Dynamic Latent Class Model Averaging for Online Prediction

We consider the problem of online prediction when it is uncertain what the best prediction model to use is. We develop a method called dynamic latent class model averaging, which combines a state‐space model for the parameters of each of the candidate models of the system with a Markov chain model for the best model. We propose a polychotomous regression model for the transition weights to assume that the probability of a change in time depends on the past through the values of the most recent time periods and spatial correlation among the regions. The evolution of the parameters in each submodel is defined by exponential forgetting. This structure allows the ‘correct’ model to vary over both time and regions. In contrast to existing methods, the proposed model naturally incorporates clustering and prediction analysis in a single unified framework. We develop an efficient Gibbs algorithm for computation, and we demonstrate the value of our framework on simulated experiments and on a real‐world problem: forecasting IBM's corporate revenue. Copyright © 2014 John Wiley & Sons, Ltd.     

基于IRBFNN和IRAN的非线性动态系统在线自适应建模

将资源分配网络算法(RAN)与相似隐单元合并操作、冗余隐单元删除操作和基于滑动数据窗连接权值学习相结合,形成了改进的资源分配网络(IRAN)算法。IRAN算法用于非线性动态系统的在线建模,能有效地改善模型精度和泛化能力。将改进径向基函数(RBF)神经网络(IRBFNN)和IRAN结合可以用于不确定非线性动态系统自适应建模。仿真研究表明:所提出的建模方法在模型精简、泛化和自适应等方面均具有优良的性能。     

求解DVD在线租赁的有效方法

本文运用线性规划、MATLAB软件和运筹学等相关数学知识,构造了一个DVD在线租赁合理的数学模型.模型用最优化分配的原则把DVD在线租赁问题简单化,在实际应用中具有重要的经济意义.     

在线随机组卷算法研究及实现

文章简述了目前网络课件中“在线自测”模块的缺陷;论述了如何利用随机启发式搜索改进抽题算法;并给出了一种基于模糊数学、概率统计及随机启发式搜索的在线组卷算法;该算法简单有效,适用于一般网络学院对在线测试的要求,具有较大的实用性。     

混沌粒子群优化算法及其在平面选址问题上的应用

通过引入混沌来影响粒子速度的更新,构造出一种混沌粒子群优化算法.其主要思想是用混沌迭代引导个体进一步优化,从而避免群体陷入局部最优,而且收敛速度得到加快.通过对三个测试函数以及平面选址问题的求解,验证该算法具有非常好的性能.     

BioStarM-140s芯片基因信息查询系统的构建及应用

应用生物信息学数据库查询的方法,对B ioS tarM-140s小鼠基因表达芯片上的14 112个基因进行相应注释信息的查询和所对应蛋白质功能的分类.首先参照人类综合型芯片上基因的功能分类,设定了14个蛋白质类别,然后采用V isual C 编程语言,构建了基因信息查询系统.应用该查询系统,进行了网络生物学数据库信息资源的自动直接查询,共搜索到有注释信息的基因12 070个;进一步按照所设定的14个蛋白质类别对12 070个基因进行分类查询,搜索到了与这14个分类相符合的、具有详细蛋白质功能注释信息的基因共1 606个.     

基于已实现半协方差的投资组合优化

在传统的风险度量方法中,常见的协方差估计量并未区分资产收益的下侧风险和上侧收益,而一般的下偏矩估计量则存在非对称性和难以加总的缺点.本文引入已实现半协方差矩阵(RSCOV)作为风险度量进行波动率预测和投资组合研究.本文将RSCOV应用于两种常见的风险分散投资策略—风险平价(ERC)策略和全局方差最小(GMV)策略,并将机器学习中的在线加权集成(OWE)算法用于提升已实现波动率预测方法HAR-RV的样本外预测表现.通过研究发现,相比起已有的其他风险衡量方式,仅包含负向波动信息的下半RSCOV能够更好地被用于平衡组内各资产的风险贡献.基于A股市场2011-2018年的高频数据,本文通过实证研究发现,OWE-HARRV在月度预测步长下的效果优于HAR-RV,而下半RSCOV则能够使ERC策略以及GMV策略在保证一定平均收益的同时,降低了组合收益的极端损失.     

管廊复杂网格参数化算法及其大规模在线渲染

随着WebBIM(Web Building Information Modeling)技术的大力发展,建筑模型的复杂度与构件数量呈几何倍数增长,其中管廊复杂网格是影响模型轻量化和在线渲染速率的一个关键性问题。为有效减少管廊复杂网格模型的数据量及复杂度,针对一般圆柱体形管廊,复杂网格的弯管管廊模型及中空管廊网格模型,提出了一套轻量级参数化算法。该算法对场景中的管廊模型进行参数化重绘并辅助以多细节层次等视觉优化手段,以减轻WebBIM场景中的管廊模型渲染负担,其在拥有大量管廊模型的场景中应用成功,具有较强的工程实践意义。     

“翻转课堂”概念探析

随着信息技术的发展和普及,很多学校出现了新的教学模式和学习方法,“翻转课堂”作为教学模式的重要变革引起了社会各界的广泛关注,但仍有很多教师对“翻转课堂”存在误解。文章旨在探求该教学模式的概念产生过程及其本质,同时对其功能进行分析和反思,从而为现阶段我国的教育信息化进程提供助益。     

基于交易成本理论的网络购物满意度影响因素分析

本文将交易成奉理论应用于网络购物满意度研究,在分析网络购物的优势并界定网络购物满意度的基础上,从交易成本的视角,探讨网络购物满意度的影响因素,指出这些影响因素与顾客满意度的关系,进而提出研究命题,以及相关的营销建议.