An Adaptive Multiscale Ensemble Learning Paradigm for Nonstationary and Nonlinear Energy Price Time Series Forecasting

For forecasting nonstationary and nonlinear energy prices time series, a novel adaptive multiscale ensemble learning paradigm incorporating ensemble empirical mode decomposition (EEMD), particle swarm optimization (PSO) and least square support vector machines (LSSVM) with kernel function prototype is developed. Firstly, the extrema symmetry expansion EEMD, which can effectively restrain the mode mixing and end effects, is used to decompose the energy price into simple modes. Secondly, by using the fine‐to‐coarse reconstruction algorithm, the high‐frequency, low‐frequency and trend components are identified. Furthermore, autoregressive integrated moving average is applicable to predicting the high‐frequency components. LSSVM is suitable for forecasting the low‐frequency and trend components. At the same time, a universal kernel function prototype is introduced for making up the drawbacks of single kernel function, which can adaptively select the optimal kernel function type and model parameters according to the specific data using the PSO algorithm. Finally, the prediction results of all the components are aggregated into the forecasting values of energy price time series. The empirical results show that, compared with the popular prediction methods, the proposed method can significantly improve the prediction accuracy of energy prices, with high accuracy both in the level and directional predictions. Copyright © 2016 John Wiley & Sons, Ltd.     

模糊回归参数估计方法及应用于景气对策信号分析

模糊回归采用样本模糊数 (Xi,Yi)来对模糊回归参数进行估计 ,其中 Yi为观测模糊数 .本文认为一般模糊参数 A的估计方式不能真实地表达出样本所蕴含的信息 ,因而另行设立了一套模糊参数估计方法 ,此法对样本的解释方式将更为合理 ,且估计的过程也比线性规划简便 .本文还举出了该方法应用于景气对策信号分析的一个实例.     

Alpha稳定分布噪声环境下新的类RLS自适应算法

给出在分数低阶Alpha稳定分布环境中一种新的类RLS自适应算法.由于Alpha稳定分布信号不存在有限的二阶和二阶以上矩,因此用最小p范数准则代替了传统的最小均方准则,并利用矩阵求逆定理提出一种直接递推的类RLS算法,避免了以往类RLS算法中的IRLS迭代计算,从而使算法的计算复杂度大大降低.最后对几种自适应算法进行仿真,并对其收敛特性进行了分析.结果表明,算法的收敛速度明显快于LMP和NLMP算法.     

偏最小二乘法用于近红外漫反射光谱测定异福片

应用近红外漫反射光谱结合偏最小二乘法(NIR PLS)对异福片中利福平和异烟肼的含量进行定量分析, 所建立的定量分析模型对校正集样品中利福平和异烟肼的含量预测回归系数分别为0.992　77,0.989　01,交互验证均方根误差(RMSECV)分别 为0.006　65,0.004　23.对预测集样品利福平、 异烟肼的含量预测均方根误差(RMSEP)分别为0.005　73,0.003　79;加样平均回收率分别为99.376%和98.243%;重现性实验相对标准偏差(RSD)分别为0.679　3%和0.639　8%.结果表明, 该方法预测精度高, 且具有方便快捷、 非破坏、 无污染、 可在线检测、 重现性好等优点, 可作为异福片原位质量检测和在线质量监控的方法予 以推广.     

基于M-ANFIS-PNN的目标威胁评估模型

目标威胁评估的目的是根据目标的属性和状态信息对目标的威胁程度进行定量估计,为后续作战决策提供辅助支持。现有威胁评估模型大多依赖于数值信息,难以有效处理包含定性、定量数据的目标特征信息。基于此,提出一种改进的自适应模糊神经推理系统模型。在自适应模糊神经推理系统的基础上,引入前件影响矩阵和后件影响矩阵对定性数据进行处理,使得定量、定性数据的影响同时作用于模糊规则的前件参数和后件参数;为了进一步提高模型的输出精度,将自适应模糊神经推理系统的输出层替换为多项式神经网络;通过基于Gower距离的近邻传播聚类算法对改进模型进行结构辨识,确定模糊规则的初始参数。仿真实例验证了所提方法的有效性与可行性,与其他混合属性数据建模方法相比,所提方法具有较高的预测精度,可为作战指挥决策提供有效的辅助支持。     

基于聚类分析和区间判断矩阵AHP的群组评价

把区间模糊数的一些基本理论引入到AHP群组评价中,并利用聚类分析方法来确定专家权重系数,得到一种便捷的群组评价算法。最后结合实例,对该方法具体的应用作了介绍,根据该算法计算的结果合理、准确。     

CRT显示器色空间变换方法的比较

分别采用多项式拟合、三维查找表和神经网络方法,建立CRT显示器设备颜色空间RGB与输出CIEXYZ色空间的非线性对应关系。完成了设备颜色显示的特征化。对两个常用的显示器进行了实验,并进行色差分析,比较三种方法的精确度。实验结果表明。对常用显示器的特征化,多项式拟合的方法精度较低;曼维查找表和神经网络技术可以满足精度要求,其中神经网络方法最具优势,GIELab平均色差为0．23-3．71。     

基于GIS的线路土石方工程量的快速计算方法

基于GIS道路选线设计系统,提出一种线路中、边桩坐标的快速计算方法移动圆心坐标法.采用最小二乘法将地面线拟合成双向横坡来计算各断面的填挖方面积,提高计算速度的同时,有效保证了计算精度.     

多项式曲线法在公安边防情报分析与预测中的应用

介绍了多项式曲线法的基本原理、分类和特点,讨论了建模预测的过程,通过对全国口岸出入境交通运输工具数量变化规律的研究,说明了多项式曲线法在公安边防情报分析与预测中的应用.     

Fermat小定理的推广及其应用

利用映射的不动点以及不动点阶的思想将整数环Z上的Fermat小定理推广到一般集合S上，并运用该推广讨论了Dirichlet定理的一种特殊情形：只要给定正整数m≥3，那么算术数列1＋lm（l=0，1，2，…）中一定存在无穷多个素数．