Forecasting stock index price based on M-factors fuzzy time series and particle swarm optimization

In real time, one observation always relies on several observations. To improve the forecasting accuracy, all these observations can be incorporated in forecasting models. Therefore, in this study, we have intended to introduce a new Type-2 fuzzy time series model that can utilize more observations in forecasting. Later, this Type-2 model is enhanced by employing particle swarm optimization (PSO) technique. The main motive behind the utilization of the PSO with the Type-2 model is to adjust the lengths of intervals in the universe of discourse that are employed in forecasting, without increasing the number of intervals. The daily stock index price data set of SBI (State Bank of India) is used to evaluate the performance of the proposed model. The proposed model is also validated by forecasting the daily stock index price of Google. Our experimental results demonstrate the effectiveness and robustness of the proposed model in comparison with existing fuzzy time series models and conventional time series models.     

Lower semicontinuity of solution mapping to parametric generalized strong vector equilibrium problems

In this paper, the lower semicontinuity of solution mapping to parametric generalized strong vector equilibrium problems without the assumptions of monotonicity and compactness is established by using a new proof method which is different from the ones used in the literature.     

基于ANP的装备质量管理风险评估模型

根据装备质量管理的特点对装备质量管理的风险因素进行了分析,依据指标体系的设计原则建立了装备质量管理风险评估的指标体系,并给出了基于网络层次分析法和粒子群优化算法的的装备质量管理风险评估指标权重值的确定方法.并给出了实例分析.     

利用有限向量空间的子空间构作二元(s,l)叠加码

一个二元叠加码(s,l)-码在许多领域有着极为广泛的应用.利用有限域F_q上的向量空间的子空间构作了矩阵M_q(m,d,k),并证明了它是一个(s,l)一码,计算了(s,l)-码的参数.     

基于RS和SVM的动态供应链成员选择算法

良好的成员选择方法是动态供应链平稳运行的重要基础,针对动态供应链成员选择时面临决策属性多且可供决策分析数据样本少的难题,提出了基于粗糙集和支持向量机的动态供应链成员选择算法,核心是应用粗糙集进行属性约简,然后结合支持向量机进行链上成员分类.方法在保证不会降低分类性能的前提下,达到降低数据维数和分类过程中复杂度的目的.     

错误评价及其消错优化研究

现实中决策者往往希望将评价对象的特征值与期望值之间的偏差控制在可接受范围之内,而且偏差越小越好.基于消错学对错误的界定,利用错误函数对评价对象的特征指标值与评价标准之间的偏差进行了度量,并遵循"区分主次、明确底线、综合集成"的思路,通过建立消错规划模型实施消错优化,从而在保证各特征指标不突破临界错误值的情况下,做到评价对象的整体错误值最小化.最后通过算例分析,演示了消错优化的过程,验证了消错优化模型的合理性和可操作性.     

Hilbert空间中的不可微最优化问题的基路径增量目标水平算法

主要研究了Hilbert空间中的一类不可微最优化问题的基路径增量目标水平算法.证明了当约束集合为有界集时,问题的最优解集非空,且这时通过算法生成的迭代点列是弱收敛于最优解的..     

基于不同优先级的油田增产多目标规划

为了衡量目标优先级不同对油田增产决策的影响,建立了基于不同优先级的多目标规划模型,并对增油量和措施费用两个目标不同优先级下的模型进行了求解,结果表明,目标优先级不同,油田增产措施的配置结果不同,但主要集中在对有效增产措施的配置上,对于效果较差的增产措施并无差异;同时,目标优先级不同导致目标的最优解相差较大,反映了决策者偏好对油田中后期增产决策的重要性.     

一类集值映射向量优化问题的ε-有效解

集值映射向量优化问题是最优化理论中的一个重要方向.在集值映射为生成锥内部-锥一类凸(简记为ic-锥类凸)的假设条件下,利用择一定理,给出了集值映射向量优化问题ε-弱有效解和ε-有效解的最优性条件和ε-Lagrange乘子定理,是弱有效解和有效解相应结果的推广.