基于强跟踪泰勒扩展卡尔曼滤波的暂态电能质量检测

本文研究基于强跟踪泰勒扩展卡尔曼滤波(STEKF)的暂态电能质量信号检测方法。针对泰勒卡尔曼滤波(TKF)算法状态空间的维数过大以及无法快速准确跟踪突变信号的缺点,将泰勒扩展卡尔曼滤波(TEKF)与强跟踪滤波(STF)相结合,先对幅值和相位分别进行2阶泰勒展开,再借助渐消因子根据实际残差与理论残差实时调整TEKF中的误差协方差矩阵,从而增强算法对突变信号的跟踪能力。对解析调幅信号和调相信号、Simulink搭建的三相系统故障下的电压暂降信号和三相系统整流谐波信号四种情况进行了仿真实验。实验结果表明,与TEKF算法相比,本文提出的STEKF算法具有更快的跟踪速度和更高的跟踪精度。

TF-Net:一种优化泰勒公式模块的图像去噪算法研究

引言 在图像去雾任务中,由于注意力机制的二次计算复杂度,Transformer网络的应用受到了限制。为应对这个挑战,本文提出了一种新颖的Transformer变体,采用泰勒扩展来近似注意力机制,实现了线性轻量级的复杂度。为进一步提高模型性能,本文引入多尺度注意力细化模块,用于校正泰勒扩展引入的误差。此外,本文对提出的变形器进行了优化,引入多分支架构和多尺度嵌入方法。多分支架构通过不同尺度的重叠变形卷积嵌入特征,多尺度补丁嵌入的设计基于不同大小的感受野.

泰勒货币政策规则理论和应用发展研究

货币政策规则是货币政策研究领域的核心问题。长期以来,学术界一直致力于寻找确切描述利率变动路径的方法。1993年泰勒认为短期名义利率与通货膨胀缺口和产出缺口偏离百分比这两个宏观经济变量的变动具有线性影响关系,提出了泰勒规则。泰勒规则问世后得到了经济学家的极大关注,大量的经济学文献应用和发展了这一货币政策规则。本文回顾了自1993年以来,泰勒规则在理论和实证领域的主要扩展和应用。旨在为我国学者应用泰勒规则研究我国货币政策问题提供理论参考。

基于DV-Hop修正的泰勒级数的定位算法

为提高DV-Hop算法的定位精度,提出基于DV-Hop测距修正的泰勒级数扩展的定位算法I-DV-HOP-R-TSE(improved DV-Hop ranging-based Taylor series expansion localization)。在测距阶段,计算跳数阈值,采用4种不同方式计算平均跳距,依据跳数值择优选择平均跳距去估算距离,缩小测距误差;在定位阶段,利用泰勒级数扩展线性最小二乘法估计节点位置。仿真结果表明,与传统的DV-Hop算法相比,I-DV-HOP-R-TSE算法的归一化平均误差率下降了约14%-16%。

FMM算法的并行化方法

详细分析快速多极算法FMM(Fast Multipole Method)的基本原理,并对引力场的势函数的多极展开和泰勒局部展开进行了详细的推导。给出了串行FMM算法的伪码描述,并对其进行并行化分析、处理,对FMM算法进行了并行化研究。最后,在基于MPI的群集并行计算环境下进行大量的实验并采集实验数据,对算法进行并行化性能分析,得到较好的并行加速比和较高的并行效率。

关于快速多极算法FMM的几点注解

详细分析快速多极算法FMM,对引力场的势函数进行了详细的多极展开和泰勒局部展开的推导过程,并在此基础上分析和推导了引力势的两种展开式的截断误差,讨论了FMM的误差收敛情况,说明了FMM的误差可由截断次数p进行控制。

主从控制微电网的动态区间潮流计算

区间潮流是不确定参数为区间的潮流分析方法,只需知道不确定量的上下界。对主从控制微电网进行动态区间潮流计算,为避免传统区间潮流算法的区间迭代过程,提出一种新型区间潮流计算方法。首先结合区间数与仿射数,建立仿射泰勒区间扩展函数模型。再在建立间歇性DG装置有功出力动态区间的基础上,建立主从控制微电网的仿射区间潮流模型,提出基于仿射泰勒区间扩展函数的区间潮流法得到潮流解的动态区间,该方法实现了区间运算与迭代运算的解耦,可减少区间运算量及提高收敛性。最后,通过改造的微电网系统的仿真算例,验证所提方法的正确性和有效性。

考虑DG与负荷时变性的配电网分时段动态重构

光伏、风电等间歇性电源的广泛接入加剧了配电网功率波动的不确定性,给配电网重构带来了挑战。为此,研究了一种计及节点功率时变性的配电网分时段动态重构方法。针对主流时段划分法较为繁琐且效果欠佳,提出一种垂线测距法进行动态重构时段划分。考虑负荷功率及分布式电源的不确定性,构造区间网损最低的目标函数,并以泰勒仿射扩展潮流法计算潮流,以基本环为解域,采用改进十进制粒子群算法求解重构模型。通过IEEE 33节点系统进行仿真与对比验证,证明了所提方法能够在尽可能减少重构次数的前提下,大幅降低配电网运行网损与开关动作频次。

开放经济体中利率调控的宏观经济效应研究

近年来我国利率市场化进程不断加快,同时对外开放不断扩大。基于此,将汇率因素引入传统的泰勒规则,构建了开放经济条件下的扩展泰勒规则,并在开放经济的动态随机一般均衡框架下实证研究利率调控的宏观经济效应。研究发现:目前我国货币政策调控以控制通胀为主,适度兼顾经济增长和汇率稳定目标;技术冲击加剧了汇率波动,汇率传导渠道不畅造成目前汇率波动不能准确反映成本冲击的影响;社会福利损失与汇率权重成正比,与通胀权重成反比,在利率调控实践中赋予通胀目标更高权重能有效降低社会福利损失。

货币政策、资产价格与金融稳定性

传统的货币政策理论认为,中央银行制定货币政策时应严格以通货膨胀为目标,但金融危机的爆发,资本市场的膨胀、资产价格的波动,都不断地冲击货币政策的有效性,并在一定程度上影响金融体系的稳定性,由此引发学术界对货币政策中介目标的探讨。本文以具有变参数特征的动态金融景气指数(DFCI)为工具,考察了DFCI对CPI和金融稳定性的预测作用,在此基础上,扩展前瞻性中央银行利率反应函数,将包含资产价格信息的DFCI纳入反应函数,研究中央银行货币政策行为,并拓展直接以资产价格为操作目标的泰勒准则作比较。实证表明:在扩展形式的前瞻性利率反应函数中,DFCI变量统计显著,包含资产价格的DFCI要比不包含资产价格的DFCI显著,以资产价格作为货币政策目标的利率规则作用效应不完全显著。这说明,DFCI的建立具有合理性,资产价格波动显著地影响货币政策的有效性,严格的通货膨胀目标规则存在不足,中央银行的货币政策行为需要考虑资本市场的变化以及资产价格的波动,但直接将资产价格作为目标的货币政策具有不确定性。

货币政策逆周期调控资产价格有效性的FCI检验

本文通过财富效应、金融加速器效应、现金流效应、托宾Q效应和预期效应机制的研究发现,资产价格的膨胀会导致总需求上升并可能导致通货膨胀。VAR模型构建的FCI指数及扩展的泰勒规则检验表明,中国的货币政策重视对流动性的控制,但是对房地产价格等资产价格关注不够,利率发挥的作用相对有限。为了做好实体经济稳定和金融稳定的平衡,货币政策应该关注资产价格,并且应该侧重于对房地产价格的调控。为此,应该研究引起资产价格波动的先行指标,构造广义价格函数作为货币政策调控的参考标准。货币当局还应该建立逆周期的干预制度,对有可能引发系统性风险的房地产、商业银行和其他影子银行体系进行系统化监管,以维持物价和资产价格的双稳定。

就业歧视对货币政策宏观经济效应的影响

就业歧视在各国经济实践中普遍存在,其对经济高质量发展的负面影响备受关注。然而,现有研究更多关注的是就业歧视对居民收入分配产生的影响,较少关注其对经济政策有效性的影响。劳动力市场是货币政策影响宏观经济的重要渠道之一,就业歧视可能通过影响劳动力市场改变货币政策的宏观经济效应。现实经济中就业歧视的表现形式众多,其中就业机会歧视是最为普遍的现象,即企业在招聘过程中主观认定雇用某一类型劳动力将产生额外成本,导致企业对该类劳动力的雇佣量少于最优雇用量,进而使社会就业总量减少。基于此,本文构建无就业歧视和存在就业歧视两种情形下的两主体动态随机一般均衡(TANK—DSGE)模型,运用脉冲响应分析和二阶矩匹配法等考察就业歧视对货币政策宏观经济效应的影响,分析结果显示:无论货币政策当局执行何种货币政策(标准泰勒规则、就业扩展型泰勒规则、盯住平均通胀型货币政策),无论是否存在就业歧视,扩张性货币政策均会促进产出、消费、投资、就业、物质资本租金率和整体物价水平等宏观经济变量增长;与无就业歧视的情形相比,存在就业歧视情形下扩张性货币政策对产出、消费、投资、就业的促进作用变小,而对物价上涨(通胀)的促进作用变大,即就业歧视会弱化扩张性货币政策的积极效应并强化其消极效应;就业歧视的存在会降低货币政策实施后产出和就业的持续性、提高通胀的持续性,同时也会扩大产出、就业和通胀的波动性。总体上看,扩张性货币政策对就业的促进效应在就业扩展型泰勒规则下最强,且就业歧视的负面影响最小,因而选择就业扩展型泰勒规则可以更好地实现促进就业的目标;扩张性货币政策对产出的促进效应在盯住平均通胀型货币政策下最强,且就业歧视的负面影响最小,因而选择盯住平均通胀型货币政策可以更好地实现促进产出增长的目标。相比现有文献,本文主要在三个方面进行了拓展和深化:一是从经济政策有效性角度探讨就业歧视对经济高质量发展的负面影响,二是构建TANK—DSGE模型考察就业歧视对货币政策宏观经济效应的影响,三是从提高政策有效性角度为不同宏观经济目标下的货币政策选择提供理论参考。本文揭示了就业歧视对货币政策宏观经济效应具有显著负面影响。减轻就业歧视不仅有助于就业和收入公平,也有利于提高经济政策的有效性,因而需要构建和完善统一的劳动力市场以不断减少各种就业歧视。

基于TDOA的高精度无线定位算法分析与实现

文章根据移动应用需求,推导三维空间最小二乘(least square,LS)算法、Taylor级数展开法和查恩(Chan)算法3种经典到达时间差(time difference of arrival,TDOA)算法求解过程,通过仿真模拟分析3种算法的不同特点,确定移动定位场景下的最佳算法。为了进一步提高定位精度,采用Kalman滤波中递推估计思想,减小噪声干扰产生的误差,提升到达时间(time of arrival,TOA)测距精度,进而获得三维空间中性能优良的TDOA算法。测试试验表明,改进后的Chan算法有效且性能优良,定位误差最大为10~30cm。