基于Bass-BP组合模型的微信扩散研究

微信扩散具备非线性变化特征,仅采纳单一预测算法无法有效描述微信扩散的规律.因此,提出了Bass-BP扩散组合模型.首先利用经典Bass模型对微信数据进行初步预测,再利用BP神经网络对Bass模型预测结果进一步非线性逼近.结果表明,Bass-BP组合模型相较于Bass经典模型和BP神经网络这两种单一的预测模型,具有更好的预测效果.     

基本初等函数的高精度快速计算的加速算法

在现有的基本初等函数的高精度快速算法基础上,进一步研究基本初等函数的加速算法.现有的基本初等函数的高精度快速算法是通过对函数进行幂级数展开的方式来实现函数的任意精度快速计算.而其加速算法则是在幂级数展开之前,先利用函数的多种性质来缩减函数的参数,减少函数在进行幂级数展开时的计算难度,提高函数的计算速度.给出了加速算法,并从计算误差和算法复杂性两方面对该算法进行了分析,给出了误差最小,算法复杂性最低的最优加速算法.然后,对于三角函数、双曲函数、指数函数以及它们的反函数,在实数域上给出了的具体的加速过程和计算结果.