基于改进多孔算法的时间序列预测

针对小波分析技术存在的边界问题,提出一种改进的多孔算法。使用该算法得到的系数序列,在具备时移不变性的同时,消除了右侧边界存在数据畸变的现象,使小波分析技术结合神经网络等传统预测模型的方法应用于单变量时间序列预测任务具备可行性。为进一步提高预测精度,引入了神经网络集成技术以改善网络泛化能力。实验表明,这种组合预测模型预测效果与稳定性优于传统预测模型。

GP-MaxEnt模型的蛋白质二级结构预测

针对单序列蛋白质二级结构预测问题,提出了一种基于高斯先验最大熵(GP-MaxEnt)模型的预测方法.该方法根据氨基酸的构象偏好进行特征构造,利用改进迭代缩放算法(ⅡS)训练高斯先验最大熵模型.使用CB513数据集对GP-MaxEnt模型进行了测试分析.试验表明,该方法简单有效,能够获得较好的预测精度.