基于模拟退火的进化算法性能对比研究

将模拟退火算法和遗传算法、粒子群优化算法分别进行结合,形成模拟退火—遗传算法以及模拟退火—粒子群优化算法,并作性能对比分析。研究结果表明,这两种算法都在进化代数和全局寻优能力方面有较大突破,在找寻最佳个体解的效率上,模拟退火—粒子群优化算法更突出。     

基于SSA-MGF的偏最小二乘回归预测模型

本文利用奇异谱分析和均生函数方法,对原始序列重构延拓作为自变量,原始序列作为因变量,建立偏最小二乘回归预测模型,并与主成分最小二乘回归预测模型比较分析.实例结果表明,该方法具有预测精度高、稳定好的特点.     

一种新的神经网络集成方法在证券分析预测中的应用

文章利用Bagging技术和不同的神经网络算法生成集成个体,并用偏最小二乘回归方法从中提取集成因子,再利用贝叶斯正则化神经网络对其集成,以此建立上证指数预测模型。通过上证指数开盘价进行实例分析,计算结果表明该方法预测精度高、稳定性好。     

基于量子粒子群的神经网络集成股市预测模型研究

利用量子粒子群改进神经网络集成个体的网络结构和连接权值,利用主成分分析法提高集成个体差异度,形成一组优良的神经网络集成个体,利用支持向量机回归集成生成输出结论,求出非线性时序函数的全局最优解,随即建立一个基于量子粒子群的神经网络集成股市预测模型.试验表明,该模型能有效提高神经网络集成系统的泛化能力,预测精度高,稳定性好.     

上证指数预测摸型——基于二次规划最优组合的神经网络方法

文章利用主成份分析构造神经网络输入矩阵:利用Bagging技术和不同神经网络算法生成一组神经网络个体:最后用二次规划最优组合方法,计算各集成个体的最优非负权系数进行组合集成,生成输出结论,以此建立股市预测模型.通过上证指数开盘价进行实例分析,计算结果表明该方法预测精度高、稳定性好,易于操作.     

中学数学新旧教材对比与师范生培养若干问题的思考

从新旧教材的内容、形式、素材、模式等方面进行对比 ,指出师范生培养要注意的若干问题 ,提出几点建议 ,从而促进师范生优质培养。