基于MATLAB的自回归移动平均模型(ARMA)在股票预测中的应用

利用时间序列在t时刻的有效观测值去预测在某个未来时刻t+l的值,并建立自回归移动平均(ARMA)模型,以MATLAB为工具,亚泰集团360个交易日的数据作为样本,预测10天股市的收盘价;并与含有一个隐含层的BP网络模型进行对比,结果表明自回归移动平均(ARMA)模型算法对短期股价预测的精度较高.     

基于改进多目标遗传算法的连铸二冷过程优化

采用一种改进的多目标遗传算法对二冷工艺进行优化.改进的多目标遗传算法应用概率法选取选择算子,根据适应度值来动态计算交叉和变异概率,能够得到更好的全局最优解,提高算法精度和整体性能.在基于凝固传热模型的二冷优化过程中,采用变间距差分法离散求解传热方程,对比粒子群算法、多目标遗传算法,改进的多目标遗传算法搜索效率高,得到的价值函数最小.在实际生产中,采用优化后的二冷工艺,使得总用水量减少约10%,提高了铸坯质量,达到了节能降耗的要求.     

UIO序列的启发式算法

UIO序列是对有限状态机进行功能测试的有效手段 ,在 VLSI设计、通信协议等时序系统中有很强的实际应用背景。文章基于可区分状态组这一概念设计了一个搜索算法 ,进一步利用搜索信息建立了一个基于“小于”关系的启发策略 ,有效的剪枝策略的设计将尽可能消除没有意义的搜索分枝 ,新设计出的多路 OPEN/CLOSED表存储机制也加快了相关的判别和处理过程。这些措施改进了搜索过程 ,减少了搜索信息的产生 ,提高了搜索速度。该算法与以往的算法相比 ,在时间和空间两方面都得到了很大改进。     

天赋是通过勤奋钻研所得

正约翰·道尔顿是英国一位自学成才的化学家、物理学家,被誉为"近代化学之父"。由于家庭贫困,1778年,12岁的道尔顿便参加工作,成为一位小学教师。他拿着微薄的薪水,一有空就去别的地方兼职,以贴补家用。有一次,道尔顿的朋友帮他找了一项木匠活——为一位盲人做一张桌子。道尔顿发现盲人在家里生活自如,可以如普通人那般取容器、装满水,并且做到滴水不漏。盲人娴熟的动作与自信的神情让道尔顿感到惊讶,他问:"您是如何做到这样的?"盲人笑了笑,说:"如     

汇聚Richtmyer-Meshkov不稳定性实验研究进展

Richtmyer-Meshkov(RM)不稳定性是流体力学的重要研究内容,无论在学术研究还是工程应用领域都有着重要的研究价值.近些年,学者们围绕平面激波诱导的RM不稳定性开展了大量实验、数值和理论研究,发现界面上的初始扰动在激波冲击之后依次经历线性增长、非线性增长和湍流混合3个发展阶段,压力扰动和斜压涡量是导致扰动发展的主要物理机制.然而,关于汇聚激波诱导的界面失稳现象却少有研究,汇聚空间中扰动发展的规律以及汇聚效应对扰动发展的影响尚不清楚.汇聚RM不稳定性研究要求在实验室条件下生成稳定的汇聚激波和形状可控的流体界面,对现有的实验方法提出了极大的挑战.本文简要回顾了近些年在两种不同结构的汇聚激波管设备中开展的汇聚RM不稳定性实验研究,重点讨论了几种典型汇聚效应对扰动发展的影响,并根据目前研究的局限性提出今后实验研究的3个重要方向:高马赫数激波诱导的界面失稳实验、三维界面的演化、扰动激波与无扰动或有扰动界面的相互作用.     

诗两首

正~~     

几类卷积型方程归结为Riemann边值问题的解法

本文通过 Fourier 变换,把几类卷积型积分方程化为 Riemann 边值问题,并给出其精确解。