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232.
The ability to improve out-of-sample forecasting performance by combining forecasts is well established in the literature. This paper advances this literature in the area of multivariate volatility forecasts by developing two combination weighting schemes that exploit volatility persistence to emphasise certain losses within the combination estimation period. A comprehensive empirical analysis of the out-of-sample forecast performance across varying dimensions, loss functions, sub-samples and forecast horizons show that new approaches significantly outperform their counterparts in terms of statistical accuracy. Within the financial applications considered, significant benefits from combination forecasts relative to the individual candidate models are observed. Although the more sophisticated combination approaches consistently rank higher relative to the equally weighted approach, their performance is statistically indistinguishable given the relatively low power of these loss functions. Finally, within the applications, further analysis highlights how combination forecasts dramatically reduce the variability in the parameter of interest, namely the portfolio weight or beta. 相似文献
233.
给出两粗糙集间一种新的相似度计算方法,并将其应用到模糊模式识别问题中,通过算例说明这种方法的可行性和有效性. 相似文献
234.
该文设计了一种新型的液面调节器:对浮筒式液面调节器的原理和结构进行了设计,并对调节器的技术指标和调节方法做了阐述,经实际使用证明,该调节器对液面调节与控制效果良好。 相似文献
235.
首先介绍了粗糙集、模糊集与三角模的概念,接着指出利用三角模可以诱导出相应的包含度,进而可得到一个相似度,提出了一种利用三角模对粗糙集间的相似性进行度量的新方法.最后借助算例验证了该方法的可行性. 相似文献
236.
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238.
应用三进制方法完整地研究了帐篷映射的动力学特性.当初值x0=0,1时,经帐篷映射迭代后的最终归宿为x∞→0;当x0 [0,1]时,x∞→-∞.当x0∈(O,1),x0为有限位小数时,x0→0或-∞;当x0为循环小数时,x∞将处在周期轨道上或趋于-∞;当x0为不循环小数时,x∞将处在混沌轨道上或趋于-∞. 相似文献
239.
The Internet of Things (IoT) implies a worldwide network of interconnected objects uniquely addressable, via standard communication protocols. The prevalence of IoT is bound to generate large amounts of multisource, heterogeneous, dynamic, and sparse data. However, IoT offers inconsequential practical benefits without the ability to integrate, fuse, and glean useful information from such massive amounts of data. Accordingly, preparing us for the imminent invasion of things, a tool called data fusion can be used to manipulate and manage such data in order to improve process efficiency and provide advanced intelligence. In order to determine an acceptable quality of intelligence, diverse and voluminous data have to be combined and fused. Therefore, it is imperative to improve the computational efficiency for fusing and mining multidimensional data. In this paper, we propose an efficient multidimensional fusion algorithm for IoT data based on partitioning. The basic concept involves the partitioning of dimensions (attributes), i.e., a big data set with higher dimensions can be transformed into certain number of relatively smaller data subsets that can be easily processed. Then, based on the partitioning of dimensions, the discernible matrixes of all data subsets in rough set theory are computed to obtain their core attribute sets. Furthermore, a global core attribute set can be determined. Finally, the attribute reduction and rule extraction methods are used to obtain the fusion results. By means of proving a few theorems and simulation, the correctness and effectiveness of this algorithm is illustrated. 相似文献
240.
本文以James H.Banks关于平均时间间隔的研究为基础,提出交通流宏微观参数关系方程组,理论上较全面地描述两类交通参数的关系;应用实测交通数据对该方程组进行数据实证。分析表明,使用关系方程组产生的偏差不仅与统计时间间隔有关,而且与检测点的位置、交通状态相关。通过分析关系方程组的推导可知,偏差源于两个等式在理论上与实际运用中的不同。 相似文献