我国证券投资基金羊群行为的实证分析(1999～2004)——基于LSV和时间序列的研究

采用LSV模型和时间序列模型对我国147只基金从1999年第四季度到2004年第三季度的投资组合报告进行了研究,结论如下:(1)基金存在着显著的羊群行为,并且一定程度上买方羊群行为要弱于卖方羊群行为.(2)基金在大部分统计时间内,呈现正反馈交易现象,基金的操作策略以追涨杀跌为主.(3)与历次研究认为基金不存在动量交易的结论明显不一致,从整体上动量交易已经开始成为引起羊群行为的原因.(4)时间序列测度显示,跨季度股票需求的正相关是由羊群行为和隐性交易共同造成的.羊群行为和隐性交易给基金带来一定的正的收益.     

电气自动化在电气工程中的应用分析

随着社会的不断发展,人们对电气工程的重视也有很大的提升。这就需要人们在实施电气工程时,将其与自动化技术进行有效的结合。由于电气自动化技术的发展时间并不是很长,导致电气自动化在应用的过程中存在一些问题,这就需要是对电气自动化监控功能综合分析,保证其在电气工程中发挥自身最大的作用。     

浅谈建筑水暖安装施工技术

近年来,我国的经济发展是非常迅速的,经济发展规模也有了很大的提高,进而使得市场中很多行业都得到了很大的发展,其中,建筑行业的发展是好的,建筑行业的发展得益于房地产业的发展,在建筑行业发展过程中,水暖安装工程也在不断增加,为了更好的保证工程的质量,对水暖安装工程施工技术定要进行必要的提高,这样才能更好的保证人们的利益。     

高分子絮凝剂对膜生物反应器的影响研究

通过烧杯试验考察了混合液CODCr及浊度的变化,确定了高分子絮凝剂的最佳投量为100 mg/L.之后通过平行对比试验研究了其对膜生物反应器的影响.结果表明,投加100 mg/L的高分子絮凝剂,对MBR出水水质没有明显的改善;混合液CODCr含量相当,但其波动相对较小;EPS含量亦相当.以单位膜面积处理单位水量时过膜阻力的增加量表征膜污染速率,高分子絮凝剂投加前后膜污染速率分别为0.84 kPa/m,0.67 kPa/m.分析表明,高分子絮凝荆通过增大污泥絮体尺寸,使EPS聚集成团,从而达到延缓膜污染的作用.     

苗尾水电站工程中的防渗墙混凝土 配合比设计

1 概述 苗尾水电站位于云南省大理州云龙县旧州镇境内的澜沧江河段上,属Ⅰ等工程,永久性主要水工建筑物为1级建筑物,次要建筑物为3级建筑物.电站上游围堰堰体1 316.00 m高程以上采用土工膜心墙防渗,l 316.00 m高程以下堰体及基础采用C20混凝土防渗墙防渗,墙厚0.8m,最大墙深约38.0m,防渗墙下接帷幕灌浆至10 Lu界线;水电站下游围堰1 311.50 m高程以上采用土工膜心墙防渗,1 311.50 m高程以下堰体及基础采用混凝土防渗墙防渗,防渗墙厚0.8m,最大墙深36.5 m,防渗墙下接帷幕灌浆至30 Lu线.     

基于CCSOA的服务供应链研究

当前的SOA主要是以服务提供者为中心的,因此,对于个性比较特殊的服务需求,采用目前的SOA,服务使用者很难找到符合要求的服务.介绍了一种新的SOA形式--以服务使用者为中心的SOA,简称CCSOA.在此架构中,服务使用者将服务甚至应用需求说明发布到服务注册中心,服务提供者浏览应用需求来提供相应的服务.接着,从电子商务的角度出发,结合CCSOA,提出了一种服务供应链结构,且对该平台下关于服务的操作进行了探讨.     

地理野外综合实习教学系统的设计与应用

针对目前地理野外实践教学中教学方式、教学方法的不足以及客观条件上的限制,提出野外实践教学系统设计的原则、内容和系统结构。系统利用MO组件,调入OLE控件和一系列可编程的OLE对象,通过这些对象使用支持AvtiveX的程序开发环境VB6.0,开发完成嵌入式地理实习教学的GIS应用系统的研制。最后对实际应用情况进行了分析,表明系统的应用提高了教学效率,也是对开放式、互动式教学的有益尝试。     

无人机多目标侦察航迹规划方法

针对侦察型无人机在任务区域对多个任务目标进行侦察时的航迹规划问题,提出了一种基于改进帝国竞争算法(ICA)的无人机多目标侦察航迹规划方法。首先,把任务区域多个目标的侦察顺序问题转化为旅行商问题(TSP)模型,然后通过改进智能单粒子优化(ISPO)算法快速计算每种顺序的最优航迹,以与航迹长度和航迹复杂程度有关的值为国家权力大小,最终通过ICA对其求解。仿真结果表明,该方法能够顺利计算出近似最优的侦察顺序和满足飞行性能约束的航迹。     

基于改进ISPO算法的三维航迹规划方法

提出了一种应用于无人机三维航迹规划的改进智能单粒子优化(ISPO)算法。把ISPO算法应用于航迹规划,并在此基础上引入子矢量之间的吸引效应,有效克服了算法易陷入局部最优解的缺陷。通过仿真实验,分别把改进ISPO算法、带动态惯性权系数的粒子群优化(PSO)算法及具备反向学习和局部学习的粒子群(RLPSO)算法应用于航迹规划。仿真结果表明,改进ISPO算法在航迹规划问题上有更强的寻优精度和能力,效率也高于另外两种算法。