检索结果-内蒙古大学图书馆

中国造纸 2020年第6期39卷 36-42页

作者：张冬启洪蒙纳李继庚满奕华南理工大学制浆造纸工程国家重点实验室广东广州510640 深圳新益昌科技股份有限公司广东深圳518000

皱纹等级是衡量生活用纸质量的重要指标之一。然而,工业生产过程中缺少皱纹等级的实时在线测量方法。为了解决上述问题,本研究通过实验对影响生活用纸皱纹质量的因素进行了分析。利用梯度提升回归树算法,对影响皱纹等级的表面粗糙度、... 详细信息

皱纹等级是衡量生活用纸质量的重要指标之一。然而,工业生产过程中缺少皱纹等级的实时在线测量方法。为了解决上述问题,本研究通过实验对影响生活用纸皱纹质量的因素进行了分析。利用梯度提升回归树算法,对影响皱纹等级的表面粗糙度、皱纹深度、皱纹频率3个主要指标进行了建模,并通过预测这3个指标实现对皱纹等级的在线实时软测量。通过对比工业实测数据,发现该模型对表面粗糙度、皱纹深度、皱纹频率预测精度较高,测试数据的平均相对误差均小于5%。该模型解决了生活用纸皱纹等级在线软测量的问题,对生活用纸生产过程的质量控制提供了新的方法和依据。

关键词：起皱皱纹等级软测量梯度提升回归树算法

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泉州湾高铁斜拉桥桥塔温差特性及极值研究

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华中科技大学学报(自然科学版) 2025年第2期53卷 40-46页

作者：戴公连罗泽江张昂王芬中南大学土木工程学院湖南长沙410075

为研究沿海地区桥塔温差的时变特征和统计特征,对泉州湾高铁斜拉桥桥塔进行了1 a的现场温度监测试验.根据温度实测数据和气象数据,分析了桥塔壁内外温差与线性温差的时变特征.采用梯度提升回归树算法建立了桥塔各测点的温度预测模型,由... 详细信息

为研究沿海地区桥塔温差的时变特征和统计特征,对泉州湾高铁斜拉桥桥塔进行了1 a的现场温度监测试验.根据温度实测数据和气象数据,分析了桥塔壁内外温差与线性温差的时变特征.采用梯度提升回归树算法建立了桥塔各测点的温度预测模型,由此得到桥塔测点的历史温度预测值.基于等效变形原则,经计算和整理得桥塔截面线性温差预测值的年极值样本,结合最大熵模型和Bootstrap法确定了100 a重现期下的桥塔线性温差代表值.结果表明:桥塔的壁内外温差始终呈指数分布,向阳面温差冬季更高,背阳面温差夏季更高.桥塔顺桥向和横桥向的线性温差均为冬季最高.100 a重现期下的顺桥向与横桥向的线性温差代表值分别为6.24℃,6.77℃.

关键词：混凝土桥塔现场试验内外壁温差线性温差梯度提升回归树算法极值分析

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基于变权重组合的沙尘污染物浓度预测

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干旱区资源与环境 2025年第3期39卷 152-162页

作者：王永生谭诗怡刘文静刘广文张德龙内蒙古工业大学数据科学与应用学院呼和浩特010080 内蒙古自治区气象数据中心呼和浩特010051

沙尘天气会使空气浑浊、空气污染物含量剧增,给人类生产生活带来恶劣影响。研究可吸入颗粒物(PM_(10))浓度变化趋势并提前预测结果,有利于提前预防沙尘空气污染物带来的危害。为提高沙尘污染物浓度预测精度,解决传统单一模型预测结果滞... 详细信息

沙尘天气会使空气浑浊、空气污染物含量剧增,给人类生产生活带来恶劣影响。研究可吸入颗粒物(PM_(10))浓度变化趋势并提前预测结果,有利于提前预防沙尘空气污染物带来的危害。为提高沙尘污染物浓度预测精度,解决传统单一模型预测结果滞后及拟合性较差等问题。为此,提出一种基于变权重组合的沙尘PM_(10)浓度混合预测方法。1)利用极端梯度提升回归树算法筛选重要气象特征,并将PM_(10)和筛选出来的气象特征通过长短期记忆提取输入变量中隐藏的时序特征关系。2)使用能量熵优化变分模态分解算法对PM_(10)进行分解,利用门控循环单元对分量进行预测。3)采用变权值动态分配法组合单一预测模型的PM_(10)浓度预测值,构建基于变权重组合的沙尘PM_(10)浓度混合预测模型。在内蒙古二连浩特数据集上进行实验,实验结果表明文中提出的混合预测模型的预测精度优于单一预测模型,混合预测模型的3个评价指标都优于其他单一预测模型,拟合优度提高2%~20.3%,平均绝对误差降低45%~79.5%,均方根误差降低45.5%~76%。证明本模型能够对PM_(10)浓度进行有效的预测。

关键词： PM_(10)浓度预测沙尘污染物梯度提升回归树算法变分模态分解算法长短期记忆网络门控循环单元

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Black-Litterman模型的参数优化及其在行业资产配置中的应用

Black-Litterman模型的参数优化及其在行业资产配置中的应用

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作者：刘颖武汉理工大学

学位级别：硕士

诺贝尔经济学奖获得者Markowitz于1952年提出的均值-方差模型开创了现代投资组合理论的先河,为投资者获取最大收益提供了一个分析框架,但该模型存在放大误差,对输入参数敏感等缺陷.Black和Litterman融入投资者观点,改进了Markowitz模型... 详细信息

诺贝尔经济学奖获得者Markowitz于1952年提出的均值-方差模型开创了现代投资组合理论的先河,为投资者获取最大收益提供了一个分析框架,但该模型存在放大误差,对输入参数敏感等缺陷.Black和Litterman融入投资者观点,改进了Markowitz模型.原始的Black-Litterman模型根据分析员的主张设定投资者观点,行为金融学的大量研究表明个人和机构投资者往往存在心理偏差,这导致模型的应用受到限制.因此,力求获得更有效的投资者观点的方法成为人们研究的问题.本文在分析投资组合理论中几个基本模型的基础上,针对Black-Litterman模型中投资者观点的量化问题,利用上证380十个行业指数的样本数据开展了如下两方面研究:(1)将梯度提升回归树算法预测的超额收益率作为观点收益的替代变量,算法迭代收敛时的均方误差作为观点误差,优化了Black-Litterman模型中参数设定的方法.分析表明,无约束条件下Black-Litterman模型的年化收益率和夏普比率最高,投资绩效最好;相同约束条件下,在Markowitz模型、Black-Litterman模型和市场策略中,Black-Litterman模型的年化收益率和夏普比率均最高;此外,Black-Litterman模型资产配置的覆盖率比Markowitz模型的高,更能实现分散化投资的目的.因此,观点收益和观点误差的该种设定方法具有实际应用价值.(2)考虑到投资者的心理因素对投资决策产生影响,分析了不同信心水平下的资产配置问题.将Kalman滤波算法预测的行业价格指数转化为观点收益,对投资者信心水平分别为20%、35%、50%、65%和80%下的资产配置结果进行比较.结果表明,在有卖空限制,资产配置权重上限为30%的条件下,信心水平对资产配置结果产生影响.不同信心水平下的资产配置覆盖率存在差异,后验超额收益率随投资者信心水平的提高而增加;但无论何种信心水平下,Black-Litterman模型的年化收益率都比市场策略高,夏普比率都比Markowitz模型的高,说明利用Kalman滤波算法实现Black-Litterman模型中观点收益的预测是合理的.综上所述,参数优化后的Black-Litterman模型在投资实践中具有优越性,因而将梯度提升回归树算法和Kalman滤波算法运用到Black-Litterman模型是可行有效的,为其模型更广泛的应用提供了新的途径.

关键词： Black-Litterman模型梯度提升回归树算法 Kalman滤波算法资产配置信心水平

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