l疰身检测的声波透射法及对缺陷位置与体积的定性确定

高层建筑及桥梁等构筑物的主要基础形式多采用混凝土灌注桩，由于单桩承载力大，施工方便，施工进度快等一系列优点，成为建筑工程的首选基础形式。由于灌注桩在灌注混凝土时均在水下进行，造成了对灌注质量监控的困难，往往会构成一些质量缺陷。常见的桩基缺陷主要有缩颈、夹泥、断桩、集中气孔、桩顶低强、孔洞、严重离析、桩底沉渣等，影响整个工程结构的稳定。

《个人信息保护法》视角下的隐私保护方法设计研究:隐私告知及其对隐私不确定性的影响

要确保社会稳定和数字经济高质量发展,加强移动应用(App)的个人信息保护至关重要。本文以2021年11月施行的《中华人民共和国个人信息保护法》作为缓解用户对个人信息被收集、使用与保护的不确定性的突破口,展开隐私保护方法设计研究。总结归纳《个人信息保护法》中App服务商需要告知用户的隐私相关信息,理解用户对这些隐私相关信息的偏好,据此提出并设计App下载阶段面向用户的隐私告知方法,并通过基于插图的实验方法展开三项研究,系统探究用户在App下载阶段感知的隐私不确定性,以及隐私告知对用户隐私不确定性和App下载意愿的影响机理。研究发现,在中国App应用中,用户普遍存在隐私不确定性,且用户感知的隐私不确定性具有情境依赖性,即在信息敏感度更高的移动应用环境下,用户感知的隐私不确定性更高。本文提出的隐私告知能够有效缓解用户感知的隐私不确定性,并且显著缓解隐私不确定性对App下载意愿的负向影响。

源荷不确定对电压稳定性影响的虚拟仿真实验设计

为促进科教融合,提升学生的实践能力,设计了不确定源荷对电力系统静态电压稳定性影响的虚拟实验教学,开展教学与科研互助的实验教学模式探索。虚拟实验以电压稳定性理论为基础,以小规模电力系统为仿真算例,仿真参数完备,有助于学生对复杂理论知识的理解和对科学问题的探索,了解当前新型电力系统电压稳定性的科技前沿,启发学生从仿真中体会“探索-分析-总结”的学习方法和从事科学研究的过程,培养学生的科学研究兴趣。该实验可作为电压稳定分析理论教学的有益补充。

基于全纯嵌入的电力系统不确定性仿射潮流方法

仿射潮流算法是求解新型电力系统状态量分布特征的重要手段。针对现有仿射潮流算法保守度较高、算法效率较低且需要选择合适的迭代初始值等不足之处,该文提出一种基于全纯嵌入的不确定性仿射潮流计算方法。首先,构建电力系统节点电压和功率仿射模型,并建立系统仿射潮流方程。在此基础上,将嵌入因子引入到仿射潮流方程中,构造具有泰勒级数形式的全纯嵌入仿射潮流模型;接着,将仿射潮流求解问题转换为泰勒幂级数系数的求解问题,获取状态量初始解及递推关系,计算不确定性潮流的仿射解。最后,算例验证所提算法具有保守性低、计算效率高和量化分析分布式电源出力对电压影响等优势。

移动边缘计算不确定性任务持续卸载及资源分配方法

移动边缘计算场景中任务的不确定性增加了任务卸载及资源分配的复杂性和难度.鉴于此,提出一种移动边缘计算不确定性任务持续卸载及资源分配方法.首先,构建一种移动边缘计算不确定性任务持续卸载模型,通过基于持续时间片划分的任务多批次处理技术应对任务的不确定性,并设计多设备计算资源协同机制提升对计算密集型任务的承载能力.其次,提出一种基于负载均衡的自适应策略选择算法,避免计算资源过度分配导致信道拥堵进而产生额外能耗.最后,基于泊松分布实现了对不确定任务场景模型的仿真,大量实验结果表明时间片长度减小能够降低系统总能耗.此外,所提算法能够更有效地实现任务卸载及资源分配,相较于对比算法,最大可降低能耗11.8%.

广义确定性标识网络

随着智能制造、智能交通等重大国家战略实施,确定性成为信息网络尤其是行业专网的新焦点.现有确定性网络技术始终关注网络传输要素(带宽、时隙等)来保障数据流的确定性传输.然而,仅靠保障传输要素无法支撑新兴行业应用的多样化需求.例如,在算网融合场景,智算任务要求同时保障传输与计算要素的确定性来实现高性能通信;在绿色通信场景,需要考虑节点能量要素的确定性以维持网络稳定运行.针对上述需求,本文基于前期提出的标识网络技术,研究面向传输、计算、存储、能量等多要素的广义确定性网络.首先提出广义确定性标识网络架构,包括差异化服务层、异构融合网络层和智慧化适配层.差异化服务层和异构融合网络层,分别实现差异化确定性应用需求和异构化确定性网络要素的统一标识和描述,并通过标识解析映射实现确定性信息向智慧化适配层的统一封装和传递;智慧化适配层完成差异化确定性应用需求和异构化确定性网络要素的适配.现有确定性资源适配方法,即使仅考虑单一网络内的基本确定性要素,仍面临计算时间长、求解复杂性高、灵活度低等问题,为了支持更加复杂的多确定性要素、多种异构网络的协同适配,设计了基于深度强化学习的端到端的确定性调度(End-to-end Deterministic resource scheduling,E2eDet)算法,该算法可统一化、端到端地为混合数据流协同分配多种确定性网络资源,满足不同应用的差异化确定性需求.实验表明,E2eDet比DeepCQF和Random算法分别提升了28.4%和6.38倍数据流调度数量,同时E2eDet可以较好地权衡计算时间和调度能力.

计及不确定性的风光抽蓄发电系统容量优化

风光等新能源的大规模利用是实现双碳目标的重要途径,其不确定性影响电力系统稳定运行和对新能源的消纳能力。对此,本文提出了一种计及不确定性的风光抽蓄联合发电系统容量优化配置方法。首先,采用不同的随机分布函数来描述风电、光伏发电的出力特性和负荷分布情况,建立了互补发电系统数学模型;其次,构建了基于信息间隙决策理论与熵权法的双层容量优化配置模型;最后,采用多元宇宙优化算法求解容量优化配置方案。算例结果表明,投资者可以根据投资意愿,对源荷不确定性采取不同的配置策略,所得的运行结果均能很好地满足不同运行模式和多种运行场景的要求;能有效地降低综合成本、提高新能源消纳能力,并且能保持抽蓄电站的长久运行。

不确定性中的确定性--中国经济风险识别

为了揭示不确定性冲击下中国经济风险的确定性规律,本文基于预期经济增速分布,将不确定性与经济增长纳入“在险增长”的统一框架,以刻画经济不确定性与金融不确定性对经济风险的异质性影响。研究发现:不确定性冲击下的经济风险具有明显的确定性特征,伴随着不确定性升高,经济下行风险显著增加,经济上行风险较为稳定;当不确定性较低时,经济增速的潜在波动空间相对狭小,当不确定性较高时,经济增速具有较大的波动空间;不确定性与经济增长之间存在“双向反馈”的溢出循环机制,能够加剧不确定性的实际冲击效应;经济不确定性与金融不确定性对经济风险具有明显的异质性影响,无论是就冲击强度还是持续周期而言,经济不确定性的影响均更为显著。

经济政策不确定性与企业“漂绿”行为

近年来企业“漂绿”现象屡见不鲜,已成为经济可持续发展的绊脚石。文章基于2010—2021年A股上市公司数据,分析经济政策不确定性如何影响企业“漂绿”行为。研究发现:经济政策不确定性与企业“漂绿”行为之间呈现“U”型关系,且样本期间经济政策不确定性大多处于“U”型左侧,发挥抑制企业“漂绿”行为的作用;调节效应分析表明,环境规制、环境认证、媒体关注和高管环保认知可以弱化经济政策不确定性与企业“漂绿”行为之间的“U”型关系。研究结论不仅深化了对企业“漂绿”行为影响因素的认识,也从外部宏观波动的角度为规范企业行为提供了新的见解。

财政转移支付制度、财政提质增效与经济增长——基于转移支付不确定性的研究

地方政府财政收入的不确定性对其财税行为会造成影响,进而可能影响到财政支出的经济增长效应。使用1998-2007年中国县级层面的财政数据,以2001年民族地区转移支付制度的确立作为工具变量,估算中国地区层面的财政支出乘数,并研究转移支付不确定性对地区层面财政支出乘数的影响,实证结果表明,县级地区转移支付不确定性每增加1个标准差会导致县级地区财政支出乘数减少0.57,专项转移支付不确定性是导致地方政府财政支出乘数下降的主要因素,而一般性转移支付不确定性对地方政府财政支出乘数没有显著影响。机制研究表明,转移支付不确定性通过影响地方政府的财政收支行为,使得地方政府提高当地企业的实际税率,减少了当地企业的产出,进而影响到地区层面产出。

基于KL散度距离处理风电不确定性的负荷恢复分布鲁棒优化

在构建以新能源为主体的新型电力系统的背景下,在恢复控制过程中积极利用新能源并充分应对其对运行安全带来的潜在风险对于减小停电损失具有重要意义。首先,为了表征风电出力的不确定性,采用KL散度(Kullback-Leibler)距离作为筛选极端风电出力场景的控制条件,并据此构建模糊集作为风电出力典型场景。在满足相关运行安全约束的前提下,建立了以最大化加权负荷恢复量为优化目标的分布鲁棒优化模型以制定计及风电的负荷恢复方案。经松弛处理和对偶转换所得到的混合整数二阶锥模型可调用商业求解器求解。以接入规模风电场的IEEE 10机39母线系统为例进行仿真,结果表明:相比于传统的鲁棒优化方法,该方法降低了优化结果的保守性,有助于加快负荷恢复,减小停电损失。

减税降费对企业双元创新的影响研究——基于经济政策不确定性的调节作用

当前,减税降费已成为各国推动经济增长和促进企业双元创新的重要举措。文章以2012—2022年A股上市企业为研究样本,根据减税理论与双元创新理论,深入研究减税降费对企业双元创新的影响及其内在机理。结果表明,减税降费对企业实质性创新和策略式创新均具有明显的促进作用,考虑股权性质、地区分组后研究结论依然稳健;经济政策不确定性增强了减税降费对实质性创新的正向效应,但对策略式创新的影响不明显。在非垄断企业的样本中,减税降费对实质性创新具有更明显的改善效应;在大企业的样本中,减税降费对策略式创新具有更明显的改善效应。文章为减税降费政策驱动企业实质性创新和策略式创新提供了新的研究视角,也为减税降费政策嵌入企业双元创新提供经验启示。

冷能梯级利用的港口多能微网双层不确定性经济调度

为有效挖掘港口液化天然气(LNG)冷能利用的低碳灵活性潜力,充分发挥多时间尺度协同优化效应,提出一种考虑LNG冷能梯级利用的港口多能微网(MEMG)鲁棒-随机双层不确定性经济调度模型。首先,考虑LNG深冷-中冷-浅冷等各个温区的低碳灵活性潜力,建立低温碳捕集-冷能发电-直接冷却的冷能梯级利用模型,并以此为基础形成捕集-存储-利用协同的碳处理流程。其次,根据等概率逆变换生成考虑预测误差时序相关性的风电场景,并基于Wasserstein距离的0-1规划模型进行场景削减。再次,针对风电预测误差随时间尺度增加而增大的特性,构建多时间尺度优化的鲁棒-随机双层不确定性经济调度模型,上层通过分布鲁棒优化保证日前预调度决策鲁棒性,下层通过随机优化保证日内滚动调度决策经济性。最后,仿真结果表明,所提考虑冷能梯级利用的鲁棒-随机双层调度模型在解决日前长时间尺度预测精度低与日内短时间尺度易陷入局部最优矛盾的同时,可赋予港口MEMG更多经济性、低碳性及供电灵活性。

创新生态系统不确定性条件下后发企业何以实现颠覆性创新——基于SOR模型的动态能力中介作用

创新生态系统被视为培养颠覆性创新的沃土,其日益增加的不确定性为后发企业提供了实现颠覆性创新的机会窗口。将动态能力细分为认知性动态能力与非认知性动态能力两个维度,利用SOR模型构建“条件刺激—能力构建—颠覆行为”的理论框架,试图打开创新生态系统不确定性条件下后发企业实现颠覆性创新的“黑箱”。基于创新生态系统中376份后发企业的样本数据,研究发现:①创新生态系统不确定性不仅对颠覆性创新有显著正向影响,而且对认知性动态能力和非认知性动态能力也有显著正向影响;②认知性动态能力与非认知性动态能力对颠覆性创新有显著正向影响,并且分别在创新生态系统不确定性与颠覆性创新关系中起部分中介作用;③创新生态系统开放度能够正向调节创新生态系统不确定性与认知性动态能力关系。研究有助于指导面对不确定性的后发企业实现“弯道超车”,并且为创新生态系统突破创新迟滞困境提供新思路。

数字化转型、服务化融合与制造业企业绩效提升——兼论经济政策不确定性的调节效应

引入经济政策不确定性作为调节变量,从嵌入式服务化和混入式服务化的双重融合视角,研究数字化转型提升制造业企业绩效的理论机制和作用路径。在此基础上,采用2008—2020年制造业A股上市公司数据对理论机制进行实证检验。研究结果显示:数字化转型能够提升企业绩效,嵌入式服务化发挥了正向中介作用,但在区域分布、所有制结构和技术水平等方面具有明显的异质性;数字化转型能够抑制混入式服务化中制造业企业的“脱实向虚”行为;经济政策的不确定性会增强数字化转型对嵌入式服务化的推动作用和对混入式服务化的抑制作用。

外部经济不确定性与中国家庭经济活动

当今世界,国外环境日趋复杂,不确定性因素明显增加,将对中国家庭经济活动产生深远影响。在测算中国面临的外部经济不确定性的基础上,利用中国家庭金融调查数据(CHFS)和分位数回归方法,实证研究了外部经济不确定性对中国家庭收入、消费和风险资产配置的影响。研究发现:外部经济不确定性对家庭总收入和家庭总消费均存在显著的负向作用,且这种负向作用随着收入水平和消费水平的提高而增大;外部经济不确定性对不同消费水平群体的家庭耐用品消费均有明显的负向影响,对中等消费水平群体的负面影响最大。此外,外部经济不确定性对中国家庭收入和消费的影响表现出区域差异性和城乡差异性,在外向型产业占比更大的东部地区和经济发展水平较低的农村地区,家庭收入和消费受到外部经济不确定性的冲击更大。而拥有社会保险或商业保险是缓解外部经济不确定性对家庭经济活动负面影响的重要调节方式。进一步分析表明,当家庭面临更大的外部经济不确定性时,会减少对风险资产的持有,增加持有无风险资产。

考虑风光不确定性的综合能源系统容量-成本两阶段规划优化研究

针对综合能源系统规划面临可再生能源波动性强、出力不确定性等问题,文章提出了一种考虑风光不确定性的综合能源系统容量-成本两阶段规划优化方法。首先,运用拉丁超立方抽样生成基础风、光场景集,并基于改进的k-means算法进行场景削减;其次,以运行成本最低、碳减排最优、污染物减排最优构建多目标优化模型;最后,提出系统容量-成本两阶段规划优化求解策略,并选取南方某商业园区进行规划仿真。仿真结果表明,文章所构建的综合能源系统两阶段规划模型能够在保证系统经济性的同时兼顾环保性,并满足用户多种用能需求。

基于危险天气不确定性的最小风险路径规划方法

为降低飞行过程中遭遇危险天气的概率,同时避免大范围绕飞导致的路径与耗油增加,针对航路中的雷暴、积冰和颠簸天气,使用数值预报和概率预报,面向航前飞行计划,提出一种基于危险天气不确定性的最小风险路径规划方法.首先,基于概率预报数据使用配料法和C-F模型计算雷暴发生概率,基于数值预报数据计算积冰预测指数和颠簸预测指数;然后,融合多类型危险天气,提出一种具备风险标识的栅格化地图;在此基础上,改进传统路径最短的规划算法,构建以风险最小化为目标的Dijkstra和A^(*)算法;最后,使用2023年4月3日华中地区强对流天气预测数据建立风险地图,使用上述改进算法与传统Dijkstra、A^(*)和RRT算法进行路径规划并对比分析.结果表明,传统Dijkstra和A^(*)算法可计算得到最短飞行路径,而改进的A^(*)算法可计算得到总风险最小路径;若综合考虑飞行风险与路径长度,改进的Dijkstra算法最为适合.

货币政策不确定性对企业全要素生产率的影响研究

依据2005—2021年A股上市企业数据,运用SVAR-SV模型,逐步分离宏观经济冲击和货币政策水平冲击,构建货币政策不确定性指数,考量货币政策不确定性对企业全要素生产率的影响。结果显示:相较于金融摩擦机制,货币政策不确定性主要通过实物期权和增长期权机制抑制企业全要素生产率增长;受企业异质性影响,货币政策不确定性对国有控股、中小规模和中西部企业全要素生产率的抑制效果更为显著。