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181.
本文基于分解-重构-集成的思想,构建了一个多尺度组合预测模型,选取小麦作为粮食的代表,预测其价格走势。首先,运用集合经验模态分解方法(EEMD)分解价格序列,然后,用灰色关联分析方法对分量序列进行重构,重构为高频、中频、低频和趋势项四个部分,并从不规则因素、季节因素、重大事件和世界经济水平等方面对这四个部分波动特点进行解释,针对不同特点的分量选择不同的方法进行预测,最后对各预测结果用支持向量机集成,并与其他预测模型的预测结果进行比较。实证结果表明,本文构建的多尺度组合模型的预测效果优于灰色预测GM(1,1)、BP神经网络、SVM方法、ARIMA模型等单模型方法和ARIMA-SVM组合模型以及基于EMD和EEMD分解的其他多尺度组合模型。 相似文献
182.
作为一种增加潜在收益的工具,风格轮换策略已经成为广为接受的金融投资策略.通过对几种常见的风格轮换模型进行比较,采取支持向量机分别建立规模溢价和价值溢价的预测模型,根据预测结果形成规模风格和价值/成长风格轮换策略,并检验这种积极风格轮换策略在中国股市的有效性.研究结果表明,中国股市存在显著的价值溢价,规模风格轮换策略业绩显著优于消极持有小盘股策略和市场收益,适合采取规模风格轮换策略进行短期投资;消极持有价值股的投资策略业绩显著优于规模风格轮换的投资策略,这暗示在长期投资上更适合采取买入并持有价值股的消极风格投资策略. 相似文献
184.
本文从多机通信协议入手,重点研究了如何利用查询法和中断法实现主从式通信,并通过Proteus仿真软件对两种通信方法进行了仿真验证。查询法通信易于实现,但占用单片机内部资源较多。中断法通信更稳定可靠,可以大大提高单片机的工作效率。 相似文献
185.
在支持向量机(Support Vector Machine,SVM)方法的基础上融入主成分分析(Principal Compo-nent Analysis,PCA)方法,可构建PCA-SVM财务危机预警模型。以我国海外上市公司为研究对象,运用PCA提取出对财务危机具有显著影响的特征指标,进而通过训练集在不同核函数下对SVM进行训练,最后运用测试集对经过训练得到的SVM财务危机预警模型进行性能验证与评价。实证研究结果表明,PCA-SVM财务危机预警模型在线性、多项式、径向基和sigmoid四种核函数下都具有良好的预测能力,而径向基核函数下的PCA-SVM财务危机预警模型具有更加优越的学习能力与泛化推广能力。 相似文献
186.
针对网络流量高度自相关、随机性和非线性等时间序列特征,采用支持向量机(SVM)模型进行预测.针对SVM模型中参数难以确定的问题,采用粒子群(PSO)算法进行参数寻优,保证预测的精确度.将PSO-SVM模型预测结果与ARIMA自回归移动平均模型、BP神经网络模型预测结果进行比对,PSO-SVM模型具有更高的预测精度,能够更好地反映网络流量的变化规律. 相似文献
187.
北京市能源需求系统具有非线性、历史数据较少而影响因素众多等复杂特征, 而支持向量机模型在解决小样本、非线性及高维模式识别问题方面具有突出优势。为此, 引入支持向量机模型对北京市1978-2010年能源需求进行建模, 并据此对2012-2020年能源需求量进行预测。结果表明:支持向量机模型能有效拟合北京市能源需求系统的复杂变化趋势, 比其他传统方法有更高的预测精度。研究发现, 2012-2020年北京市能源需求量逐年增加, 年均增速2.75%;另外, 北京市能源需求的增速在“十三五”期间会比“十二五”期间略有趋缓。 相似文献
188.
桥梁结构监测主要集中在对桥梁结构损伤位置和损伤程度的研究,然而,这是以桥梁结构健康监测系统数据有效为前提的。在实际的环境里,由监测系统自身故障引起的异常往往会对监测数据有一定影响,使得监测系统产生损伤误报,增加了虚警率;同时,由某些外部荷载引起的突发事件,可能会对结构有严重破坏,不利于桥梁的安全维护和管理。为了保证桥梁的安全,提高桥梁结构监测的有效性,有必要对特殊事件进行异常诊断。该文将一类识别方法应用到桥梁数据诊断中,即通过核主成分分析和超球面一类支持向量机方法将一般监测数据和特殊事件数据有效区分,并利用江阴大桥的加速度传感器数据验证了该方法在船撞、台风、传感器装机噪声和传感器跳变信号下的有效性。 相似文献
189.
煤炭井工矿采区阶段间留设小煤柱顺槽,其掘进工程快速掘进的施工组织、施工工艺、平行作业、工序流程、支护操作、生产管理、安全管理。 相似文献
190.
天津第一机床总厂(以下简称天津一机床)始建于1951年,是全国机床行业的"十八罗汉"之一,也是全国唯一生产全系列数控锥齿轮成套加工设备、全系列数控插齿机及配套辅助机床的国有企业,以20多个首创产品、21项替代进口产品、 相似文献