基于变量选择-神经网络模型的复杂路网短时交通流预测

摘要： 针对传统交通流预测模型正在由单断面历史数据处理向多断面、多时刻历史数据处理转变,但在考虑各断面间的影响时,多变的交通状况往往会使预测模型复杂化的问题,引入一种多元线性回归最小绝对收缩和选择算子方法(Lasso),并利用其优秀的变量选择能力,在复杂路网多断面中选出相关性较高的断面；结合神经网络(NN)的非线性特性,提出了Lasso NN组合模型.结果表明：Lasso NN模型在路网交叉口对未来15 min交通流数据预测的误差率低于9.2%；在非交叉口的误差率低于6.7%,总体优于各自单独使用得出的结果.     

A neural network versus Black–Scholes: a comparison of pricing and hedging performances

An Erratum has been published for this article in Journal of Forecasting 22(6‐7) 2003, 551 The Black–Scholes formula is a well‐known model for pricing and hedging derivative securities. It relies, however, on several highly questionable assumptions. This paper examines whether a neural network (MLP) can be used to find a call option pricing formula better corresponding to market prices and the properties of the underlying asset than the Black–Scholes formula. The neural network method is applied to the out‐of‐sample pricing and delta‐hedging of daily Swedish stock index call options from 1997 to 1999. The relevance of a hedge‐analysis is stressed further in this paper. As benchmarks, the Black–Scholes model with historical and implied volatility estimates are used. Comparisons reveal that the neural network models outperform the benchmarks both in pricing and hedging performances. A moving block bootstrap is used to test the statistical significance of the results. Although the neural networks are superior, the results are sometimes insignificant at the 5% level. Copyright © 2003 John Wiley & Sons, Ltd.     

智能高速罐身电阻焊机数字化控制系统

提出了以国产MCT80 0 0F8运动控制器为核心的智能高速罐身电阻焊机数字化控制系统 ,并介绍了系统的组成、工作原理、硬件接口、电机控制方法以及伺服电机的运动关系数学模型 .新的系统有利于提高罐身电阻焊机的制罐生产速度 ,并具有功能全面、可靠性高、控制精确、开放性好以及成本较低等优点     

高性能称重配料系统控制策略的研究及实现

着重针对应用于饲料生产工艺的称重配料系统的控制策略进行研究,特别是对空中落差的研究,推出了实现该控制策略的高性能称重配料控制器,并进行切实可行的软硬件设计,以真正实现称重配料系统的高性能。     

入侵检测系统中的智能技术

首先给出了计算机网络入侵检测系统的概念、功能和性能要求,回顾了其发展的过程.接着,从智能入侵检测技术这个角度,对数据挖掘、遗传算法和人工免疫等比较具有独特性且有完整系统实现的智能检测技术作了简要介绍和评述.最后,对入侵检测系统的未来发展方向进行了讨论.     

梯度网络平稳点集合的Hopfield稳定性与吸引域

给出梯度神经网络模型的电路实现 ,证明了网络平稳点集合的全局 Hopfield稳定性。对各个平稳点吸引域的几何估计得到了相关结果 ,这为网络初始输入的数量与方向判定提供了基本的量度参数准则。     

Research on Tracing Evaluation System in Virtual Enterprise Based on Neural Network

The tracing evaluation index system was designed to be used in virtual enterprise and established neural network trace evaluation model. As a result, it was more simple and nicer than the traditional method, so it had wider application foreground.     

保密通信新介质--人工神经网络

根据人工神经网络的结构特点和信息传输与处理特征，提出了利用物理神经网络作为通信信道的观点．在分析了现有通信信道物理模型之后，具体讨论了作为通信信道的神经网络的可能拓朴结构、神经网络学习要点、允许传输信号的模式特征，研究了神经网络信道的传输延时、通信带宽及信噪比，分析了神经网络信道处理多媒体信号的计算潜力，并着重剖析了神经网络信道固有的保密通信特征．最后给出了一个具体的神经网络信道设计实例．     

基于神经网络智能天线的一种波达方向估计方法

该文提出利用径向基函数神经网络来估计无线通信中智能天线的信号到达方向．为了减少输入，利用信号相关阵的对称性质，仅考虑相关阵中的上三角或下三角的部分元素作为网络的输入量，计算量较小．计算机模拟结果表明，该方案是有效的．     

SDH技术在有线电视网络传输中的应用

文章介绍了SDH技术的传输原理、网络特点、基本构成及其在有线电视网络传输中的应用。