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结合深度学习和分解算法的股票价格预测研究 被引量:20
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作者 张倩玉 严冬梅 韩佳彤 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2021年第5期56-64,共9页
针对股票价格预测问题,实现对非平稳、非线性股票价格序列的预测,提出一种结合深度学习和分解算法的股票价格预测模型。该模型引入自适应噪声的完整集成经验模态分解(CEEMDAN)算法提取股票价格时间序列在时间尺度上的特征,利用注意力机... 针对股票价格预测问题,实现对非平稳、非线性股票价格序列的预测,提出一种结合深度学习和分解算法的股票价格预测模型。该模型引入自适应噪声的完整集成经验模态分解(CEEMDAN)算法提取股票价格时间序列在时间尺度上的特征,利用注意力机制捕获输入特征参数的权重并结合门控循环单元(GRU)网络进行股票价格预测。实验对苹果、贵州茅台等国内外四家公司的股票价格和上证指数进行预测,结果表明与RNN、LSTM等模型相比,所提模型能有效减少预测误差,提高模型拟合能力。 展开更多
关键词 股票预测 注意力机制 门控循环单元(GRU)神经网络 信号分解算法
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MC-CDMA系统中基于QR分解的多址干扰消除算法 被引量:1
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作者 姜立国 曹叶文 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2009年第30期88-91,共4页
多址干扰是导致MC-CDMA系统误码性能下降的重要因素。为了消除多址干扰,提出基于接收信号功率排序和QR分解的多址干扰消除算法(Power-based MMSE Sorted QR Decomposition,P-based MMSE-SQRD)对MC-CDMA系统的上行链路进行检测。仿真结... 多址干扰是导致MC-CDMA系统误码性能下降的重要因素。为了消除多址干扰,提出基于接收信号功率排序和QR分解的多址干扰消除算法(Power-based MMSE Sorted QR Decomposition,P-based MMSE-SQRD)对MC-CDMA系统的上行链路进行检测。仿真结果显示,与传统的串行干扰消除算法相比,P-based MMSE-SQRD的误码性能有明显的提高,而且其复杂度也相对较低。 展开更多
关键词 多载波码分多址 QR分解 基于接收信号功率排序和QR分解的多址干扰消除算法
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微弱核四极矩共振信号参数估计新方法 被引量:2
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作者 朱凯然 吴兆平 +2 位作者 何学辉 苏涛 王文卿 《系统工程与电子技术》 EI CSCD 北大核心 2012年第8期1536-1542,共7页
核四极矩共振(nuclear quadrupole resonance,NQR)是一种固态射频谱分析技术,可用于检测高危险爆炸物。然而,核四极矩共振信号本身非常弱,并且易受线圈热噪声和射频干扰的影响,精确估计NQR信号参数成为难题。提出基于改进的快速最大似... 核四极矩共振(nuclear quadrupole resonance,NQR)是一种固态射频谱分析技术,可用于检测高危险爆炸物。然而,核四极矩共振信号本身非常弱,并且易受线圈热噪声和射频干扰的影响,精确估计NQR信号参数成为难题。提出基于改进的快速最大似然估计的残余信号迭代分解算法估计NQR信号参数,该算法将多维搜索问题转化为多个一维搜索,在降低计算复杂度的同时提高了参数估计精度,有效地解决了干扰信号对NQR信号的遮蔽问题。仿真和实测数据的结果证明了该算法的有效性。 展开更多
关键词 核四极矩共振 改进的快速最大似然估计 残余信号迭代分解算法 自由感应衰减信号
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活塞-缸套摩擦副状态表征参数选取方法研究
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作者 魏敬宏 纪少波 +3 位作者 胡珑渝 张珂 张志鹏 姜颖 《内燃机工程》 CAS CSCD 北大核心 2024年第2期75-84,共10页
建立柴油机试验台架采集数据,对机体表面振动信号进行时频分析,探明不同激励源与机体表面振动信号的关系。选取变分模态分解(variational mode decomposition,VMD)算法对振动信号进行分解,提取各分量的表征参数。通过探究转矩、转速、... 建立柴油机试验台架采集数据,对机体表面振动信号进行时频分析,探明不同激励源与机体表面振动信号的关系。选取变分模态分解(variational mode decomposition,VMD)算法对振动信号进行分解,提取各分量的表征参数。通过探究转矩、转速、润滑油温度及配缸间隙与各表征参数的相关性,初步确定相关性强的表征参数集。通过多评价准则对上述表征参数集进行分析,最终得出贡献度最高的表征参数为本征模态函数(intrinsic mode function,IMF)1的标准差、均方频率、峭度、最大奇异值、频域积分和IMF6的脉冲因子、标准差、重心频率、频率方差及最大奇异值。 展开更多
关键词 活塞–缸套 故障诊断 表征参数提取 连续小波变换 信号分解算法 多评价准则
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