基于引入技术指标的Elman网络的股市预测

利用能够反映动态系统特性的Elman回归神经网络,结合传统的技术分析方法,通过对股票市场的技术指标的建模,寻求股票价格的变化规律,实现对股票价格的预测.实验结果表明,Elman网络具有较好的的逼近性能,能够实现对股票市场的预测.因此,引入技术指标的Elman神经网络用于股市预测是可行、有效的,具有很好的应用前景.     

从经济学角度看收入分配不公问题

一、收入分配不公和通货膨胀 最近一段时期,收入分配不公和物价上涨现象是人们讨论的热点问题.网上流行的"晒工资"热贴引发了人们对垄断行业高收入的严重不满和声讨.如,广东电力系统的抄表工被曝年收入高达十五万元,其它垄断行业如石油、通讯、金融、煤炭等行业也是工资高的让人不可思议.而另一方面,这些行业之间、行业内部却仍在相互攀比,认为自己拿的工资并不算多,这更加引起了大众的不满.     

滑动平均法改进型灰色预测模型在德山开发区电力负荷预测中的应用

利用灰色控制理论对德山开发区电力需求量进行预测.用生成方法对原始数据进行处理,消除了影响电力需求量的众多非重要因素,并从原始数据中挖掘有用的信息,建立微分拟合方程,基于残差修正提出滑动平均法改进型灰色预测模型,增加当年数据的权重,避免数值的过度波动.德山开发区电力负荷预测结果表明该模型能有效提高预测精度.     

利用克立金方法预测湿地水质的变化趋势

将空间域上的克立金方法延伸到时空域中,得出当时间信息量大于空间信息量时区域化变量的无偏最优估计形式,进而给出时间域上克立金的估计形式,最后利用该方法对某湿地近几年水体中BOD-DO的未来的趋势进行了预测,实例说明该方法是一种比较稳健的预测方法.     

城市轨道交通需求预测方法研究与探讨

本文分析轨道交通需求预测现有的三种模式及应用状况,在此基础上指出了当前流行的"四阶段"预测方法的不足。文章分析了轨道预测结果与实际运营之间差距产生的原因,为现阶段轨道交通的规划建设及运营管理需求预测理论的进一步完善提供支持。     

P-ZSM-5-水吸附制冷工质对制冷性能预测

采用不同浓度磷酸溶液浸渍法改性ZSM-5沸石分子筛,测定温度为303 K时不同浓度改性试样的饱和吸附量,筛选出最佳改性试样并测定其吸附等温线;在此基础上对最佳改性试样进行制冷性能预测,采用D-A方程简略式进行吸附制冷模拟仿真,探讨冷凝温度、脱附温度对系统制冷系数(COP)及制冷量(Qref)的影响.吸水性能结果表明:试样改性后吸附量均大于未改性试样,存在最佳改性质量分数(6.32%,磷酸质量分数),最佳改性质量分数试样的饱和吸附量为1.299 g/g.制冷性能结果表明:在最佳工况(Ta2=Tc=303 K、Te=278 K、Tg2=378 K)时,计算得到COP为1.097,Qref为1 691.126 kJ/kg,性能优于常规吸附制冷工质时.     

基于模糊神经网络的农作物虫情预测

针对农作物虫害发生比较多，且具有复杂性和模糊性的特点，以及模糊神经网络在解决非线性复杂问题方面具有的独特优势，提出了一种基于模糊神经网络的农作物虫情预测方法。该方法结合了模糊逻辑理论、人工神经网络优点，推理速度快。仿真结果表明，该方法不仅操作适用方便，而且虫情预测的结果准确，具有广泛的应用价值。     

济南市耕地变化趋势及驱动力研究

根据济南市各市、县的统计资料,分析了济南市50年来耕地面积变化的总体趋势、空间差异和驱动因子。结果表明:社会、经济和科技的发展进步是影响济南市耕地变化的三大因素。最后通过建立多元线性回归模型,预测2010和2015年的耕地数量,对济南市农业可持续发展具有一定的借鉴意义。     

H.264帧内预测快速算法

帧内预测是H.264视频编解码标准中一项重要的技术,极大地提高了H.264的编码效率。然而,帧内预测的亮度块有13种预测模式。为选出最佳模式,全搜索算法需要花费极大的计算量。为了降低帧内预测的复杂度,提出了一种基于变换域的快速帧内预测算法。实验结果表明:与全搜索相比,改进的算法在保持PSNR基本不变和码率增加很小的情况下,使帧内预测编码的速度提高70%左右。     

浅论我国海洋人才需求预测的回归模型

21世纪是海洋的世纪,海洋的竞争关键是知识和人才的竞争,是人们掌握和运用最新技术能力的竞争。海洋人才的开发显得尤为重要,为了制定海洋人才开发战略,本文利用回归方法对人才需求预测模型进行研究,提供可靠数据。