为了在连接点处达到$G^3$光滑拼接,提出空间五次$G^3$插值曲线的构造方法.给定两端点处的$G^3$数据,五次多项式曲线是最大可能实现$G^3$插值的最低次多项式曲线.将插值问题化简为求解二元四次方程组,并用结式法求解后找到最优的正解,然后计算得到五次Bézier曲线的控制顶点.当碰到插值曲线不存在的少数情形,通过分段构造几段$G^3$相连的五次插值曲线.最后,提出把参数曲线转化为五次$G^3$样条曲线的自适应算法.相比于以前的五次插值方法,实例表明新方法在拟合误差以及曲率和挠率图上具有明显的优势.

经济体收入不平等的发展程度预测，有助于了解经济体贫富差距现状，具有重要的现实意义。特别地，以更少的变量、更加简约的模型实现对收入不平等问题的良好预测，及时监测和预报其造成的或将要造成的社会负面效应，更是具有重要的研究价值。本文利用广义线性混合效应模型对世界各国收入不平等数据集进行分析，并在模型平均的框架下，提出了备选模型的构建方法以及简约化的权重选择准则，从而以更加精简的模型实现经济体收入不平等现象严重程度的预测。通过数值模拟发现本文提出的权重选择准则可以实现简约化模型组合，且具有良好的预测效果。数据分析结果显示，推进更高水平的开放与对外投资、提高人力资本水平和全要素生产率与国民收入水平、建立富有弹性的金融体系和信用体系对缓解收入不平等问题或将具有重要意义。

生活类上门服务通过将服务直接提供到消费者的家中或工作场所,满足了消费者个性化、离散化和多元化的需求.本研究基于上门服务的订单收益异质性及服务时间的随机性和异质性特征,聚焦解决平台调度人员上门服务的路径优化问题.研究针对服务时间随机性特征,引入了路径实际操作可行性的概念,给出相应的推导公式,将其融入问题约束中.为保证服务的可行性与稳健性,服务方案允许推迟一部分点的访问,暂不考虑服务人员异质特征.研究特别设计了一种结合上下界值预测的改进的分支定价算法进行精确求解,复用分支点的信息,预测上下界的值以加速子问题的求解和提高其收敛速度.通过改造的Solomon算例的实验结果显示不同规模的算例均可以在可接受时间范围内求得可行的服务方案.针对不同的收益取值和服务时长分布进行了敏感性分析,探究了上述因素对路径规划和客户访问顺序的影响.结合了服务时间随机性和收益异质性的上门服务调度与路径规划问题的精确解可以为后续应对订单交换和突发订单等情况提供改进方案,为平台提供决策支持,具有实际应用价值,可以较为容易地扩展到其他领域,进而促进服务平台的可持续发展.

针对冷链物流中点多量散、车辆燃油消耗和碳排放量大等问题，提出了考虑拆分需求的冷链物流电动车辆路径模型及优化算法。首先以固定成本、运输成本、制冷成本、时间惩罚成本以及充电成本之和最小为目标建立混合整数规划模型。其次针对研究问题设计变邻域遗传算法用于模型求解，利用贪婪算法进行种群初始化，在传统遗传算法的基础上改进交叉操作，设计按比例拆分法则。最后通过不同规模的算例和某企业实际配送案例验证了算法的可行性，算例仿真结果表明构建的模型和提出的算法能科学规划车辆路径，降低物流配送总成本，减少能源消耗。

在低空经济赋能“最先一公里”节点的背景下，针对果蔬农产品的季节性、鲜活性、易腐性及地域性特点，提高“最先一公里”阶段的采摘与配送效率成为提升农产品市场竞争力的关键问题。在考虑区域限制和时间约束的条件下，本文研究了卡车-多无人机协同取送路径问题。为解决该问题，本文构建了两阶段混合整数线性规划模型并设计了一种基于混合局部搜索的遗传算法，以实现第一阶段内最小化无人机和卡车行驶总成本以及停靠点启用成本；第二阶段内无人机和卡车的总运输成本最小化。其中，在选址阶段引入联合覆盖规划概念。大量实验数据验证了模型与算法的可行性与有效性。此外，本文结合顺丰公司的实际运营数据进行了实证分析，实验结果表明，所构建的和算法可在给定时间内给出较优方案，显著提升果蔬农产品的“最先一公里”物流效率，有效保障了产品的成熟度与生鲜性。本文研究成果不仅为农产品供应链的现代化转型提供了理论支持与实践指导，还为低空经济在农业领域的应用探索了新的方向。

在响应变量随机缺失下,本文研究了变系数分位数回归模型的估计和变量选择问题.通过使用B样条基函数逼近系数函数,提出了一种多重插补方法对缺失响应变量进行重复插补,并通过最小化插补后分位数损失函数估计未知函数.当模型中存在冗余变量时,结合基函数逼近技术与一步SCAD惩罚方法,解决了未知系数函数的稀疏估计问题.在一定的正则条件下,证明了系数函数估计量能够达到全局最优收敛速度.同时,在选择适当的惩罚参数时,建立了稀疏估计量的Oracle性质.数值计算结果验证了所提方法的有效性和可行性.

本文主要研究一类随机多目标双层规划问题(SMBP),考虑其上层规划的目标函数是多目标而下层规划的目标函数是单目标的情形.首先,利用下层规划的Mond-Weir对偶问题,在一定条件下将SMBP重构为随机单层规划问题(SMMDP),并在局部意义与全局意义上分别证明了其帕累托最优解的等价性.其次,由于该模型的目标函数及约束条件中都含有难以求解的数学期望,为求解该问题,本文采用样本均值近似方法与罚函数方法提出SMMDP的罚样本均值近似问题.最后,在理论上,本文给出SMMDP罚样本均值近似问题的全局弱帕累托最优解以及帕累托稳定点的收敛性结果.

在大数据时代,如何针对复杂的高维资产进行投资组合优化是投资者面临的重大挑战.本文采用分层正交算法(Ohit)进行数据降维,能更好地处理误差项的复杂结构问题.在此基础上本文改进了样本平均近似模型(SAA),引入正则化方法并提出了cv-PBR模型及对应的短期正则化稀疏投资策略(SPOPBR).在参数校准方面,本文优化了基于性能的k-折交叉验证算法,将这一方法下投资组合评估指标拓展到多维,并对SPOPBR策略的适用性和有效性进行了检验.真实市场数据算例表明,SPOPBR策略在收益及风险控制方面均优于其他短期高维资产配置策略.本研究可为高维资产配置与投资组合优化提供有益参考.

半参数加速失效时间模型在生存分析领域占据经典地位,左截断右删失数据及高维协变量为此类模型的拟合带来重重困难.本文针对上述模型和数据提出基于秩理论的估计方法,构造基于秩的变量选择,设计新的坐标下降算法来实现惩罚秩估计的求解,同时对所提方法给出相关极限理论.最后通过模拟研究和实证分析验证所提方法在有限样本情况下的有效性.

针对医疗资源配置不合理而导致的“看病难”问题，本文基于医联体服务模式研究了三甲医院帮扶与政府补贴策略，分析政府补贴对医疗资源配置的优化作用和对点帮扶对社区医院治愈率的提升作用。构建了基于政府、医院和患者的三方博弈模型，通过对比不同医疗服务环境下的均衡策略及其性质，分析患者感知价值、帮扶效率及患者关切对医联体运作的综合影响。研究发现，三甲医院是否能够自发地提供帮扶取决于患者关切程度，政府针对患者关切水平不同的医院需要采用不同的补贴策略，而患者规模以及帮扶效率是决策补贴力度和帮扶水平的重要影响因素。数值实验结果表明，当患者达到一定规模后，不同的帮扶效率下经济导向型和公益性导向型医院的帮扶水平随患者规模的变化呈现不同的趋势；政府针对经济导向型医院的补贴随患者规模的扩大而增加，针对公益性导向型医院的补贴随患者规模的扩大而减少。

基于反应扩散方程和蚊子的性别结构,本文考虑了一类野生蚊子和携带Wolbachia菌蚊子相互作用的蚊媒模型,从理论和数值上讨论了携带Wolbachia菌蚊子的最优释放问题.理论上,本文使用偏微分方程的最优控制理论,得到状态方程的灵敏度系统和伴随系统,推导出最优控制的存在性及其特征表达.数值上,使用向前向后扫描法展示了携带Wolbachia菌蚊子的不同释放策略,结果显示对携带Wolbachia菌蚊子实施最优释放策略时,可以实现种群替代;仅释放携带Wolbachia菌的雄蚊时,单一的最优释放策略可以实现种群压制;扩散情形下的最优控制力度要小于无扩散情形下的控制力度.所得结论可为登革热等蚊媒疾病的防控提供一定理论参考.

考虑供应商与遭受网络攻击的电商平台组成的供应链,政府对防御失败的电商平台可能实施惩罚.针对政府是否实施惩罚两种情形,在转销与代销两种销售模式下构建博弈模型,探究电商平台的防御努力水平,并分析政府的最优惩罚策略.结果表明:1)当佣金率较低时,电商平台在转销模式下的防御努力水平更高;反之则在代销模式下投入更高的防御努力.2)供应商并非仅在佣金率较低时青睐代销模式,其模式选择还受防御成本的影响.3)若政府对未成功防御的电商平台实施惩罚,代销模式下政府的罚款金额高于转销模式,且罚款金额随着佣金率升高而降低.4)从社会福利最大化的角度考虑,仅当政府足够重视消费者剩余时,政府实施惩罚才能提升社会福利,且最优惩罚应为巨额罚款;否则,政府不实施惩罚.

考虑工作部件有c种故障模式的两同型部件温贮备可修系统,利用马尔可夫更新过程理论、拉普拉斯变换、拉普拉斯-斯蒂尔切斯变换,分别讨论了系统首次故障前的时间分布和平均时间、系统可用度、系统的故障频度,并获得了相关指标的具体表达式.在此基础上讨论了系统相关参数对稳态可靠性指标的影响.

本文针对带有未知动态和扰动的网络化非线性系统,提出了自适应动态事件触发控制策略.首先,针对网络化系统中的通信资源受限问题,为了减少不必要的数据传输,在控制器与执行器之间的网络通道上设置了动态事件触发机制,该机制能够根据系统的性能需求实时更新控制信号,从而提高了网络资源的利用率.然后,采用扩张状态观测器估计系统中的未知动态和扰动信息,同时引入跟踪微分器避免了反步法设计过程中对虚拟控制律的求导,从而简化了设计过程.基于扩张状态观测器、跟踪微分器和反步法设计了自适应动态事件触发控制策略.最后,基于李雅普诺夫稳定性理论分析了闭环系统的稳定性,并且成功避免了Zeno行为.通过仿真结果验证了所设计的基于扩张状态观测器的动态事件触发控制策略的有效性.

在非寿险保险实务中,为了规避逆选择问题并降低保费水平,保险合同通常设定赔付比例和免赔额,这导致保险公司的赔付数据呈现部分删失特性.为应对这一问题,本文构建了一种基于赔付比例和免赔额调整的风险修正模型,并在指数-方差保费原理框架下,深入研究了风险保费的贝叶斯估计问题.进而,在先验分布未知的情形下,本文采用线性贝叶斯方法提出了两种信度估计,并系统分析了估计的统计性质.通过数值模拟,本文验证了所提出的信度估计方法的收敛速度,进一步证明了模型的实用性与有效性.研究结果表明,在考虑部分删失数据的修正风险模型中,该方法能够准确地估计风险保费.这为非寿险保险精算领域提供了新的理论框架和方法,尤其对具有赔付比例和免赔额等特殊保险合同的定价,具有重要的应用价值.

本文研究了一类由布朗运动与泊松鞅测度共同驱动的带跳无限维正倒向随机发展方程(Forward-Backward Stochastic Evolution Equations,FBSEEs).在系统系数依赖于状态变量,对偶变量,控制变量及跳跃强度的广义设定下,建立了该类带跳FBSEEs的适定性理论.基于控制-单调性条件,通过构造带跳的无限维正向与倒向随机发展方程(SEE与BSEE)之间的对偶结构,结合参数延拓方法与Yosida逼近技术,证明了FBSEEs全局解的存在唯一性,并给出了相应的先验估计.进一步地,将该理论应用于带跳的无限维线性-二次(LQ)随机最优控制问题,通过构造满足控制-单调性条件的随机哈密顿系统,获得了最优控制的显式对偶表示形式.

针对一般线性多智能系统在实现一致性跟踪过程中存在跟随者状态不可用、渐近收敛速度慢以及通信资源受限的问题,本文提出一种基于有限时间观测器的动态事件触发有限时间跟踪控制算法.首先,利用输出信息和隐式李雅普诺夫函数方法,为跟随者设计了有限时间状态观测器,确保在有限时间内准确估计跟随者的实际状态.其次,基于跟随者的相对观测状态,将具有分数次幂的符号函数引入到控制律中,设计了分布式动态事件触发有限时间跟踪控制协议,该协议允许跟随者在满足特定触发条件时更新控制输入并向邻居广播状态信息.由于触发条件中引入了内部动态变量,因而可进一步减少触发次数,节约通信资源.最后,利用代数图论和李亚普诺夫稳定性理论证明了一般线性多智能体系统能够实现有限时间输出一致性跟踪,且不存在Zeno行为.仿真结果验证了算法的有效性.

随着餐饮行业数字化转型加速,用户在线评价信息呈现爆炸式增长.对餐饮评价进行有效分析对消费者决策优化与商家服务改进具有双重价值.本研究提出一种基于用户评论的餐饮门店综合评价方法,旨在量化用户偏好模糊性并提升评价准确性.首先,融合政策导向与数据驱动双路径,基于美团、大众点评等平台的用户评论数据,通过TF-IDF高频词提取与LDA主题模型挖掘,构建包含环境,服务,口味,价格,卫生的层次化评价指标体系;其次,将用户多维度模糊评价转化为概率语言术语,构建包含概率分布的语言集表示模型,量化评价不确定性;最后结合熵值法计算指标权重,通过加权线性组合生成餐饮门店综合得分.基于郑州市金水区8家餐饮门店的实证分析表明,模型输出的评分排序与用户实际体验高度契合,验证了其在降低消费者决策成本、指导商家精准优化运营策略方面的实践价值.

新质生产力本身就是绿色生产力,其发展关键在于提升绿色全要素生产率.企业如何通过提升新质生产力,尤其是绿色全要素生产率,以适应和缓解贸易政策变动带来的风险,是当前亟待解决的问题.本文基于1998—2014年中国工企、海关、污染、专利、美国从中国的进口关税数据以及WTO的Tariff Download Facility数据库的合并数据,运用DID模型从企业绿色全要素生产率视角探讨了贸易政策不确定性与新质生产力的关系.研究发现:1) 企业绿色全要素生产率在考察期内增长率为4.50 %,主要驱动力来源于技术进步,区域维度增速有:东部>中部>东北>西部,行业维度有:高技术>资源型>中等技术>低技术.2) 贸易政策不确定性下降显著提升了企业绿色全要素生产率,有助于培育和发展新质生产力,该结论在进行一系列稳健性检验后依然稳健.这种促进作用在混合贸易、纯一般贸易、出口密度较高、东部地区以及高技术行业企业表现的更加显著.3) 贸易政策不确定性下降所产生的规模效应、技术效应、结构效应和收入效应均存在,规模效应主要是通过企业出口的“质"来实现的,技术效应则是通过企业专利的“量"和“质"来共同实现的.

在实际生活中,存在相位恢复、无标记距离几何、电力系统状态估计等很多符合二次测量模型的问题,线性模型中的估计方法并不能直接适用.本文研究了高维二次测量模型,通过采用$\ell_q (0<q<1)$正则最小二乘方法恢复未知参数,从非渐近统计分析角度建立了估计量与真实值之间的误差界.在次高斯分布噪声影响下,$\ell_q (0<q<1)$正则最小二乘方法能够至少以$1-1/n$的概率进行信号恢复,并且估计量与真实值之间的误差界可以表示为$O\left(\sqrt{\frac{s \ln (1+2 n)}{n}}\right)$,其中$n,s$分别表示样本量,未知信号的稀疏度.文章中的理论结果在局部最优解半径和结论非渐近的表示形式上具有明显的优势.

城市供水基础设施作为城市生命线体系中至关重要的体系之一,是城市正常运行的关键.面对日益严峻的灾害风险,如何测度并提升供水基础设施韧性至关重要.本文沿着供水基础设施网络刻画与服务性能演变-韧性模型构建-案例仿真的思路,考虑瞬时型与渐进型两种失效模式,构建了基于Sigmoid函数的``节点-链路''韧性测度模型.采用案例仿真证明了所提出的模型能够反应不同失效模式下供水基础设施韧性动态变化,并深入探究了风险冲击系数、供水传输率与风险冲击时长对供水基础设施韧性的影响.本研究构建的韧性测度模型能够帮助管理者更好理解供水基础设施韧性变化趋势及敏感因素影响,为应对风险以提升供水基础设施韧性提供参考借鉴.同时,拓展了对基础设施韧性测度的理论.

气候变化已成为全球绿色经济发展面临的严峻挑战之一.本文基于气候脆弱性视角,利用2010-2020年全球150个国家的面板数据,以绿色索洛模型为基础,结合空间计量模型,从理论和实证层面深入研究全球绿色经济增长的空间差异、收敛路径及影响因素.研究结果发现:(1) 全球绿色经济增长存在明显的地域差异,且这些差异呈显著正向的空间相关性.(2) 空间收敛性检验显示,全球绿色经济增长存在显著的绝对β收敛和条件β收敛,并形成四个收敛俱乐部.(3) 影响因素分析发现,气候脆弱性和自然资源资金总额将对绿色经济收敛形成显著的促进作用;而人均GDP、人均工资水平以及商品贸易占比则对绿色经济收敛存在显著的抑制作用.(4) 调节效应显示,随着农业发展水平的提高,气候脆弱性对绿色经济收敛的影响逐渐削弱,而随着人均工资水平的增加,气候脆弱性对绿色经济收敛的影响增强.本文有助于理解气候脆弱性视角下的绿色经济增长收敛趋势,能为化解气候变化引致的全球发展不平等提供政策启示.

针对实际未知非线性系统精确建模困难、运行过程易受干扰以及验证系统控制性能所需模拟与测试次数未知的控制难题，提出一种能够保证受控系统有限次运行收敛的自适应模糊迭代学习控制方法。首先，利用系统历史运行数据信息建立新型沿迭代域方向的模糊系统对原未知非线性系统进行刻画。基于组合能量函数构造有限次收敛条件，同时设计自适应模糊迭代学习控制方法，并给出所提控制方法使系统达到预期控制精度要求所需测试运行次数，从而提高系统开发效率。此外，设计自适应迭代学习控制算法对系统所受外部干扰进行估计与补偿，提高受控系统对运行环境的适应能力。最后，通过2组仿真实例以及对比仿真验证了所提控制方法的有效性。

针对受到虚假数据注入和拒绝服务攻击的离散时间信息物理系统,研究了系统的预测安全控制问题.首先,考虑到通信网络受到的虚假数据注入和拒绝服务协同攻击,通过引入预测模型来降低DoS攻击对系统性能的影响,并分析了影响系统稳定性的预测累积误差的上界;其次,提出了一种基于事件触发策略的截止步长预测方案,借助该预测方案建立了包含混合攻击模式特征的闭环切换系统模型,进而利用Lyapunov稳定性理论及线性矩阵不等式技术给出了模式依赖的安全控制策略设计方法,并证明了截止步长预测算法的理论可行性和系统安全性;最后,通过仿真算例验证了本文所提出安全控制策略的正确性和有效性.

区块链技术可有效解决产品销售和废品回收环节的信任问题,但技术投入会增加整个供应链运营成本,如何平衡区块链技术投入带来的收益和成本之间的关系是不同销售模式下低碳电子商务闭环供应链(E-commerce Closed-Loop Supply Chains,E-CLSC)管理亟待解决的科学问题.为此,本文在单个制造商、电商平台和网络零售商组成的低碳E-CLSC中,根据制造商是否投入区块链技术和销售模式差异性,将低碳E-CLSC区分为四种类型,构建博弈模型研究制造商投入区块链技术的利润动机和关键因素的影响机理.研究表明：(1) 区块链投入水平在一定范围内提高都能增加各成员及系统整体利润;而销售佣金费率(价格差异化程度)在一定条件下增加,虽不影响电商平台(网路零售商)利润提高,但也会降低(改善)其他成员和系统整体绩效;从废旧品回收角度,回收废旧品的验证费用增加时制造商委托电商平台回收的效果更好.(2) 投入区块链技术时,制造商选择代销时的利润更高;但区块链投入水平、价格差异化程度和销售佣金费率较低,则转销能同时实现低碳技术水平和电商平台利润更高,代销能实现网络零售商利润更高,反之亦然.(3) 相较未投入区块链技术,无论哪种销售模式,区块链投入水平较低时都能提高系统整体利润,但制造商仅区块链投入水平较低时选择代销的利润更高,低碳技术水平和其他成员利润增加则需较高区块链投入水平.(4) 只有低碳技术水平正向影响需求折扣因子或价格差异化程度较大,或低碳技术投资成本系数较小时,区块链投入有助于提升各成员与系统整体利润;若销售佣金费率或回收废旧品的验证费用较低,则各成员和系统整体选择代销时的利润更高.

近年来,Transformer在时间序列预测任务中取得了显著进展,相关研究不断提出新的改良模型.然而,在实际预测问题中,Patch的设定对Transformer的预测结果有重要影响,是决定预测精度与稳定性的关键因素.本文提出了一种基于交叉验证的模型平均方法,加权融合不同Patch设定作为候选模型的预测结果.在电力负载管理与金融投资市场上的实证研究表明,本文所提出方法优于模型选择与等权重平均方法,提升了预测精度和结果稳定性.

随机方差缩减类算法是求解大规模机器学习的有效方法, 近年来受到许多学者的广泛关注. 但是, 如何选择此类算法的合适步长依然值得研究. 本文提出了一种基于BB步长的自适应加速随机方差缩减算法求解随机凸优化问题. 在强凸的假设条件下, 证明了算法具有线性收敛速率. 最后,数值实验表明了新算法的有效性和优越性.

本研究基于2012-2021年中国278个地级市的面板数据,构建了涵盖价格、结构、速度三个维度的房地产健康度评价指标体系,并运用面板向量自回归(PVAR)模型,系统分析了土地财政转型与经济结构优化驱动下的房地产健康发展路径.研究发现:房地产健康度是经济增长与土地财政可持续性的核心驱动,其提升显著促进土地出让收入增长并间接拉动经济增长;土地财政转型与经济结构优化存在显著区域异质性,东部地区通过“土地财政+创新产业”双轮驱动效应突出,而西部与东北地区需通过存量土地盘活与智能化改造激活资源;产业结构差异决定转型路径,服务型城市需转向“土地财政+服务业”协同,工业型城市需强化“土地财政+制造业升级”联动.研究提出分区域精准施策、差异化产业政策协同、技术赋能与制度创新等政策建议,为破解“房地产依赖—财政脆弱—经济失衡”循环提供理论框架与实践路径.

本文针对具有一个零传输速度的线性$(1+1+1)\times(1+1+1)$一维双曲型偏微分方程系统, 采用无限维反步法设计了一种全状态反馈的双边界控制策略, 从而保证闭环系统在$L^2$范数意义下全局指数稳定. 针对零传输速度状态导致传统反步设计失效(易引发控制器增益趋于无穷)的难题, 本文仅在具有非零传输速度的子系统中引入Volterra变换, 而对零传输速度状态保持不变, 并将非零传输速度状态视为零传输速度目标子系统的外部输入, 从而保证该目标子系统实现输入到状态稳定. 双边界控制是在空间域的两端均配置驱动器, 现有的李亚普诺夫泛函难以直接应用, 因而本文设计了一种修正的二次李雅普诺夫泛函, 进而证明了目标系统的指数稳定性. 数值仿真结果验证了所提控制策略的有效性.

针对网约车服务中交易信用异化现象, 本研究基于演化博弈理论构建了乘客与网约车平台的交易博弈矩阵, 并建立了博弈双方行为演化动力学模型, 分析了双方交易行为的演化稳定策略. 研究结果显示: 博弈双方在不同参数条件下呈现出多种演化稳定策略; 平台适当奖励诚信交易的乘客有利于形成激励相容效应, 促使双方均选择诚信交易策略; 然而, 当奖励过高或过低时, 一方参与者会选择不诚信交易策略; 更严重的是, 如果奖励既不能有效降低平台成本, 又无法显著提升乘客收益, 双方都转向不诚信交易策略. 通过仿真分析, 本文不仅直观展示了博弈双方的演化路径, 还提出了促进网约车市场诚信交易的管理学启示, 为优化网约车服务质量提供理论支持与实践指导.

针对网约车服务中普遍存在的乘客差异化行为以及频发的乘客爽约现象,提出了考虑乘客行为异质性与爽约行为的个性化司机与乘客匹配决策方法.首先,针对乘客们在年龄,职业,收入等方面存在的多元化异质性特征,依据乘车行为的历史数据,运用梯度提升决策树算法对乘客进行分类;其次,分别考虑司机与乘客的心理期望与感知,依据前景理论分别计算出乘客对司机以及司机对乘客的综合前景值;进一步,针对乘客在网约车平台呼叫预约车辆的过程中频繁存在的取消订单行为,构建了乘客的爽约概率函数,用于测度乘客的爽约概率;在此基础上,建立了个性化司乘匹配的多目标优化模型,并通过模型求解获得司乘匹配的结果;最后,通过网约车平台下乘客预约车辆的实例分析,进一步验证了提出方法的有效性和可行性.

市场波动率的准确估计对于风险管理和投资决策至关重要. 传统的波动率估计方法如指数加权移动平均(EWMA)和简单移动平均(SMA)尽管在实践中应用广泛, 但其固定的权重分配机制难以适应市场的复杂动态. 为此, 本文提出了一种基于深度学习的图像增强加权移动平均(IWMA)方法, 该方法利用残差网络(ResNet)从市场图像中提取一般价格模式, 再通过生成两种显著性图将这些模式转化为动态重要性权重, 用于动态调整波动率计算中的加权机制, 从而实现更灵活且精准的波动率估计. 本文实证分析基于中国A股市场的508个指数数据, 比较了IWMA方法与传统EWMA和SMA方法在不同历史窗口和预测范围下的表现. 结果表明, IWMA方法显著优于传统方法, ResNet34支持的IWMA方法整体均方根误差(RMSE)最低, 能够更准确地捕捉市场的局部动态特征. 整体结果表明, IWMA方法能够结合价格趋势与波动率的复杂关系, 为市场波动的潜在驱动因素提供新的解释和为波动率建模提供新的视角.

局部平稳性对于理解和分析时空数据的动态变化至关重要.大多数现有研究针对单一维度协变量的时间或空间局部平稳过程进行核回归估计,这在处理复杂多变的时空数据时效果不佳.因此本文将局部平稳性的概念扩展至时空过程,同时考虑多维协变量的影响,提出基于局部线性估计的非参数模型,从而更全面地捕捉和分析复杂的非平稳时空数据.本文在较弱的条件下证明了估计量的相合性与渐近正态性.此外,通过模拟和实证研究,验证了该方法在有限样本条件下的有效性和适用性.

当前，我国推出了大规模设备更新改造政策，规模养殖粪污收集处理设施的更新改造涵盖在内，这一政策将如何影响规模养殖粪污治理及资源化利用，现有研究还未曾涉及.为此，本文构建了中小规模养殖企业“更新设备”策略与第三方公司“分类收费”策略的演化博弈流率基本入树模型，并在中小规模养殖企业的决策中引入前景理论与心理账户理论，充分考虑中小规模养殖企业的风险偏好意识，将期望效用函数与价值感知函数结合使用，基于“谁投资，谁获得设备更新补贴”的原则，论证了由哪个主体实施更新改造更有利于政策的推行，并对不同策略进行仿真分析，总结了规模养殖粪污收集处理设施更新改造的系统基模.研究发现：第一，将大规模设备更新补贴给予第三方公司，由第三方公司为中小规模养殖企业的粪污收集处理设施进行更新改造，更有利于政策的推进；第二，第三方公司应积极实施“分类收费”策略；第三，基于大规模设备更新改造的养殖粪污收集处理系统构成了成长上限基模，其杠杆解在于解除平衡回路的制约，即通过政策补贴鼓励第三方公司投资中小规模养殖企业的粪污收集处理设施，并采用分类收费策略获得更高质量的粪污原料，促进养殖企业投入粪污治理，进一步增加养殖企业获得补贴的比例.

群体决策中现有的消除专家之间冲突关系的方法忽视了专家间的多种社会关系以及多重网络之间的耦合关系。本文创新地提出基于信任-冲突双层社交网络的冲突消除模型，旨在有效促进专家间冲突的消除。首先采用稀疏表示法计算专家之间的冲突度，并定义了信任-冲突双层网络的概念及其构建方法。其次，利用Uninorm算子对信任层权重和冲突层权重进行非线性组合，以计算专家的综合权重。在此基础上，本文设计了冲突关系的演化算法和信任关系的发展算法，以模拟信任网络和冲突网络的交互。最后，用一个案例分析表明所提出模型能够有效地检测和消除群体成员间的冲突关系。相较于传统方法，本文所提方法在处理决策者间多元社会关系及双层网络耦合关系上展现出明显优势。

本文研究控制施加在退化边界时一维强退化波动系统的精确能控性. 通过用谱分析的方法, 得出其对偶系统的隐正则性和能观性不等式, 并且得到了观测时间, 从而利用能观和能控的等价性得到控制系统的精确能控性以及控制时间.

金融市场的强随机性, 非线性和非平稳性等特性对股票价格的预测提出了挑战. 本文基于样本卷积交互网络(Sample Convolutional Interaction Network, SCINet) 构建股票价格预测模型, 该模型由多个SCI-Block按照二叉树结构排列而成, 对金融时间序列进行奇偶分裂后, 利用不同的卷积核进行特征提取. 这种结构能够更有效地捕捉股票价格时间序列数据的局部特征, 从而提高预测精度. 然后, 基于SCINet预测模型获得的股票价格变化信息, 设计一种分级资产分配策略, 并采用粒子群算法(PSO)对分级阈值进行优化, 实现投资收益最大化且最大限度规避投资风险. 最后, 在标准普尔指数(S&P500), 上证指数(SSEC), 深证指数(SZI)以及S&P500 8只成分股数据上进行股票价格预测及资产分配实证研究. 结果表明, 基于SCINet建立的股票价格预测模型与SVR、CNN、LSTM、CNN-LSTM 模型相比能更准确地捕获价格变化信息, 且根据变化信息进行的资产分配能获得更好的收益, 验证了基于SCINet建立的股票价格预测模型及资产分配策略的有效性.

本文将连续区间有序加权平均(C-OWA)算子和个体、群体遗憾值相结合, 提出一种新的预测精度准则: 群体-个体预测有效度, 该准则通过C-OWA算子可以将区间数转换成实参数, 再引入正理想点序列和负理想点序列, 进一步构建基于VIKOR的群体-个体预测有效度的区间型组合预测模型. 针对该模型, 定义新的非劣性组合预测、优性组合预测、冗余组合预测方法等概念, 最后通过实例分析, 说明该区间组合预测模型的合理性和有效性, 并对参数进行灵敏度分析.

本文针对退役动力电池回收过程中的回收价格竞争与回收技术合作并存问题,构建非合作-合作两型博弈模型,研究电动汽车制造商、电池生产商和回收商的回收价格竞争,以及电池生产商和回收商之间的回收技术合作.通过求解两型博弈模型,不仅得到了三个回收成员的最优回收价格和最优利润,还得到电池生产商和回收商最优合作策略:成本分摊比例和回收技术水平.进一步,分析了退役动力电池的转售价格和梯次利用率等重要参数对这些最优策略和最优利润的影响.研究结果表明:1)当回收渠道间的竞争较为激烈时,供应链整体的利润会降低;2)电池生产商与回收商开展回收技术合作,不仅能够显著提升回收量,还能有效提高双方利润;3)当投资难度越大时,回收技术水平越低,分摊回收技术水平的比例越高;4)电池生产商的回收价格和利润随再生材料单位收益增加而增加;5)回收商的回收价格随梯次利用率的增加而减少,其利润则呈现相反趋势.

交易型开放式指数基金(ETF)作为一种逐步兴起的指数化投资工具, 其是否能够发挥资本市场对实体经济的正面反馈效应、影响企业实际行为, 尚未得到人们的 充分认识. 本文基于2011—2023年A 股上市公司数据, 从微观企业层面实证考察ETF持股对企业违规行为的影响及作用机制. 研究结果表明, ETF持股能够显著遏制企业的违规行为, 该效应主要归因于ETF能够同时发挥资源效应和治理效应. 进一步的异质性检验表明, 在信息不对称程度较低、代理冲突较为严重以及非国有企业样本中, ETF 持股对企业违规行为的抑制作用更为明显. 本研究旨在深化对ETF持股产生实际经济效应的理解, 为监管机构制定政策以规范机构投资者市场行为提供有力的参考依据.