投资者情绪对股票收益的长期影响与短期交互研究

研究针对我国证券市场2017年—2021年期间的日度财经新闻文本数据,运用情感词典法量化财经新闻情绪,以探究财经新闻情绪与股票收益之间的互动效应;并结合资金面与交易面的代理指标,构造投资者综合情绪指数,通过Fama-French三因子模型和时变参数向量自回归模型,对投资者情绪对股票收益的长期影响效应和短期交互特征进行分析。研究结果表明,财经新闻情绪与股票收益之间存在着双向的格兰杰因果关系。长期来看,投资者情绪对我国股票市场收益影响效应显著为正,中小盘更易受市场情绪异动波及,大盘则对情绪边际变化更为敏感;短期来看,情绪或收益自身的冲击对股市收益难以产生持续效应,而投资者情绪会被更长时期前的收益或情绪自身冲击所影响。此外,在不同市场行情下,情绪作用的强度存在着异质性。

基于支持向量回归预测模型考虑天气因素和分时电价因素的短期电力负荷预测

为了保证电力系统安全稳定的运行,短期负荷预测在电力系统调度中越来越重要。提出了一种基于支持向量回归(support vector regression,SVR)的短期负荷预测模型,考虑了天气因素和分时电价因素对负荷的影响。研究分析了2019年1月1日—2022年1月1中国江苏省某地区的日负荷特征;基于天气因素、考虑分时电价因素,建立了SVR模型,通过SVR模型对历史负荷数据进行训练并对未来负荷进行预测。实验结果表明,所提模型在短期负荷预测方面具有较高的准确性;基于天气因素考虑分时电价因素对负荷的影响,能够更好地适应不同天气条件下和不同电价下的负荷需求。

基于改进聚类和矩阵分解的协同过滤推荐算法

大数据背景下,对于传统的协同过滤推荐算法在电子商务系统中的数据稀疏性、准确性不高、实时性不足等问题,提出一种改进的协同过滤推荐算法。该算法首先通过矩阵分解实现对原始数据的降维及其数据填充,并引入了时间衰减函数预处理用户评分,用项目的属性向量来表征项目,用用户的兴趣向量来表征用户,通过k-means聚类算法对用户和项目分别进行聚类;然后使用改进相似性度量方法在簇中查找用户的最近邻和项目推荐候选集,产生推荐。实验结果表明,该算法不仅可以有效解决数据稀疏和新项目带来的冷启动问题,而且还可以在多维度下反映用户的兴趣变化,推荐算法的准确度明显提升。

动态公交车辆运行时间预测模型

准确预测公交车运行时间是先进的出行者信息系统(ATIS)的核心.本文应用支持向量机(SVM)进行公交车辆的运行时间预测,其目的是要验证SVM在运行时间预测领域的可行性.为了调整不同阶段历史数据对预测结果的影响引入了衰减因子,并应用一种自适应算法来动态调整预测误差.然后以大连市23路公交车对该模型进行来了检验.结果显示,带有衰减因子和自适应算法的支持向量机算法具有很好的预测精度和动态性能.

自适应向量遗忘因子辨识算法

基于时变遗忘因子、参数变化检测、向量遗忘因子思想，提出了一种新的自适应向量遗忘因子辨识算法．它不仅能象Ｆｏｒｔｅｓｃｕｅ方法那样可以控制参数估计中参数变化总的信息，而且能控制此信息如何分配到各个参数中去。还给出了该算法的收敛性证明及仿真结果。

动态多源时间认知推荐算法研究

一个好的推荐算法在如今的智能Web应用中变得十分重要。给出一种具有时间认知的推荐算法。传统的推荐算法通常不加选择地使用早期和近期的评价,随着时间的推移而忽略了用户兴趣的变化,且用户的兴趣在短期的时间间隔内保持稳定但在长期间隔内是有所改变的。在已有的协同过滤推荐算法基础上加入了时间向量因子用来激励近期记录或减弱早期记录,以达到更有效分类相似兴趣的用户的目的。结果表明应用该方法能有效提高在智能Web中推荐的准确率及效率。

基于改进即时学习算法的湿法冶金浸出过程建模

针对湿法冶金浸出过程中存在的多变量、非线性和多工况等问题,采用基于即时学习算法的最小二乘支持向量机建立浸出率的预测模型。将时间有序性引入到即时学习算法学习集的选取规则中以确定系统当前工作点的建模邻域,从而提高模型精度;引入累计相似因子以提高所建模型的实时性,并利用自适应相似度阈值来判定是否需要重新建立当前工作点的局部模型。将改进的建模方法应用到湿法冶金浸出过程浸出率的预测中,仿真结果表明,所建模型具有较高的精度和实时性,可用于湿法冶金工业生产过程。

一种新的基于混合空间矢量调制的三电平逆变器直流侧电容电压平衡研究

针对二极管中点钳位型(neutral point clamped,NPC)三电平逆变器容易造成直流侧电容电压不平衡问题,提出一种新的中点电位平衡控制方法。在该方法中,采用分扇区精细控制,对不同的小矢量设置不同的时间分配因子,以增加相应正或负小矢量对中点电流的控制能力。对于正负小矢量不能成对出现的扇区,根据相电流的变化情况,使调制在传统算法和基于虚拟矢量的算法之间切换,从而削弱中矢量对中点电流不可控的影响。仿真和实验证实了该方法的正确性和有效性。

抓住“相量”进行正弦电路的稳态分析

针对高等学校《电路分析》中“正弦稳态电路的分析” 这一教学重点、难点,在教学中正确引入“相量” 的概念,简化正弦稳态电路分析过程中繁杂的数学运算;通过归纳、对比、总结,达到由浅入深、循序渐进的教学目的。

基于稀疏性非负矩阵分解和支持向量机的时频图像识别

针对机械故障诊断领域对反映设备运行状态的图像识别困难以及选择和提取敏感特征困难的问题,将基于图像的机械设备运行状态判别问题当作图像的识别问题米处理,提出使用稀疏性非负矩阵分解(Sparse non-negative matrixfactorization,SNMF)和支持向量机(Support vector machine,SVM)对时频图像进行识别进而判断机器运行状态,从而避免特征的选择和提取.稀疏性非负矩阵分解在对时频图像进行大规模压缩的同时,能够很好地保留图像的隐含特征,从而大大减少自动识别时频图像的计算复杂度,并有效地提高支持向量机的识别精度.此外,奉文还对影响识别率的稀疏性非负矩阵分解的各参数进行了讨论.实验结果表明,该方法对时频处理方法依赖性低,在大多数情况下都能获得较传统方法高的识别率.

反馈网络中电位器对调节器性能的影响

通过对各种类型的调节器中含有电位器时传递函数的求解分析,得出接入电位器后对调节器的比例放大系数、微分时间常数及积分时间常数的影响结果,并使多种调节器在形式上得到了统一,根据需要可方便地调节电位器使其性能达到设计的需要.

考虑经济因素时滞效应的月度负荷预测方法

近年来,我国经济结构发生较大规模的调整,经济形势的变化对于负荷的影响愈发显著。针对现有考虑经济因素的预测方法往往存在的适应性、实用性不足的情况,提出了一种既能充分利用现有的经济因素数据,又能有效地考虑经济因素对负荷影响时滞效应的新中长期负荷预测方法框架。其核心是通过季节分解模型消除各种经济因素与负荷数据的季节效应,并以计量经济学的向量误差修正模型来处理多因素间的相关影响,同时考虑多种因素间的时滞效应。最后通过算例分析验证了该方法的有效性与适用性。

时变大时滞系统的一种智能控制策略

针对具有复杂非线性特征的时变大时滞系统,本文提出了一种新的智能控制策略。该方法利用遗传算法来辨识系统的时变时滞,用改进的自适应向量遗忘因子法来辨识系统的时变参数,然后利用Smith预估器对系统进行预估补偿控制,取得了良好的控制效果。

神经网络预测模型的 AVFFRPE 算法

针对动态多层神经网络结构，运用自适应向量遗忘因子递推预报误差算法（ＡＶＦＦＲＰＥ）对贯流式水力机组进行了在线建模研究．研究结果证实了该算法的有效性．

沪铜价格变化与期货市场定价话语权研究

大宗商品定价权的缺失使得中国在近20年经济高速发展过程中被动付出了极大的经济代价。本文选取对期货市场有重要影响力的五大因素:宏观经济因素、供求因素、市场与货币发行量因素、汇率因素、资金因素,选择具有良好典型性与代表性的沪铜为研究对象,构建基于小波分解的多元时变向量回归模型,对沪铜价格影响因素进行量化分析,探寻沪铜价格变化的内在规律,藉此引申推广到影响大宗商品价格的因素。最终提出如下政策建议:1)提高人民币的国际地位与国际化程度;2)加大交割仓库建设和争取结算权;3)发展国内期货市场,增加期货交易品种,提高市场活跃程度;4)政策先导,制度保证;5)实现区域协同优势互补;6)提升技术实力,夯实话语权;7)化零为整,形成合力;8)诚信为本,质量为基。

中国短期资本流动的驱动因素及时变特征——基于金融开放和金融稳定视角

构建中国短期资本流动时变影响机制的理论模型,并基于2000年1月至2019年9月月度数据构建时变参数向量自回归模型进行实证检验后发现,国际金融市场波动、中美利差、汇率预期、通胀水平和资产价格对短期资本流动的冲击机制发生了显著的结构性变化,存在2007年和2013年两个重要结构时点。资本账户管制有利于抵御外部金融风险冲击,但金融危机后资本账户开放进程加快导致各变量时变脉冲曲线呈现剧烈波动。据此,监管部门应当完善宏观审慎监管框架,维持金融稳定;资本账户开放应当遵循经济发展的一般规律,不宜操之过急。

基于支持向量机的钻柱黏滑振动等级评估方法

为评估钻柱黏滑振动的严重程度,提出了一种基于因子分析(FA)与支持向量机(SVM)的黏滑振动风险评估方法。对仿真得到的扭矩数据进行时域与频域分析,提取信号的特征值,然后应用因子分析方法减少高维特征的冗余信息,获取特征向量,最后通过SVM对降维处理后的数据进行黏滑振动等级分类。研究结果表明:基于井口扭矩信号的SVM黏滑振动等级预测方法的整体预测精度超过80%,能够较准确地对黏滑振动强度等级进行预测。因此该方法是一个有效的黏滑振动等级分类方法,应用该方法能够有效地对钻柱黏滑振动等级进行识别,有助于司钻根据钻柱黏滑振动剧烈程度实时调整钻井参数,减轻黏滑振动产生的危害,提高钻井作业效率和安全性。

基于时序隐变量模型的因果关系发现算法

为在基于隐变量模型的因果关系发现算法中综合考虑隐变量之间的瞬时性和延时性因果效应,构建以动态贝叶斯网络为基础的时序隐变量模型,提出对应的因果关系发现算法。使用因子分析的方法估计测量模型中的因子载荷矩阵,应用结构向量自回归模型估计自回归矩阵,利用数据的非高斯性依次学习模型中隐变量之间的瞬时效应矩阵与延时效应矩阵,构建时序隐变量模型的因果网络结构。实验结果验证了算法的有效性。

一种用于PWM整流器NPB控制的混合式SVPWM方法

研究了三电平PWM整流器优化设计问题,由于直流侧中点电压不平衡,引起输出波形质量不好,系统不稳定。为了解决中点平衡问题,分析了造成中点电压不平衡的原因以及小矢量对中点电压的影响。针对小矢量引起中点电压不平衡,提出了一种基于9段式与7段式混合调制的矢量调制方法。最后采用MATLAB软件搭建模型,对中点平衡算法进行仿真,实验结果验证了该算法对中点电压平衡控制的有效性。