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金融预测旨在对金融历史数据进行分析，构建预测模型，并对未来数据走势作出预测。系统创新性地将最新的深度学习成果与金融预测相结合，提出使用循环神经网络预测金融数据变化的方法。首先介绍了近几年人工智能的突破性成果，以RNN相关技术为基础对系统进行设计，然后通过实验组展示系统预测效果，并对系统获得的结果数据，使用深度学习相关评估算法评估其预测准确性。实验评估结果表明，使用循环神经网络学习与分析历史数据，并将其模型用于预测未来金融数据走势的方案具有较高的可靠性与准确性。因此，深度学习在金融预测领域具有较大发展潜力。 相似文献
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为了让学生更深入地掌握机器学习知识和Python语言程序设计,该文采用Faster R-CNN技术设计了颌面部囊肿目标识别系统综合实验,旨在辅助医生对患者病情的诊断。利用Python语言,在Faster R-CNN算法基础上,编写颌面部囊肿目标识别系统,实现颌面部囊肿图像预处理、特征提取、特征选择和网络模型参数训练,识别单幅计算机断层扫描图像的颌面部囊肿并可视化输出。该实验不仅可以帮助学生综合应用图像处理与机器学习知识,更好地理解和利用Faster R-CNN来进行目标识别的基本原理和方法,还能使学生更深入、熟练地掌握Python程序设计语言,提高学生的科研素质和动手实践能力。 相似文献
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《实验室研究与探索》2020,(5):41-45
设计了一种基于长短期记忆(LSTM)神经网络的电力负荷预测模型,在TensorFlow框架下使用Python语言编程实现;使用西班牙2018年一整年的电力负荷数据对模型进行训练,得到的模型可准确预测电力负荷数据的日变化、周变化规律,模型损失值可达0. 2,验证了模型的有效性;与RNN模型对比证明了LSTM模型的长期依赖学习能力更为优越。提出的模型是一种有效的电力负荷数据预测方法,可为电力系统的负荷预测提供依据。 相似文献
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以1995～2009年安徽省城镇居民家庭人均可支配收入的数据,分别建立时间序列模型、回归模型和灰色预测模型.然后在三个单一预测模型的基础上综合各个预测模型的优缺点,通过使组合预测误差平方和最小确定各单一预测方法的权重系数,得到最优组合预测模型.最后对几种预测方法进行了评价,得出组合预测效果比较精确. 相似文献
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针对计算机专业《Python语言程序设计》课程教学现状,分析程序设计课程存在的问题,结合Python语言程序设计教学实际,提出“视频导学+导学案”的教学新模式,深入探究“MOOC+翻转课堂”的多元化教学模式在教学环境中的适用情况、教学效果。开展问卷调查并对问卷数据进行分析,结果表明该模式有效提高了学生的学习效率,激发了学生学习兴趣,培养了学生自主学习能力。 相似文献
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张扬永 《福建工程学院学报》2021,(6):560-567
针对现有的智能交通系统预测方法,基于道路交通的关键参数车流量预测,提出了一种基于深度学习的时间序列交通流预测方法,进一步提升道路交通车流量预测准确率。在对道路交通数据集进行清洗后,使用时间序列和神经网络的结合算法TS-NN 进行车流量预测,实验表明,在城市路段的预测中,TS-NN 相对时间序列模型ARIMA、神经网络模型LSTM 准确率分别提升了1.62%和2.13%?在高速公路数据集上测试上,TS-NN 有更加明显的改进,相对ARIMA、LSTM 分别提升了20.87%和3.53%,在一定程度上,TS-NN 算法确实有助于改进智能交通系统核心算法。 相似文献
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刘鹏席宇浩刘岸林王维东周灿松鹿天瑶 《工业和信息化教育》2023,(7):54-58
文章介绍了浙江大学信息与电子工程学院以“新工科”建设为契机,通过调研国内外10所高校,对“计算机组成与设计”课程教学内涵进行的探索与实践。在计算机组成和体系结构基础内容指引下,重点讨论了不同学校的课程定位,以及所涉及的理论知识点和实验设置,总结出电子信息类“计算机组成与设计”课程的教学方案。课程教学方案以培养学生掌握现代处理器的组成结构和基于微处理器的电子系统设计能力为目标,坚持科研反哺教学,通过软硬件协同设计方法学的理论与实践教学,融合前沿技术内容和思政元素,全方位培养学生的阅读能力、动手能力和系统工程实践能力,帮助学生深入理解计算机系统。 相似文献
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基于在线学习行为预测学生成绩可以辅助教师动态掌握学情,制定差异化的教学策略,然而在混合课程中仅仅依据在线数据对学生成绩迸行预测难度很大,尚处于探索中.文章选取某高校2018秋季学期和2020春季学期的"高活跃型混合课程"学生在线行为数据,采用增量学习的随机森林算法构建学生成绩预测模型,研究发现:(1)增量学习随机森林算法在混合课程样本最多的数据集中,获得预测结果准确率最高(75.1％);(2)相较于批量学习随机森林算法,增量学习算法在数据样本量较多的数据集中预测结果准确率更高;(3)当样本数量达到一定规模后,预测结果准确率波动减小、稳定性增强.本研究采用增量学习随机森林算法预测混合课程中的学生成绩,不仅取得了较好的预测准确率,而且解决了新增数据后模型的稳定性问题,将有助于模型的迭代优化,提高模型的通用性,以及可持续追踪学生在不同学期的学习行为特征. 相似文献
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为了提升电信行业收入预测问题准确率,建立基于循环神经网络和长短时记忆网络相结合的收入预测模型。首先对数据作预处理,然后建立卷积层进行核心预测算法优化,再通过训练寻找最优参数,并将其应用于电信运营商收入预测。实验结果表明,该模型可以预测出未来一个月或者几个月的收入增减变化趋势,预测准确率比传统方法提高20%,算法收敛性也提高约15%。该模型预测结果对于电信行业制定营销方案具有较好指导作用。 相似文献
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《实验室研究与探索》2013,(11):276-278
为了提高自动化专业学生计算机软硬件知识的综合应用能力,提出了一种基于上下位机方案的交流电机调速综合实验系统。实验系统将计算机程序设计、微机原理与接口技术、单片机应用、嵌入式系统等多门计算机课程知识串接起来加以应用,且与自动化专业其他核心课程如自动控制理论、传感器技术、控制算法等紧密结合,使学生深入掌握计算机类课程在所学专业中的应用。教学实践证明,对提高学生学习兴趣,牢固掌握计算机类课程知识,提高学生综合工程实践能力起到了十分重要的作用。 相似文献
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《华夏少年(简快作文 )》2020,(7)
高中信息技术学科核心素养是对学生信息意识、数字化学习观念、计算机思维的养成与增强。而高中信息技术中的Python知识是信息技术课程教学的重点内容,教师需发挥学科核心素养指导作用,积极挖掘高中信息技术Python教学的育人价值。因此,对基于学科核心素养的高中信息技术Python教学策略展开分析,借此落实学生综合素养培育,提高我国高中信息技术教学水平。 相似文献
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马伟杰 《河南广播电视大学学报》2012,(3):108-110
决策树是归纳学习和数据挖掘的重要方法,通常用来形成分类器和预测模型。对网络课程知识点个性化设计中的大量数据,运用数据挖掘算法中的决策树C4.5算法对所给数据进行处理,选取决策属性,构造决策树,提取分类规则,获取每一个知识点与不同类型的学生之间的关系。通过实验仿真发现,C4.5决策树算法取得了较为理想的分类预测效果。 相似文献
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随着计算机技术发展和移动计算能力的提高,虚拟现实技术得到广泛应用。针对《计算机软件技术基础》理论课程和《计算机实践》实验课程要求,基于微软 HoloLens 全息智能眼镜和磁力驱动的力触觉交互模块,设计实现了视觉和力触觉融合的多模态虚拟现实实验系统,构建了符合课程教学要求的综合实验平台。基于这一综合实验平台,将计算机最新前沿技术引入课程教学,设计开发了综合性、创新性和开放性的实验项目,以此激发学生学习的积极性和主观能动性,巩固课程知识点,有效促进了学生计算机软件实践能力和创新能力的提高。 相似文献
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为通过光电容积脉搏波信号获取动脉血压参数,并将其作为判断个人健康状况的依据,基于 Tensorflow框架训练 LSTM 网络模型与传统 RNN 模型,使用 625 000 条光电容积脉搏波数据序列通过忘记、选择记忆、输出阶段得出符合生理规律的血压参数,将两种模型放在 125 000 条样本的测试集中进行有效性验证。实验结果表明,训练后的 LSTM 模型对血压的预测比传统 RNN 模型更准确,LSTM 预测评价指标 MAE、RMSE、STD 和 R2_score 分别为 4.05、8.78、7.42 和 0.89,且预测结果符合美国医疗仪器促进协会标准（MAE<5mmHg,STD<8mmHg）,而传统 RNN 模型则为 11.58、17.03、14.54 和 0.73。LSTM 模型能较好地预测血压参数,在生物医学领域有较高的应用价值,其效果优于传统 RNN 模型。 相似文献