粗集与神经网络相结合的股票价格预测模型

粗集和神经网络结合反映了人类智能的定性和定量、清晰和隐含、串行和并行相互交叉混合的常规思维机理。本文建立这样一种混合杂交模型用于股票价格波动趋势的预测,通过粗集对数据的二维约简预处理消除了样本中的噪声和冗余,在提高神经网络预测精度的同时降低了学习负担。为了获得最优的预测精度,本文还利用遗传算法进行属性离散化和网络学习。通过对上证综指的实证研究表明,这种混合杂交模型的性能明显优于BP和GA神经网络模型。     

市场预测支持系统的预测模型研究

本文运用模糊数学和统计相关的理论,预测支持系统确定预测量的相关因子,分析了建造预测模型的过程,给出了待预测量的预测模型,并验证之。     

灰色模型在中国股票市场预测中的应用

股票价格和股价指数的准确预测有利于投资者获得高额的市场回报和政府对市场的有效监管.本文将灰色模型应用于股票市场,构成灰色预测模型,对未来时刻的股票价格及股价指数的阳变和阴变周进行预测.实证研究表明,将灰色系统理论应用于股票市场,对股票价格及股价指数进行预测是完全可行的、合理的,而且达到了较高的精确度.     

浙江人口发展前景及战略选择

本文根据1990年"四普"资料和1995年1％人口抽样调查资料,在分析人口发展现状的基础上对浙江未来人口发展趋势进行了预测,并对浙江跨世纪的人口发展战略进行了探索,提出在保持适度低生育率、继续控制人口总量的前提下,宜谨慎地调整生育政策,以避免人口过于老化;根据浙江人口现状和'科教兴省'的战略思想,宜适时地将人口发展战略重点转移到提高人口素质上来。     

上海市年度保险费收入预测的数学模型及分析

一、问题的提出随着经济的发展,保险业也日趋成熟.在原来单一的危险保障的基础上,保险增加了新的内涵.在投资、融资、社会福利等方面,保险都起着举足轻重的作用.保险业最主要的收入是保险费.保险费收入的多少,很大程度上决定了保险公司在经营中的决策,如投资方向、投资力度、投资方式等.同时,对该行业来说,保险费收入又是反映其发展状况的重要依据指标.所以,对城市年度保险费进行预测是有必要的.     

基于小波网络的经济时间序列预测模型

本文在小波网络的基础上,利用经济类时间序列的特点,建立通用的经济预测小波网络模型.该网络的权值由广义递推最小二乘法来学习,尺度参数和平移参数通过稳定的Davidon最小二乘法获得.并利用此模型对我国工业发电量加以预测.实际预测结果表明了该模型的先进性和可行性.     

企业经济活动预测问题的一种数学模型及其应用

介绍了企业经济活动预测问题的一种数学模型 ,通过矩阵的运算 ,运用Matlab数学软件 ,使问题迅速得到解决 ,并通过举例说明了其应用