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.     

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。     

降水预报的神经网络集成方法的改进

文章首先利用改进的模糊聚类方法获得与预测样本具有相似属性的训练样本;其次,利用遗传算法优化神经网络的初始权值、阈值及隐节点个数;最后采用一种基于模糊C均值聚类与对神经网络个体泛化误差估计相结合的方法,实现神经网络集成个体的选择。以逐日降水天气预报为例的实际预报试验结果表明,与神经网络的简单平均集成预报相比,这种改进的降水神经网络集成预报方法的泛化能力有了较大的提高。     

基于VaR风险控制的半log-最优资产组合模型

通过建立基于VaR风险控制下的单周期半log-最优资产组合数学模型,证明了最优解的存在性与唯一性。利用遗传算法对半log-最优资产组合模型进行了实例计算与分析,并与log-最优资产组合模型进行了比较,结果表明半log-最优资产组合模型具有计算方便的特征。     

几种组合预测方法对股票市场的预测效果研究

为了研究几种组合预测方法的预测效果,文章首先利用GM(1,1)、BP神经网络、支持向量机(SVM)三种单一预测方法对2008年的上证工业股指数、上证商业股指数、上证地产股指数、上证公共事业股指数作了预测,然后分别利用最优权重线性组合预测模型、基于SVM和基于BP神经网络的非线性组合预测模型对上述股指作了预测.通过对各种预测方法的预测效果进行对比分析,发现:在进行组合预测时,选择其中预测效果最好的一种方法作为二次组合预测的模型可以大大提高组合预测的效果.     

油田产量的最优加权组合预测方法

文章利用因子分析法,对影响油田产量的多个因素进行分析.最终用较少的变量代替原来各因素.然后基于BP神经网络方法和多元回归预测方法,建立最优加权的组合预测模型.对油田的产量进行预测.经验证,组合后的模型比单一模型预测效果更好,对实际生产有一定的指导意义.     

基于情感分析的旅游客流量多尺度组合预测模型

文章提出了一种基于在线文本情感分析的旅游客流量多尺度组合预测模型。首先,用Python爬取客流量历史数据和旅游网站的评论并对其进行预处理,并使用Snownlp情感分析计算处理后的评论情感值作为客流量的影响因素;其次,将客流量和评论情感值分别用互补集成经验模态分解分解为不同的本征模函数,并用样本熵将其重构为高频、低频和趋势序列;然后,用反向传播神经网络、支持向量机和长短期记忆神经网络模型分别对高频、低频和趋势序列进行预测;最后,把三种方法的预测值相加即可获得最终预测结果。以四姑娘山风景区为例进行实证分析,结果显示所提模型能很好地提高客流量的预测效果,具有应用价值。     

基于粗糙集的组合预测方法在粮食产量预测中的应用

粮食产量是国民经济发展一项重要指标,对粮食产量的预测,目前多采用组合预测的方法.在组合预测中单一预测模型的选择和组合系数的确定是两个至关重要的问题,本文基于粗糙集理论构建了一种新的组合预测模型,这种方法计算简单,无需建立数学模型,完全通过数据驱动.算例显示这种方法不但明显优于传统的最优组合预测方法,还优于先进的神经网络组合模型,在实际的粮食产量预测问题中有着广泛的应用前景.     

基于组合决策树的急诊等待时间预测

文章选择华西医院急诊科为研究对象,使用CHAID、C&RT、REPTree三种决策树算法预测急诊等待时间,并通过BP神经网络对上述模型进行组合,得到组合模型.通过比较分析以上四种模型后,发现影响等待时间的关键因素主要是科室、挂号时间段、队列人数、月份,并且组合模型的预测效果最优.     

典型效用函数下最优投资消费问题

本文讨论了证券市场上消费投资策略的最优化问题,运用直接构造的方法得到一类典型效用函数,并在其指标下对最优的投资组合策略进行了研究,得出了最优投资问题解的显示表达式;并且针对这种方法的应用建立模型、进行计算和实证研究,使其方便应用于实际。     

机会约束下风险最小的投资组合选择模型研究

文章在投资组合收益率服从正态分布的前提下,用CVaR作为度量风险的标准,建立了以投资风险最小为目标且具有投资机会约束的组合策略选择模型.利用优化理论,证明了模型最优解的存在唯一性,得到了最优解的解析表达式.并利用Matlab给出了求解该问题的最优解、最优解的均值以及CVaR的计算程序,最后通过算例予以说明.     

基于两个单项模型的组合预测模型构建方法

组合分线性和非线性两种,在任选两个模型采用组合预测方法时,如何确定哪种组合方法效果更好成为重点.文章从协整关系和优性组合判定方法两方面提出确定线性组合条件及线下组合建模过程.在线性关系不满足时,对组合模型进行改进,采用BP神经网络对模型进行非线性组合,使其达到组合预测目的.同时,给出在任取两个模型的情况下,进行组合的方法和步骤,既提高组合预测精度,又达到简化计算过程的目的.     

有序秩聚类及对地震活跃期的分析

 本文在对Fisher最优求解有序聚类方法和有序近邻聚类方法剖析的基础上,提出了有序秩聚类分析方法,并对Fisher最优求解、有序近邻聚类和有序秩聚类在计算效率上进行了比较分析,研究表明有序秩聚类在处理海量数据具有明显的优势。最后利用该方法对我国南北地震带活跃期进行分析,取得了良好的效果。     

运用遗传神经网络模型对我国上市公司财务危机的预测

神经网络已经被广泛运用于公司财务危机状况的预测,然而,神经网络常常存在着收敛于局部最优解、学习时间长等缺陷而影响其预测效果;而遗传算法(Genetic Algorithm)是一种全局寻优搜索算法,能够有效克服上述缺陷。因此,文章提出的将遗传算法和神经网络相结合的遗传神经网络模型(Genetic Neural Networks),既保留了神经网络原有的优点,又克服了上述的缺点。并利用我国上市公司财务数据对公司财务危机状况进行实证分析,结果表明,该模型预测效果令人满意,预测结果明显优于一般神经网络模型。     

基于神经网络下的产业关联关系研究

在介绍BP神经网络基本原理基础之上,探讨如何利用神经网络进行产业间的关联分析,给出产业间的影响力系数及感应度系数计算方法,同时也提出产业系统中产业影响力系数及感应度系数的计算方法.通过对秦皇岛市产业系统的实例分析,该市建筑业对产业系统的影响力最大,而第三产业对其他产业的依赖性最强.     

基于BP神经网络的个体定税预测模型

本文研究了个体定税预测模型问题。简要介绍了BP神经网络的结构,通过分析影响个体定额定税的主要因素,提出了基于BP神经网络的个体定税预测模型。运用MATLAB7.0对样本数据进行了仿真,结果证明了模型的正确性与适用性,并对该模型进行了分析评价。     

互联网企业广告收入预测研究——基于低频数据的神经网络和时间序列组合模型

神经网络模型对大样本时间序列的拟合效果优于传统时间序列模型,但对于年度、月度、日度等低频时间序列的预测则难以发挥其优势。鉴于此,本文应用传统时间序列模型和神经网络模型,建立Holtwinters-BP组合模型,利用Holtwinters模型分别拟合各解释变量序列,利用BP模型拟合解释变量和自变量的非线性关系,基于某社交新闻类APP的日广告收入数据进行互联网企业广告收入预测研究。通过与循环神经网络(RNN)模型、长短期记忆神经网络(LSTM)模型等预测结果的对比发现:Holtwinters-BP组合模型的预测精度和稳定性更高;证明多维变量对于广告收入的显著影响,多变量模型的预测准确性高于单变量模型;构建的Holtwinters-BP组合模型对于低频数据预测有较好的有效性和适用性。     

基于不确定正态云组合权重的综合评价方法研究

如何确定指标体系的权重是多属性决策中的一个重要问题。针对多属性决策中主客观权重的不确定问题,通过逆向云生成算法将多个主客观权重进行信息融合,生成不确定正态云组合权重,构建基于云模型的主客观组合赋权方法。在此基础上,提出基于正态云组合权重的多属性综合评价方法,该方法通过计算各方案组合赋权与理想方案组合赋权之间的正态云相似度值大小进行排序并确定最佳方案。最后,通过算例说明云组合权重综合评价方法的可行性和有效性。     

石油价格的一种变权重组合预测

石油价格的预测具有重要的意义,近年来的研究表明,变权重组合预测比常数权重组合预测具有更高的精度.本文提出一种利用神经网络和时间序列进行变权重组合预测石油价格的方法,这种方法相对于常数权重组合预测方法更接近油价波动的实际情况,对于石油价格的预测具有一定的应用价值.     

利率期限结构预测、国债定价及国债组合管理

国债利率期限结构是固定收益产品定价和投资组合管理的核心问题。本文利用NARX（Nonlinear AutoRegressive network with eXogenous inputs）神经网络模型研究利率曲线的运动机制,拟合并预测利率期限结构,在此基础上利用Hermite插值方法构造平滑的利率曲线并计算得到国债理论价格及其预测值。实证分析发现我国国债定价效率不足,交易价格显著偏离理论价格,但国债的理论价格的实际值和预测值均对交易价格具有显著的预测能力。基于上述发现本文提出了主动国债组合管理策略,通过预测的期限结构得到国债理论价格的预测值构建的多空对冲组合和单边多头组合均能获得显著的收益。本文的研究丰富了利率期限结构的研究方法,提出的主动国债组合管理策略对通过交易提高国债定价有效性具有参考价值。