关于虚变量的取值及应用

在回归分析中,虚变量方法一般只用于线性回归模型,且虚变量的取值为0或1。本文指出对一些非线性的回归模型也可应用虚变量方法,并且虚变量取值范围可限制在[-1,1]之间。

经济模型中带虚变量回归分析正规方程的解

本文介绍了一种求解经济模型中带虚变量回归分析正规方程的方法,其基本思想是借助正规方程系数矩阵自身性质对方程的解进行分析并分步求解,通过解的结构的分析使求解过程细化、可行。实践证明这一求解理论使经济模型中带虚变量回归分析中正规方程可解。

虚变量Bessel函数的数值计算

本文利用逆推方法和连分式方法,计算了实变量和虚变量Bessel函数。

基于虚载荷变量的无网格法形状优化的研究

将选择施加在"虚结构"控制点上的虚载荷作为形状优化的设计变量,并将它与无网格Galerkin法相结合来开展结构形状优化研究,采用罚函数法来施加边界条件,通过直接微分法建立了结构形状优化的离散型灵敏度分析算法,利用无网格法研究了节点坐标关于设计变量导数的计算。所提出的算法简单明了,它不仅解决了网格的畸变问题,而且简化了优化模型和迭代流程,并可使结构的受力特性得到进一步的改善。最后用2个工程实例验证了所建立的算法,并得到了形状优化结果。

有限位移理论线弹性力学二类和三类混合变量的变分原理及其应用

提出了有限位移理论线弹性力学二类混合变量和三类混合变量的变分原理.考虑已知边界条件的变化并应用有限位移理论的功的互等定理,在导出上述两类变分原理的过程中起到了关键作用和桥梁作用.首先,考虑已知位移边界条件的变化和应用功的互等定理,导出了二类混合变量的最小势能原理.用类似的方法,导出了二类混合变量的驻值余能原理.应用应变能密度和应力余能密度的关系式于上述两个变分原理,得到三类混合变量的变分原理.然后,给出了二类和三类混合变量的虚功原理和虚余功原理.同时,应用拉氏乘子法导出了广义变分原理.以一个算例说明了在某些情况下拉氏乘子法会失效,介绍了构成广义变分原理泛函的半逆法.最后,应用二类混合变量最小势能原理计算了一大挠度悬臂梁的弯曲.

弹性力学中混合变量的能量原理

建立了弹性力学中混合变量的虚功原理和虚余功原理,混合变量的最小势能原理和最小余能原理,混合变量最小势能的广义原理和最小余能的广义原理。同时,应用混合变量的最小势能原理于计算一复杂边界条件矩形板的弯曲。

城市轨道交通断面客流不确定性分析的广义自回归条件异方差改进模型

对比分析指出,城市轨道交通线路断面客流量变化与道路交通断面客流量变化具有相似性,但城市轨道交通线路断面客流时间序列具备特有的尖峰厚尾特性,其变化的敏感程度依赖时空条件,常用于道路领域的广义自回归条件异方差(GARCH)模型无法直接用于城市轨道交通领域。基于此,引入广义误差分布(GED)虚变量,构建改进的GARCH模型,并基于成都地铁1号线下行断面客流时间序列数据,借助EViews和Matlab软件对改进前后的模型效果进行实证对比分析。结果表明,改进后的虚变量GARCH模型比原始的GARCH模型具有更好的适用性。

神光-Ⅲ精密光学模块侧装机械手运动学分析

为顺利将激光聚变试验所需的光学模块安装至主机试验装置中,设计了一种八自由度侧装机器人。通过D-H法建立机器人各杆件的参考坐标系并获得D-H参数,推导出该侧装机器人运动学正解。提出采用关节变量虚化法构建出一个虚拟六自由度机器人,并利用解析法求解虚拟六自由度机器人运动学逆解。基于关节占用空间最小的原则,结合麦夸特算法利用1st Opt软件对关节3和关节4的位置进行求解,进而求解八自由度侧装机器人运动学逆解,并通过实例验证逆解算法的正确性。对运动学分析求解可以用于机械臂末端执行器的精确定位和运动规划,为实现八自由度侧装机器人的轨迹规划及实时控制等提供理论参考。

我国现阶段农民消费行为研究(总报告)

一、理论观点 在对国外学者关于消费问题的基础理论进行了较为系统的学习和研究之后,我们提炼出以下理论观点作为研究的假设前提,并力图在实证研究中加以验证。

中国经济计量模型

作者刘遵义系美籍华人,美国经济学界著名后起之秀,现任斯坦福大学经济学教授,兼任联合国粮农组织顾问、美国世界银行顾问、美国电力研究所顾问、美国兰特公司顾问。1980年曾应邀来我国讲学。现将其近著《中国经济计量模型》摘译如下,供学术界参考。

经济计量模型中定性因素的处理

经济计量分析需要借助大量的数学模型解决应用问题，这些模型中的因变量和解释变量一般都能用数据运算去揭示经济现象之间的数量关系。但是我们经常遇到这样一些问题：由于季度变化而引起销售额的变化；由于出现了严重的自然灾害引起农业生产歉收；由于执行了紧缩或宽松的货币政策而影响投资、储蓄、消费等。这种由于属性或定性因素给经济现象变动规律带来的影响可以说涉及到社会经济生活的全部内容。因此，我们应该重视对定性因素的研究，为适应目前的数据研究方法，我们专门设定了一种特殊变量去解决定性因素的赋值问题。