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改进的TSVR模型在股市高频数据上的预测 被引量:7
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作者 张冰 王传美 贺素香 《计算机工程与设计》 北大核心 2019年第11期3241-3246,共6页
为构建更精准的股票价格预测模型,提出具有局部信息挖掘功能的DNN加权算法对eplion-TSVR模型进行改进,并对改进模型的求解进行推导,针对DNN算法对于参数的选取太过随意,提出使用网格搜索法确定DNN的最优参数以确定最优DR域。搜集中国上... 为构建更精准的股票价格预测模型,提出具有局部信息挖掘功能的DNN加权算法对eplion-TSVR模型进行改进,并对改进模型的求解进行推导,针对DNN算法对于参数的选取太过随意,提出使用网格搜索法确定DNN的最优参数以确定最优DR域。搜集中国上证A股中的15支股票的日价格和高频5分钟价格数据并计算其技术指标,对20天以及20分钟后的收盘价进行实证预测。预测结果显示,改进模型在高频股票数据上具有很好的预测能力和泛化性能。 展开更多
关键词 D近邻加权算法 孪生支持向量回归机 股价预测 高频数据 网格搜索
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MOOC《概率论与数理统计》选课的统计分析 被引量:3
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作者 王传美 刘心玉 彭凯 《大学数学》 2019年第6期32-37,共6页
基于我校中国大学MOOC《经济数学--概率论与数理统计》课程的学习者数据进行统计分析.结果发现,开课5个学期以来,该课程一直受到校内外很多学习者欢迎;各章节视频参与人数远远大于文档参与人数,连续参与人数可视化漏斗图可提供直观的学... 基于我校中国大学MOOC《经济数学--概率论与数理统计》课程的学习者数据进行统计分析.结果发现,开课5个学期以来,该课程一直受到校内外很多学习者欢迎;各章节视频参与人数远远大于文档参与人数,连续参与人数可视化漏斗图可提供直观的学习者持续学习情况;绝大多数选课者没有参与最后的考试,呈现"高选课、高放弃"的现象.此分析将为MOOC资源建设和管理提供决策支持. 展开更多
关键词 MOOC(慕课) 网络课程 概率论与数理统计 统计分析 可视化漏斗图
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An Augmented Lagrangian based Semismooth Newton Method for a Class of Bilinear Programming Problems
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作者 HE Su-xiang LIU Yan wang chuan-mei 《Applied Mathematics(A Journal of Chinese Universities)》 SCIE CSCD 2019年第4期446-459,共14页
This paper proposes a semismooth Newton method for a class of bilinear programming problems(BLPs)based on the augmented Lagrangian,in which the BLPs are reformulated as a system of nonlinear equations with original va... This paper proposes a semismooth Newton method for a class of bilinear programming problems(BLPs)based on the augmented Lagrangian,in which the BLPs are reformulated as a system of nonlinear equations with original variables and Lagrange multipliers.Without strict complementarity,the convergence of the method is studied by means of theories of semismooth analysis under the linear independence constraint qualification and strong second order sufficient condition.At last,numerical results are reported to show the performance of the proposed method. 展开更多
关键词 SEMISMOOTH NEWTON method constrained BILINEAR programming problems AUGMENTED LAGRANGIAN STRICT complementarity
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基于空间效应多层回归模型的空气污染实证
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作者 张炼 王传美 《赤峰学院学报(自然科学版)》 2020年第2期20-24,共5页
考虑到空间因素对空气污染的影响,本文将空间自相关模型与多层线性回归模型融合,构建了空间效应多层线性回归模型,选取2003至2016年29个省级面板数据进行空气污染影响因素的实证分析.结果表明:48.32%的二氧化硫排放强度变化来自地区的差... 考虑到空间因素对空气污染的影响,本文将空间自相关模型与多层线性回归模型融合,构建了空间效应多层线性回归模型,选取2003至2016年29个省级面板数据进行空气污染影响因素的实证分析.结果表明:48.32%的二氧化硫排放强度变化来自地区的差异;空间因素显著地调节了经济规模效应、结构效应、技术效应、环境规制效应对二氧化硫排放的影响,且它可以显著抑制结构效应、技术效应对二氧化硫排放强度的正向影响;且验证了新模型的有效性. 展开更多
关键词 多层线性回归模型 空间自相关模型 空间因素 二氧化硫排放 空气污染
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