基于RBF网络的混沌时间序列的建模与多步预测

提出将RBF神经网络应用于混沌时间序列的建模与预测中 ,设计了一个三层RBF网络结构 ,说明了RBF网络用于混沌时间序列建模和预测时的基本性质。仿真结果表明 ,RBF网络模型对混沌时间序列有比较强的拟合能力和比较高的一步及多步预测精度。采用RBF网络进行混沌时间序列的建模和预测能够取得比其它方法好得多的效果。     

金融时间序列分形维估计的小波方法

讨论了金融时间序列的性质,通过实际数据说明,金融时间序列具有两个重要特性——统计自相似性和非平稳性.利用正交小波变换的方法,给出了其分形维的估计方法.最后,实证分析了国内金融市场,并应用此方法分别得出了上证综合指数序列过程和深证成分指数序列过程的分形维.     

非对称AOR迭代法的收敛性

介绍了求解非奇异线性方程组Ax=b的非对称AOR迭代法，并给出了系数矩阵A为正定阵时该迭代法收敛的充分条件。     

高维非均匀时空的暴涨

首先讨论一个具有状态方程ρ=Kp的理想流体内部高维非均匀时空的演化,然后对流体的自旋及角速度作一些假定,讨论各种情况下的高维宇宙暴涨解.     

高阶强迫泛函数分方程的渐近性和振动性

本文研究了较一般的高阶非线性中立型强迫泛函微分方程的解的振动性和渐近性，得到了若干较好的充分判据，所得的结果推广并包含了文１的某些结果。     

任意实矩阵的优势特征值

对任意实矩阵本文证明了利用位移技术，在不涉及复运算的前提下，可以求得一个或一对优势特征值。并探讨上述结果的数值实现途径．     

浅谈递归定义叙列之极限求法

本文着重介绍三种满足一定条件递归叙列极限之求地：一，单调有界法；二，先设ｌｉｎｎ→∞ｘｎ＝ａ，由方程解出ａ＝ｆ（ａ），最后证明ａ确为ｌｉｍｎ→∞ｘｎ的极限；三，若满足条件│ｘｎ－ｘｎ－１／ｘｎ－１－ｘｎ－２│≤α〈１，的递归叙列的极限求法。