基于EMD-LSTM的国际黄金期货价格预测

黄金是一种特殊的金融商品,黄金期货作为黄金市场的衍生品,其价格受到多方面的影响,且具有金融序列非线性不平稳的特点,因此传统的统计预测模型通常难以预测其走势.将美元指数、纳斯达克综合指数、道琼斯工业平均指数和标准普尔500指数作为国际黄金期货价格的影响因素,选择2011―2021年交易日收盘价基于EMD-LSTM的组合模型进行预测,并通过与SVR、RF、RNN和LSTM模型对比分析,结果表明：EMD-LSTM模型在国际黄金期货价格的预测上具有更良好的效果,精度更高,能更准确地预测国际黄金期货价格走势.     

草酸钙酸分解的热力学分析

为阐明草酸钙渣酸分解过程的热力学,基于同时平衡原理、质量守恒原理、电中性原则,以盐酸和硫酸为分解药剂,计算和绘制草酸钙酸分解的热力学平衡图,并结合实验验证。研究结果表明：单因素实验结果与热力学计算结果的趋势一致,且部分情况的实验值和计算值吻合;草酸钙是较稳定的沉淀,在pH=4～13的范围内,维持较低溶解水平;在盐酸体系中,氯化钙和草酸对草酸钙的溶解有显著抑制作用,而在硫酸体系中,硫酸钙的生成使溶液钙浓度维持在较低水平,从而促进草酸钙的分解;硫酸参与草酸钙分解的反应率随初始酸度增加而增加,硫酸浓度为4 mol/L时,硫酸的反应率可达39.7%;而盐酸的反应率几乎不受初始酸度的影响,维持在5.4%的较低水平。此外,硫酸参与草酸钙分解的反应率随初始草酸浓度增加而下降,但在相同初始草酸浓度下,硫酸参与草酸钙分解的反应率明显比盐酸的高。     

基于WPD-AHA-ELM模型的水质时间序列多步预测

根据水质时间序列多尺度、非平稳特性,并基于“分解-预测-重构”思想,提出小波包分解(WPD)-人工蜂鸟算法(AHA)-极限学习机(ELM)组合多步预测模型,并应用于云南省昆明西苑隧道断面pH值、CODmn、DO、NH₃-N多步预测.首先介绍AHA原理,在不同维度条件下选取6个典型函数对AHA进行仿真测试,并与灰狼优化(GWO)算法、旗鱼优化(SFO)算法、粒子群优化(PSO)算法的仿真结果进行比较;其次利用WPD对水质时序数据进行小波包分解,以降低水质序列数据的复杂度;并在延迟时间为1的情况下,采用Cao方法确定各子序列分量的输入、输出;最后通过各分量训练样本构建ELM适应度函数,采用AHA对适应度函数进行寻优,利用寻优获得的最佳ELM输入层权值和隐含层偏值建立WPD-AHA-ELM模型对各子序列分量进行超前1步至超前5步预测,将预测结果加和重构得到最终多步预测结果.结果表明：AHA具有较好的寻优精度和全局搜索能力,寻优精度优于GWO、SFO、PSO算法.WPD-AHA-ELM模型对实例断面pH、CODmn、DO、NH₃-N超前1步至超前5步...     

基于改进SSA-VMD的列车门丝杠机构故障诊断技术研究

【目的】为解决地铁运行时因列车门噪声过大而导致故障诊断难的问题,以列车门为研究对象,提出一种基于改进麻雀搜索（SSA）算法的变分模态分解（VMD）振动信号降噪法,并通过支持向量机来对故障进行诊断。【方法】首先,利用Hénon混沌映射来初始化种群,将非线性权重因子引入群体行为阶段,并通过Levy飞行策略及柯西变异对位置进行更新。其次,通过改进的麻雀搜索算法对变分模态分解算法中的惩罚因子α和模态分解数K进行全局寻优,确定参数分解并重构,得到降噪信号。最后,使用主成分分析法（PCA）来提取特征,并利用支持向量机（SVM）来诊断故障。【结果】试验结果表明,该方法对振动信号的降噪效果明显,故障诊断准确率达91%,验证了该方法的有效性。【结论】该方法能有效克服传统VMD去噪参数难以选取的问题,对列车门故障诊断研究具有一定的参考价值。     

一种基于NCG和SVD的数字视频水印算法

目前关于奇异值分解水印算法很多,大部分不能实现水印盲提取,并且有关视频水印的SVD算法也不多.基于视频水印的这种现实,现提出了一种基于NCG、SVD的数字视频水印算法.首先计算每帧的NCG值,用NCG值对视频帧进行分类,选择具有NCG阚值特征的帧.然后对每帧实施分块SVD,在sVD奇异值矩阵中取第二个元素组成新的矩阵.然后对新矩阵实施DCT变换,更改其中的一对DCT中频系数而嵌入水印.仿真实验表明,该算法具有较好的透明性,能实现水印盲检测,可抵抗常见的各种攻击,如裁剪、高斯、泊声噪声等.     

催化分解二茂铁制备Fe3O4/螺旋形碳纳米纤维复合材料及磁学性能

在500℃实验条件下, 通过锡粉催化分解二茂铁, 反应12 h 获得大量高纯Fe₃O₄/螺旋形碳纳米纤维复合材料. 表征结果表明, Fe₃O₄ 纳米颗粒的直径主要集中在35~65 nm 之间,螺旋形碳纳米纤维的直径为40~70 nm. 调节反应温度可以控制纳米复合材料的形貌和组成. 在此基础上, 讨论了Fe₃O₄/螺旋形碳纳米纤维复合材料的形成过程. 500℃反应12 h 制得Fe₃O₄/螺旋形碳纳米纤维复合材料的磁滞回线表现出铁磁行为, 其饱和磁化率、剩余磁化率和矫顽力分别为29.8 emu/g, 9.6 emu/g 和306.6 Oe.     

基于DT-CWT和SVD的鲁棒音频水印算法

在音频检索中为了利用音频水印进行信息标注,以及有效地权衡音频水印的嵌入容量、透明性和鲁棒性之间的关系,提出了一种基于双树复小波变换(DT-CWT)和奇异值分解(SVD)的鲁棒音频水印算法.首先提取原始语音的音频指纹作为音频水印;然后通过基于能量的嵌入位置选择来确定水印嵌入帧,进行4级DT-CWT后选取高频分量分段进行SVD;最后通过量化的方法在奇异值矩阵的奇异值中嵌入水印信息.实验结果表明:该算法具有较强的鲁棒性和透明性,并具有较高的嵌入容量,可以很好地满足信息标注的需要.     

基于稀疏约束非负矩阵分解的水下线谱增强方法

水下目标线谱增强是被动声纳目标探测的关键问题之一。传统的线谱信号处理方法集中于时域和频域处理,本文提出了利用非负矩阵分解,在时频联合域内进行线谱信号增强的处理方法,以目标线谱信号的时频矩阵作为非负矩阵分解的输入,通过基矩阵提取线谱信号的频谱模式。根据线谱信号在频域的稀疏性质,对基矩阵进行稀疏性约束,利用权重稀疏扫描的方式讨论基矩阵的稀疏度和频率估计精度随权重系数的变化关系,确定稀疏约束项的有效权重系数区间。仿真结果显示,稀疏约束项在低信噪比条件下表现出优越的线谱增强能力,最低信噪比可达-30 dB。海试数据结果表明,此方法可以有效地提高对线谱信号的提取能力。     

非带限冲激信号的一种低通采样和重建方法

提出了非带限冲激信号的一种低通采样和重建方法,将冲激信号通过低通滤波器后,按照信号新息率进行采样,然后对采样得到的离散时间信号进行傅里叶变换,采用最小二乘零化滤波算法可以准确地重建原始冲激信号。在冲激信号个数较大及受到噪声影响时,最小二乘零化滤波算法性能恶化,通过适当提高采样率,使用奇异值分解重建算法,可以获得理想的重建结果。分析和仿真结果证明,所提出的非带限冲激信号低通采样和重建方法,能够以较低的速率进行采样和恢复原始冲激信号,并具有良好的抗噪声性能。     

一种基于MATLAB的信号采集和分解方法

提出了一种MATLAB环境下利用数据采集工具箱、信号处理工具箱和小波工具箱采集和分析信号的方法,给出了数据采集、信号分解过程和MATLAB程序,并对实验结果进行了分析.