一类负相依随机变量序列线性形式的强稳定性

研究一类负相依随机变量序列线性形式的强稳定性,得到这类不同分布随机变量序列具有线性形式强稳定性的充分条件.     

汽车跑偏原因及解决方法

随着社会的经济发展,汽车已经成为现代化社会出行以及运输的主要工具。文章主要分析了汽车跑偏的原因及解决汽车跑偏的问题,方便驾驶员在出现跑偏时,自己能及时解决问题,避免事故发生。     

5种外汇储备资产币种的投资组合

选取对我国外汇储备资产影响较大的美元、欧元、日元、港元、英镑等5个币种为研究对象,对2006-08-01--2010-04-08的汇率数据进行分析,从投资组合理论的角度出发,用预测值取代算术平均值来衡量各币种的汇率收益率,得出各币种的投资组合.     

RLC串联电路谐振特性实验仪的设计

研制了以ICL8038、单片机为主控芯片的实验仪,可分别用三种工作方式对RLC串联谐振电路的谐振频率、品质因数、通频带等主要参数进行测量.详细分析了实验仪的结构和工作原理.实验仪的测量及演示效果好.     

混沌算子网络在经济数据预测中的应用研究

采用多个混沌算子单元组成一种新的预测网络,实现经济数据的预测分析.利用已知数据构造出训练样本,通过调节混沌算子单元的控制参数来控制其动力学特性,以此改变预测网络的动力学行为,使预测网络的动力学特性逐渐逼近被预测系统,并随之一致变化,从而实现时间序列的动态预测分析.利用该方法对国内生产总值和国民总收入等经济数据进行了预测...     

电源的串联、并联与电桥连接

在电子线路中，有许多电子元件的串联、并联问题．对直流电源的串联、并联问题，目前没有得出一种简捷明确的形式．采用基尔霍夫定律，通过对电路的分析，得到直流电源串联、并联电路中总电动势、总内阻与各电源电动势、各内阻的简明关系，使用等电位分析法可推广到电源的桥式电路中．     

基于DS18B20测温的ARM温度采集系统研究

通过研究实现了以ARM为核心的温度采集系统,采用数字温度计芯片DS18B20构成测温单元,设计了DSl8B20与ARM连线图,并介绍了如何实现温度采集以及与PC机间的数据通讯。PC机可把接收到的ARM采集到的温度数据进行整理并显示,具有一定的实用价值。     

A Neuro‐wavelet Model for the Short‐Term Forecasting of High‐Frequency Time Series of Stock Returns

We propose a wavelet neural network (neuro‐wavelet) model for the short‐term forecast of stock returns from high‐frequency financial data. The proposed hybrid model combines the capability of wavelets and neural networks to capture non‐stationary nonlinear attributes embedded in financial time series. A comparison study was performed on the predictive power of two econometric models and four recurrent neural network topologies. Several statistical measures were applied to the predictions and standard errors to evaluate the performance of all models. A Jordan net that used as input the coefficients resulting from a non‐decimated wavelet‐based multi‐resolution decomposition of an exogenous signal showed a consistent superior forecasting performance. Reasonable forecasting accuracy for the one‐, three‐ and five step‐ahead horizons was achieved by the proposed model. The procedure used to build the neuro‐wavelet model is reusable and can be applied to any high‐frequency financial series to specify the model characteristics associated with that particular series. Copyright © 2013 John Wiley & Sons, Ltd.     

外商直接投资趋势研究——基于灰色马尔可夫预测模型与时间序列模型的对比

外商直接投资是影响中国经济发展的重要因素,而未来外商直接投资的预测是其发展和决策的基础.文章在阐述外商直接投资对中国经济发展的作用以及对未来中国利用外资水平预测的必要性的基础上,选取2000-2013年度中国利用外商直接投资(FDI)的数据,通过建立灰色马尔可夫(GMM)和时间序列模型,对中国利用FDI的趋势进行预测,并对预测结果精度进行比较,以得出较优的预测模型.研究结果表明:传统灰色模型合格,但仍有可提升的空间;在此基础上,建立GMM预测模型对结果进行修正,所得模型的灰色关联度有很大提升,且与真实值差距进一步缩小;建立时间序列模型,并据此对数据进行预测;比较GMM与时间序列模型预测结果的精度,可知,GMM的预测精度较高,拟合效果较好.为验证这一结果的可信度,文章选取1990-2013年度北京市和重庆市FDI水平的数据,建立GMM和时间序列预测模型,再次发现GMM预测效果优于时间序列模型的预测效果.基于此,GMM对中国利用外资水平的预测结果较为可信,预测结果对完善中国直接利用外商投资的机制具有一定参考价值.