Selecting the forgetting factor in subset autoregressive modelling

Abstract. Conventional methods to determine the forgetting factors in autoregressive (AR) models are mostly based on arbitrary or personal choices. In this paper, we present two procedures which can be used to select the forgetting factor in subset AR modelling. The first procedure uses the bootstrap to determine the value of a fixed forgetting factor. The second procedure starts from this base and applies the time-recursive maximum likelihood estimation to a variable forgetting factor. In one illustration using real exchange rates, we demonstrate the effect of the forgetting factor in subset AR modelling on ex ante forecasting of non-stationary time series. In a second illustration, these two procedures are applied to time-update forecasts for a stock market index. Subset AR models not including a forgetting factor act as a set of benchmarks for assessing ex ante forecasting performance, and consistently improved forecasting performance is demonstrated for these proposed procedures.     

云数据库中基于极大熵差分进化的负载评估算法

由于分布式关系型数据库基于两阶段提交协议的设计方式,使得系统如出现单节点瓶颈问题,数据库事务将全部回滚,从而造成巨大的系统开销,影响数据库在大数据环境下的应用。针对这一现状,提出一种基于极大熵差分进化的负载评估算法,利用评价函数法,将多目标优化问题转化为不可微的单目标优化问题,再利用极大熵函数,将不可微优化问题转化为一个带有参数的无约束优化问题,最后用差分进化算法对其进行求解,找出节点资源最优集,从而为过载节点的数据迁移提供了理论依据,也进一步实现了对云数据库的设计。实验结果表明,该算法能够提高系统的整体性能,有效避免单节点瓶颈问题。     

一种检测单晶炉热场温度的新方法

为去除单晶炉热场温度测量信号中的低频干扰、提高温度信号的估计精度,本文提出了一种基于跨维模拟退火(trans dimensional simulated annealing,TDSA)的单晶炉热场温度检测方法.该方法首先将AIC(Akaike information criterion)信号个数判断准则纳入采样机制中以便对干扰个数采样估计,进而利用所设计的基于信号频谱和轮盘赌思想的Metropolis Hastings机制对相应个数的干扰频率进行采样,最后设计了混合均匀和高斯采样机制对单晶炉热场温度进行采样估计.仿真和单晶炉工程实验结果表明,该方法在干扰个数未知的情况下,能够有效地抑制低频干扰、准确检测单晶炉热场的温度.     

串联感应加热电源相角保护

数字感应加热电源在工业中一般采用串联负载与PFM调功方式。串联负载谐振与PFM调功方式要求逆变器频率稳定工作在感性区,但在实际工作过程中逆变器频率可能会由感性区越过谐振点滑入容性区,引起逆变器发生"炸管"现象。为了防止"炸管"现象的发生,在谐振点附近的感性区设置限相区,当频率进入限相区经PI处理使其稳定工作在感性区达到保护逆变器的目的。通过DSP实验平台测试,限相区的设置可以很好的保护逆变器使其稳定工作在感性区。     

单向Cf/SiC复合材料的弯曲疲劳性能

对单向Cf/SiC复合材料进行了三点弯曲疲劳性能测试,得到了复合材料的应力－寿命曲线（S－N曲线）,并对其进行线性拟合,得到疲劳最大应力与复合材料疲劳寿命的关系;考察了疲劳过程中刚度下降和疲劳裂纹产生情况。结果表明在疲劳过程中复合材料的弯曲模量有3个变化阶段：首先在疲劳加载初期,弯曲模量的下降速度及幅度都较大;其次在弯曲模量下降到原始弯曲模量的85％（133GPa)后,其变化方式没有明显的规律可循,有时甚至可能上升;最后复合材料发生疲劳断裂时,模量将发生突变。显微结构分析表明：基体横向裂纹群的产生是疲劳断裂的独有特征。它的产生是由于基体SiC的断裂应变小于碳纤维的断裂应变,基体首先开裂并导致应力重新分布的结果。     

基于区域权函数理论的多电极电磁流量计电极设计

基于Shercliff权函数提出区域权函数概念,设计多电极电磁流量计,通过测量管道截面不同位置的弦端电压,计算各区域的轴向平均速度,实现速度分布与体积流量的测量。着重研究了流量计电极设计,选取不锈钢平头方案的多电极电磁流量计,对于阀门下游的非轴对称单相流体积流量测量精度高于±1.0%,倾斜管固—液两相流实验证明:该设计对于两相流非轴对称的速度分布测量具备可靠性。     

FAST LINEAR ESTIMATION METHODS FOR VECTOR AUTOREGRESSIVE MOVING-AVERAGE MODELS

Abstract. Three linear methods for estimating parameter values of vector auto-regressive moving-average (VARMA) models which are in general at least an order of magnitude faster than maximum likelihood estimation are developed in this paper. Simulation results for different model structures with varying numbers of component series and observations suggest that the accuracy of these procedures is in most cases comparable with maximum likelihood estimation. Procedures for estimating parameter standard error are also discussed and used for identification of nonzero elements in the VARMA polynomial structures. These methods can also be used to establish the order of the VARMA structure. We note, however, that the primary purpose of these estimates is to generate initial estimates for the nonzero parameters in order to reduce subsequent computational time of more efficient estimation procedures such as exact maximum likelihood.     

最小费用最大流问题的一种新算法

现有的最小费用最大流算法都有自身的缺陷,增广链的选取不当会给计算带来不便,同时费用也达不到理想的效果。鉴于对最小费用最大流算法的增广链选取和最小费用的探索,文章通过对费用差的定义给出了一种求最小费用最大流的新算法。新算法的原则是优先选择费用差最小的有向路径进行增广,当费用差相同时就选择修正后的路径。通过对最小费用最大流算法的改进,新算法易理解且便于计算。通过实例说明了新算法的有效性和执行效率。     

在二辛基磷酸钠的微乳液中金属盐的最大含量

测算了二(2-乙基己基)磷酸钠(NaDEHP)或二(正辛基)磷酸钠(NaDOP)、正辛醇，正辛烷、水和金属盐(CoSO4、NiSO4、FeCl2、CuCl2和CaCl2等)组成的均匀单相微乳液中金属盐水溶液的极限增溶量(Vlim)和金属盐的最大含量(Smax)。相同条件下，NaDOP体系中的Vlim和Smax都比NaDEHP体系巾的高得多，这是因为NaDOP中的正辛基的空间位阻小。     

定容条件下火药实际燃烧规律的数值模拟

为研究火药的实际燃烧规律,建立了定容条件下火药燃烧的修正数学模型,分析了火药实际弧厚的分布及变化、点火不同步和燃速系数变化等因素对火药实际燃烧规律的影响。在此基础上,用考虑综合因素的修正数学模型对定容条件下火药的实际燃烧过程进行了模拟,计算值与实验结果具有较好的一致性,说明修正模型所建立的假设及处理方案是合理的。