汽包锅炉的动态模型结构与负荷/压力增量预测模型

探讨了一种充分考虑系统非线性特性的汽包锅炉动态模型。描述了动态模型的结构 ,并探讨了求取动态模型未定参数的方法。为构造新的协调控制系统 ,文中给出了负荷 /压力增量预测模型。利用这组方程 ,给出了基于这个预测模型的解耦策略。

基于动态结构模型的两轮机器人平衡控制研究

针对无监督学习网络模型对于特定的映射空间,期望产生特定的影响具有一定的局限性,提出了有监督的可生长结构的动态结构模型;该模型将动态结构模型与径向基函数网络结构有机结合,采用的是需要时生长的自组织生长算法,通过插入新的神经元、改变竞争层神经元间的连接以及调整层与层的连接权值,达到模型输出的精度要求,有效地解决了在输入特定的网络数据时,能产生期望的输出;该模型应用于两轮平衡机器人的平衡控制,经过仿真实验表明,该动态结构模型能够实现对两轮平衡机器人的平衡控制,且有一定的抗干扰性和实用价值。

动态结构模型方法在企业管理决策中的应用

在企业管理中,每一目标或指标的制定都牵连许多因素。这些因素既互相联系又互相影响,并随着时间的变化而变化。这就给企业领导进行决策造成了一定困难。动态结构模型这一较先进、科学的多目标系统预测技术,为我们提供了很大方便,它可以使我们在综合考虑各因素现有状况及相互影响的基础上,预测各因素未来的发展情况。下面就以确定某矿未来劳动生产率指标为例,说明应用此模型进行预测的具体方法。

梁杆碰撞激发瞬态波传播的动态子结构模型

针对梁杆碰撞问题,通过推导物理坐标和模态坐标下的动力学控制方程,采用黏结接触模型和单轴压缩局部接触模型处理碰撞产生的接触约束,提出一种适用于梁杆碰撞激发瞬态波传播研究的动态子结构模型。与理论解的比较表明,该动态子结构模型具有良好的数值收敛性和较高的计算精度。数值计算结果显示,该模型能够有效地分析碰撞激发的杆中轴向波和梁中弯曲波的传播、反射和相互干涉。借助该模型,分别研究轴向波和弯曲波通过碰撞接触约束的传播效应,研究结果表明,柔性构件碰撞的一个显著特征是波传播效应直接影响碰撞力响应,并使碰撞力响应形式变得异常复杂。

密集追踪研究中测验信度的估计:多层结构和动态特性的视角

随着密集追踪研究在心理学等社会科学领域的广泛运用,密集追踪情境中测验信度的估计也受到越来越多研究者的关注。早期沿用横断研究中信度估计思想或基于概化理论的信度估计方法存在诸多局限,并不适用于密集追踪的情境。针对密集追踪数据的多层结构和动态特性这两大特点,可基于多层验证性因子分析、动态因子分析和动态结构方程模型估计密集追踪研究中测验的信度。通过实证数据的演示与比较,讨论三种估计方法的特点和适用情境。未来研究可基于其它密集追踪模型探讨测验信度的估计,也应重视测验信度的检验与报告。

货币政策冲击对汇率变动的影响——基于结构动态因子模型的中美比较分析

基于货币政策对汇率变动的传导机制,文中从中国和美国货币政策冲击出发,研究了货币政策冲击对汇率变动的影响作用。研究构建结构动态因子模型,解决了变量指标维数过大的问题,同时采用符号约束等方法识别模型的因子个数,进行参数估计检验。实证模型估计了中美货币政策冲击序列,分析冲击的动态路径,并对比分析货币政策冲击为零和真实的货币政策下汇率变动情形,讨论只考虑利率指标时估计得到的条件预测值与真实值,考察了汇率变动是否只源于货币政策的变化。中美对比分析发现,中国的货币政策冲击能够更大程度的影响汇率变动,并且不同时点货币政策冲击对汇率的影响不同。总体而言,两国货币政策都基本实现了稳定币值的政策目标。

创业企业凝聚力动态结构模型

本研究将凝聚力具象化,构建凝聚力概念模型:横向包括成员相似性、成员相吸性、成员和谐性和目标一致性,纵向包括领导方式和激励方式。本研究还揭示了横向与纵向范畴具有多方向动态影响的外部特征,归纳为三种模式:单因素单向作用、单因素双向作用、双因素单向作用。研究通过对凝聚力动态影响因素探索,为企业凝聚力发展方向提供指导。

《围护结构动态负荷传递函数模型合成的系统辨识法》的补充说明

分析了《对上海交大〈围护结构动态负荷传递函数模型合成的系统辨识法〉读后感》所作评论的正确性 ,指出该文作者并未完全理解原文的研究目的、研究内容和写作方式 ,而且一些观点也有错误。

基于动态结构方程模型的密集追踪数据分析方法发展及新趋势

近年来基于动态结构方程模型(DSEM)的密集追踪数据研究方法在组织行为学、管理心理学、教育学等研究中运用呈上升趋势,由于能够比传统的数据收集方法更加准确和有效,并较好地用来分析构念之间的因果关系,且将显变量和隐变量都考虑在内。同时,密集追踪数据研究方法需要跨越一段时间,因此也具有解释现象变化过程的特点。本文主要关注如何运用Mplus软件实现基于动态结构方程模型的密集追踪数据,通过前人文献,对现有的文献进行了梳理和综述,以有利于未来实证研究工作的开展和应用。

基于灰色变结构控制的中国产业结构优化模型及分析研究

将灰因素引入到变结构控制动态投入产出模型,建立了一个灰色变结构控制动态投入产出模型。对该模型附加必要约束条件之后,构建了以经济增长和能源节约为目标的产业结构优化模型,并对中国进行了实证分析。结果表明:中国第一产业比重下降过快,投资倾向过高,而消费倾向过低。

基于LIML的动态面板结构方程估计方法的改进

动态面板结构方程模型(DPSEM)是结构方程模型的动态扩展,能够研究潜变量滞后期的效应,但由于模型形式复杂,参数估计非常困难,现有的估计方法实际应用性很差。文章利用向前差分算子和大量工具变量方法将有限信息最大似然方法(LIML)引入DPSEM的参数估计中,并借助分块刀切法计算估计量的标准差。蒙特卡洛模拟显示基于LIML的DPSEM的估计比现有的估计方法有很大的改进,LIML估计量不仅能很快收敛到真实值,而且有限样本的渐近分布也更逼近标准正态分布。

一个动态的汇率模型

Aiming at the feature of state treasury bonds price that it mainly depends on its interest rate and maturity date,this article sutdies the efficiency of bonds market from the reaction of its price to the cut down of interest rate by central bank with the event study method.And indicates that the current market is not a semi strong form of efficient market,although its efficiency is being improved continuously.

一种基于Bigraph的规则驱动动态模型研究

作为业务过程中的一个重要组成方面,业务规则驱动业务逻辑的运行,业务规则的变化导致业务逻辑实现功能的变化。基于关注点分离的思想,将业务规则作为一个方面从业务逻辑中分离出来,并从更宏观的层面实现业务规则对业务逻辑的组织及驱动。业务规则不仅可以对单个业务逻辑构件内部的运行流程进行驱动,还可以对涉及多个业务逻辑构件的运行过程进行控制,并允许施加在业务逻辑构件上的规则构件可以同时为多个。同时,考虑到软件系统所处环境的日益复杂化,引入自适应机制,建立了三层的面向方面动态模型体系结构,设计出面向方面动态模型体系结构描述语言,基于Bigraph理论,建立了面向方面动态模型体系结构的语义模型,通过定义Bigraph反应系统来描述模型的动态变化,最后对模型动态变化后的完整性进行了验证。

动态结构分析在高速公路收费考核中的应用

将统计学中的动态分析和结构分析结合起来 ,分析了如何统一考核高速公路收费站的管理水平、管理效果和工作业绩的方法 ,表明了动态结构分析的重大作用和重要意义。

亲子对话中父母教养行为与5~6岁儿童行为反应的动态关系

父母教养和儿童行为存在密不可分的双向作用,但少有研究在微观层面检验亲子互动进程中的儿童驱动效应与父母驱动效应。本研究考察了113对5~6岁学龄前儿童及其家长在冲突对话中的行为表现,基于贝叶斯统计构建动态结构方程模型,捕捉实时互动引发的父母教养行为和儿童行为反应的变化,并通过回归分析考察父母和儿童行为对对话结局的影响。结果发现:(1)儿童在15 s间隔内的消极行为反应能够正向预测随后15 s父母的非支持性教养行为;(2)儿童的积极行为反应对对话结局起主要预测作用,儿童行为反应的积极水平越高,越有助于冲突的建设性解决。这些结果从微观层面验证了儿童驱动效应,强调了儿童反应在亲子互动中的重要作用。

密集追踪成对数据分析的模型建构探索

成对研究以具有相互作用的两名个体为基本单元,广泛用于心理学领域涉及人际交互的研究中。它与密集追踪设计的结合有助于探究人际互动过程中个体行为与人际效应的动态变化,但目前尚缺乏能有效结合密集追踪数据特点以回答成对研究关心问题的统计方法。本研究拟通过模拟和实证研究,基于动态结构方程模型(Dynamic Structural Equation Modeling,DSEM)框架,探究三种人际互动模式(双人交互,一人与多人交互,多人两两交互)下密集追踪成对数据分析的统计模型的建构、拓展和应用,推动心理学研究更深入、科学地描述和解释人际交互情境中个体行为的动态发展过程及人际效应。

降低投资倾向对产业结构的优化作用研究

产业结构优化是解决经济危机的根本手段。投资对我国经济发展具有重大的推动作用,但过度的投资对我国产业结构的优化造成了阻碍。文章从产业结构优化的角度探讨了我国降低过高投资倾向的重要性。

氧化石墨烯结构的研究进展

掌握氧化石墨烯(Graphene oxide, GO)的结构是理解其性质并付诸应用的基础,然而GO的官能团种类及排列方式繁杂。大多数实验得到的官能团等数据相似,但在数据的解读尚未达成统一。目前广泛认可的GO模型有LK模型、动态结构模型和二组分结构模型等。GO的结构继承了其前驱体氧化石墨的成果—LK模型,这一模型被广泛用于解释GO的绝缘性和亲水性等。然而LK模型近年来也受到许多新的研究挑战。Dimiev根据酸性起源的研究提出了GO的动态结构模型,认为GO的结构在液相制备和存放中不断改变。而Rourke等则根据纳米碳管的酸化氧化研究,提出GO的二组分结构模型,将GO分为完整片层和氧化碎片两部分,分别从二者性质出发解释GO的性质。

稳增长和调结构双重目标下的我国产业投资战略导向研究

本文基于投入产出理论,从稳增长和调结构的视角,将产业投资决策表现为产业投资依赖度、产业投资效率两个状态指标,从而使产业投资决策成为一个具备完全时间内容和空间意义的系统决策。通过变结构控制动态投入产出模型识别各产业对投资的依赖度,通过DEA(数据包络分析)模型识别各产业当前的投资效率,并通过BCG(波士顿矩阵)模型综合分析产业的外部投资环境依赖度和内部投资效率,进一步判断在投资环境发生变化时如何采取合适的产业投资战略。

密集追踪数据分析:模型及其应用

在心理学、教育学和临床医学等领域,越来越多的研究者开始关注个体内部的行为、心理、临床效果等随时间而产生的动态变化,重视针对个体的差异化建模。密集追踪是一种在短时间内对个体进行多个时间节点密集追踪测量的方法,更适合用于研究个体内部心理过程等的动态变化及其作用机制。近年来,密集追踪成为心理学研究的一大热点,但许多密集追踪的研究分析仍停留在较为传统的方法。方法学领域已涌现出较多用于密集追踪数据分析的模型方法,较为主流的模型包括以动态结构方程模型(Dynamic Structural Equation Model,DSEM)为代表的自上而下的建模方法,以及以组迭代多模型估计(Group Iterative Multiple Model Estimation,GIMME)为代表的自下而上的建模方法。二者均可以方便地对密集追踪数据中的自回归及交叉滞后效应进行建模。