政府债务预算硬约束与地方财政可持续性提升

地方政府债务风险的不断积累已成为地方财政可持续性的最大阻碍。以新《预算法》实施后,地方政府债务管理的“开前门”和“关后门”两个阶段改革为准自然实验,分析了政府债务预算硬约束对地方财政可持续性的影响。研究发现:地方政府债务管理的两阶段改革都对地方财政可持续性具有显著的正向提升影响;从作用机制来看,“开前门”和“关后门”阶段改革分别通过财政收支巩固和债务规模控制来发挥对地方财政可持续性的有效作用;异质性分析来看,地方政府举债行为激励较弱和财政监管力度较高的地方,政府债务预算硬约束对地方财政可持续性的正向效应会更加显著。研究结果为推进债务预算硬约束来防范地方政府债务风险和提升地方财政可持续性提供了政策启示。

改进蚁群算法的送餐机器人路径规划

蚁群算法拥有良好的全局性、自组织性、鲁棒性,但传统蚁群算法存在许多不足之处。为此,针对算法在路径规划问题中的缺陷,在传统蚁群算法的状态转移公式中,引入目标点距离因素和引导素,加快算法收敛性和改善局部最优缺陷。在带时间窗的车辆路径问题(vehicle routing problem with time windows,VRPTW)上,融合蚁群算法和遗传算法,并将顾客时间窗宽度以及机器人等待时间加入蚁群算法状态转移公式中,以及将蚁群算法的解作为遗传算法的初始种群,提高遗传算法的初始解质量,然后进行编码,设置违反时间窗约束和载重量的惩罚函数和适应度函数,在传统遗传算法的交叉、变异操作后加入了破坏-修复基因的操作来优化每一代新解的质量,在Solomon Benchmark算例上进行仿真,对比算法改进前后的最优解,验证算法可行性。最后在餐厅送餐问题中把带有障碍物的仿真环境路径规划问题和VRPTW问题结合,使用改进后的算法解决餐厅环境下送餐机器人对顾客服务配送问题。

地方政府间环境约束目标竞争:理论分析与实证检验

地方政府间协同治理成为中国经济高质量发展的重要环节。论文通过整理275个地级市的政府工作报告中关于环境治理目标约束的内容,将其分为“硬约束”和“软约束”两类;构建地方政府间的演化博弈模型分析其策略行为,研究发现:地方政府选择环境治理目标约束的类型与邻近地方政府的政策选择相关,由周边地区污染示范外部效应以及自身经济增长偏好所决定,并且受地区间的经济规模差距的影响。进一步,利用2006—2018年中国275个地级市的数据检验假设中所描述的情况,回归结果显示假设中分析的各种策略都得到验证;分区域的检验,总体上满足假设,对个别在统计上不显著的结论提供了合理的解释。最后,针对前文分析提出了相关的政策建议。

复杂环境下基于自适应极线约束的AGV视觉SLAM算法

针对传统视觉同步定位与地图构建(SLAM)算法不能有效处理复杂环境中的动态及潜在动态目标而影响定位与建图性能的问题,提出一种基于Mask R-CNN神经网络以及ORB-SLAM3算法改进的视觉SLAM方法。针对动态目标,提出一种基于语义信息的运动一致性检验算法,使用自适应阈值的极线约束方法实现图像中动态特征点的精确剔除;针对潜在动态目标,提出一种改进的长期数据关联方法,通过增大关键帧选取密度及优化关键帧中的潜在动态目标信息,对算法的回环优化和地图融合过程进行改进,提高回环优化效果与地图复用性。在TUM数据集和真实场景中进行验证,实验结果表明与ORB-SLAM3算法相比,采用TUM数据集在低动态场景和高动态场景中的绝对轨迹均方根误差分别减小8.5%和65.6%;在真实场景下测试,所提算法的定位精度提高了62.5%。

金融分权影响民营企业融资约束的途径:一个补充讨论

从中国金融分权实施形式出发,分析地方银行作为金融分权的具体机构对民营企业融资约束的影响。首先,地方银行的建立确实会增加民营企业的信贷比率,但存在显著的地区差异,在经济发达、地方国有企业积极推进产业升级的地区这种促进作用更为显著。进一步研究发现,在切实缓解民营企业融资约束方面,重要的不是地方银行规模增加而是银行控制权结构优化,由地方政府向市场控制分权越多,越有利于缓解民营企业融资约束。从城市商业银行入手详细探讨银行控制权变化对其信贷倾向的影响,发现随着地方政府的退出和民营股权的增加,城市商业银行信贷中的民营企业信贷占比会显著增加。但是,并非地方政府退出程度越高越好,在发达地区地方政府过度退出反而不利;相反,在欠发达地区地方政府需要更大程度地退出才能有效促进城市商业银行为民营企业融资。因此,在适当扩大地方银行规模的基础上,优化其控制权结构和加快地方产业升级是缓解民营企业融资约束的关键之举。

两种高效局部搜索算法求解RB模型实例

RB(revised B)模型是一种在约束可满足问题中具备精确相变增长域的随机实例模型,提出两种高效的启发式局部搜索算法用于解决RB模型生成的大值域约束可满足问题。首先为基于权重指导搜索的W-MCH算法,该算法通过约束判断和违反约束数计分来进行搜索,并引入了基于约束违反概率的权重计算公式,根据其关联的约束权重进行修正,再对变量进行迭代调整。然后提出最小化值域的MDMCH算法,该算法通过记录违反约束和逐步消除已违反约束变量的启发式策略来减少搜索空间,并在最小化后的变量域内重新校准变量赋值,进而有效提高算法的收敛速度。此外,还提出了融入模拟退火策略的WSCH和MDSCH算法,这两种算法都能根据变量的表征特点对变量域进行针对性的搜索。实验结果表明,与多种启发式算法相比,这两种算法在精度与时间效率方面均呈现明显提升,在复杂难解的实例中能够提供高效的求解效率,验证了算法的有效性和优越性。

基于Kriging模型的造纸法再造烟叶筛分工艺参数优化方法

为充分考虑造纸法再造烟叶筛分工艺参数的随机变化,以水流速度和烟浆固含量为设计参数,以筛分后12目以上纤维质量占比和50目以下纤维质量占比为性能响应,提出了基于Kriging模型的造纸法再造烟叶筛分工艺参数优化方法。首先,以当前工艺参数为继承点进行继承拉丁超立方采样和筛分实验,在此基础上构建初始Kriging模型以拟合水流速度和烟浆固含量与12目以下纤维质量占比和50目以上纤维质量占比间的隐式关系;其次,采用局部自适应采样方法开展序列采样以提高Kriging模型在优化迭代关键点的精度;最后,利用蒙特卡罗仿真-序列二次规划计算最优的再造烟叶筛分工艺参数。结果表明:优化得到的水流速度和烟浆固含量分别为6.31 L/min和0.53%,该工艺参数下的12目以下纤维质量占比为13.72%,较优化前提升了7.19%;50目以上纤维质量占比为17.65%,较优化前降低了4.13%。该方法能够满足造纸法再造烟叶筛分工艺参数优化需求。

基于RRT算法的移动机器人安全光滑路径生成

在多障碍物复杂工厂环境中,针对快速探索随机树算法(RRT)生成的路径存在冗余点、贴近障碍物且存在锯齿状转折的问题,改进得到了安全-光滑RRT(Safe-SmoothRRT)路径规划算法。首先,引入目标偏置策略;其次,该算法利用融合目标点引力思想的新节点扩展方式以及改进的近邻点度量策略以减少树的盲目扩展,提高生长的目标性;随后,引入节点安全约束,将安全节点加入树中;改进路径简化方法,剔除冗余点的同时兼顾了安全性;最后通过B样条局部平滑来改善路径的平滑性。在MATLAB仿真实验中分别与标准RRT算法、自适应目标偏向性RRT算法和改进RRT算法相比,在平均路径长度方面最大下降了7.1%,在平均有效节点数方面最大下降了64.1%,且所得路径始终与障碍物保持一定的安全距离,结果表明改进算法有效提升了路径的光滑性和安全性。

本地CEO与企业融资约束

长期以来,“融资难,融资贵”的问题在很大程度上阻碍了我国企业的发展。国内外学者从各个角度对企业融资约束的影响因素以及缓解途径展开了广泛的研究,但目前对本地CEO如何影响融资约束的研究还鲜有涉及。以2007—2020年A股上市公司为样本,实证研究本地CEO对企业融资约束的影响。研究结果表明,相比于非本地CEO的企业,拥有本地CEO的企业融资约束程度更低,在采用一系列稳健性检验后,结果依然成立。进一步研究发现,在信息不对称程度高、代理成本较高和处在经济发展水平较低地区的企业,本地CEO对融资约束的缓解效应更显著。该研究丰富了高管特质和融资约束领域的文献,并为企业聘任CEO和缓解融资约束提供决策参考。

铁路货车属地化检修技术研究

在国内,许多大型企业拥有自己的铁路线路和自备货车,其铁路货车的状态维护和检修主要在自备线路的检修场所内进行或用汽车运输至专业检修车辆段、检修工厂进行。这两种方式不是增加了运输和检修成本,就是无法保证车辆检修质量,均难以满足企业对铁路货运安全、高效运行的要求。文章研究和阐述了企业利用自身检修优势对铁路货车进行属地化专业检修的相关技术。

考虑特征向量约束的低频声信号声源定位系统

低频信号在传输过程中,容易受到环境噪声的干扰,导致信号强度降低,从而影响声源定位的精度。为了提升低频声信号声源定位能力,提出一种考虑特征向量约束的低频声信号声源定位系统。通过MEMS声传感器采集低频声信号,对其进行去噪处理,并传输至低频声信号声源定位模块;采用考虑特征向量约束的低频声信号声源定位方法实现对低频声信号声源定位。实验结果表明:所提系统的低频声信号声源定位与实际位置坐标的误差小,说明该系统的定位方法性能优良,定位精度较高,能够提升低频声信号声源定位能力。

基于误匹配剔除和地面约束的视觉SLAM算法

为了提高视觉同时定位与建图(SLAM)系统的鲁棒性和准确性,提出了一种基于误匹配剔除和地面约束的视觉SLAM算法。首先,在SLAM前端引入特征点对剔除机制,通过统计特征点对之间的距离以及分布特性对匹配质量进行分析,进而实现误匹配特征点的剔除;其次,利用RGBD相机提取地面向量,并将地面向量约束引入SLAM后端优化过程中,能够有效防止z轴过度优化以及抑制z轴漂移,提高位姿优化的准确性;最后,在公开数据集上进行实验和分析。实验结果表明,与ORB-SLAM2算法相比,使用误匹配剔除算法的绝对轨迹误差平均减少了17.62%,使用地面约束算法的绝对轨迹误差平均减少了39.20%,验证了所提算法具有更好的准确性和鲁棒性。

基于改进TEB算法的智能小车狭窄通道局部路径规划

针对传统TEB(time elastic band)算法在智能小车通过狭窄通道时容易陷入局部最优,同时通过弯道时容易出现加速度突变等局限性,在传统TEB算法的基础上,结合同源TEB轨迹优化算法,在动态时变障碍物的环境中对传统TEB算法进行改进.首先,通过构建拓扑地图搜索所有可行路径;然后,通过代价函数对每条路径进行评估,确定最优路径;最后,额外添加加速度约束,保证智能小车平顺通过弯道.实验结果表明,本文算法能够针对狭窄通道快速找到最优合理路径,同时也能大大抑制智能小车在通过弯道时加速度的冲击突变.

异地商会与企业投资效率

以2004—2021年沪深A股上市公司为样本,考察参与异地商会对企业投资效率的影响。研究发现,参与异地商会能够显著提升企业投资效率,且该结论在经过一系列稳健性测试后仍然成立。作用机制检验结果表明,参与异地商会通过缓解融资约束、减少代理成本以及降低经营风险等路径提高了企业投资效率。拓展性研究显示,参与异地商会不仅能够缓解投资不足,而且可以抑制投资过度;企业通过出资或高管任职方式参与异地商会均能有效抑制企业非效率投资;在市场化程度较高的地区,参与异地商会对企业投资效率的改善效果更加明显。研究结论对于完善商会组织制度建设、促进企业高质量发展具有一定启示意义。

局部有限寿命疲劳约束条件下的结构拓扑优化方法

拓扑优化方法为工程结构抗疲劳性能的改善提供了有效的设计策略,为了减少大规模局部疲劳约束引起的计算代价,往往采用P范数方法将其凝聚成全局约束,但是,满足这类弱约束的最优解与原问题的最优解存在间隙。为了精确满足局部疲劳约束和降低约束数量,采用增广拉格朗日方法将原问题处理为无约束问题,提出局部有限寿命疲劳约束条件下的结构拓扑优化方法。考虑变幅值的比例载荷作用,采用Palmgren-Miner线性损伤假设和Sines疲劳准则评价材料点的疲劳强度,以局部疲劳性能为约束条件,建立结构的轻量化设计模型,采用全局收敛移动渐近线算法求解局部疲劳约束下的结构拓扑优化问题。另外,将非结构化多边形网格技术融入到拓扑优化模型,实现复杂几何边界结构的抗疲劳轻量化设计。数值算例结果表明,与P范数方法的优化结果相比,局部疲劳约束条件下的优化结构具有更优的抗疲劳性能和更少的材料用量,因而考虑局部疲劳约束有益于材料的充分利用和结构抗疲劳性能的改善。

基于面部多特征的驾驶员疲劳状态检测

鉴于传统的疲劳检测模型通过驾驶员单一疲劳特征检测具有局限性的问题,提出了一种新的驾驶员疲劳检测模型。首先使用改进的AdaBoost算法进行人脸检测,解决复杂光源和背景的影响,提高人脸检测效率。然后用LBF算法进行人眼检测,用三庭五眼法进行嘴部检测,通过人眼高宽比和像素比检测人眼闭合程度,通过嘴部高宽比和圆形度检测嘴部打哈欠状态,再综合眼部疲劳特征计算闭眼时间,利用打哈欠频率计算嘴部疲劳。最后综合上述疲劳特征检测驾驶员疲劳状态。实验表明该方法可有效检测驾驶员疲劳状态,满足疲劳检测系统对实时性、鲁棒性的要求。

多策略改进的混沌哈里斯鹰优化算法

哈里斯鹰优化(HHO)算法是近期提出的一种元启发式算法,模拟了生物性的种群捕食调度。针对哈里斯鹰优化算法开发能力不足、种群多样性下降和容易陷入局部最优等缺点,提出了一种多策略改进的哈里斯鹰优化算法(MHHO)。首先,在哈里斯鹰中引入混沌局部搜索策略,利用混沌映射的优点,围绕当前个体进行局部搜索,从而找到更好的个体,提高算法的开发能力。其次,为了增强种群多样性,提出了精英备选池策略。此外,通过对优势种群信息的采样来更好地引导种群进化方向,采用分布估计策略提高算法收敛效率。CEC2017测试实验结果表明,改进后的算法兼顾了收敛速度与全局搜索等能力,最后将算法用于求解工程约束问题,证明了改进后的算法的实用性。

基于全局约束的局部融合线性嵌入算法的轴承故障诊断

提出一种基于全局约束的局部融合线性嵌入方法,该方法首先在原始空间对数据进行低秩约束,捕捉数据的全局子空间结构,同时去除数据噪声;其次分别在低秩子空间和原始空间中挖掘数据的两种几何结构;然后,通过重构误差评估两种结构的重要性,实现两种结构的线性融合;最后,构建数据的低维重构函数,完成数据显著特征的提取。在标准的轴承数据集与实验室采集的数据集上进行验证,结果表明:所提方法能够很好地利用数据的全局信息以及局部重构信息,更具鲁棒性,故障识别率也得到了相应的提高。

基于车载激光雷达数据的多种道路要素自动提取分类

基于车载点云数据开展道路要素的自动提取与分类是三维激光扫描技术服务于城市运维活动的一项重要应用。基于现阶段的行业研究情况,本文首先开展了针对不同类型道路要素对象进行方法及算法汇总,然后基于应用实例开展了车载激光雷达(LiDAR)点云用于道路结构、路面标识以及道路区域杆状地物等主要道路要素的自动提取与分类的应用,对其实用性和准确性进行了评价。

基于连续支承压杆模型的轴心受压柱局部屈曲分析

轴心受压柱局部屈曲分析,一般根据薄板理论建立板件屈曲微分方程,构造满足边界条件的位移场,获得屈曲临界载荷解析解,不仅推导繁琐且不便直观地揭示受压板件屈曲特征及控制参数。本文建立单位宽度受压板条的连续支承压杆模型,将二维板件屈曲问题转化为学生较熟悉的一维压杆屈曲分析。基于连续支承压杆临界载荷的解析解,方便识别典型非加载边约束下板件屈曲半波数。本文旨在深化理解受压板件屈曲性能。