【摘 要】
：
长久以来,学者们不断提出时间序列数据的预测研究方法,为决策者提供决策支持.如今,其研究方法不再拘泥于传统的时间序列模型,尤其是对于非线性、非平稳的时序数据,研究方法更是层出不穷.一方面,机器学习、深度学习等技术在数据处理和分析方面具有独特优势,尤其是循环神经网络,它对于非线性特征的学习优势为时序数据的研究提供了新的思路.另一方面,较之单一模型,基于”分解-集成”的方法也可以实现更精准的预测.但是,
论文部分内容阅读
长久以来,学者们不断提出时间序列数据的预测研究方法,为决策者提供决策支持.如今,其研究方法不再拘泥于传统的时间序列模型,尤其是对于非线性、非平稳的时序数据,研究方法更是层出不穷.一方面,机器学习、深度学习等技术在数据处理和分析方面具有独特优势,尤其是循环神经网络,它对于非线性特征的学习优势为时序数据的研究提供了新的思路.另一方面,较之单一模型,基于”分解-集成”的方法也可以实现更精准的预测.但是,现存研究中基本都直接采用”分解-重构-预测-集成”的方法,直接对重构分量进行预测,重构方法单一,没有分析每一个IMF分量预测的结果,也没有专门针对于”分解-预测-集成”和”分解-重构-预测-集成”两种思想进行对比探究,导致预测效果不佳;此外,集成过程中选择了较多机器学习和深度学习模型,使得预测模型较为冗杂,无法直观地体现出循环神经网络及其改进模型的预测效果.针对上述问题,本文选择循环神经网络及其变体作为预测模型,运用经验模态分解算法以及游程判定法、单样本T检验两种重构方法,基于”分解-预测-集成”和”分解-重构-预测-集成”两种思想,分别构建两种序列的最优集成模型.首先选取人民币汇率数据为研究对象,通过CEEMDAN算法对序列分解后,得到一系列IMF分量,一方面基于”分解-预测-集成”思想,直接运用循环神经网络、长短时记忆神经网络以及门控循环单元神经网络对每一个IMF分量进行预测,将预测结果集成后得到最优结果;另一方面基于”分解-重构-预测-集成”思想,通过单样本T检验和游程判定法对得到的IMF分量重构,并将重构后的高频分量、低频分量及趋势项分别输入上述三种神经网络中,集成得到最优结果.通过对比结果发现,两种集成模型的整体拟合度均优于单一模型,且对于两种最优集成模型而言,依据”分解-预测-集成”思想的IMF分量最优集成模型的表现优于依据”分解-重构-预测-集成”思想的重构分量最优集成模型.为了进一步比较两种集成模型,本文同时选取了上证指数序列进行实证分析,对比发现,上证指数的预测结果与汇率数据相同,集成模型的预测结果亦优于单一模型,且IMF分量最优集成模型的表现优于重构分量最优集成模型.
其他文献
电影艺术作为一种视觉性很强的现代传媒形式,其产生与发展都离不开对媒介技术的研究和探索。当前电影艺术已进入媒介融合的新时代,随着媒介环境变化和新技术的革新,电影早已诞生出各种新的形式,如互动电影、VR电影、DV电影等。作为用数字桌面为载体进行跨媒介叙事的桌面电影,已成为电影与数字媒介融合的最佳例证。本文追溯桌面电影诞生的渊源,分析桌面电影不同于一般电影的视听语言与创作特征,并内含于当前媒介融合的环境
在监控系统智能化以前,通常使用人工识别来检索监控系统中的行人目标。但是,随着安防产业在城市中的广泛普及,监控系统的重要性日益突出,监控摄像头的数量也在不断增加,人工识别的检索性能已经难以满足城市监控系统的海量数据处理,这给监控系统的检测工作带来了艰巨的挑战。除了需要大量的人力成本之外,人工识别会使目标搜索的准确度偏低,从而导致错误的人像检索或者遗漏人像的检索。因此,人工智能辅助行人重识别的研究也有
臭氧污染越严重,对人群健康和植被造成的危害就越大。建立有效的臭氧预测可以为臭氧防治提供数据支持,以帮助减轻臭氧污染造成的危害。因此,本文提出基于WOAVMD分解和不同智能优化算法的SVR非线性集成方法,旨在建立性能更好的臭氧预测模型。查阅文献发现,分解集成方法被广泛地应用在大气污染预测领域。针对当前线性加和集成的不足,本文提出基于GWO-SVR和PSO-SVR的集成模型对城市臭氧的动态趋势进行预测
在通信系统的领域,信道编码常用于提高通信系统的性能,其中,Turbo乘积码（TPC）是目前通信系统常用的一种前向纠错码,它兼具性能优异、码字结构灵活简单、译码复杂度低等特点,得到实际工程的采用,同时亦是国内外通信领域学者的研究热点。目前受到广泛研究的TPC译码算法为Chase-Ⅱ算法,该算法译码性能优良的优点,但在生成测试图样时牵涉到大量的排序筛选运算,产生的高复杂度问题导致该算法在工程领域上不利
藏文是我国的少数民族文字之一,在信息化时代,为了更好地理解少数民族语言,从而了解少数民族文化,促进以语言为基础的人工智能的发展,研究藏文自然语言处理是十分有必要的。词向量表示是各项自然语言处理任务的基础,好的词向量表示能够提高自然语言处理任务的效果。如今,中英文词向量的研究较为成熟并且开源的数据集较多;而对藏文词向量表示的研究还在起步阶段,并且也几乎没有开源的数据集。所以为了更好地让计算机理解藏文
由于受到各种致缺因素的影响,缺失数据问题在当前各个学科领域已经成为了一个普遍现象。缺失数据的存在不仅会使数据集失去很多有价值的信息,而且会增加统计分析工作的复杂度和降低数据挖掘工作的效率,导致分析结果和决策存在一定的偏差。由于不完整数据集给数据分析和挖掘工作带来了极大的困难和阻碍,所以缺失数据处理方法的探索和研究对数据分析工作具有重要意义。本文从数据样本的特点出发,通过对灰狼优化算法（GWO）、粒
近年来,U-NET、GAN、VGG16等深度神经网络在图像分割认知方面取得了成功。如何降低深度学习神经网络的训练成本成为了科研人员所关注的一个研究方向。现场可编程门阵列（Field Programmable Gate Array,FPGA）具有可并行执行操作的特性,同时FPGA拥有丰富的逻辑资源和可灵活编程的特点,使得FPGA可以同时进行多次卷积运算。反卷积操作作为最先进的神经网络中的关键组件来训
伴随着生活质量的进步,大气净化和环境保护问题愈发引起人们的关注与思考,环境为何变差以及如何对其进行有效治理成了我们亟需探究的问题.在环境污染防治中,雾霾问题极其突出,且PM2.5是雾霾的主要成分.因此,PM2.5质量浓度的分析与预测对治理雾霾至关重要.本文选取了北京市、苏州市、重庆市和兰州市这四个城市2020年1月1日至2020年12月31日,共366天的空气质量数据.通过特征分析、模型选择和实证
＜正＞近年来，全球无人作战装备市场持续增长，无人作战领域成为各国加强军事战略博弈的焦点。美国《21世纪战略技术》报告提出：“20世纪的核心武器是坦克，21世纪的核心武器是无人系统。”在近几十年的局部冲突中，无人作战系统从小试牛刀到锋芒毕露，每一次登场都表现惊艳。作为世界无人作战领域的领航者，美军着眼全球军事战略，从战略规划、概念设计、体系建设、技术突破、实战运用等方面深研细耕、协同发力，
癌症的发病率正逐年上升,目前已成为人类在世界范围内的第二大疾病,仅次于心血管疾病。化疗（化学治疗）是癌症治疗的主要方式之一。然而,传统的化疗方式往往伴随着较大的毒副作用,并在一定程度上抑制宿主免疫系统,从而使得治疗效果有限。近年来,基于纳米材料的新型癌症治疗方法成为生物医学领域的研究热点。本文针对目前化疗所存在的缺点,设计了两种杂化纳米药物,用于乳腺癌的增强化疗及靶向光热化疗研究:（1）氧化铁纳米