基于CEEMDAN和LSTM的股指价格组合预测方法:来自5个国家的数据分析

股票价格预测一直是研究者们挑战的领域。然而,现有的基于深度学习的预测方法在预测不同国家的股票指数时无法达到统一优秀的效果。因此,本文提出了一种名为CEEMDAN-PSO-LSTM的新模型来预测多个国家的股票指数收盘价。首先,我们使用完全自适应噪声集合经验模态分解(CEEMDAN)方法将原始股票指数收盘价序列分解为多个本征模态函数(IMF)。然后,得到的各个IMF通过利用粒子群优化算法(PSO)优化长短期记忆网络(LSTM)的超参数后的模型进行预测,最终,将各IMF的预测结果进行加和得到对原始收盘价序列的预测结果。为验证所提方法的可行性,我们将其与LSTM、PSO-LSTM、EMD-LSTM和CEEMDAN-LSTM这四个模型进行对比,并选取五支来自不同国家且具有代表性的股票指数作为数据集。通过各模型在各数据集上的实验表明本文所提方法表现优于其他四个模型,这说明本文所提方法具有优良的可行性和普适性。

土木工程施工现场管理优化措施研究

土木工程施工现场管理是建筑工程中日常管理的核心任务之一,高质量的现场管理是保障工程项目顺利进展的重要前提,同时有助于提高建筑工程项目施工质量,实现高投资收益和社会效益。 基于此,文章阐述了土木工程施工现场管理的重要性,分析了土木工程施工现场管理存在的问题,并总结了相应的优化措施。

暖通工程施工的关键分析及技术改善

暖通工程在建筑工程中占有重要地位,它集合了建筑采暖、建筑通风、建筑空气调节三大系统功能,为建筑事业的发展奠定了基础。施工实践中要严格做好建筑暖通工程施工控制,掌握施工重点,克服施工难点,全方位保证建筑暖通施工质量。文章就暖通工程施工的关键分析及技术改善展开分析。

市政土木工程项目管理中控制方法的应用

随着当今社会的不断进步,近年来现代建筑行业也得到了迅速的发展,尤其是城市化的加速,导致来源于市政方面的土木工程项目建设也显著增加,土木工程系统本身庞大复杂,影响其建设的内外部因素很多,因此人们对土木工程项目施工要求要严格。 管理人员更应当重视土木建设项目,建立一套完整工程施工项目管理,对项目施工建设质量、进度、人员安全等各方面严格把关管理,文章就探讨如何对市政项目进行管理建设,探究相关方法为以后建设提供基础理论支持。