台发展程度” 概念，研究细分业态下平台发展程度影响因素，把互联网金融平台分为 P2P 网贷、众筹、第三方支付平台。利用 165 家互联网金融平台数据进行实证分析，结果表明：对 P2P 网贷平台发展程度影响最大的前 3 位因素是：平台类型、借款期限和运营时间；影响众筹平台发展程度的前 3 位因素是：公司规模、平台类型及媒体曝光度；创新业务能力、平台业务范围及注册资本则是第三方支付平台发展程度的主要影响因素。不同细分业态互联网金融平台发展影响因素存在较大差异，第三方支付平台较其他两个平台差别更大。最后，针对细分业态下平台自身情况，从监管者和经营者视角提出提升平台发展绩效的建议。

2021-04-21
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病态不确定性平差模型的岭估计算法_鲁铁定

测量数据在获取的过程中,常存在不确定性,它们会影响参数估计结果,不确定性平差模型的解算方法可以有效提高参数估计的有效性和可靠性。当观测方程的系数矩阵存在接近零的奇异值,采用岭估计可有效抑制观测方程病态性对参数估值结果的影响。当不确定性平差模型出现病态,其受系数矩阵误差和观测值误差的影响更为严重,本文将岭估计法应用于病态不确定性平差模型,推导了迭代算法,以提高解的稳定性,并用算例验证,结果表明了新方法的有效性和可行性。

2021-05-06
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基于改进转矩模型的异步电机转子时间常数在线辨识算法_张兴

在异步电机间接矢量控制系统中,基于电磁转矩的模型参考自适应系统可以实现转子时间常数的在线辨识。但是,转矩模型的有效作用区间仅限于电机重载工况。通过建立辨识系统的小信号模型深入分析转矩模型的稳定性,得出结论:转矩模型具有2个平衡点,即期望平衡点和错误平衡点；错误平衡点是限制转矩模型作用范围的根本原因。为此,通过修改传统转矩模型中的参考转矩计算式,进而构造一种改进转矩模型。借助所提算法,可以避免错误平衡点问题。此外,从系统稳定运行和优化收敛过程2个角度给出比例积分自适应律参数的设计思路。实验验证了理论分析的正确性。

2021-05-06
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一种基于改进MCMC算法的模型修正方法_彭珍瑞

标准马尔可夫链蒙特卡罗（MCMC）算法不易收敛、拒绝率高,使其应用受到限制。在贝叶斯方法中引入最大熵值法来估计参数的后验概率密度函数最大值,进而将布谷鸟算法中新鸟巢更新的思想融入Metropolis-Hasting（MH）抽样算法得到改进的MH抽样算法,同时使用支持向量机（SVM）建立待修正参数与有限元模型输出之间的代理模型,以提高模型修正的计算效率。分别使用三自由度线性系统和平面桁架模型来验证本文方法的有效性,结果表明:修正后样本的马尔可夫链混合性能好,停滞概率低,修正后参数相对误差均小于2%。

2021-05-06
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自适应CS模型的强跟踪平方根容积卡尔曼滤波算法_张浩为

对于目标跟踪过程中的强机动问题,基于当前统计（current statistical,CS）模型和改进的强跟踪平方根容积卡尔曼滤波器（square-root cubature Kalman filter,SCKF）,提出新的跟踪算法。在CS模型和改进输入估计算法的基础上,引入加加速度估计,使得状态过程噪声与状态协方差矩阵相联系,实现模型的自适应调整。从正交性原理出发,重新确定了渐消因子的引入位置,并提出了新的渐消因子计算形式,以克服传统渐消因子在雷达量测坐标系中的失效问题,从而构造强跟踪平方根容积卡尔曼滤波器。另外,构造强机动检测函数,利用SCKF的输出来调整自适应CS模型中的机动频率。仿真结果表明,相比基于CS模型的多重渐消因子强跟踪SCKF算法、改进CS模型的强跟踪SCKF（SCKF-STF）算法和交互式多模型（interacting multiple-model,IMM）SCKF算法,所提算法具有更佳的目标机动适应性和跟踪精度；相比于IMM-SCKF算法,实时性有明显改善。

2021-05-06
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基于模型预测控制算法的配电网源荷跟踪技术_付昊博

随着大量分布式能源接入配电网,功率波动的随机性对新能源消纳能力以及设备的利用率都产生了严重的影响。本文充分利用负荷侧功率的可调节特性,对馈线首端电压进行调节,使负荷功率能够跟踪新能源出力,实现对配电网公共连接点功率的平抑。为保证在配电网经济运行的基础上有效平抑波动性,并消除新能源随机性对控制效果的影响,本文建立了基于日内优化-实时控制框架的源荷跟踪模型。在日内优化层面,以相邻周期公共连接点功率差值和运行成本为目标函数建立优化模型,求解公共连接点功率最优值；在实时控制层面,基于模型预测控制算法并结合日内优化结果,滚动优化求解调压量,从而实现源荷跟踪。最后以广州某工业园区实测数据为例验证了该模型对功率波动平抑的有效性。

2021-05-06
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基于云模型的模糊神经网络算法研究_孟海东

针对模糊神经网络不能同时处理随机性和模糊性且人为影响严重等问题,提出采用云模型进行不确定性表达,建立云模糊神经网络模型。针对黄金分割法的误差问题,提出使用高斯拟合算法计算云模型的数字特征。利用云模型计算属性的确定度,作为隶属函数；使用改进的"软与"算法完成云规则生成及匹配；通过云模型对BP算法进行优化,避免出现局部最优解；根据输出数值及确定度判断数据所属类别。实验结果表明,云模糊神经网络对不确定性的处理具有更高的准确性。

2021-04-24
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海量数据下线性混合效应模型的估计算法_耿俏

基于以往文献提出线性混合效应模型参数的三步估计方法,避免了繁杂的极大似然估计迭代步骤。同时为进一步解决海量数据下计算估计量时存在的存储瓶颈及计算时间过长问题,在海量纵向数据的两种不同数据格式下,分别基于三步估计方法利用分治算法计算模型参数的估计量。数值模拟和实证分析结果表明,本文所提出的三步估计方法和估计量的分治算法可以减轻计算负担,减少占用内存,解决内存不足的问题,并提高计算速度。

2021-05-06
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