金融时间序列预测中的GA-SVR方法

针对支持向量机方法在金融时间序列预测的过程中,模型参数选取不当的导致预测精度较低等问题,利用遗传算法优化选取支持向量机模型参数,建立了一种基于遗传算法优化支持向量机参数的金融时间序列预测模型。并将该方法应用于我国上证指数时间序列预测中。实验结果表明基于遗传算法优化的支持向量机方法能较好的反映金融时间序列预测规律,并且提高了模型预测精度。     

基于改进YOLOv3网络的卡尔曼社交距离检测与追踪

为了预防新冠肺炎的传播,在佩戴口罩的同时,保持一定的社交安全距离是必要的。为解决现有的目标检测算法在社交距离检测中无法同时满足检测的实时性、准确性以及在复杂场景中存在遮挡、小尺度目标等问题,提出基于YOLOv3的改进算法DPPY(Dilated Pyramid-Pooling with YOLOv3)。首先使用空洞卷积参与到YOLOv3的核心图像处理结构中,然后引入密集型连接网络进一步融合不同层之间的连接,并且在这基础上还模仿了空间金字塔结构处理输入数据的尺寸问题,最后将这些处理结果一起与待追踪物体与彼此间的前后位置进行更好的关联并选用卡尔曼滤波器这个工具来更好地处理。若行人彼此间靠的过于紧密,则标红发出警报,以便更好地提醒相关人员注意。结果表明：与传统的YOLOv3算法相比,DPPY算法检测速度更快,检测精度更高。检测速度达到了34帧/s,平均准确率(Average Precision, AP)提高了9.1 %,并且在大、中、小目标检测中平均准确率均值(mean Average Precision, mAP)分别提高了7.8 %、8.2 %、8.9 %。