基于历史数据的机场高峰服务能力评估研究

针对部分机场历史运行数据样本不服从高斯分布的特点,在原有评估方法和行业运行规范的基础上,提出了基于正态转换的机场高峰服务能力评估方法。通过对历史运行数据的预处理,统计得到了小时进离场架次数值,并引入新变量欧式距离代替进离场架次数值作为评估的数据样本。分别采用Box Cox转换、Johnson转换等方法对非正态样本数据进行正态转换,并利用正态特性完成基于统计区间的高峰服务能力评估。以武汉机场为例,计算并比较了不同方法的评估结果与机场参考容量的偏差。结果表明:方法可以有效提升评估结果准确度,摆脱了样本数据分布特性对评估结果的影响。

基于集成学习算法的航路网络航段交通拥挤识别方法研究

基于航路网络ADS-B航迹数据定义航路网络航段交通流量、航段交通密度、航段交通饱和度、航段交通接近率4项交通拥挤状态评价指标;采用模糊C均值聚类算法和航段历史交通拥挤状态评价指标参数划分航段交通拥挤状态等级;结合集成学习算法构建航路网络航段交通拥挤状态识别模型,实现航段交通拥挤状态的识别.实证分析表明:航路网络交通拥挤状态集成学习识别模型对实验航路网络航段交通拥挤状态识别准确率达到98.34%,采用决策树基学习器优于k近邻基学习器,且增加的集成学习基学习器数量可提升模型的识别精度;集成学习识别模型的识别性能优于BP神经网络模型,识别方法符合实际且具有应用价值.

基于混沌理论的区域航路网络交通状态预测

研究区域航路网络交通状态预测问题,可为航路网络系统的规划管理与交通综合管控提供重要支持。基于区域航路网络中航空器ADS B数据计算路网交通量时间序列;对区域航路网络交通量时间序列进行相空间重构,判定区域航路网络交通量时间序列的混沌特性;分别构建基于RBF神经网络和Volterra级数的航路网络交通量混沌预测模型,预测区域航路网络交通量变化趋势;基于k均值聚类算法预测识别区域航路网络交通运行状态等级,最后进行实验验证。研究结果表明:区域航路网络交通量时间序列具有混沌特性,Volterra级数混沌预测模型预测精度优于RBF神经网络模型,k均值聚类算法可较好实现区域航路网络交通运行状态预测识别,提出的交通状态预测方法可为航路网络规划管理以及拥挤管控提供技术支持。

新形势下加强央行分支机关党建的思考

从学习习近平总书记关于机关党的建设理论和相关文件的实际出发,追溯机关党建工作发展的历史沿革和内涵规律,结合央行分支机构的责任所在和使命担当,尝试提出从五个角度“守正创新”,处理好“五对关系”,为新形势下推动央行机关党的建设发展提供可行的实施路径。

新司法解释下防卫过当认定探析

随着我国目前全面推进法制社会,法律制度不断发展。作为保护人权的基本制度,正当防卫促进了法治化的发展;并旨在倡导人民群众勇于与不法行为做斗争,保护自身、社会和国家的利益免受侵害。在司法审判中,法官会根据防卫人的行为来判断是否符合逻辑,以防卫人合乎逻辑的行为来判断其主观意识在防卫性上是否具备正当性。自从刑法关于正当防卫的制度修订以来,各级法院针对于正当防卫案件的处理上总体上取得了良好的成绩,然而近几年来关于防卫过当的案件中的判定标准引起了社会的广泛关注。对于防卫过当一直以来没有详细的司法制度解释和执行的标准措施,导致相关案件在司法适用中存在认定问题。因此本文以新司法解释为出发点,以防卫过当认定为研究对象,探析其司法适用问题,以期能够推动该制度的完善。

金融服务民营和小微企业的实践探索——以辽宁省为例

推动民营和小微企业健康发展是新时代东北实现全面振兴、全方位振兴的题中要义,是银行业拓展作为空间,实现自身可持续发展与区域经济高质量发展同频共振的必由之路。从辽宁省银行业金融机构服务民营和小微企业的实践出发,结合地区特点,深挖融资服务的难点、堵点,提出提升金融服务民营和小微企业质效的建议。

稳健时期货币政策工具实施效果研究

中国货币政策步入稳健新阶段与经济发展进入新常态的时机相吻合,货币政策工具的使用也更具针对性。本文通过对国内外货币政策工具有效性及新稳健阶段以来货币政策工具实施情况进行回顾,以人民银行货币政策的流动性和支持性两项重点工作为中间目标,以公开市场操作、存款准备金和贷款类工具三个主要工具为操作目标,通过建立SVAR模型运用广义脉冲响应和方差分解的方法,研究货币政策工具在完成人民银行既定目标上的效果和贡献,结果显示:各类工具都能按照创设初衷实现流动性和支持性目的,但总体效果受到制约。通过着重分析货币政策工具使用效果,从人民银行职能出发提出根据工具特点分领域使用、完善并创新货币工具体系和疏通货币政策传导等建议。