基于AHP和因次分析法的工厂选址应用研究

厂址选择是企业建设的重要一环,关系到工厂在今后长期生产运营中的合理性、可靠性和经济性。针对工厂选址问题中的多种因素,分别运用层次分析法和因次分析法对其权重进行确定,阐述层次分析法和因次分析法应用于厂址选择的基本步骤,较好地将定性方法与定量方法结合起来,简化了计算过程。并结合实例,说明具体的优化方法,同时简单分析了两种方...     

改进AHP方法在库存选址问题中的应用

分析了库存地址选择的主要因素及目标权重分配方法,采用层次分析法的一致性矩阵对各个方案进行定量和定性相结合的评定,探讨了把层次分析法(AHP)作为确定指标权重的实现过程,提出了采用(AGA)修正判断矩阵的一致性,并利用新方法(AGA-CAHP)计算了判断矩阵各要素的排序权重,给出了层次单排序和总排序及其一致性检验方法。     

基于AHP-模糊综合评价的工程质量风险评价

在整个工程项目过程中存在许多风险,其中质量风险对于整个工程的影响非常大,不仅会影响建筑的使用功能,甚至会危及生命安全。把层次分析法与模糊综合评价相结合,利用层次分析法建立有关质量风险的评价指标体系,然后利用模糊综合的方法对以上风险评估值进行计算,这样可以有效地减少单独利用层次分析法所带来的误差,为质量风险的识别、评价提供了一种风险分析的方法,最后,给出了实例分析。     

重庆市旅游资源价值评估研究

从认识旅游资源价值评估的目的、意义入手,探讨旅游资源价值评估的依据、原则和方法,由此建立了重庆市旅游资源价值评估指标体系,并利用特尔菲法与层次分析法相结合的方式,对重庆市旅游资源价值进行了系统、整体的量化评价。     

利用层次分析法的标度进行功能评价分析

分析了价值工程指分析法中权重计算的不足之处，然后引入层次分析法的标度进行了功能指数中的权重计算，最后利用案例进行了分析计算。     

改进层次分析法在采矿方法选择中的应用

采矿方法选择是一个多目标多层次的决策问题，利用最优传递矩阵对常规层次分析法进行改进，建立了改进层次结构模型，以定性分析与定量分析相结合进行采矿方法选择，并以具体采矿工程为例，详细地分析了改进层次分析法的应用。     

一种机电产品绿色度评估指标权重计算方法

针对产品绿色度评估指标权重的计算问题,提出了一种基于网络分析法(ANP)和多生命周期理论相结合的指标权重计算方法.首先,分析了产品的生命周期各阶段的指标构成;然后,根据各层次中指标间的关联性,利用ANP法计算得到生命周期各阶段中评估指标的权重值.分析结果表明,该方法比单纯利用层次分析法更全面,更能客观反映产品的绿色度水平.     

基于AHP法的项目建议书的评价研究

利用层次分析法(AHP)原理对基建工程项目的建议书展开评价分析,在建立了项目建议书评价指标体系的基础上,通过建立层次分析模型和定量计算,对评价指标的权重系数进行分析计算,定量地建立了项目建议书的基本控制指标,对基建工程项目的管理提供了可靠的定量依据．     

基于层次分析法的供应商的选择评价

利用层次分析法(AHP)原理对基建工程项目的材料和设备供应商的选择展开了评价分析,在建立了供应商评价选择的指标体系的基础上,通过建立层次分析模型和定量计算,对评价指标的权重系数进行了分析计算,定量地建立了供应商选择的基本控制指标,对基建工程项目的管理提供了可靠的定量依据。     

一种信息系统互操作性量化评估方法

针对信息系统互操作性评估问题,基于层次分析法和网络层次分析法提出一种定量评估方法。在构建包括目标层、属性层、子级层、性能指标层4个层次划分的互操作模型的基础上,利用层次分析法计算子级权重,利用网络层次分析法进行综合计算,并验证了该方法的可行性。     

基于内在价值理念的股票长期投资策略研究

以内在价值的投资理念为基础,用随机过程的方法讨论了股票长期投资的策略问题.论证了股票长期投资成功的前提是选择具有良好成长性的公司.为了反映股票的内在价值,定义了股票的合理估值概念.论证了长期价值投资的关键是实时追踪公司成长性的动态变化和公司股票的合理估值.为避免市场风险,稳健获利,以股票的合理估值为基准,提出并论证了长期价值投资中的购股和动态持股策略.     

中国股市系统风险估值研究

股市系统风险将影响股票价格的运行方向，股市风险可分为系统风险与非系统风险。近年来，有许多评价股市系统风险的方法，但效果都不理想。本文通过数理分析方法，测算股市运行趋势、能量、波动周期和整体价值，估算我国股市的系统风险值，该研究成果在武汉某投资公司进行了实际运用，已取得很好的效果。     

我国IPO定价合理性实证研究

对证券市场来说,IPO定价的合理性对维持股价稳定具有重要意义。选取了2009年期间在证券市场IPO发行的100只股票作为研究样本。使用主成分分析、逐步回归等方法构建了IPO定价的多因素模型,并由此判断我国IPO定价的影响因素。实证研究结果显示财务状况、经营成果等因素对证券市场IPO定价有较为重要的影响。这表明我国股票IPO定价在一定程度上反映了公司的内在价值,但拟合优度较小,反映程度比较弱。     

Quasi-distribution appraisal about finite element analysis of multi-functional structure made of honeycomb sandwich materials

A new appraisal method (QDA, quasi-distribution appraisal) which could be used to evaluate the finite element analysis of multi-functional structure made of honeycomb sandwich materials is developed based on sub-section Bezier curve. It is established by simulating the distribution histogram data obtained from the numerical finite element analysis values of a satellite component with sub-section Bezier curve. Being dealt with area normalization method, the simulation curve could be regarded as a kind of probability density function (PDF), its mathematical expectation and the variance could be used to evaluate the result of finite element analysis. Numerical experiments have indicated that the QDA method demonstrates the intrinsic characteristics of the finite element analysis of multi-functional structure made of honeycomb sandwich materials, as an appraisal method, it is effective and feasible.     

广东与湖南养殖鳜群体随机扩增多态DNA研究

采用RAPD技术对广东和湖南养殖鳜群体进行了遗传多样性分析。从40个随机引物中筛选出22个有效引物,共扩增产生289条RAPD标记片段,广东养殖群体共产生155条扩增片段,湖南养殖群体共产生134条扩增片段,有122条带为两群体共有。广东和湖南养殖群体内平均遗传距离分别为0.063 3和0.062 9,两群体间遗传距离为0.129 9。广东和湖南养殖群体Shannon多样性值分别为0.069 0和0.072 3,多态座位比例分别为25.16%和10.15%。与脊椎动物平均多态座位比例比较,发现其遗传多样性并不很丰富。因此,需要在生产过程中要采取行之有效的管理措施以避免或减少遗传多样性水平的降低,确保鳜养殖业的可持续发展。     

基于ArchimedeanCopula方法的VaR估计

应用了ArchimedeanCopula方法计算了投资组合VaR值,介绍了该方法函数的选择及参数估计,通过对上证综指和浦发银行2只股票的收益率投资组合的VaR计算表明,由GumbelCopula模拟得出的结果与实际数据差距小,能很好地度量股市间的风险.     

基于板块效应的深度学习股价走势预测方法

股票价格预测作为金融预测领域中一项重要的研究方向,准确预测股票价格的涨跌可以帮助投资者盈利或及时止损. 经研究发现,某些因素(如政策、社会突发事件等)会对同板块下的多只股票价格产生影响,导致同板块的多只股票在某个时间段内出现相似的走势,即板块效应. 因此,同板块下多只股票的价格走势对于股票预测具有参考作用. 针对这一现象,提出了一种基于板块效应的深度学习股价走势预测方法. 首先,使用皮尔森(Pearson)相关系数和XGBoost算法对同板块下多只股票的收盘价进行分析,以筛选出与预测股票相关性高的多只股票,并使用自编码器对这些股票的收盘价进行降维,以提取股票的价格走势; 其次,构建了一个基于卷积神经网络(convolutional neural networks,CNN)与长短期记忆(long short-term memory,LSTM)网络的混合深度学习预测模型,使用一维卷积神经网络提取输入数据的特征,使用LSTM网络对股票价格进行预测. 该模型使用银行、医药、酒业、娱乐传媒4个板块的股票作为实验数据集. 为了提高模型的预测效果,通过随机搜索对LSTM网络的神经元个数进行简单的分析,以选择较优的神经元个数. 最后,通过实验分析,基于同板块数据集的深度学习预测模型具有良好的预测效果.     

概率论在股票投资中的运用

概率论反映的是大量同类随机现象的统计规律性。对变幻莫测的股市可以用概率论进行统计分析。现运用概率论对股市中股票的具体炒作尺度、创新高、股评等方面进行分析。同时建立数学模型进行说明。     

功率GaAs MESFET小信号等效电路模型的参数求解

采用非本征元件的本征元件参数函数的自变量的方法,求解金属肖特基势垒场效应晶体管小信号等效电路模型,并采用相对误差来构建目标函数,以场应应晶体管在零偏置状态的非本征元件值作为初值,通过优化求得的了热场效应晶体管状态的本征元件值,该方法具有收剑快,精度高和效率高的优点,便于移植到微波器件计算机辅助设计和模拟软件中。     

一种改进的Hilbert-Huang变换方法及其应用

针对希尔伯特-黄变换方法中存在的端点效应和虚假模态分量等问题,通过对上述问题产生原因的分析,提出一种基于边界极值均值延拓的端点效应抑制方法与虚假模态分量剔除算法相结合的改进方法。该方法首先根据信号两侧端点和其临近极值点的特性,对包络线在信号两端点处的位置进行约束,从而改善包络线拟合结果,在一定程度上抑制端点效应问题的产生。然后,依据各模态分量间的正交性原理,通过虚假模态分量剔除算法,选取能够反映信号特征的敏感模态分量,以保证分析的准确性。通过数值仿真,验证了所提方法的有效性。最后,应用于发动机异响故障诊断中,诊断结果表明该方法有效抑制了传统希尔伯特-黄变化方法的端点效应和虚假模态问题,可有效提取发动机异响信号的故障特征。