区间数结合算子模糊逻辑及λ—归结

（０，１）上的所有区间数作为一个结合算子格Ｌ１，本文在此格上建立了一种新的模糊逻辑系统ＩＯＦＬ，讨论了该逻辑系统的一些性质，范式表示及λ－归结等问题。     

北京市PM2.5的相关因素研究

选取2016年北京市空气质量指数数据,简述了北京市空气的现状,并根据频率得出PM2.5已经成为北京市空气中的首要污染物的结论.通过计算PM2.5与AQI所监测的其余指标之间的相关程度,进行PM2.5与PM10,CO和NO2的多元回归分析,得到线性回归方程.同时对模型给予改进,建立基于2个主成分的、更为精准的多元回归模型.得出PM10是空气中PM2.5的最主要成因的结论,CO和NO2对PM2.5的影响也不容忽视的结论,对北京市雾霾天气预防提供参考意见.     

基于支持向量回归的豆油期货数据分析

随着期货市场在经济中的影响逐渐增强,对期货市场的研究具有实际意义.选取豆油期货指数进行研究,首先将数据进行归一化处理,然后选用支持向量回归方法建模分析.分析结果表明该方法对短期内的数据预测具有较好的效果,对了解期货市场的近期走势提供一些借鉴.     

组合模型对居民消费价格指数序列的分析及预测

求和自回归移动平均模型(简称ARIMA)及支持向量回归模型(简称SVR)是两个重要且行之有效的分析及预测时间序列的方法.他们都能在一定程度上反映数据所包含的信息且信息不会完全重叠.为了能够各取所长,本文用这两种模型的组合模型对居民消费指数(CPI)进行了预测,结果显示组合模型提高了指数的预测精度.     

时滞区间Lurie系统的鲁棒绝对稳定性

借助于Lyapunov泛函的构造方法及区间矩阵分析方法,首次对具有时滞非线性控制项的时滞区间Lurie控制系统的鲁棒绝对稳定性进行了研究,得出一些实用的具有时滞多非线性项的时滞区间Lurie控制系统鲁棒绝对稳定的充分条件,给出的例子说明了结果的有效性。     

多输出支持向量回归算法

支持向量机是一种基于统计学习理论的新颖的机器学习方法,由于其出色的学习性能。该技术已成为当前国际机器学习界的研究热点．这种方法已广泛用于解决分类和回归问题．在回归中。目前的研究和应用都限于单输出的情况,而实际中有很多属于多输出回归问题．针对这一点,将支持向量回归算法推广到多输出情况．仿真实例说明了该算法的可行性．     

基于灰色关联分析的支持向量机的铁路货运量预测研究

采用基于灰色关联分析的支持向量机对铁路货运量进行预测.首先利用灰色关联分析法对影响铁路货运量的因素进行分析处理,然后利用基于高斯核函数的支持向量回归机建立了铁路货运量预测模型.通过分析预测结果可以发现,经过灰色关联分析后的支持向量机模型对复杂的铁路货运量数据有较好地处理能力,且预测相对误差较小.特别地,由于支持向量机的适应性,该模型具有较高的泛化能力,对影响因素较为复杂,样本数量小的预测问题可以提供一定参考.     

GARCH类模型在我国期货市场预测中的应用研究

理论研究和实证分析是期货市场波动性和价格操纵行为研究的重要基础,GARCH类模型的研究和应用被认为是该领域的重要成果．利用时间序列分析方法,以2009年1月5日至2011年6月10日期货市场每月总成交额为样本,对我国2009年以来期货的总成交额进行实证分析．通过ARCH模型分析、ARCH效应检验和CARCH模型分析,认为TARCH（1,1）模型是适合的,且期货日成交额序列存在一定的波动聚类与持续性而表明存在条件异方差性的较明显、非对称性的存在而显示出的杠杆效应的突出．     

基于集成算法的股票指数预测

利用集成算法中的Bagging、Boosting和Random Forest三个方法,选取股票指数中的中小板指数、深证成指数、上证指数、创业板指数4组数据进行分析,得出Random Forest对上证指数、中小板指预测结果较好;Boosting对创业板指预测结果较好;Bagging对深证成指预测较好.并在4个板指中,随机选取了4支股票数据(分别为大连重工、中南建设、中国医药、东方国信)进行分析,得出集成算法在数据为200个的情况下,预测结果较为准确,其中不同方法对不同股票的适宜程度有所不同.     

基于对角膨胀双变量Poisson模型的中超联赛赛事数据分析

随着我国足球博彩产业的发展,与足球赛事相关的数据分析和统计工作也越来越受重视.通过双变量Poisson模型及其拓展的几种对角膨胀模型来拟合2015赛季中超联赛各场比赛进球数据.结果表明只用双变量Poisson模型不能很好拟合比赛进球得分数据,用对角膨胀双变量Poisson模型能较好估计各支球队在整个赛季过程中主场和客场的进攻和防守实力,预测每场比赛进球数,提高模型拟合度,并且解决了以往模型在预测低比分或高比分平局时出现的偏差.因此,对角膨胀双变量Poisson回归模型适用性强,对预测足球等项目比赛的进球数是较好的模型.