计量模型运用中的错误解析——来自经济学中文核心期刊的证据

文章通过文献调查的方法发现在一些经济学中文核心期刊上有混淆数理模型与计量模型、总体方程与样本方程以及计量模型中扰动项与残差等错误;在明晰这些概念的基础上,简要分析了出现这些错误的原因,并提出一些改进意见。

数据中心网络下基于HEQPSO-SVM算法的DDoS攻击侦测及预测方法

针对分布式拒绝服务(DDoS)攻击难以预测和检测问题,提出一种应用于数据中心网络,基于混合熵的量子粒子群(HEQPSO)算法及支持向量机(SVM)算法的新型DDoS攻击预测、侦测方法.该方法通过对网络流进行分析,根据样本数据包的特征属性对数据包进行预分类,在HEQPSO中引入改进的进化度因子和聚集度因子优化SVM分类器的误差惩罚因子C和高斯径向基函数的宽度σ,采用HEQPSO-SVM模型训练预分类样本.并设计基于混合熵方法的特征样本线性方程实现对未知DDoS攻击的预测和侦测.仿真实验证明:与传统的量子粒子群(QPSO)算法、惯性权自适应调整的量子粒子群优化(DCWQPSO)算法在算法执行时间、平均迭代次数、平均相对变动值(ARV)和均方根误差性能(RMSE)四个方面进行比较,HEQPSO-SVM算法具有更好的泛化能力和较小的误差性能.同时,本文提出的方法与经典的基于Hurst参数分析检测DDoS攻击方法、基于非线性网络流分析检测DDoS攻击方法、基于自适应检测DDoS攻击的小波分析法以及基于改进熵分析检测DDoS攻击方法在响应时间、平均检到率、平均漏检率、正确率四个方面进行了对比.结果表明,论文提出的方法较四种经典的DDoS分析检测方法相比,能够更为准确、有效地预测、侦测未知的DDoS入侵攻击.

城市出行环境对绿色出行行为影响研究

构建低碳交通体系、提高绿色出行水平是生态文明建设的重要内容。文章基于TPB理论和VBN理论,在我国14个大中城市调查数据的基础上,利用主成分分析细化提取“城市环境”“交通状态”和“公交服务”三个城市出行环境影响因子,建立多样本结构方程模型,从个体社会心理层面揭示了城市出行环境对绿色出行意向的影响因素及作用机理。研究结果表明:城市出行环境对绿色出行决策有明显影响,虽然群组模型中潜变量作用路径相同,但不利绿色出行环境中的居民表现出较高的环保价值观和更强烈的绿色出行意愿,在不利绿色出行环境中,居民绿色出行意向的动力更多来自自身环保意识的强化;对于有利绿色出行环境中的居民,绿色出行意向的动力更多来自个人和社会的行为规范。

基于回归模型的统计数据应用研究

该文利用2010年国民体质监测报告中抽样得到的国民身体形态指标平均数,根据成年男性体脂率公式进行预处理,采用相关分析与回归分析方法,结合SPSS软件建立回归模型,并对其进行拟合优度分析,参数检验符合标准。结果表明男性脂肪含量与年龄呈高度正相关关系,且满足一元线性回归方程,进而对男性引发疾病的临界年龄进行反预测,为男性健康发展提供理论依据。