基于Matlab自适应的动态三次指数平滑法的研究与应用——以全国道路交通事故的预测为例

为避免因主观因素确定的平滑系数对预测结果产生影响,首先基于MATLAB对传统三次指数平滑法进行改进,实现了平滑系数α的动态测定;其次,为克服由于数据的随机波动性对预测结果产生影响,再次采用马尔科夫模型对上述预测结果进行修正,进一步提高了预测结果的精度;最后,以1996-2012年全国交通事故死亡总人数为基础数据进行实证分析,其中动态测定的平滑系数α为0.596;同时以-9,-3.5,2,7.5,13为划分阈值建立4个状态区间,对2013-2015年的预测结果进行马尔科夫修正,研究发现:未修正前预测结果的平均绝对误差为2.1%,修正后平均绝对误差为:1.21%,精度提高了0.89%,由此表明修正结果能更好的对实际情况作出解释并具有工程实用性.     

基于投资者情绪的股票价格及成交量预测研究

基于新浪微博2014年数据,运用情感分析技术构建情绪指数,考察了投资者情绪与股票市场指数的相关性及其预测能力,并通过加入百度指数平台获取的搜索指数,考察了两种指数共同作用的影响.研究结果表明,搜索指数与创业板指收盘价及交易量均呈正相关,情绪指数与创业板指收盘价及交易量均呈负相关:情绪指数对股票价格有预测作用,仅短期影响显著,对股票交易量预测作用不显著;搜索指数对交易量的预测有显著作用,但无法提升股价的预测精准度:当两种指数同时作用时,股价预测精准度得到较大的提升,交易量未能达到预期的改善.研究证明网络信息中蕴含的有效信息可以有助于预测包括股价、成交量在内的市场变量,有助于投资者更好的利用网络中的有效信息进行金融决策行为.     

用改进的模糊AR(p)与指数平滑组合模型预测油田产油量

在模糊AR(p)与指数平滑组合预测模型的基础上,通过对传统指数平滑模型的分析,提出了动态平滑参数的概念,并由此建立了平滑权重对时间序列能够适应的新的指数平滑模型,较完整地解决了传统模型初值难以选取,平滑参数适应性差和系统预测偏差大等问题,从而较传统指数平滑模型有较高的预测精度.并将这两种模型结合起来构成新的改进的模糊AR(p)与指数平组合预测模型,并应用于预测油田产油量.应用实例证明,改进的模糊AR(p)与指数平滑组合预测模型具有更高的预测精度.从而表明该组合预测模型是一种非常有效的预测新方法.     

股票价格波动的库兹涅茨特征研究及其在预测上的应用

本文创造性地指出,股价波动具备先增长后下降的倒U形曲线特征,即库兹涅茨曲线特征,从而对最高值出现的时间点进行预测.本文首先对股价波动曲线进行了去除微小波动和类均线的光滑化处理,通过多项式函数回归和Logistic函数回归的拟合方法,来确定曲线增长部分的拐点,并给出寻找拐点和预测的方法.抽样检测结果表明该方法非常具有实效性.     

一种基于季节指数的灰色马尔科夫气温预测模型

提出一种根据气温历史数据的年际周期性和季节性变化规律建立的基于季节指数的灰色-马尔科夫气温预测模型.模型将纵向与横向分析相结合方法运用到气温预报之中,通过季节指数修正气温的横向季节性变化,再用灰色模型进行预测,最后通过马尔科夫进行误差修正.实例运用中,对广州市的2000年月平均气温进行预测,在与历史数据的对比中表明,模型预测结果较为准确,可靠性较好.并讨论说明该模型也可推广到其他具有周期特征的非平稳时间序列的预测中,并大大提高预测精度.     

基于逐段曲线回归分析的息票剥离法的研究及应用

对一般息票剥离法(Bootstrap m ethod)进行了改进,将其在两个最近期间之间的利率利用线性关系进行估计,扩展为由回归分析逐段拟合曲线给予预测和估值.并给出了模型需要修正的情况和一个一般的修正方法.最后与N elson-S iegel模型构造收益率曲线的方法进行了对比实证分析,并给出了相应的分析结果.     

三次Hermite插值方法在证券投资分析中的应用

利用三次Hermite插值公式给出了寻找曲线之间相似程度的算法,对于给定股票的任意一段曲线形状,文章利用该算法找出走势与之相似的股票,将原来只能寻找股价曲线满足特定形状(如W底)的股票的方法进行了推广,对于证券投资者来说是一个有效的工具.同时文章将相似算法应用于利用某只股票的历史走势来预测该股票价格的将来走势,具有有效的投资指导意义.实验证明,文章给出的算法是行之有效的.     

基于组合预测方法的风电功率预测模型

风力发电是最具开发潜力的非水电再生能源,为保证电网的功率平衡和运行安全,需要对风电功率给出准确的预测。对于风电功率预测通常可采用以下3种方法：三次指数平滑法、ARMA方法以及灰色预测方法,但预测准确性不高,而采用风电功率预测的组合预测方法可以提高风电功率精度。将4种预测方法运用到实际风电功率算例中,由数值计算结果可以得出组合预测方法预测风电功率得到的结果精度较高。     

一种改进的基于指数平滑神经网络模型的时间序列预测方法

基于指数平滑模型与误差反传神经网络法提出了一个改进的时间序列预测方法.将神经网络模型移植入指数加权滑动平均模型中,充分考虑了时间序列的部分线性性和非线性性对预测结果的影响,是传统的混合模型的一个更合理的改进.最后通过对上证指数时间序列的实证分析,以预测均方误差为检验标准,对五种常用的时间序列预测模型进行了预测精度的比较,而且经验证所提出的改进的时间序列预测模型相对来说具有更小的预测均方误差.     

关于二段直线法的改进与理论推导

为了解决利用甲型水驱特征曲线预测高含水期开发指标时存在较大误差的问题,利用高含水期相对渗透率比与含水饱和度关系曲线近似呈直线的特点,对相渗比曲线的高含水弯折段进行了线性拟合;基于得到的直线方程,结合相关油藏工程理论,验证了甲型水驱特征曲线在高含水开发期会发生偏折,且偏折后的线呈直线,并推导了第二直线段的方程.利用实际相渗曲线以及生产数据,得到了第二直线段的方程,并预测了开发指标,其与实际生产数据的年平均误差控制在了0.11%以内,精度较高,比直接应用甲型水驱特征曲线进行指标预测的结果更好.     

More on cancellative semigroups on manifolds

Communicated by D.R.Brown     

基于学习—遗忘效应的生产率降低损失索赔研究

建设工程项目很多具有重复性施工的特点,本文利用这种特点将学习-遗忘效应应用到平衡作业线(LOB)方法中,分析因为工程中断造成生产率的降低的现象,认为因生产率降低而导致工程工期的延长实际上超过工程实际中断的时间,最后以一个工程案例来说明分析过程.     

Remark on the weierstrass points on curves

We give a treatment of the Weiertrass points of curves which is a little different from the treatment by Laksov. We introduce the notion of theith weight which makes the treatment easier and gives an algorithm for computing the gap sequence of an effective divisor and the weight at a point. Supported in part by NNSF of China.     

Remarks on normal operators on Banach spaces

Rendiconti del Circolo Matematico di Palermo Series 2 - A closed densely defined operatorT on a Banach spaceX is called normal, iff $$T \in [C^0 (\hat \not C)]$$ , i.e. there is a homomorphism...     

A note on pseudo-metrics on the plane

Every c-finite measure Μ on the set G of the lines on the plane such that $$(0){\text{ }}\mu {\text{(\{ g}} \in G:{\text{ }}P \in {\text{g\} ) = 0}}$$ for every point P?R ² generates a pseudo-metric F on the plane when one puts F P ₁, P ₂= \(\tfrac{1}{2}\) μ({g∈G:g separates the points P ₁ and P ₂}) The pseudo-metrics which are generated in this way possess the property of linear additivity, that is F(P ₁,P ₃)=F(P ₁,P ₂)+F(P ₂,P ₃) for P ₁,P ₂,P ₃ on a line, P ₂ between P ₁ and P ₃, and are continuous with respect to the Euclidean topology in R ² × R ². In this paper we prove the converse: every linear additive and continuous pseudo-metric F is generated as above by some c-finite measure Μ on G for which (0) holds. The method of proof shows that values of linearly additive and continuous pseudo-metric F inside every bounded convex polygon C are determined completely by the values of F on (δC)². The representation of pseudo-metrics by measures is useful in derivation of inequalities for the former.     

A counterexample on contractible transformations on graphs

Ivashchenko proposed the study of contractible transformations on graphs because of their applications to computer image analysis, theory of molecular spaces, and digital topology. He published five papers on this subject. Contractible transformations have recently been applied to topological data analysis. This paper presents a counterexample to several results that appeared in one of Ivashchenko’s works.