产品详细介绍请登录 中国科学软件网 了解更多Eviews软件信息和报价。EViews 9.5新功能：MIDAS估计：一种新的估计方法支持解一个更高频率的页面。Step, Almon, Beta 和指数阿尔蒙加权方案也是允许的FIML与协方差估计的限制。允许系统估计方程用FIML残协方差矩阵的限制。模型打印视图。一个模型的一个新的视图,允许您显示断裂形式的方程(和数值显示选项)而没有真正破坏原本的链接模型场景描述。添加到模型场景的描述,然后导出那些解决方案系列的描述。模型场景视图。一个简单的模型的场景列表(和他们的设置)。方程发现。视图的模型方程有一个新发现按钮,可以让你找到一个方程,通过内生变量名或外生变量的名字。模型保护。你可以通过密码的形式来加密保护你的模型这样别的用户只能使用模型而不能改变模型的结构。保存/检索程序变量。新功能允许您保存和加载程序变量进入磁盘上的text-ini文件。以下是EViews 9 的更新功能介绍更新用户界面EViews 9一直以无与伦比的易用性知名，但是依然有改进的余地。我们提高了ante在Eviews 9中的界面的改进，以下是其中几个亮点：命令捕获EViews 9为大多数对象视图，过程以及大量的其他互动操作提供了命令捕获。当你使用用户界面来执行一个操作时,EViews将为显示和导出节省相应的文本命令。一旦打开,你可以根据需要来移动和改变窗口的大小。在捕获窗口中右击会出现一个菜单清除窗口,从而可以将内容保存到磁盘上的文件夹,或打开一个新的包含窗口内容的未命名程序。此外，你可以选择echo命令来捕获任何命令窗口。可停靠的命令和捕获窗口EViews 9的命令和捕获窗口是可停靠,可漂浮以及可隐藏的。停靠和隐藏的窗口允许你将经常使用的窗口保持在随时可以调动的距离。可漂浮的窗口允许你将它们移出你的工作区域。甚至有可能你还能调用到EViews界面外的浮动窗口。数据库和工作文件预览EViews 9提供了一个新对象预览模式,允许您快速浏览通过工作文件和数据库中的对象。选中并右键单击一个或多个数据库或工作文件窗口中的对象或按F9来打开预览窗口。使用箭头来浏览选中的对象或整个对象容器的内容,查看元数据(名称、类型、描述、频率、最新更新、来源、单位,等等)和特定类型对象的信息。一旦你已经检查对象,你可以使用预览窗口从数据库到工作文件页面来输出一个或多个对象。处理新数据的功能加强数据的导入和连接通过EViews 9, 系列对象现在可以链接到另一个工作文件的一个物体和其他有效的外部数据源,并且可以导入到EViews(如Excel文件、TXT文件、ODBC数据库,等)。此外, 使用EViews 9所有系列对象导入或获取现在将存储和记忆无链接状态的数据源。这就允许断开系列对象的连接或者再连接。管理链接和方程式对话框已被重新设计来帮助使用者理解和管理中目前工作文件中已有的链接。对话框现在可以通过它们的来源来显示所有外部链接的对象和公式。强大的New Fred数据库界面EViews 9提供了一个由圣路易斯联邦储备银行提供的用于更新接口的数据服务。新接口包括一个定制的浏览器浏览可用的弗雷德数据并添加支持检索的历史版本。新的浏览器界面提供了大量有用的工具来处理弗雷德数据库所有系列搜索——支持按关键字搜索。排序-感觉序列的命令来改变添加过滤器-缩小显示列表As of-限定特定年份的数据分类跳转-直接导航到文件夹内包含选定的类别树系列。发布跳转-直接导航到包含所选系列的统计发布。根据标签过滤-给现有的特定系列添加一个标签列表显示发布日期-显示所选系列的发布更新时间列表Copy As Of –允许你一次性检测多个历史版本。

本成果围绕光伏并网系统电能质量展开。基于深度学习算法，研究谐波等电能质量指标变化规律，运用特征提取技术处理时序数据，实现电能质量预测。研发基于态势感知的电能质量调控装置，总谐波补偿率不小于 90%，补偿次数 2 - 50 次。成果形式包括研究报告、调控装置示范应用，申请发明专利 3 项，发表论文 3 篇。应用场景涵盖光伏电站、配电网等，可提升电网可靠性与经济性，减少设备损耗、优化调控策略、降低弃光率，为新能源消纳提供支撑。

本发明公开了一种燃烧后CO2捕集系统的多模型预测控制方法，该预测控制方法以基于化学吸附的燃烧后CO2捕集系统为被控对象，贫液阀门开度和汽轮机低压缸抽汽阀门开度为系统控制输入量，CO2捕集率和再沸器温度为系统输出量；首先基于子空间辨识方法，利用系统运行产生的数据，在不同工况点处建立系统的局部状态空间模型；接着使用间隙度量的方法调研被控对象的非线性分布；进而在合适的局部工况点处建立预测控制器，并设计隶属度函数将其加权组合，建立燃烧后CO2捕集系统多模型预测控制系统。本发明的方法具有良好的全局非线性控制能力，能够有效适应系统大范围变工况的需求，快速追踪CO2捕集率设定值，提高CO2捕集系统深度快速灵活运行的水平。

本发明公开了一种带漂移干扰的模型预测控制器的建模质量监控方法,包括如下步骤：建立闭环控制系统的干扰模型；根据闭环控制系统的实际情况以及给定的控制目标，设计过程的动态模型 MPC 控制器；采用干扰模型及 MPC 控制器控制闭环控制系统，并采集闭环控制系统运行所得的过程数据；根据闭环控制系统结构，对过程输出及过程输入数据进行正交投影，获得过程估计干扰更新；根据闭环控制系统既定参考信号和过程实际输出，获取闭环控制系统的实际

本发明公开了一种基于开关表的三相可控整流器模型预测控制 方法，包括如下步骤：(1)将电网电压矢量角度分为十二个扇区，对三 相可控整流器采用八个候选电压控制矢量；(2)依据三相可控整流器的 电网侧有功以及无功功率随电网电压矢量角度的变化规律，确定每个 扇区对应的候选电压控制矢量，生成开关表；(3)在当前时刻判定当前 的电网电压矢量角度所属扇区，从开关表中提取对应的候选电压控制 矢量；(4)依据提取的候选电压矢量预测下一时刻的电网侧有功以及无 功功率，从中选取最佳电压控制矢量。本发明将开关表和模型预测控

全球肆虐的新型冠状病毒肺炎对世界各国人民的生命健康造成了严重的损害，对国际经济产生巨大冲击。加深对突发新型传染性疾病的全面认识，分析新型冠状病毒肺炎的流行病学特征，预测新型冠状病毒肺炎的传播趋势成为了应对疫情最为迫切的需求。马婷团队基于深度数据挖掘，建立输入风险及传染病传播动力学模型，通过与深圳市疾控中心、深圳市三院、黑龙江省疾控中心、美国约翰霍普金斯公共卫生学院专家的密切合作，建立精准度更高、更为个性化的预测模型，第一时

本发明公开了一种五桥臂的可控整流变频调速系统的模型预测控制方法，包括：A、根据测量的相电流和转速估算感应电机的定子、转子磁链；B、预测下一采样时刻八个电压矢量对应定子磁链的绝对值、·744·转矩、有功功率和无功功率；C、速度外环和母线电压外环采用比例积分调节器(PI)，调节器输出有功功率给定和电机磁链给定；D、通过预测值和给定值构建系统的目标函数，分别计算共享桥臂开关状态为 0和 1 时，整流侧和逆变侧

该项目利用国家卫健委公布的确诊病例总数数据链，以应用传播动力学为方法，以黄森忠教授建构的普适SEIR模型作为模型理论，通过“南开大学智英健康数据研究中心”开发的程序EpiSIX，分析新冠病毒肺炎疫情有关数据，并将分析结果生成可视化网页，开展疫情发展回顾、确诊病例数时序区间预测等相关工作，对疫情发展情况及疫情防控效率作出研判。 研究团队由黄森忠教授和山西大学复杂系统研究所所长靳祯教授、南京医科大学公共卫生学院彭志行副教授共同领衔，南开大学统计与数据科学学院多名年轻教师与研究生加入。研究团队从1月30日至2月14日，每3日发布一次预测，已连续发布疫情传播预测6期，并根据疫情变化，及时调整预测评价指标，其预测区域也进一步细化，由原来的对全国、湖北省、武汉市的疫情预测，拓展为对全国各省市的预测。

在2003年成功预测SARS流行趋势的基础上，西安交通大学数学与统计学院生物数学团队与陕西师范大学生物数学团队、加拿大吴建宏教授团队合作，基于新型冠状病毒的传播机理、密切跟踪隔离和封城等策略，建立了传播动力学模型，对新型冠状病毒肺炎传播风险进行了预测分析，此项研究成果“Estimation of the transmission risk of 2019-nCov and its implication for public health interventions”。 研究中利用2020年1月10日至1月22日的报告疫情数据，采用动力学模型和统计计算方法预测武汉新型冠状病毒肺炎传播的基本再生数为6.47 (95%置信区间为5.71-7.23)，给出了疫情的达峰时间和峰值以及最终感染规模（若继续1月22日前的控制措施，疫情将在3月10日左右达到峰值）。研究中进一步采用似然函数方法加以验证，得到了与模型估计值一致的结果。如果续代时间大于6天或潜伏期越长，基本再生数可能更大，该结论说明了疫情传播的速度快。与23至25日的疫情数据相比，模型预测结果与报告疫情数据基本一致。 研究中进行敏感性分析，讨论了1月22日前武汉采取的防控措施的有效性以及在降低再生数中的重要作用。预测结果显示从23日起加强控制措施，报告病例数会在一个周后出现明显的下降，即加强的控制措施会在一个周后产生明显效果。进一步分析1月23日后武汉封城策略对其它地区疫情的影响，基于武汉到北京的航班、铁路等信息，计算武汉封城前后对北京疫情的影响，表明武汉封城（即北京无来自武汉输入病例）后，北京在未来7天的病例数将降低91.14%，这说明了武汉封城对全国疫情防控的关键作用。SSRN 截图 密切跟踪隔离措施的敏感性分析点击查看原文

故障预测与健康管理(Prognostics and Health Management, PHM)是利用先进的传感器技术集成，借助各种算法和智能模型来诊断、预测和监测系统/子系统/设备的健康状态，并根据诊断或预测信息、可用维修资源和使用要求对装备维修活动做出适当决策，从而以最小的投入获得最佳的健康状态。 PHM是一种实施以健康为核心的装备综合管理的技术方法和系统。实现了两个转变：由传统的基于传感器的故障诊断转向基于智能系统的健康状态预测与评估；由事后维修和定期维修转向基于状态的视情维修。主要研究内容包括：飞机液压/环控/供电/蓄电池/作动器等典型机电系统的地面故障诊断与健康预测评估，机载状态监测与诊断推理，飞机机电PHM原型系统，小卫星电源系统在轨寿命预测与运行管理，船舶机电系统综合状态评估与维护维修辅助决策，测试性设计分析与试验验证等。 已在SCI/EI/ISTP检索的国际国内学术刊物和会议上发表论文100多篇，获得国家发明专利10余项。