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含马氏链的股票指数模糊随机预测模型
被引量：
3
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作者
李嵩松
惠晓峰
《哈尔滨工程大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2011年第8期1086-1090,共5页
为了获得更加准确和更加值得信赖的股票指数预测结果,依据股票指数的模糊随机预测模型,通过引入马尔可夫链的概念和股票指数上涨或下跌的转移概率,改进了股票指数的模糊随机预测模型中的预测参数.在以2009年全年的每日60 min沪深300指...
为了获得更加准确和更加值得信赖的股票指数预测结果,依据股票指数的模糊随机预测模型,通过引入马尔可夫链的概念和股票指数上涨或下跌的转移概率,改进了股票指数的模糊随机预测模型中的预测参数.在以2009年全年的每日60 min沪深300指数为样本的实证研究中,采用了原模糊随机预测模型和改进了预测参数后的模糊随机预测模型分别进行预测,改进后的模型预测出的结果比原模型预测的结果更加接近沪深300指数的真实走势.研究结果表明:通过引入马尔可夫链和转移概率对预测参数进行的改进,提高了模糊随机预测模型对股票指数的预测精度.
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关键词
股指
预测
模糊随机预测模型
马尔可夫链
沪深300指数
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职称材料
地铁软土层冻融特性试验分析及模糊随机预测
2
作者
姚亚锋
林键
+1 位作者
唐彬
季京晨
《科学技术与工程》
北大核心
2021年第9期3790-3796,共7页
针对南通地铁软土层三类土样进行冻胀和融沉试验,发现冻胀力、冻胀率和融沉系数随着冻结温度降低而增大;在相同的温度条件下,黏土冻融特性最显著,粉质黏土中等,而粉土最弱。受土性、温度、含水率和干密度等因素的综合影响,三类土样的冻...
针对南通地铁软土层三类土样进行冻胀和融沉试验,发现冻胀力、冻胀率和融沉系数随着冻结温度降低而增大;在相同的温度条件下,黏土冻融特性最显著,粉质黏土中等,而粉土最弱。受土性、温度、含水率和干密度等因素的综合影响,三类土样的冻融变化规律表现出明显的不确定性。利用两类不同的权值对小波神经网络的激励和输出函数进行修正,利用梯度下降的方法对伸缩和平移参数进行优化。在此基础上,以土性、温度、含水率和干密度为输入量,冻胀率和融沉系数为输出量建立模糊随机小波网络冻融特性预测模型。工程算例表明,模型冻胀和融沉的预测值与具体工程实测值基本吻合,可作为南通地铁及周边地区地下冻结法施工冻融特性预测的有效工具。
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关键词
冻融特性
软土层
模糊随机预测模型
小波神经网络
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职称材料
题名
含马氏链的股票指数模糊随机预测模型
被引量：
3
1
作者
李嵩松
惠晓峰
机构
哈尔滨工业大学管理学院
出处
《哈尔滨工程大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2011年第8期1086-1090,共5页
基金
国家自然科学基金资助项目(71031003)
高等学校博士学科点专项科研基金资助项目(200802130048)
文摘
为了获得更加准确和更加值得信赖的股票指数预测结果,依据股票指数的模糊随机预测模型,通过引入马尔可夫链的概念和股票指数上涨或下跌的转移概率,改进了股票指数的模糊随机预测模型中的预测参数.在以2009年全年的每日60 min沪深300指数为样本的实证研究中,采用了原模糊随机预测模型和改进了预测参数后的模糊随机预测模型分别进行预测,改进后的模型预测出的结果比原模型预测的结果更加接近沪深300指数的真实走势.研究结果表明:通过引入马尔可夫链和转移概率对预测参数进行的改进,提高了模糊随机预测模型对股票指数的预测精度.
关键词
股指
预测
模糊随机预测模型
马尔可夫链
沪深300指数
Keywords
stock index prediction
fuzzy stochastic prediction model
Markov chain
HS300 stock index
分类号
F830.9 [经济管理—金融学]
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职称材料
题名
地铁软土层冻融特性试验分析及模糊随机预测
2
作者
姚亚锋
林键
唐彬
季京晨
机构
安徽建筑大学土木工程学院
南通职业大学建筑工程学院
安徽理工大学安全科学与工程博士后科研流动站
出处
《科学技术与工程》
北大核心
2021年第9期3790-3796,共7页
基金
国家自然科学基金(51874005,51374010,51474004)
南通市级科技计划(MS12018054)
+1 种基金
江苏省建设系统科技计划(2017ZD062)
江苏省高校青蓝工程项目。
文摘
针对南通地铁软土层三类土样进行冻胀和融沉试验,发现冻胀力、冻胀率和融沉系数随着冻结温度降低而增大;在相同的温度条件下,黏土冻融特性最显著,粉质黏土中等,而粉土最弱。受土性、温度、含水率和干密度等因素的综合影响,三类土样的冻融变化规律表现出明显的不确定性。利用两类不同的权值对小波神经网络的激励和输出函数进行修正,利用梯度下降的方法对伸缩和平移参数进行优化。在此基础上,以土性、温度、含水率和干密度为输入量,冻胀率和融沉系数为输出量建立模糊随机小波网络冻融特性预测模型。工程算例表明,模型冻胀和融沉的预测值与具体工程实测值基本吻合,可作为南通地铁及周边地区地下冻结法施工冻融特性预测的有效工具。
关键词
冻融特性
软土层
模糊随机预测模型
小波神经网络
Keywords
freeze-thaw characteristics
soft soil layer
fuzzy random prediction model
wavelet neural network
分类号
U216.412 [交通运输工程—道路与铁道工程]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
含马氏链的股票指数模糊随机预测模型
李嵩松
惠晓峰
《哈尔滨工程大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2011
3
在线阅读
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职称材料
2
地铁软土层冻融特性试验分析及模糊随机预测
姚亚锋
林键
唐彬
季京晨
《科学技术与工程》
北大核心
2021
0
在线阅读
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职称材料
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