风险度量中的拟蒙特卡罗方法

传统的蒙特卡罗模拟样本使用伪随机数序列,而拟蒙特卡罗模拟采用的是确定的低偏差序列,本文对比了低偏差序列与伪随机数序列的特点,并用两种模拟方法计算了一个股票期权的VaR值,实验结果显示,在计算精度要求相同的条件下,拟蒙特卡罗模拟方法比传统的蒙特卡罗模拟法收敛要快得多,并且计算精度也更高一些。     

一种基于小波的盲提取信息隐藏

提出了一种基于小波的盲提取信息隐藏算法。将载体进行小波分解，根据低频区域小波系数的重要比特位选择中频区域隐秘信息的嵌入位置。再将经过了预处理的隐秘信息映射到已确定的嵌入位置，最终通过小波反变换生成含有隐秘信息的伪对象。提取则是嵌入的反过程。试验表明此方法的隐藏效果较好，伪对象与原始载体的区别不易被人眼察觉。提取时不需要原始载体，具有一定的抗攻击性。     

川江及三峡库区散装化学品船型主尺度优化

针对川江及三峡库区航道特点，以1000吨级散装化学品船为例，运用正交设计和网格法结合分层序列法的多目标综合评价方法，优化出川江及三峡库区散装化学品船船型主尺度。     

矢值序列空间ss（E）的局部完全k-凸

刻划了赋序列范数的矢值序列空间ss(E)的局部完全k-凸性，证明了若ss是局部一致凸的，则ss(E)是局部完全k-凸的，当且仅当E是局部完全k-凸的．     

基于时间序列的BP神经网络的滑坡预测预报及其在Matlab中的实现

滑坡的形成、发展、破坏是一个复杂的过程,受诸多因素影响,这些因素的综合使得滑坡位移-时间曲线呈现出很强的非线性特征.本文研究基于时间序列的BP冲经网络模型,并用Matlab神经网络工具箱对新滩滑坡位移-时间曲线进行预测.结果显示该模型能较好的反映滑坡位移-时间曲线的非线性特征,具有收敛速度快、精度高等优点.     

SOx、NOx、PM10浓度的时间序列模型及其残差T2控制图

利用统计学软件，对内蒙古包头市2012年1月1日~2012年12月31日市环境监测站的SOx、NOx、PM10日浓度数据，进行了时间序列分析，并建立了时间序列模型(ARIMA)。然后对模型进行识别、估计，并对估计后的残差进行检验，经检验后的SOx、NOx、PM10浓度的残差值均为白噪声序列，则计算出相应的SOx、NOx、PM10日浓度的残差值。由于残差值满足传统的统计过程质量控制理论中的统计量彼此独立的基本假设，因此我们绘制出多元自相关过程的残差T2控制图。实例应用表明，该方法是合理科学的。     

青藏铁路格拉段沿线风速短时预测方法

青藏铁路大风监测预警系统采用时间序列法实现沿线风速的短时预测.利用时间序列法对经过1min平均化处理后的非平稳实测风速序列建立ARIMA(11,1,0)模型,进行超前3步预测计算,获取第3 min平均预测风速,预测平均绝对误差为2.237 2 m·s-1.针对时间序列法第3 min平均预测风速精度低的问题,采用提出的滚动式时间序列法修正时间序列法预测计算步骤,重新获取第3 min平均预测风速,预测平均绝对误差减小为1.1670 m·s-1.使用最小二乘法拟合样本每分钟内最大实测风速和该分钟平均风速的相关系数K,通过K为1.142 8修正滚动式时间序列法第3 min平均预测风速,获取滚动时间序列法第3 min最大预测风速,预测平均绝对误差为2.090 4 m·s-1.滚动式时间序列法第3 min平均风速、最大风速的两者预测均满足精度要求.滚动式时间序列法已经在系统中使用.     

序列和谐图及其扩充

讨论了序列和谐图的扩充，并由此得到某些重要图类的序列和谐性。