粒子群优化灰色模型在负荷预测中的应用

针对电力系统负荷特性,分析灰色模型GM(1,1)的应用局限性,引入向量α改进灰色模型背景值序列的计算公式,从而构建了适应性更强的GM(1,1,α)模型。应用粒子群优化算法非线性全局寻优能力来求解最优α值,提出了基于粒子群优化算法的灰色模型PSOGM,并给出了电力负荷预测的应用实例。实例证明PSOGM模型具有较高的预测精度和较广的应用范围。     

基于自适应系数和粒子群优化算法的风速预测研究

风速预测对并网风力发电系统的运行有重要意义。本文搜集了原始风速数据,采用一阶自适应系数法进行风速预测,并使用粒子群优化算法优化参数,引入平均绝对百分比误差和均方根误差评价预测效果。实践证明,这种混合预测模型取得了良好的预测效果。     

基于优化回声状态网络的股价预测研究

股票市场是一个充斥着各种噪声的动态非线性系统,能够精确地对其进行预测是一项具有挑战性的任务。本文构建的BCC-ESN模型,是运用细菌群体趋药性算法(BCC)来优化回声状态网络(ESN)的权值结构,在继承ESN优良性质的同时,具有更高的模型预测能力。实验证明,BCC-ESN模型比前馈神经网络具有更好的学习和预测能力。经对上证指数进行短期价格预测,结果与BP网络、Elman网络和ESN网络进行比较,BCC-ESN模型精度明显优于其他三种网络预测。同时,在运算效率上,BCC-ESN模型继承了ESN的运算优势,明显优于其他神经网络预测模型,是一种切实可行、高效的预测算法,尤其在股票时间序列预测中有广泛的实用价值。针对BCC-ESN模型在训练预测中遇到的问题,比如耗费时间过长和过度拟合问题,本文亦提供了简单易行的思路和方法。     

基于支持向量机的中国股指期货回归预测研究

本文针对股指期货预测的特点,选择对股指期货指数有重要影响的相关指标,首次提出用支持向量机(SVM)方法对其进行回归预测,并用遗传算法(GA)和粒子群算法(PSO)分别优化四种不同核函数的支持向量机,构建了八种不同的中国股指期货回归预测方案,用实证研究的方法对这八种方案的准确性和时效性进行了比较。实验结果表明粒子群算法优化的线性核函数支持向量机作为中国股指期货回归预测的模型,具有更好的预测效果。     

粒子群优化k均值的混合聚类算法研究

k均值算法是聚类分析的一种传统算法,在数据挖掘中等领域得到了广泛的应用.本文在分析k均值聚类算法存在问题的基础上,用粒子群算法优化k均值聚类算法,提出了一种新的混合聚类算法.理论分析和实验结果证明,该算法有很好的全局收敛性,不仅有效地克服了传统的k均值算法易陷入局部极小值和对初始值敏感的问题,而且具有较快的收敛速度.     

中国企业债券信用价差的灰色预测及实证研究

尽管我国企业债券的信用等级均为AAA级,但依然存在违约风险,需对信用风险进行积极管理.本文将灰色系统理论运用到中国债券市场,通过建立GM(1,1)模型,首次对我国企业债券的信用价差进行预测,并得到了满足预测精度的结果.     

嵌入网络舆情指数的中国金融机构系统性风险传染效应研究

首先基于文本挖掘技术构建反映投资者情绪的网络舆情指数,然后将所构建的网络舆情指数嵌入到系统性风险传染效应度量模型,得到修正的单指标非对称CoVaR模型,并运用线性分位数LASSO算法与局部多项式估计方法进行参数估计,以此为基础构建金融有向网络,进而对中国金融机构系统性风险传染效应进行实证分析。实证研究表明：(1)以单指标非对称CoVaR为代表的金融机构风险指标与网络舆情的协同变化趋势明显;(2)证券类和银行类金融机构对外部风险非常敏感,极易受到其他金融机构的影响,也极易影响其他金融机构;(3)非银行类机构在风险积累阶段占据重要位置,银行在风险爆发时刻占据重要位置;(4)相对于非银行类金融机构,银行类机构具有较强的传染能力。     

基于两阶段博弈模型的钢铁行业碳强度减排机制研究

减少温室气体排放,高耗能行业将承担主要的减排任务,不同的减排机制对减排任务在不同技术水平的企业间分配和减排成本影响不同,而且对企业竞争力和社会福利有影响。本文构造了一个两阶段动态博弈模型,以两个代表性钢铁企业(东部和西部)为研究对象,来考察在完成一定减排目标前提下,政府设置统一碳税和差异化碳税对减排成本、社会经济福利、企业竞争力等的影响。实证结果表明:统一碳税下,钢铁行业产量降幅较小,行业减排任务分解的更加平均,西部钢铁企业竞争力损失较小;差异税下,实现既定减排目标的减排成本较小;社会经济福利损失较小,且随着减排目标的不断升高,两种碳税下社会经济福利损失之差有拉大的趋势;东部钢铁企业竞争力提高幅度较大,但对西部钢铁企业的负面影响十分明显。因此,在碳税机制设计时应充分考虑不同税率模式对减排任务分解、钢铁行业产量、社会经济福利以及企业竞争力的具体影响,需要在社会成本较低和个体企业的竞争力受影响较小之间进行权衡。     

基于风险效益均衡的发电侧碳排放权交易差价合约谈判模型

在由排放配额价格所引发的发电侧碳交易所和独立发电企业之间的排放权交易矛盾仍未解决的情况下,从理论方面引入排放权交易差价合约来规避发电企业的市场力并稳定排放配额价格。在此背景下,对考虑差价合约的排放权交易模式下碳交易所与发电企业的利润风险、经济效益进行了测度,在此基础上构建了二者之间合约谈判风险效益均衡模型,并给出了模型最优参数的求解程序,从而促进排放权供应与电能生产之间的协调与竞争型交易机制的形成。数值仿真与分析结果表明,本文所提出的模型可以有效规避发电侧排放权交易价格波动所带来的风险,且谈判双方面临的交易风险均与差价合约初始有效报价区间长度负相关。