基于“克强指数”对中国GDP的混频预测研究

通过构建MIDAS混频数据模型,基于"克强指数"对中国季度GDP增长率进行预测研究,并与ADL同频模型的预测误差相比较,结果表明,MIDAS混频数据模型在预测精度上占优,因此可用月度"克强指数"对季度GDP增长率进行预测,为宏观经济政策的制定提供依据。

一种医疗数据发布匿名化模型

针对疾病这个敏感属性包含两重语义信息的特点,提出了一种(w,k,d)-匿名模型。该模型首先对疾病的敏感等级进行划分,计算每种疾病所在分级的权重值,限制每个等价类的平均权重值不大于给定的约束值w;其次,按照语义层次树对疾病进行划分,要求等价类的平均语义层次距离不小于给定的约束值d,最终实现对于疾病这个敏感属性的个性化保护。实验数据表明,尽管消耗了一些执行时间,但是却能更有效地阻止疾病属性被相似性攻击,保护病人隐私。

汽车车内噪声主动控制系统扬声器与麦克风布放优化方法

利用声固耦合边界元仿真方法与多目标遗传算法,实现了面向对象的车内噪声主动控制(ANC)系统扬声器麦克风布放方案的优化。首先基于自适应算法,推导了车内噪声主动控制系统降噪性能预测方法,并利用声固耦合边界元仿真方法,实现了面向对象的ANC系统降噪性能预测;在该仿真模型的基础上,建立对应的代理模型,以实现对系统降噪性能的快速预测;最后利用多目标遗传算法,获得系统关于扬声器麦克风数量与多个频率下降噪量的Pareto最优解集。该最优解集能定量描述ANC系统扬声器麦克风数量与降噪性能之间的关系,并为该系统与车辆的匹配提供依据。