基于Bert股吧舆情分析的特征融合股价走势预测研究

传统股价预测模型往往只考虑时序性数据且局限于模型自身机制,而忽略舆情对股价的影响,导致预测精度不高,针对该问题,提出基于 Bert 股吧舆情分析的特征融合预测模型对股价收盘价进行涨跌幅预测。 首先,采用Bert 自然语言处理对股吧舆情以及公司公告政策进行情感分类,并转化为虚拟变量,构建金融舆情情感特征库;然后将金融舆情特征库和时序性数据合并构建特征融合矩阵;最后输入长短期记忆网络模型(LSTM)进行股价收盘价预测,并得出股价的涨跌结果。 以华银电力(600744. SH)为例进行实证分析,实验结果表明:引入股票情感特征后的模型,得到的股价走势准确率上升了 8. 63%,预测收盘价的回归指标 FMAPE FRMSE 分别下降了 23. 59%、22. 9%,R2 提高了 8. 11%,证明引入新的舆情情感特征在实际预测中能提高股价预测的准确率,可以作为精准预测股价走势的手段。     

基于词-标签概率的多标签文本分类研究

针对多标签文本分类任务中如何有效地提取文本特征和获取标签之间潜在的相关性问题,提出一种CNN(convolutional neural networks)结合Bi-LSTM (bi-directional long short-term memory)的模型.首先,通过CNN网络和最大池化提取文本的特征;然后,利用训练的Labeled-LDA(labeled latent dirichlet allocation)模型获取所有词与标签之间的词-标签概率信息;接着,使用Bi-LSTM网络和CNN网络提取当前预测文本中每个词的词-标签信息特征;最后,结合提取的文本特征,预测与当前文本相关联的标签集.实验结果表明,使用词-标签概率获取文本中词与标签之间的相关性信息,能够有效提升模型的F1值.     

基于新型相似日选取和VMD-NGO-BiGRU的短期光伏功率预测

光伏功率预测在现代电力系统调度和运行中起着重要作用.针对光伏发电功率的多变性和复杂性,提出了一种基于新型相似日选取和北方苍鹰算法（Northern Goshawk Optimization, NGO）优化双向门控循环单元（Bidirectional Gated Recurrent Unit, BiGRU）的短期光伏功率预测方法.首先,利用斯皮尔曼相关系数选取主要气象因子,通过变分模态分解（Variational Mode Decomposition, VMD）将原始光伏功率和最大气象因子分解重构为一系列子信号.其次,通过构建新的评价指标筛选出相似日数据集,利用一组BiGRU建立以相似日子信号为网络输入的深度学习模型,并利用NGO对每个BiGRU网络的超参数进行有效优化.最后,对各子信号的预测结果进行综合,得到最终的光伏功率预测值.仿真结果表明,所提混合深度学习方法在预测精度和计算效率方面均优于其他方法.     

联想记忆系统的学习算法设计（Ⅰ）

基于牛顿向前插公式设计了一种新的联想记忆系（ＮＦＩ－ＡＭＳ）的学习算法,用以实现任意阶的多变量多项式函数的无误差逼近。该系统与传统类型的ＣＭＡＣ－ＡＭＳ相比,具有学习精度高和记忆空间小的特点;且比多层的ＢＰ网络具有学习算法简单和收敛速度快的特点。数值模拟表明,这种ＮＦＩ－ＡＭＳ在信号处理,模式识别,及高精度的实时智能控制等领域具有很大的应用潜力。     

基于记忆图样权重的联想记忆神经网络学习算法

提出了记忆图样对神经突触联接强度的贡献权重概念。通过使原图样成为稳定态即稳定条件得到的方案求解该权重,得到了突触联结强度矩阵,实现了神经网络相关模式的联想记忆。将此算法和其它联想记忆算法进行了比较和讨论,并用计算机进行了模拟。     

一维双向耦合映象网络及其应用

全局耦合映象具有硬件集成化实现不便的缺点,为此本文研究了各混沌神经元之间局部耦全的一维双向耦合混沌神经网络,发现它同样具有全局耦合映象的分类功能,对一维双向耦合网络的动态特性进行了分析,提出了利用网络的时空特性对信息进行存储的思想,并提出了将其应用到保密通信的初步设想。     

面向VHDL语言的专用智能编辑器

目的设计面积超高速集成电路硬件描述语言的专用智能编辑器。方法使用散列表记忆各类标识符方法,动态地分析当前输入状态,完成ＶＥｄｉｔｏｒ的功能设置。结果该编辑器汇聚了目前流行的各类通用程序编辑器的优点,同时具有其独特的功能－标识符自动记忆,语句联想式输入及简单词法,语法错误的报错功能,结论实现了一个功能齐全的编辑器。     

用对称密码体制实现双向认证

安全可靠的通信交流是网络通信的基本要求．在网络的通信双方之间,常常需要进行对等的双向相互认证,但是双向认证并不简单等于两次使用单向认证．文中讨论了采用对称密码体制实现双向认证以及有关的安全问题．     

概念设计与结构设计的信息集成技术研究

基于实例推理进行产品概念设计,基于制造知识对产品概念设计进行评价,根据评价结果提出设计修改意见,从而指导产品概念设计,获得概念设计的优化解。基于用户定义的特征进行产品特征造型和产品初步结构设计,对产品初步结构设计进行参数化处理,采用提出的双向设计方法进行参数化产品结构设计。基于所提出的信息集成协议,使概念设计获得的结果直接驱动结构设计,自动生成产品的三维装配图,初步实现了产品概念设计与结构设计的信息集成。从而解决了产品并行设计过程中的瓶颈问题,为产品设计过程的信息集成与功能集成打下了良好的基础。     

褪黑素对持续光照小鼠学习记忆能力的影响

运用Ｙ－迷宫检测小鼠的分辨学习和记忆能力,观察了年龄,每天２４小时连续１个月的持续光照和每日定时注射褪黑素对小鼠分辨学习和记忆能力的影响。结果表明,成年小鼠与青年小鼠相经学习和记忆能力下降;持续光照可引起小鼠学习记忆能力出现不同程度的下降;实验结果提示,褪黑素在维持学习记忆能力中具有重要作用。