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相似文献
 共查询到20条相似文献,搜索用时 562 毫秒
1.
股票的价格的预测直接影响到投资者的决策,所以对股票价格的预测一直是经济工作者关注的一个问题。2002年刘文财等通过实证说明了ARFIMA模型在中国股票市场预测的失效性之后,很多人尝试将各种预测方法运用到股票价格预测中来,其中GM(1,1)是使用最多且比较有效的方法,尝试将无偏GM(1,1)模型的优点与GM(1,1,α)模型结合得到WPGM(1,1,α)模型,并选取G浦发的周收盘价作为原始序列进行预测,结果表明,所提的方法是有效的。  相似文献   

2.
旅行商问题(Traveling Salesman Problem,简称TSP)已经被证明为NP难题。通过应用遗传算法求解TSP问题,给出了遗传算法中各算子的实现方法,并用遗传算法(Genetic Algorithm,简称GA)和穷举法分别求解了15个城市的TSP问题,结果表明,遗传算法具有明显的优越性。引入模拟退火的思想对遗传算法的变异算子进行改进,并求解了50个城市的TSP,得到了满意的结果。  相似文献   

3.
黄立军 《情报科学》2002,20(5):497-499,505
知识选择(KS)是一种全新的方法,其过程由三个滤波器实现:(1)辨识过程,即根据查询的组合属性选择知识项。(2)自适应过程,即为滤波而使用相关的背景适应知识。(3)预测过程,即提前几步预测未来的查询。本文提出了用神经网络求解KS问题的方法以及KS在计算机安全领域的应用方法。  相似文献   

4.
GRNN和遗传算法在赤潮预报中的应用操作   总被引:1,自引:0,他引:1  
孙蓉桦  张微 《科技通报》2005,21(4):485-490
本文探讨了基于神经网络和遗传算法的赤潮预报模型,根据已有的海洋水质监测数据,运用统计学和人工智能的方法对赤潮预报进行了实际尝试。并将预测效果与传统的回归分析以及基于Fisher 判别准则的判别分析进行了比较。结果证明,这种方法在赤潮预测预报方面有一定的应用价值。  相似文献   

5.
针对目前图书采购过程中经验性、主观性强,统一性、科学性差等缺点,提出一种基于遗传神经网络用于图书采购的建模方法。该方法首先引入遗传因子改进传统遗传算法,并以此对神经网络的权值、阈值及其结构进行优化,然后通过优化后的神经网络挖掘图书的各种属性与是否被采购之间的潜在关系,从而实现图书是否被采购的预测分类。仿真实验表明该图书采购模型具有良好的预测性能及泛化能力,具有推广价值。  相似文献   

6.
指数平滑法是时间序列预测技术中的重要方法,由于它在计算上比较简单,需要的历史数据有一定的伸缩性,因而有着较大的适应性,目前我们在预测中比较容易遇到的一个问题是历史数据不全,尤其是各相关因素的历史数据不全,在这种情况下并应用回归模型、计量经济模型……等预测方法就会有一定困难,  相似文献   

7.
许治  周寄中 《科研管理》2008,29(5):63-69
尽管基础研究经费在不断增加,但在过去的20年间我国基础研究强度始终维持在一个低水平均衡状态。本文在借鉴内生增长理论A H模型基本结论的基础上,从知识积累的角度尝试对这一问题进行解释。研究表明基础研究强度与基础研究生产知识的弹性系数正相关,而与应用研究投入(尤其是导向型科学研究)对基础科学新知识的弹性、“干中学”学习效率负相关。并据此结论对我国基础研究强度长期维持低水平均衡状态原因做出尝试性解释。  相似文献   

8.
基于加速遗传算法的组合预测方法研究   总被引:9,自引:0,他引:9  
王硕  唐小我  曾勇 《科研管理》2002,23(3):118-121
应用加速遗传算法解决组合预测问题,可以克服传统遗传算法的缺点:对搜索空间(优化变量空间)的大小变化适应能力差,计算最大,易出现早熟收敛,控制参数的设置技术无明确准则指导等,与已有结果相比,对预测误差信息矩阵无正定性要求,目标函数可以推广到规模庞大,能提高预测精度等优点。  相似文献   

9.
熊行克 《预测》1990,9(4):66-68
目前,对储蓄存款预测,虽已由一些同志应用回归分析方法进行了尝试,但总的来看,这种方法在储蓄存款预测中的应用尚未推广。据分析影响回归分析方法在储蓄存款预测中应用推广的主要问题是: 1.影响储蓄存款增长的相关因素较多,其中有些因素难以量化; 2.相关因素对储蓄存款的影响并非都是线性的,数学处理困难; 3.储蓄存款预测需采用多元回归分析方法,运算较复杂。为了寻求上述问题的解决途径,我们作  相似文献   

10.
赵玉亮 《中国科技信息》2007,(13):265-265,267
本文中,我们证明了算子T具有属性(β)当且仅当其广义Aluthge变换具有(β)属性,T具有(β)ε属性当且仅当具有(β)ε属性,T是次可分解算子当且仅当是次可分解算子。  相似文献   

11.
[目的/意义]预测在线社交网络突发事件中的用户行为,从而发掘舆情传播中的用户行为规律,有效控制引导舆论信息,尤其是对可能做出不同行为的用户做出分级,做到差异化的引导与应对。[方法/过程]以新浪微博中两类不同的突发事件为例,收集其中做出交互行为的用户数据,在理论研究与统计分析的基础上,将做出点赞、评论、转发3种行为的用户所具备的有效属性作为特征指标,使用随机森林和神经网络两种方法对用户交互行为做了预测实验。[结果/结论]神经网络的预测效果更好,说明本文提出的预测模型具备一定的可行性,同时本文也对突发事件中用户做出各交互行为所具备的属性做出了规律性总结。  相似文献   

12.
灰色预测模型在股票价格中的应用   总被引:14,自引:0,他引:14  
陈海明  李东 《科研管理》2003,24(2):28-31
对股票价格的预测直接影响到投资者的投资决策,关系到投资者的切身经济利益,因而对预测的准确性要求较高。本文拟尝试将灰色系统理论应用于股票市场,建立GM(1,1)模型,并通过对上证综合指数的预测说明该模型具有较高的预报精度和应用价值。  相似文献   

13.
传统支持向量机应用于财务困境预测时,需要求解复杂的二次规划问题,求解难度大。而最小二乘支持向量机模型可以将二次规划问题变成一个线性方程组来求解,有效降低了模型求解的难度。尤其是将遗传算法应用于最小二乘支持向量机模型参数和核参数的优化时,显著提高了模型预测的正确率。本文从沪深两市随机抽取了2002年-2007年252家A股上市公司作为研究样本,并把研究样本分为两组,对这两组样本数据分别进行了短期及中长期预测。实证结果表明,基于遗传算法的最小二乘支持向量机模型的预测效果不但好于传统统计类Logit模型,也优于传统支持向量机模型。短期预测效果显著优于中长期预测效果,训练样本数直接影响到模型的预测效果,二者呈正相关关系。  相似文献   

14.
作为演化算法的一个重要分支遗传算法在理论研究和实践应用中已经取得了巨大的成功,但遗传算法存在收敛速度慢和易于陷入局部最优的问题,将从遗传算法的遗传操作的设计入手,应用博弈理论的鹰鸽模型,针对种群在进化中的不稳定性问题,使用了进化博弈理论里的进化稳定策略以及复制者动态模型。此方法是以整个群体为研究对象,研究种群中个体策略选择的问题。  相似文献   

15.
罗永国 《科技通报》2012,28(10):223-225
针对传统的遗传算法收敛慢的问题,提出了一种改进的遗传算法并将其应用在学生成绩预测中.所采用的遗传算法改进策略包括:(1)采用实数进行编码;(2)建立个体适应值函数进行个体评价;(3)使用新的选种策略;(4)改进了杂交过程;(5)修改了入选概率小于变异概率的个体变异策略;(6)优化了算法结束条件.本文将BP神经网络和改进的遗传算法相结合构造学生成绩预测模型.实验结果表明,在误差的收敛速度以及成绩预测的准确性方面,本文提出的模型都获得了令人满意的性能.  相似文献   

16.
生物与生态构成的统一整体称为生态系统,在这个系统中,生物与环境相互影响、相互制约,并形成了相对稳定的生态平衡状态。对不同物种的生物信息进行研究具有重大意义。生物信息学的主要研究对象由DNA、RNA和蛋白质分子构成,这些大分子中含括了物种进化和遗传的所有信息。其中DNA里的线粒体是生物系统研究中应用最为广泛的遗传物质之一,具有进化速率快,在遗传过程不发生基因重组、倒位、易变等突变,严格遵守母系遗传方式的特点。本文中对于30个哺乳动物的线粒体DNA进行研究,利用短记忆ARIMA模型做出详细阐述,概述了线粒体DNA携带mtDNA的一般属性。我们首先对于30个物种随机抽取5个物种的线粒体DNA(位置4,70个碱基)的碱基序列,对其进行时序化;然后利用ARIMA模型进行模型识别、参数估计、模型诊断(检验及优化)、进行预测(碱基位置71-75)。结果表明:在短记忆模型ARIMA(p,q)模型高度显著拟合下,其作为合适的时间序列模型能帮助我们挖掘DNA序列中的未知特性。  相似文献   

17.
介绍了3个新型信息检索模型——信念网络模型、粗糙集理论检索模型和遗传算法检索模型。认为信念网络模型以概率推理为基础,推理结果说服力强,并采用图形化网络结构直观地表达变量的联合概率分布及其条件独立性,能大量节约概率推理计算;粗糙集理论检索模型通过不可分辨关系确定问题的近似域,对问题不确定性的描述和处理具有客观性;遗传算法检索模型模仿自然界中生物的遗传和进化机理,可以方便地应用遗传操作算子,具有独特的优越性。这3种检索模型由于理论独特、方法新颖和效果良好,已经得到了一定的应用,逐渐成为研究热点。  相似文献   

18.
文中应用了灰色预测的方法来进行某热带地区变电站的高压电网短期动态负荷预测,进而提取相关信息。在2009年度工作日和周末的气温变化模式中,传统GM(1,1)模型与GM(1,2)模型对比分析了其负荷条件。GM(1,2)模型揭示了单位小时的负荷需求和炎热地区气候气温变化指数,也就是当地常温的关系。使用两变电站A、B关于某炎热地区的负荷曲线可以验证这些模型。使用该地区具有的典型灰色组合模型从而掌握特定季节受温度影响的负荷变化。模型的适当性以及每周的预测结果显示了每个地点错误检查中好的结果。  相似文献   

19.
灰色预测技术是一种有效而先进的方法,在实际应用中得到了广泛认可。应用GM(1,1)模型和灰色预测改进技术对电网年售电量进行实际预测,可以很清楚地看到预测值与实际值的差距,认识到灰色预测技术在年售电量预测中,是一种行之有效的工具。  相似文献   

20.
针对网站收费客户流失预测领域特点,尝试了多种方法对客户信息进行约简和客户流失预测。以某大型网站收费客户信息为样本的数据实验表明,基于粗糙集的属性约简算法保持数据分类能力,简化客户信息;另外利用SVM建立的分类模型可以取得满意的预测效果,与其他数据挖掘方法相比有较大的优势。网站可根据实验结果减少信息收集量,预测流失用户,从而采取有效措施。  相似文献   

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