基于不完备信息的投资组合风险管理:随机控制方法

随着倒向随机微分方程理论的不断发展和完善,其在数理金融中的应用越来越广泛,随机控制也逐渐成为研究投资组合风险管理问题的重要方法.本文侧重于展示基于不完备信息的随机控制方法在研究期权定价、均值-方差、期望效用最大化这三类投资组合问题中的简单应用.     

居民出行活动特征与收入水平的关系——以上海市为例

居民出行活动与居民的收入水平关系是公共交通、城市地理研究的重要问题。传统获取居民出行活动信息主要基于问卷调查的方式,不仅成本高、样本量有限,且研究局限于定性讨论,研究结果易因受访者的主观意识而产生偏颇。随着信息技术的革新,传感器记录的大规模人类活动信息为研究居民出行活动特征与居民收入水平关系提供了可能性。本文利用上海市居民时空轨迹数据,从居民出行活动的角度出发,首先构建居民出行活动指标,并利用主成分分析法提取居民出行活动特征的主要成分;然后对主成分进行K-Means聚类,并针对不同出行活动特征的类别,分析居民出行活动特征与居民收入水平的关系,结果表明：①居民出行地点多样性与居民出行范围大小是反映居民出行活动特征的主要成分;②移动范围越小、移动地点多样性越低的居民类别,其平均工资水平越高;③不同移动性特征的类别平均收入水平差异与各类别居民工作地的产业发展有关。研究结论可为城市规划及相关经济政策制定提供参考。     

基于大数据的上海市共享汽车出行模式研究

共享汽车是城市交通发展的新潮流,论文基于2018年上海市共享汽车运营大数据和城市POI数据,研究共享汽车用户出行的空间、时间和频次特征,并对用户开展出行模式的K均值聚类分析,以期挖掘典型出行规律,为共享汽车运营优化提供依据。研究表明：① 工作日与休息日共享汽车使用行为差异显著,工作日共享汽车出行较集中于中心城区的混合功能区,早晚通勤高峰使用量大;休息日共享汽车出行空间布局较分散,使用量更高、平均单次使用时长更短且仅存在傍晚一个使用高峰。② 上海市共享汽车出行行为可分为工作日通勤的中高频模式,工作日夜间活动的高频模式,工作日偶尔用车晚餐及返家、偶尔用车远距离通勤和夜间长距离返家的低频模式,休息日日间休闲的高频模式、休息日傍晚离家休闲的中长途低频模式、休息日傍晚在休闲地之间穿梭的远距离低频模式、休息日日间加班的低频模式等10种模式。③ 中高频用户主要使用共享汽车实现远距离通勤和周末中长距离休闲活动,空间区域主要集中在中心城区和副中心区域;低频用户使用共享汽车多为夜间、长距离、休息日加班等公共交通难以满足需求、出租车成本过高的情景,空间分布也比较分散。可通过对用户提供差别化用车方案、优化车辆空间调度等方式推进超大城市共享汽车市场发展。     

基于识别变量的粗差探测Bayes方法

从一个新的角度出发,对应每个观测值引入一个识别变量,基于识别变量的后验概率提出一种新的粗差定位的Bayes方法,并构造相应的均值漂移模型给出粗差估算的Bayes方法.由于识别变量的后验分布往往是复杂的、非标准形式的,为此设计一种MCMC(Markov Chain Monte Carlo)抽样方法以计算识别变量的后验概率值.最后对一边角网进行了计算和分析.试验表明,本文给出的探测粗差的Bayes方法不仅充分利用了先验信息,而且克服了以往粗差定位方法的模糊性以及探测标准选择的问题,同时计算简便.     

复杂砂岩储层基于相控建模的渗透率计算方法

渗透率是油气储层评价的主要参数之一,复杂砂岩的储层岩性复杂,非均质性强,应用常规方法建立渗透率模型精度低,不能满足开发后期的需要。鉴于岩性对渗透率的影响作用,采用相控建模方法来计算渗透率,以能够反映岩性特征的测井参数作为划相参数。应用K~均值聚类法,进行测井相分析,依据岩性建立不同的渗透率模型,其相关性明显高于常规方法建立的渗透率解释模型,经计算得到的渗透率更接近于岩心分析数据。通过实际资料处理结果表明,经相控建模计算的渗透率方法,有效提高了渗透率计算精确度。     

基于分形纹理的遥感影像土地覆盖的分类方法研究

提出一种基于分形理论和改进模糊C均值聚类的遥感图像非监督分类方法,该方法尝试将图像的光谱信息和纹理特征相结合。将图像进行主分量变换,根据第一主分量计算图像的布朗运动的各方向的分形维数,差分盒维数和"空隙"等纹理特征作为分类依据。采用改进的模糊C均值聚类,并用混淆矩阵方法评定分类结果精度。通过对试验区的分类试验,说明该方法对改善土地覆盖分类精度行之有效。     

以振幅为特征函数拾取P波、S波震相

从以下几个方面对长短时均值比法进行改进：1）使长短时均值比法作为分子的异常项不包含在作为正常项的分母中,突出其表现异常的能力;2）用振幅的4次方作为特征函数,使特征函数体现震相到时特点,拾取震相到时问题转化为寻找特征函数最大值问题;3）仅用竖直向记录拾取P波,用东西、南北两向记录联合拾取S波;4）定义用长短时均值比拾取有效波的第一个峰值为拾取到时阈值的上限,拾取干扰波最大峰值为阈值下限,证实了用振幅4次方作为特征函数拾取震相,其阈值上、下限相差明显,可以定义地震震相到时阈值为阈值下限的2倍;5）明确规定分子的短时间仅仅采用3个记录,当3个记录点包含震相初至的波峰（波谷）和前后次极大值时,长短时均值比一定可得到一个极大值,中间的数据点对应的时刻为震相初至。用改进的方法拾取100个有明显震相的地震记录震相到时,准确度很高。本文方法可以视为是对长短时均值比法的拓展,在确定P波到时阈值后,可以用于地震预警工作中的P波到时的自动拾取。     

基于FCM方法的黄河水下三角洲沉积动力环境分区

客观定量地确定沉积动力环境分区是理解区域沉积动力过程的重要基础。本文以黄河水下三角洲表层沉积物的粒度分析数据为基础,运用模糊c均值聚类（FCM）等方法对该区域的沉积动力环境进行了分类、识别、分区及制图表达。结果表明,研究区域的沉积动力环境可分为3个类别,分别代表了冲刷、冲淤混合和淤积3类不同形式的沉积动力环境。各类别沉积动力环境的隶属度分布图具有指示其在不同空间位置处出现的可能性大小及其优势分布区的作用,而由模糊隶属度值生成的沉积动力环境分区图也与研究区域实际的沉积动力空间格局有着较高的吻合度,表明制图结果是合理和有效的。研究结果可为黄河三角洲滨海区地貌演变趋势分析和海岸防护提供重要的参考价值。     

条件随机场模型约束下的遥感影像模糊C-均值聚类算法

遥感影像具有丰富的空间相关信息,而传统的基于像元光谱的聚类算法并不能将空间信息融入聚类,聚类结果往往不好。针对这一问题,本文提出了一种条件随机场模型约束下的模糊C-均值聚类算法,通过邻域像元的分类先验信息对中心像元的类别进行约束从而提取空间相关信息,基于二阶条件随机场将光谱信息和空间相关信息同时融入聚类,并使用环形置信度迭代算法得到像元分类后验概率的全局最优推测。试验证明,本文算法能够有效地保持地物的形状特征,分类精度相比传统算法有所提高。     

可靠性理论在边坡反分析中的运用

将反分析方法和可靠性理论相结合,分析了两者的异同点和存在的问题,提出了一种方便而实用计算方法用于在边坡反算中选择岩土体参数,该方法给出了在统计信息有限的情况下,如何处理各参数均值的思路。