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11.
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。 相似文献
12.
目的 针对磁悬浮球系统非线性不稳定和滞后性的问题,提出一种基于粒子群优化的自适应灰色预测 PID
(Proportion Integration Differentiation)复合控制策略。 方法 通过在 PID 控制模块的反馈环中引入具有等维新息特征的灰色预测器,对系统误差进行及时反馈修正,以提高控制系统的响应速度和鲁棒性;同时,融合粒子群智能算
法对控制器参数迭代优化,以提高控制系统控制精度和抗干扰能力;最后,在 MATLAB / Simulink 环境下搭建仿真
平台进行对比实验。 结果 验证基于粒子群优化的自适应灰预测控制系统模型的超调量、峰值时间、调节时间显著
改善。 结论 证实该策略可以有效抑制系统滞后性,具有良好的稳定性和鲁棒性。 相似文献
13.
无初始状态统计知识时多变量系统的最优平滑与预报 总被引:1,自引:0,他引:1
刘轩黄 《海南大学学报(自然科学版)》1998,16(3):210-214
在无初始状态统计知识的情况下,我们分别就固定点平滑、固定滞后平滑与预报3种情况给出了动态系统的最优线性最小偏差估计(BLIMBE),同时还给出了完全(i,j,Ti)-可重构性的概念及系统完全(i,j,Ti)-可重构的充要条件 相似文献
14.
在数字移动通信网络规划中,希望能对网络服务区内的信号接收质量进行预测,并尽可能减少大量的实测工作.文中以GSM网络为背景,首先通过一定的信道模型完成了对不同环境下的多径衰落信道的模拟,然后利用软件模拟接收端对GMSK信号的Viterbi解调,综合考虑了瑞利衰落、阴影衰落、时延扩展、高斯白噪声及同频干扰对误码率的影响.模拟所得的结果是GSM系统中典型市区环境下信道解码前对误码率与载干比的关系.最后在考虑了话务量对误码率的影响以后,提出了误码率的预测公式,从而实现了对GSM网络接收质量的预测. 相似文献
15.
区域道路交通安全水平综合评价和预测方法 总被引:3,自引:0,他引:3
对国内外道路交通安全水平的评价和预测方法进行了对比和分析 ,提出了适合目前国内现阶段管理体制的以模糊数学综合评价模型为基础的评价和预测方法 .该方法采用模糊评价综合模式计算评价目标区各评价指标最大概率所对应的等级 ,通过层次分析计算各指标间的权重系数 ,在此基础上计算得到区域道路交通安全的综合评价指标———道路安全指数IRS.实际应用证明该方法合理可行 . 相似文献
16.
证明了一种N阶线性跟踪一微分器的收敛性。由于该线性跟踪一微分器的结构参数和跟踪性能对噪声和对象有一定的敏感度和依赖性,采用自适应遗传算法对三阶线性跟踪一微分器的结构参数进行了优化,以期获得较好的参数匹配,提高跟踪预测的精度和速度。将优化后的三阶线性跟踪一微分器用于电力系统参考相角预测研究中,仿真结果证明,优化后的三阶线性跟踪一微分器具有较好的跟踪性能和预测精度,满足电力系统相角预测的要求。 相似文献
17.
通过实验分析得出了马家沟矿9—12、12煤层初始释放瓦斯膨胀能与瓦斯压力的线性关系,从而确定了马家沟矿深部水平9—12、12煤层煤与瓦斯突出瓦斯压力临界值,为深部水平煤与瓦斯突出预测提供了依据。 相似文献
18.
应用BP人工神经网络理论,建立了矿井掘进工作面瓦斯涌出量的预测模型,克服了由于各因素的不确定所造成的影响,提高了瓦斯涌出量预测的准确性.实际应用表明,预测模型可信,精度能满足要求. 相似文献
19.
单向机织物增强复合材料层合梁弯曲破坏规律 总被引:1,自引:0,他引:1
五组单向机织物增强层合梁的弯曲实验表明:层合梁的最大弯曲强度通常并不对应于最后一层破坏时的荷载;铺设角不同的层合梁达到最大承载力时,破坏并不发生在同一层,且总的破坏层数和对应位移都不相同,其破坏形式可以定性预测.研究还表明:根据实测的单层板的非线性本构关系和强度指标,运用经典层合梁理论,可以对非弯扭耦合层合梁的最大承载力和挠度进行预测. 相似文献
20.