Google Trends and the forecasting performance of exchange rate models

In this paper, we use Google Trends data for exchange rate forecasting in the context of a broad literature review that ties the exchange rate movements with macroeconomic fundamentals. The sample covers 11 OECD countries’ exchange rates for the period from January 2004 to June 2014. In out‐of‐sample forecasting of monthly returns on exchange rates, our findings indicate that the Google Trends search query data do a better job than the structural models in predicting the true direction of changes in nominal exchange rates. We also observed that Google Trends‐based forecasts are better at picking up the direction of the changes in the monthly nominal exchange rates after the Great Recession era (2008–2009). Based on the Clark and West inference procedure of equal predictive accuracy testing, we found that the relative performance of Google Trends‐based exchange rate predictions against the null of a random walk model is no worse than the purchasing power parity model. On the other hand, although the monetary model fundamentals could beat the random walk null only in one out of 11 currency pairs, with Google Trends predictors we found evidence of better performance for five currency pairs. We believe that these findings necessitate further research in this area to investigate the extravalue one can get from Google search query data.     

改进模型估计与平差的多幅异源影像匹配方法

针对多幅异源影像匹配准确性不高的问题，提出了一种改进模型估计与平差的多幅异源影像匹配方法。首先利用基于快速自适应鲁棒性尺度不变的特征检测子与鲁棒性交叠的标准特征描述子，来增强特征匹配的鲁棒性；然后提出改进的随机抽样一致性算法，来提高模型估计的执行效率，同时保证鲁棒性；最后提出针对多幅异源影像匹配的平差方法，来优化异源匹配结果。实验结果表明，在异源影像存在较大差异的情况下，改进模型估计与平差的多幅异源影像匹配方法具有精度高的优势。      

爆燃压裂技术对水泥试样致裂实验研究

为模拟爆燃压裂技术的破岩效果和裂缝形态，进行了水泥试样致裂实验。制作了含有模拟射孔孔眼的ϕ244.5 mm套管，外维为ϕ1 600 mm×1 000 mm的水泥试样9组，并采用现场常用的航天复合推进剂和军工双基药进行实验。在实验基础上，与层内爆炸技术和重复强电冲击波技术进行储层致裂机理对比分析。研究表明，爆燃压裂技术对9组水泥试样具有100%致裂效果，裂缝条数在2~4条，裂缝缝宽在厘米级，且水泥试样的顶部缝宽要大于中部。随着火药用量减少，井筒内峰值压力减小，岩石裂缝条数减少，裂缝宽度减小。其造缝机理和形态有别于使用炸药的层内爆炸技术和使用脉冲功率负载及含能材料的可重复强电冲击波技术。     

一种基于工作流网的游戏作弊检测系统

游戏作弊对网络游戏危害很大,目前反作弊技术的瓶颈是效率低并且过多依赖于签名匹配。提出一种高效且不依赖于签名匹配的游戏作弊检测系统,用工作流网对作弊行为建模,通过流程树对作弊行为模型进行融合,在不影响检测结果的前提下节省存储空间。用热门网游的作弊软件对系统进行实验,存储空间降低率达到约60%,证明了该系统框架是可行、有效的。     

由粗到精和特征筛选的精确回归预测方法及其在二语习得中的应用

针对数据分布不均匀且因素多而容易造成预测不精确的问题,提出一种结合由粗到精与特征筛选的精确回归预测方法.首先,由于数据分布不均匀且预测区间大,直接预测难以精确地拟合,提出一种由粗到精的预测方法,并使用决策树进行粗分类,预测目标所在的子区间,然后在子区间内实现精确的回归预测.其次,如果数据量少且特征因素多会引起过拟合,而且部分冗余特征会影响模型的预测精度,因此,提出一种基于特征筛选的回归预测方法以提高预测精度.在大学生的英语成绩与其人格因素数据集上进行相关实验,结果证明了由粗到精和特征筛选方法与传统回归模型相比精度更高且稳定性更好.通过提出的人格因素与英语成绩回归预测模型,可以制定合理的培养方案弥补学生人格因素中的短板,提升学生的自身竞争能力,从而更好地推动中国的英语教育.     

聚果榕小蜂群落在中国西双版纳和缅甸曼德勒之间的地理变异

榕树及其传粉榕小蜂之间的相互作用是互惠共生的经典例子，每种雌雄同株的榕树还庇护着多样的非传粉小蜂，并共生形成多营养级的榕小蜂群落，是研究群落生态学的有趣模型。区域的物种库、物种的生物地理特征及种间相互作用可能影响榕小蜂群落，但研究很少。本研究选择分布于中国西双版纳和缅甸曼德勒的雌雄同株聚果榕小蜂群落作为研究对象，比较地理分布差异对榕小蜂个体大小及共存网络的影响。结果显示：聚果榕小蜂群落在两地由相同的6个种组成，但分布于西双版纳的6种榕小蜂的个体均显著大于分布在曼德勒的同种榕小蜂。在两个分布地传粉榕小蜂均为优势种，然而在西双版纳传粉榕小蜂种群较大，而在曼德勒非传粉小蜂更丰富。在两地聚果榕有不同的榕小蜂群落结构和物种丰富度，且榕小蜂共存的网络也存在变异，在两地共存网络有相同的节点、边、连接度和全局聚类系数，但是在西双版纳的共存网络有较大的直径和较高的群落矩阵温度，这表明分布于西双版纳的聚果榕小蜂群落种间互作不太紧密，群落受到的干扰较大。由此，阐明了由地理分布所驱动的榕小蜂群落变异。     

中子活化分析中煤样厚度及探测器位置的选择

利用MCNP5程序包模拟14MeV脉冲中子照射一定厚度煤样,并通过时间控制获得非弹γ能谱和俘获γ能谱,再利用计数率的高低确定γ能谱的获取位置.结果表明:当煤样厚度为20cm时,非弹γ能谱的计数率达到饱和;当煤样厚度为35cm时,俘获γ能谱的计数率达到饱和.     

叙述性偏好法实验的有效样本量模型框架

叙述性偏好法(SP)是一种通过实验设计研究人们偏好的方法,通常结合离散选择模型估计参数.针对SP实验设计缺乏足以得到准确参数估计的有效样本量的问题,提出一个易于操作、更加全面的SP实验有效样本量估计方法框架,实现通过一个线性模型来估计实验所需的有效样本量.应用该框架开展实证研究,发现要素的数量、要素水平的数量、参数的尺度、样本量以及实验设计策略都对参数的准确性产生显著的影响,得到3种设计策略下的有效样本量估计模型.以此为基础,提出SP实验设计的实践原则.     

基于稀疏恢复的 MIMO-STAP干扰样本检测方法

针对机载多输入多输出(MIMO)雷达空时自适应处理(STAP)技术在训练样本存在有源干扰时杂波抑制性能严重下降的问题,提出了一种干扰样本检测方法。首先使用正则化FOCUSS算法估计出各原子的空时功率谱值,接着设置谱值门限将谱值较大的原子取出,然后确定扫描带对空时二维平面进行扫描,最后根据进入扫描带最大原子数占总原子数的比例判别训练样本是否存在干扰。仿真实验表明,该方法可有效检测出训练样本中的干扰,使用该方法挑选出的无干扰训练样本恢复杂波谱可保证空时滤波器的杂波抑制性能,提升稀疏算法求解杂波谱时涉及到的样本的可靠性。