基于菌群RBF神经网络的股票价格预测

利用菌群算法提出了一种新的菌群RBF神经网络算法,并将其应用到股票价格预测,同时在预测中引入了技术指标模型。仿真试验表明,相比于传统的RBF神经网络算法,菌群RBF神经网络算法可以得到更好的训练效率和预测结果。

基于高通量测序的窖泥原核微生物群落多样性在退化窖池中的空间异质性

采用高通量测序技术结合网络分析及多元统计分析方法,研究退化窖池窖壁上层(PW-T)、中层(PW-M)、下层(PW-U)及窖底(PB)窖泥中原核微生物群落、菌群网络及影响微生物群落的理化因素。结果表明,窖泥微生物群落α及β多样性在退化窖池中均存在明显的空间异质性,且窖池退化是一个自上而下的退化过程。随窖池深度增加,窖泥微生物群落α多样性指数整体呈显著上升趋势,如Shannon指数由大到小依次为PW-U(3.38)>PB(2.51)>PW-M(1.09)>PW-T(0.33)(P<0.05);窖泥优势菌门由单一的厚壁菌门(Firmicutes)(PW-T和PW-M,约99%)增加至Firmicutes、拟杆菌门(Bacteroidetes)、广古菌门(Euryarchaeota)等6个门(PW-U)及PB的4个门。退化窖泥呈现低含水量(平均值32.7%)、低pH值(平均值4.42)及低有效磷(平均值259.27 mg/kg)"三低"的理化特征,其对窖泥微生物群落结构影响较大(冗余分析)。窖泥菌群网络中互呈正相关的微生物主要隶属于不同的纲(占总相关性的78.74%)。同现网络中9个枢纽总含量非常低(0%~2.84%),与窖泥p H值或含水量呈显著或极显著正相关(P<0.05或P<0.01);除互营单胞菌属(Syntrophomonas)外,其他枢纽均与乳酸杆菌属(Lactobacillus)呈极显著负相关(P<0.01)。窖泥p H值与多种理化因子呈显著正、负相关(P<0.05),且与群落Simpson指数呈显著正相关,表明p H值可作为一个综合指标用于窖泥质量的初步判断。本实验较系统地研究了窖泥原核微生物群落多样性在退化窖池中空间分布、微生物之间以及微生物和理化因子之间的相关性,为进一步揭示窖泥的退化机制、防治窖泥退化及人工优质窖泥的制作提供一定的理论支撑。