3N+1猜想中的通常迭代与伸长迭代

讨论了两种迭代的异同,得到了以下结果：①同高连续数对在两种迭代下的不变性;②数对 ｎ和ｎ＋２ｋ的轨迹序列和奇偶矢量之间的关系。     

利用向量方法解题例说

用向量知识研究了其在平面几何、平面解析几何、三角、复数、不等式等方面的应用     

基于GCA-DEA-MSVC方法的高校科研平台评价预测研究

高校科研平台评价与预测分析是促进科研工作健康高效发展的重要载体,但数据指标繁冗、逻辑关系复杂、影响因素众多等大大加剧了科研平台运行评价和预测难度。本文从大数据角度出发探索一种基于GCA-DEA-MSVC方法的高校科研平台评价预测方法。首先利用GCA方法从科研平台运行数据库中挖掘、提取出与评价结果密切相关的关键特征指标并进行分类构建特征指标库,然后利用DEA方法对特征指标库数据进行融合,提升数据质量构建相对效率指标库;最后,将特征指标库与相对效率指标库再次融合,基于改进的MSVC方法构建了高效的科研平台运行状态评价分类预测模型,并利用教育部重点实验室评价数据开展了实验研究,验证了所提方法的有效性。     

基于微博情绪信息的股票市场预测

行为金融理论的研究表明,股票投资者在进行投资决策时,容易受到自身的因素如情绪与心理因素的影响.以行为金融理论为依据,作出基本假设:微博情绪信息反映的社会整体情绪倾向能够影响并预测股票市场整体价格走势的变化.实证过程包括抓取新浪微博数据并进行预处理,生成情绪倾向时间序列,通过格兰杰因果关系检验上证指数时间序列与情绪倾向时间序列间的相关关系,建立支持向量机模型预测股票市场价格的变化采验证假设的正确性.实验结果显示加入微博情绪信息的预测模型能够获得更高的准确率,进而证明了本文所作假设的正确性.     

TEI@I方法论及其在外汇汇率预测中的应用

基于TE I@I方法论的理论框架,构建了一个基于TE I@I方法论的外汇汇率预测模型。在此模型中,传统的经济计量模型用于处理外汇汇率的主要趋势,人工神经网络技术用于分析外汇汇率的非线性,而文本挖掘和专家系统用于处理外汇市场中的突现性和不稳定性。最后,基于集成的思想,利用支持向量回归技术对上述3个部分进行非线性集成,从而获得一个更为精确的预测结果。通过实证方法验证了基于TE I@I方法论的外汇汇率预测模型的有效性。     

基于SVM的Web日志挖掘及潜在客户发现

潜在的客户资源是商家未来的利润来源,发现了潜在的客户就可以制定相应的商业决策,并进行有针对性的客户关系管理。使用SVM方法对Web日志文件进行挖掘,以发现站点访问者中潜在客户的共同行为模式,并将其分为不同级别的目标客户群。同时,通过试验4种不同比例的训练样本,研究了非对称数据对分类结果的影响,以期获得较优的模型。     

成都市农村居民现金收入影响因素实证分析

当前,面对国内外经济形势的新变化,中央政府把扩大内需作为改变我国经济增长方式和缓解国际压力的重要途径之一,而扩大内需就要提高农村居民的收入水平.为研究如何提高农村居民收入问题,从现金收入的角度,选取相关变量建立向量自回归模型,运用脉冲响应、方差分解等方法,对影响现金收入增速的因素进行了实证分析.结果发现：人均现金收入增速主要受人均工资性收入增速的影响,人均家庭收入增速次之,人均转移性和财产性收入增速最小.     

双重政策目标下的货币政策传导机制研究

运用误差修正模型和协整检验对我国货币政策传导机制和货币政策有效性问题进行实证研究。结果表明,在二元政策目标框架下,货币供给具有较强的外生性,中央银行对通货膨胀的厌恶性正逐渐超过对经济增长的偏好性;相对于信贷渠道而言,货币渠道对货币政策传导的贡献度不高,货币政策主要通过信货渠道来影响总需求。     

裂缝天线缝制造精度对电性能影响的预测

为了避免传统方法在分析结构因素对电性能影响时需要假设和近似处理的弊端,提出了根据平板裂缝天线生产制造中的数据,使用支持向量回归建立缝制造精度对电性能指标影响的预测方法。给出了一种以最小化支持向量回归的拟合能力和泛化能力为目标函数来选择支持向量回归机参数的方法,以方便该方法的工程应用。案例研究表明,该方法能够较准确地预测缝制造精度对电性能的影响;与传统的BP神经网络和最小二乘法对比,该方法具有更好的泛化能力,可以应用到平板裂缝天线的计算机辅助制造中。     

政府公共支出与中国经济增长——基于VAR方法的研究

基于协整理论和向量误差修正模型,考察了政府公共支出对中国经济增长的长期影响及二者之间的互动关系.研究发现:(1)多项公共支出变量为非平稳的二阶单整并与总产出及全社会固定资本形成额等经济变量存在长期均衡关系;(2)非生产性支出与经济增长正相关,生产性支出、政府机构支出与经济增长负相关;(3)非生产性支出是经济增长的长期原因,而经济增长只是政府机构支出增加的长期原因.经济增长反方向促进非生产性支出和生产性支出增加在统计学上并不显著.