多时间尺度下变体生成式对抗网络的股价预测

股价预测能为公司经营、投资决策和市场监管提供重要依据。【目的】为了避免特征提取不足与预测不准等问题,我们构建了多时间尺度下变体生成式对抗网络对股价涨跌方向进行预测。【方法】首先以双向长短期记忆网络构造生成器,以卷积神经网络构造判别器;然后分别对生成器与判别器在多时间尺度数据上进行博弈训练,提取长期与短期特征后将结果拼接;最后获得预测模型。【结果】选取沪深300指数、建设银行与陕西煤业股价为样本进行实证分析,试验发现沪深300指数涨跌预测准确率达到59.63%,个股数据验证表明本文模型具有一定的稳定性与优越性。【结论】本模型能提高预测股价涨跌的准确率,丰富了金融数据分析方法。     

基于CNN的一种错误率可控图像分类算法

传统的卷积神经网络(Convolutional Neural Network, CNN)的预测结果错误率不可控并且不具备置信度衡量,当面对高风险低容错率的问题时,这种方法的预测结果可靠性低.针对这个缺点,基于归纳一致性预测提出一种错误率可控的图像分类算法.该算法通过训练更小的训练集有效缩短了卷积神经网络的训练时间,并根据奇异值函数衡量测试样本与各个类别之间的一致性程度,使得输出结果具有极高的可靠性.实验结果表明,提出的算法能够有效地控制神经网络的预测准确率,并且能够提供具有可靠置信度的预测集合.     

Fibonacci数列和Lucas数列的卷积

设Fn表示Fibonacc／数列．Fn=Fn-1＋Fn-2,F1=F2=1,Ln表示Lucas数列,Ln=Ln-1＋Ln-2,本文给出了F-L数列的卷积表达式∑k=0nFkLn-k和∑k=0n（-1）^kFkLn-k.     

基于改进Dix公式层速度求取方法应用研究

针对理论Dix公式求取层速度结果不可靠这一问题,应用基于指数渐进边界速度趋势模型约束Dix层速度反演技术,获得的层速度能较好地消除研究靶区水深变化、层速度纵向变化等因素引起的构造畸变影响。并且计算精度、反演速度快,得到层速度更符合地质规律。无论从理论模型的验证,及实际资料的处理,都取得了相对较好的效果。     

梯形公式余项"中间点"的渐进性定理及其应用

给出梯形公式余项“中间点”的渐进性定理及其应用。研究表明,本文定理对于探讨有关求积公式的稳定性及其改进具有十分重要的作用。     

星级酒店客房给水设计秒流量存在的问题分析

新建的城市综合体普遍都配建有高档星级酒店,特别是兴建在城市博览中心、展览馆、大型会议中心或者是旅游区旺季的酒店,其高峰期入住率也越来越高,因此在酒店的给水设计中,在给水水压、给水设计流量、供水安全性等方面对现有的设计规范提出越来越多的挑战和要求。给水设计是酒店建筑设计中的重要一环,选用合适的给水设计秒流量公式,保证酒店客房用水的稳定性和舒适性对酒店的正常运营具有重大的意义。原有的《建筑给排水设计标准》（2019版）（GB 50015-2019）中针对旅馆、宾馆给水设计秒流量公式越来越满足不了星级酒店客房的实际用水流量要求。     

分支水平井拟三维产能公式新体系

本文分析了齐成伟建立的分支水平井拟三维产能公式,阐述了圆形地层中辐射状分支水平井拟三维产能公式在扇形地层中的应用、带形地层中横向和纵向双分支水平井拟三维产能公式在相应变化情况下的应用,并形成了分支水平井拟三维产能公式体系。     

基于卷积神经网络和XGBoost的情感分析模型

情感分析是文本信息挖掘中的重要任务之一,在个性化推荐、舆情分析等方面具有重要的理论和应用价值,但情感分析对于短文本和长文本部分内容进行分析时准确率不高.本文利用卷积神经网络(CNN)模型在特征提取方面的优势,提出了一种结合XGBoost的高精度分类的卷积神经网络混合模型.该模型利用XGBoost进行回归分析,很好地解决了在卷积神经网络中使用softmax来进行回归分析时导致的准确度不高的问题,在对短文本和长文本部分内容进行情感分析时有良好的效果.最后在多个类的数据集上进行实验,取得了比卷积神经网络模型和时间递归神经网络更好的结果.     

定向井抽油机悬点最大载荷计算问题探讨

定向井的载荷计算是一个相当复杂的问题.目前所采用的方法是取井筒中一小单元进行受力分析,然后逐段叠加.这一过程需要输入井斜数据后利用计算机辅助进行,在现场应用中很不方便,且由于受各种因素的影响,其计算结果仍然是一个近似值.通过对现场多口井实测载荷的分析比较认为,传统的直井载荷计算公式经过一定的经验系数修正后仍然可以应用于定向井载荷的近似计算.     

波纹钢板截面几何性质计算

在应力和应变计算中,将要用到截面的几何性质。以材料力学为基础,计算了波纹钢板的截面面积、惯性矩、截面模量、回转半径,同时也介绍了利用CAD软件计算图形的几何性质。最后通过算例验算计算公式的正确性。