2021年经济景气形势监测、分析和预测

我国经济增长在遭遇前所未有的疫情冲击后进入为期一年的超常快速扩张期，并于2021年2月形成扩张高峰，此后转入经济周期收缩阶段。2020年11月至2021年7月经济运行已恢复至“正常”景气区间，但需求端的恢复弱于供给端。2021年3季度的综合警情指数明显下滑，发出“偏冷”预警信号，且4季度可能继续下行,但物价总体保持稳定。预计全年GDP增长8.1%左右（两年平均增长5.2%左右），全年CPI上涨0.9%左右。建议宏观调控应做好跨周期设计，注意处理好稳增长、防风险和节能环保的关系，提高疫情应对的精准性，适度加大稳增长力度，努力保持经济在合理区间的平稳运行。     

新零售目标产品的精准需求分析与预测

首先,借助SPSS软件、R软件,结合单因素方差分析法和深层次回归分析法研究了零售商品单款单色(SKC)销售量的影响因素及其作用效力;然后,借助R软件灰色预测了某目标小类的销售量,借助Excel软件结合平均绝对百分比误差法得到了预测数据的精准度;最后,将预测模型用于预测某目标小类未来的销售量和库存量.结果 表明,销售方式对零售商品SKC销售量具有显著影响;零售商品SKC销售量各影响因素按影响程度由大到小排序为库存、折扣和售价;目标小类各用平均绝对百分比误差大多小于1,最小为0,可认为模型的预测精度较高.对某目标小类未来的销售量和库存量的预测结果显示,该小类存来明显的供大于求现象,需要适当调整库存管理策略.     

基于DLENN模型的沈阳地区PM2.5浓度预测

受到重工业发展规模、北温带季风气候、秋冬季燃煤取暖、机动车拥堵状况以及微观气象条件等各种因素影响,沈阳地区PM2.5浓度变化具有趋势性、周期性及随机性特征。针对上述三种特征,论文构建了一种集成双向长短期记忆网络的神经网络预测模型DLENN(Double-LSTM Ensemble Neural Network),内含的两个方向LSTM分别刻画PM2.5浓度变化趋势性和周期性,然后采用线性回归杂合神经网络来捕捉PM2.5浓度变化的随机性。基于沈阳地区11个监测站2016至2017年空气质量和气象条件数据,本文将DLENN模型分别与自回归移动平均ARIMA模型、支持向量机SVM模型、随机森林RF模型和梯度提升树GBDT集成学习方法进行对比实验,结果表明DLENN预测模型稳定优于其他方法,其预测误差RMSE相对于ARIMA、SVM和集成模型分别下降了9.23%、3.83%、5.49%.     

基于改进CLDNN的辐射源信号识别

传统辐射源信号识别方法往往需要人工提取特征,不仅对专业知识要求较高,而且人为选择的特征不能够保证适用于大多数类型信号的识别,识别精度和识别速度也不能兼顾。针对上述问题,将语音处理领域常用的深度学习模型——卷积长短时深度神经网络(convolutional long short-term deep neural network, CLDNN)引入到辐射源信号的识别中,并将该模型中的长短时记忆层改为双向门控循环单元层。模型的输入为原始时间序列数据,特征提取和分类识别过程均在网络中进行,避免了人工选择特征的不完备性。实验结果表明,所提模型在低信噪比情况下也能够有效识别信号类型,同时与其他模型相比,实现了识别精度和识别速度之间的平衡。     

基于已实现半协方差的投资组合优化

在传统的风险度量方法中,常见的协方差估计量并未区分资产收益的下侧风险和上侧收益,而一般的下偏矩估计量则存在非对称性和难以加总的缺点.本文引入已实现半协方差矩阵(RSCOV)作为风险度量进行波动率预测和投资组合研究.本文将RSCOV应用于两种常见的风险分散投资策略—风险平价(ERC)策略和全局方差最小(GMV)策略,并将机器学习中的在线加权集成(OWE)算法用于提升已实现波动率预测方法HAR-RV的样本外预测表现.通过研究发现,相比起已有的其他风险衡量方式,仅包含负向波动信息的下半RSCOV能够更好地被用于平衡组内各资产的风险贡献.基于A股市场2011-2018年的高频数据,本文通过实证研究发现,OWE-HARRV在月度预测步长下的效果优于HAR-RV,而下半RSCOV则能够使ERC策略以及GMV策略在保证一定平均收益的同时,降低了组合收益的极端损失.     

全面二孩政策下陇南市人口预测

人口问题对社会和经济可持续发展有着直接的影响.准确预测人口数量对政府制定与社会经济发展相协调的政策、计划有着重要的意义.国家全面二孩政策的实行,将直接影响着我国人口的增长.为了提高人口的预测精度,根据2010—2017年陇南市的人口数据,采用灰色系统预测GM(1,1)模型和生长曲线建立陇南市人口变化的数据模型,并与实际数据进行了拟合.结果表明,预测得到的数据与实际数据拟合性较好,满足相应的验证精度,可以用来预测未来陇南市人口变化趋势,为当地政府确定建设思路和制定发展政策提供参考.     

枯草芽孢杆菌XF-1的碳水化合物活性酶类(CAZymes)蛋白预测与遗传关系分析

枯草芽孢杆菌XF-1对多种植物病原菌具有较好的抑制作用,是农业生产上非常重要的生防菌之一.碳水化合物活性酶类蛋白(CAZymes)作为植物病原真菌、细菌中重要的蛋白,在其生长和发育过程中发挥着重要作用.基于前期获得的枯草芽孢杆菌XF-1中104个分泌蛋白基本序列信息,利用CAT预测程序对该菌中的CAZymes蛋白进行预测分析,明确其含有CAZymes蛋白的数量是58个,上述蛋白可以分为主要类别和复合类别两大类,前者包括26个GHs、21个CBMs以及2个CEs、3个PLs、2个GTs;后者则包括4个复合蛋白类型GH/CBM.该研究有效地实现了枯草芽孢杆菌XF-1中CAZymes的预测,为进一步开展其功能研究打下坚实的理论基础.     

基于优化BP神经网络的高准确度软件缺陷预测应用研究

针对软件缺陷测试任务中的准确度问题,提出一种基于优化BP神经网路的软件缺陷预测方法 .该方法首先采用4层BP神经网络构建多层感知模型,并结合模糊控制原理实现任意复杂非线性关系逼近.然后通过灰狼优化算法克服BP神经网络的局部搜索陷入,从而解决其参数设置依赖性问题.实验结果表明,相比于PSO-BP算法和SA-BP算法,该算法的仿真拟合效果最优,表现出了更高的软件缺陷预测准确度.     

空间用四轴陀螺组合浪涌防护及数据填补方法

针对空间用四轴陀螺组合换轴及光源切换时产生浪涌以及数据丢失的问题, 提出了一种浪涌防护及数据填补方法。首先，采用双光源方案, 设计了浪涌防护电路, 降低了上电过程中瞬时大电流对元器件的影响。然后，建立了数据填补机制, 用来弥补切换过程中丢失的数据。最后，进行了地面数据填补实验, 角速率分别设为0.174 5 rad/s和1.745 rad/s, 预测的角速率与实际的角速率分别相差不超过0.003 rad/s和0.008 rad/s, 相对残差分别为0.003 9和0.001 2, 验证了所提方法的有效性。