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一种新的列车编组问题优化模型及算法

列车编组计划是编组站完成列车调度和组织工作的指导性文件之一,编制科学的列车编组计划是提高运输效率的重要保证。主要探讨了列车编组计划问题的建模、模型计算与求解的方法、编组计划的制定等问题。首先根据某站一天过站列车的数据,以白班和夜班的最小中时为指标,建立了列车解体和编组的优化模型。然后利用遗传算法和Matlab遗传算法工具箱对其进行了求解,最后给出了该站的列车 …

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杨树国
一类非线性时变时滞随机大系统的稳定性 featured image

一类非线性时变时滞随机大系统的稳定性

Almost surely asymptotic stability of the trivial solution of linear stochastic system with ime-varying de-lays is discussed , and is extended to the nonlinear stochastic …

Cui Hongyan
An Ensemble Adjustment Kalman Filter Study for Argo Data featured image

An Ensemble Adjustment Kalman Filter Study for Argo Data

An ensemble adjustment Kalman filter system is developed to assimilate Argo profiles into the Northwest Pacific MASNUM wave-circulation coupled model, which is based on the …

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尹训强

云计算安全框架的研究

云计算的安全问题是影响和制约云计算应用和发展的关键问题,得到了广大科研人员的高度重视。从信息安全的角度出发,深入研究了云计算的可靠性、可用性、保密性、完整性、可控性和不可抵赖性等问题,并在此基础上探讨和设计了云计算的安全框架。

Kai Xue

关于数据库登录密码的安全性研究

自从数据库诞生以来,其安全问题就一直受到了人们的关注,而数据库的身份验证是保障其安全性的最重要的一道防线,为防止验证密码被泄露盗用,将传统的26位仿射变换算法扩展到31位,并运用Java语言设计了一个密码自动随时间变化的加密解密器,将其引入数据库的密码验证程序后必会使其安全性大大提高。

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杨树国
矢量河网数据的渐进式传输 featured image

矢量河网数据的渐进式传输

提出了一个无几何数据冗余的河网渐进式传输多尺度数据结构。结合目标层次的河流选取和几何细节层次上的曲线化简建立河网多尺度数据结构。基于该数据结构,在Web环境下实现了河网数据的渐进式传输。

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艾波
Reconstruction of Eddies by Assimilating Satellite Altimeter Data into Princeton Ocean Model featured image

Reconstruction of Eddies by Assimilating Satellite Altimeter Data into Princeton Ocean Model

An optimal interpolation assimilation model for satellite altimetry data is developed based on Princeton Ocean Model (POM), which is applied in a quasi-global domain, by the method …

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尹训强
高等代数与概率论的相互渗透 featured image

高等代数与概率论的相互渗透

本文通过运用高等代数中的矩阵方法解决随机变量独立性的判定问题,并且用随机变量的性质证明了高等代数中的两个重要不等式,说明了高等代数、概率论在解决问题过程中的相互渗透,揭示了它们之间的内在联系。

Lixiuli,Wangping, Fuju Di
风险值和尾部条件期望的实证比较分析 featured image

风险值和尾部条件期望的实证比较分析

由于风险值VaR具有一定局限性,因此人们在VaR的基础上又提出了一种新的度量市场风险的方法:尾部条件期望TCE。利用GED分布和T分布的TGARCH-M模型建立计算公式,并实证比较了VaR和TCE度量市场风险的准确性,结果表明,在通常情况下TCE和VaR均能较准确地度量市场风险。

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王苹
利用PGARCH-M模型估计风险值 featured image

利用PGARCH-M模型估计风险值

建立一种新的度量风险值(VaR)模型PGARCH-M(PowerGARCH-M),并利用该模型,通过对工业指数和地产指数的VaR计算,得出基于GED分布的PGARCH-M模型估计VaR极端值更为精确,优于基于正态分布的PGARCH-M模型和PGARCH模型。

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王苹