复合模型范文11篇(全文)

复合模型范文11篇(全文)复合模型范文(精选11篇)复合模型第1篇演化机制；Samuel[3]用数学模型分析了港口群系统中子系协同关系；国内学者封学军[4]从港口在物流系统的地位和带动临港产业发展两方面阐述了港航经济系统构成因素；陈洪全[5]并以大连港为例做实证研究；郑辉[8]从港口核心竞争力角度研究了港城系统演化推动力。随着研究的深入和模型的日趋复杂这些研究的不足之处主要是不能满足港口、产业与城市系统整1.1PICCS是开放的复合系统和制约关系，但系统的核心是港口，没有合理的港口生产活PICCS在与外界系统不断交换物质、能量和信息的过程中，外界环境输入因素的变化(例如突发金融危机导致的货运需求大得自身的“负熵流”,并通过自身的调节控制机制使系统不断有1.3PICCS是远离平衡的具有非线性作1.4PICCS的役使原理为快弛豫变量和慢弛豫变量两类。慢弛豫变量通过役使原理决港口-产业-城市的协同演化行为可以通过构建PICCS序参量变部序参量之间的协同效果是q={q1,q2,…,qn}的一组具体取值：2基于协同理论的PICCS协调度模型构建2.1PICCS序参量的选择与评价表格。通过层次分析法计算各序参量qi(i=1,2,…,n)的权重{qii=1,2,…,n}组成，序参量qi的发展水平分别由序参量qi在时间t点的协调度Hi可以定义为dE*dt)dEidt<dE*dt1dEidt为时间的函数。权重系数矩阵反映了相应序参量对系统协调程度的贡献程度的大小，且Zi=1nwi(t)=1。则系统在t时刻的整体协调度计算模型为表1所示。对于逆向指标：3实例分析预测连云港港2010年及2020年吞吐量分别达1.2亿t和1.9亿t,其中集装箱吞吐量达340万标准箱和800万标准箱。-城市协调度评价的基础数据如表2所示。将各指标截取1所示。港口地区港口、产业、城市协调发展机制的建设以及社会经济宏观发展目标的制定提供数据支持与决策依据。通过对这一问地区港口、产业、城市协调发展机制的建设以及社会经济宏观theU.S.containerportsyste[2]MALCHOWBM.Ananselection[D].Berkeley:UniversityofCaliforia,2001.NonlinearScienceandNumericalSimulation,2007,12(6):976-985.复合模型第2篇JoergMelcher,JoergMelcher(德国宇航研究院结构力学构振动自适应控制自适应滤波复合模型第3篇定一个时间单位a后，可以假设在任意一个时间区间[(n-表示在这个时间单位内没有索赔发生这一事件.假定ε1,εPr(εn=1)=p;Pr(εn=0)=q(0<p<p=""></p<>这里约定N(0)=0,那么,N(n)便表示到第n个时间单位末为用Xn表示保险公司所支付的第n个索赔额.当取定一钱1-(n),概率分布律记为p(k),k=1,2,…,那么到第n个时间单位末保险公司所支付的索赔总额Sn则由给出这里约定S0=0.再假定保险公司所支付的索赔额X独立.则索赔总额序列{Sn:n≥0}便是复合二项序列.整数值的随机变量；用Ln=Znk=1Mk表示第n次间的始端收取1个钱币单位的保险费.这样保险公司在时刻n的盈余U(n)可表述为U(n)=u+n-Sn(n=0,1,…述模型称为完全离散的复合二项风险模型.上述复合二项模型(3),先后有许多学者用不同的方法对其到了许多重要的风险量的研究结果.例如最终破产概率，破产前参看文献[2-4,6-8]等等.策略b(b≥0),即在某个时刻若盈余超过b,则将超过b的盈余部关于离散模型的随机支付红利可以参考文献[1,9],更多的红利的模型还可见文献[10]第九章第4节等.在此以{Ub(n)}表示该修正盈余过程，以D(u,b)表示直到破产发生以前红利现值总和(贴现因子为0<v≤1).破产发生以前红利现值总和的期望定义为<p=""></v≤1).破产发生以前红利现值总和的期望定义为<>V(u,b)=E[D(u,b)|U(02红利期望现值i,i=1,2,…,服从截0几何分布，且由于几何分布具有无记忆得间点L1时的值.由于在每个时点只支付1个单位的红利，则在式(4)两边求期望并结合式(5),可得红利期望现值满足的为了运用迭代法对(6)进行求解，以下先要介绍一些有关压定义以S=(S,d)表示一个距离空间.定义一个映射T:S→S,它被称为S上的压缩映射当且仅当存在一个正的实数α<1,使得对于任意的x,y∈S有下式成立d(Tx,Ty)≤αd(x,y).对于压缩映射有下面一些性质，可以参考[5].引理1假设S=(S,d)表示一个完备的距离空间，并且假设S≠,T:S→S,是S上的压缩映射.那么根据不动点原理知该映射存在唯一的不动点，即存在一个x∈S,有Tx=x.引理2在上述引理1的假设条件下，定义一个迭代序列xT的唯一不动点x,其中前向估计误差为后向估计误差为现在来求解递推方程(6),以S表示{0,1,…,b}上的所有的实值函数的集合，在该空间中定义距离为d(x,y)=maxu|x(u)-y(u其中，x,y∈S,S=(S,d)显然是一个完备的距离空间.V(u,b)为一增函数，显然有V(u,b)∈S,则对于任意的y=y(u)∈S,定义映射易知T(y(u))∈S.因此T为S→S上的映射.如果P(b+1)<1或者v<1,可证T是一个压缩映射.实事上，对于任意的y(u),z(u)∈S,有根据引理1,则方程(6)存在唯一的解.在S上任选一个非负的实值函数V0(u),并定义一个迭代序列{Vn(u)}为则根据引理2,有定理：定理1在假设条件P(b+1)<1或者v<1下，方程(6)有唯一的解V(u,b)=limn→以下从另一种角度来考虑红利期望现值的求解，以单位时间点1为更新时间点对红利现值进行研究，得在式(13)两边同时求期望，求得红利期望现值为V(u,b)=pv∑u+1k=1V(u+1-k,b)p(k)+qvV(u+1,b)I(u<="同方法一中类似的步骤可以定义一个距离空间(S,d),并在该距离空间上定义一个映射.对于任意的y=y(u)∈S,定义以下映射Tly=pvZu+1k=1y(u+1-k)p(k)+qvy(u+1)I(u<="P(b+1)<1或者v<1,可证T1是一个压缩映射.事实上，对于任意的y(u),z(u)∈S,有+qv|y(u+1)-z(u+1)|Ik=1p(k)+qv]=d(y,z)[pvP(b+1)+qv].显然当P(b+1)<1或者v<1,则有pvP(b+1)+qv<1成立，由此定理2在假设条件P(b+1)<1或者v<1下，方程(14)有唯一的解V(u,b)=lim3数值计算计算求得相应b值时所对应的红利期望现值.令初始值V0(u),根据定理1,由式(12),在取定max0≤u≤b值如表4.通过比较表2与表4,可看到运用两种方法所求得的数[1]BAOZhen-hua,AnoteonthecompoundbimodelwithrandomizedMathematicsandComputation2007,194(1):276-286.[2]DEVYLDERFE.Advancedriskbinomialmodel[J].ASTINBulletin1994[4]GERBERHU.Mathematicalfunbinomialprocess[J].ASTINBulletin198[6]SHIUESW.Theprobabilitybinomialmodel[J].Insurance:MathematicsandEconomics[10]汉斯U.盖伯(Gerber,H.U.).数学风险论导引[M].TheExpectedPresentValueofDividends(SchoolofMathematicsandComputationalScienceofbinomialmodel,thepaymentsofdividendspresenceofconstantdividendbarriervalueofdividendsthroughtwodifferentmethods.Undersolutionoftheexpectedpresentvalueofdivideuntilruincanbeccorrespondingiterationprocessesbecauseof复合模型第4篇复合期权通常采用风险中性定价方法(riskneutral时刻t(t!T),开发并出售获得的收益将为Rt,收益Rt受随机因Rt服从几何布朗运动。项目价值St为收益Rt和成本C的函数开发商可以在土地储备的0~T时间段内选择开发或出售。这就为我们判断开发商总会于截至时刻实施扩张期权提供了理该复合期权可以看作是美式看跌期权(放弃期权)和美式看涨期权(扩张期权)的组合。因而如果放弃期权排列在扩张期权2土地储备估值模型的构建转让价格X和最优的项目放弃价值S*。2.2土地储备放弃期权执行概率拥有该土地储备的有效使用期为T年间。基于对美式看跌备的美式放弃期权(在0~T时间段内任意时刻执行)转化为在若干离散时间点上进行判断的欧式看跌期权。这一转化的现实意放弃期权近似地转化为若干个欧式放弃期权组成的复合期权。那么就进行等待，则项目等待的价值为后续期权(包括最终由式(11),我们可以得到在第1年年末，放弃期权执行的概2.3模型设计复合期权包含有T-1个放弃期权和一个扩张期权。令第t个放弃期权的价值为Ft,扩张期权的价值为K。采取逆推法为每阶段的期权求值。在土地储备到期时刻T,企业可以根据RT和投入成本之间的权衡决定是否执行扩张期权。如果项目的价值RT>C,(C为开发项目的成本，不包括初始的土地购置费用)则进行投资；如果RT≤C,则不实施开发。在我国，国土资源部1999以出让等有偿使用方式取得土地使用权进行房地产开发的闲置土地，超过出让合同约定动工日期满2年未动工开发的，可以无得到的收益为0,这与欧式看涨期权的支付情况是一致的，利用Black-Scholes期权定权K的值：在T-1时刻放弃期权未执行概率为1-PT-1,不执行放弃期权的价值为到期时刻的扩张期权在此时的现值Aer(T-1);执行放弃同理可求T-2,T-3,…直至第2期放弃期权的价值：所以整个复合期权的总价值为F1在现在时刻的贴现值，即F1e-2007年1月5日，某市A房地产开发公司通过拍卖会获得10000平方米的一块建筑用地，容积率为3.5,总建筑面积为35000平方米。该土地的价款X为10500万元，储备的有效使用年限为4年。根据该市房地产交易中心提供的数据，我们可以测上述住房价格年增长率和波动率代替房地产项目价值的瞬时收已知1月份商品房成交均价为9600元。市场无风险利率为5%。估算各项建筑成本和支出计划，得到整个项目成本预算为9112万元。考虑到房地产行业广泛采用预售方式和住房市过Matlab程序计算得到土地储备的内在价值为179077972.54结束语增长的机会和随时对企业资产进行保值的权利。通过实证分析的发展和是否景气以及市场对土地需求的波动密切相关。基于[4]KwokYK.MathematicalModelsofFinancialascompoundoptions[J].Journa长期权的相互影响研究》[J];《系统工程理论与实践》Uncertainty[M].Princeton,NewJersey:PrincetonUniversityPress,199复合模型第5篇200023(3)分类号：V512关键词：端羟基聚丁二烯推进复合模型第6篇目前，复合模量法1-3是最为广泛的复合地基沉降分析方量，再以分层总和法来计算复合地基的沉降，为此，盛崇文1面积置换率来确定复合模量，王凤池等3考虑了桩长、桩端土曹文贵和刘海涛等5基于桩土复合地基沉降变形机理及其非线3考虑到散体材料桩具有较强的透水性，孔隙水极易排出，为常数6,因此，从孔隙介质微观分析入手，就有可能建立孔值nPi0的取值也将在本文3.2节进一步讨论.5,8,9的方法，在第i地基压缩分层取一个土体单元，在第j水平向应变或竖向应变的两种模型4,5,8,9,如图1所示，学参数可通过室内试验确定10,但是，此时的变形力学参数未4.2工程实例2某水库拦河大坝13所在的河床有较深的第4纪冲击层分布，进行计算，该载荷板尺寸为1.8m×1.8m,桩体直径为1m,桩泊松比与孔隙率分别为0.25,0.07,土泊松比与孔隙率分别为0.40,0.52.试验荷载为108kPa时压板实测最大沉降为计算深度按照规范12要求取9m,将地基压缩层分为9层，每层厚度为1m,将附加荷载及自重荷载均分为20级加载.按实例一计算过程，得桩土变形力学参数初始值见表3,沉降计算结果见表4. —5结论2考虑刚性基础下散体材料桩复合地基沉降特点，运用上3建立了反映桩土变形力学参数非线性变化特征的改进分20MINEK,OHNOS.DeformationcompositegroundbyhomogenizationmethodCProceedingsBalkemaAA,1997:719-722.3王凤池，朱浮声，王晓初.复合地基复合模量的理论修正J.东北大学学报，2003,245:491-494.TheoreticalanalysisofthemodulusofconstructionUniversity,2003,245:491-494.InChsettlementcomputationoncompositef计算的分层总和法探讨J.水利学报，2010,418:984-990.layerwisesummationmethodofsettlementcomputationforcompositefoundationwitJournalofHydraulicEngineering,2010,418:984-990.RockandSoilMechanics,2006,XUZhilun.ElasticmechanicsM.Beijing:Hi力比计算新方法J.湖南大学学报：自然科学版，2009,367:CAOWengui,LIUHaitao,ZHANGYongjie.AnewpilesoilstressratiocalculationmethodofcofoundationwithfriablematerialHunanUniversity:NaturalSciences,2009,367:1-5.9刘杰，赵明华，何杰.碎石桩复合地基承载及变形性状研究J.湖南大学学报：自然科学版，2007,345:15-19.bearinganddeformationcharactersofcompositefoundationwithgranularcolumnsJ.JournalofHunanZHAOMinghua,YUXiao,WANGYisun.SoilmechanicsandfoundationengineeringM.Wuhan:WuhanofTechnologyPress,2003:50-66InChineseVibrapunehingmethodreinforcementofsoftclayTechnologyVibrationJettin筑工业出版社，2011:54-55.Press,2011:54-55.InCh复合模型第7篇研究、完善科学的奖励评估机制，提出更为理权重，以二者相结合的复合赋权方法建立线性评价角度来看不包含任何信息，它在综合评价中2.2实证分析现有25位专家对24项科技成果(国家科学技术进步奖技术开发项目)进行打分评价(资料来源于科技部国家科技奖励办公室，原始数据略),以25位专家在5个评价指标上打分的实证分析表明，变异系数法是一种动态的客观赋权方法，3基于信度系数的专家权重构建技术奖专家评议表设有“评审人对评审项目内容的熟悉程度”3.1信度分析原理与计算方法2,……,m。每个专家对n个对象的评判结果xij取值用等级某一项目i的打分与该项目的平均得分之差的平方，即为专家评判的综合信度系数由公式(2)给出(斯皮尔曼—布朗公式)。度系数的均值。从公式(2)中可以看出，多个专家评判较单个3.2实证分析仍以25位专家对24项科技成果进行打分评价的数据进行值为0.43,而多个专家的综合信度系数较高，达到0.95,这说5结论与建议地位(对专家评分结果赋权),尽量减少科技成果奖励评价工以下几点建议：(1)在科技成果奖励评价模型中，采用动态的客观权重代替主观权重对评价指标进行赋权；(2)在科技成果考虑专家评议的信度，使评价结果更为科学合理；(3)在专家[2]蔡辉，沈婉兰.医院综合效益评价中的权数(一)-信息权数[J].中国医院统计，1997(2):36-38.医学科研管理杂志，2004(3):12-13.究[J].科研管理，1995(3):12-14.一种方法[J].科研管理，1999(3):26-27.[J].中国科学基金，1995(1):33-34.及权重模型[J].科学学与科学技术管理，1995(2):39-41.[J].工业工程，2006(5):19-22.2006:186-189.复合模型第8篇美国微博概念的网站。新浪微博自2009年8月14日开始内测，8月28日开始对外公测，11月2日用户达100万；截至均每天发布超过2500万条微博内容。2010年9月9日，《中国但没有对用户的账户和隐私信息造成侵害。它暴露出使用短定程度上保护用户的安全和隐私。目前针对用户分类采用的模比较了该算法在准确性和计算开销上的优势。本文实现了一个twitter用户只和一小部分他们的社交关系在社交网络中有交对真实社交网络进行检测时会影响分类的准确性。而同时文献[6]研究了超过7万个twitter用户并在对他们推文的方式进行过10万个twitter用户，并以follower-to-following的比例关性的样本子集中使用朴素贝叶斯分类算法较k邻近模型准确2用户数据收集分析我们使用了新浪微博的公共API来收集我们需要的用户数据，在2011年6月-8月的时间里我们共收集了400,000条推文一个包含已知正常用户和可疑或恶意用户的训练集。我们从获们的用户日志和主页的形式对这些样本进行判别。训练集包含1500个正常用户的样本和1500个恶意用户的样本。和正常用2.2参数定义和数据分析(1)参数定义F1(x),F2(x),F3(x)∈Z:发布推文的用户的followers,(4)注册时间分析T(x)虽然在新浪微博中不存在长时间不使用微博就会被注销的情况，但是如图3所示我们的研究发现发布恶意信息的用户大多用户可以随时发布不超过140字的消息，数据会被记录在状度，如图4所示，一个更新频繁的用户通常会经常发布推文分享(6)F/F率分析F(x)户，因此图5反映出来的恶意用户的F/F比例会较正常用户高出(7)发文方式分析用户可以通过网页、WAP页面和手机短信、彩信发布消息攻击者占绝大多数(如表1所示)。3恶意用户识别每2个参数的相关系数记为RX,Y=Z(X-x⁷)(Y-Y⁷)∑(X-X⁷)2表2中可以看出最具有相关性(最接近1)的一对属性是3.2分类方法选择Stepl计算平均F/F率分类Xi(U(Xi),F1(Xi),F2(Xi),F3(Xi),S(Xi))和X(U(X),U(Xi,X)=(U(Xi)-U(X))对i=1,2,…,n计算D(Xi,X),找到MINO<i<n+1D(Xi,X)Step3否则使用朴素贝叶斯算法对X进行分类先计算训练集中的恶意用户的比例P(M(x)=1)和P(M(x)=0),对每个参数C(包括U,F1,F2,F3,S)先行划分两类用户的范围C1和C2,计算每个参数的4个条件概率：=P(M(X)=0)×IIk为每个参数所属P(X∈Ck|M(X))=0)(6)其中第1号为全部使用KNN分类器，第10号p=88.9751+0.0239t。我们希望通过使用复合的分类模型来提升至少10%的程序我们得到p和t的取值范围在95.00<p<95.55和252<t<275。分析将twitter用户分为3类，实验训练集3000样本的分类评4.1准确性测试下。对3000组数据以10-折交叉验证计算的10折误检率CDF图如图7所示，10折的大部分结果均显示使用复合模型误差能控制在5%左右。样本子集和符合相关性的样本子集中分别使用者两种算法并比从表5可知在不符合相关性的样本子集中采用朴素贝叶斯度是可行的；文献[5]单一的使用基于朴素贝叶斯模型的线性判别分析将twitter用户分为3类，实验训练集3000样本的分类评估的准确性分别为94.90%、82.80%、93.70%。而我们在实验型在效率上也得到了优化。我们使用这一模型对整个数据集进行了分类，在总数据集中，400000用户中共包括32514名恶意用朴素贝叶斯算法则兼顾了效率。但是对其他一些相关性不高的这样的方法在对恶意用户的检测上也很难再将恶意用户划分出4.2其他社交网络验证行分类的结果显示32.3%的用户属于恶意用户。我们检测到的的分类算法，然后开发其在其他类似社交网络的应用，如复合模型第9篇1.2机组系统的事件1.3机组系统的状态变迁态变迁，如图1所示。图中按照“状态→事件发生→新的状态”在不同状态之间的切换算法和切换程序的编制就是根据图1得3个步骤。3.2水力发电机组故障元件集合形成调节器退出运行。因此对机组进行故障诊断就需要获得不同状最终的故障元件集合。机组的故障元件集合形成过程如图4所3.3水力发电机组故障元件集合中故障元件筛选过程水力发电机组故障元件集合中故障元件筛选过程如图5所示。从故障元件集合H出发。开始预测每个故障元件的定性标识。定性符号可以采用TCG中所有变量的一阶微分。将每个故的结果是给每个故障元件h分配一个定性的故障标识h.p,如果用故障标识的大小及变化率和信号的大小及变化率进行比基于最小平方估算方法的参数估算技术来确定故障元件参数偏移量的大小。也即从输入和输出来确定故障元件的结构参数。4复合诊断方法实例分析4.1故障现象4.2故障中状态切换和诊断该型调速器的结构如图6所示，其控制器及其输入/输出模即从负荷态到空载态到空转态再到停机态。但是这项故障的诊在线故障诊断器在机组处于自动或手动情况下都处于工作元件。最终调速器故障元件集合就是自动和手动状态下的合集。图4的算法进行故障元件筛选，最后得出结论，故障出在测频元复合模型第10篇一。选择性非催化还原技术(SelectiveNon-Catalytic剂喷入到锅炉炉膛温度为900～1100℃的区域，将NOx还原成本文采用敏感性分析方法在较宽的温度范围(650～1了部分基元反应的参数，进一步发展了基元反应机理形成了GAD98M99机理[6,7]。本文利用G气体浓度见表1,反应温度在725～1050℃。2机理简化方法化学反应机理的简化方法很多，如敏感性分析法敏感性分析法(SensitivityAnalyses)研究反件(温度、压力)下，通过计算判断某一物质组分或基元反应本文采用Chemkin4.1程序包的敏感性分析工具对3机理简化过程3.1简化机理构建本文所采用的机理GAD98M99机理包含有66种物质461个基元反应。选择参考工况：(1)温度范围为650～1100℃(隔50℃取一个温度作为参考点);