基于混沌神经网络理论的小电网短期电力负荷预测

通过对小电网负荷数据的特点分析,将时间序列处理、混沌理论和神经网络理论相结合提出了一种基于混沌神经网络理论的电力负荷预测模型。利用Matlab对实际数据进行了仿真计算。通过实例计算,并和不用相空间重构的神经网络的负荷预测算法的各种误差指标的分析比较说明,利用相空间重构对历史数据序列进行拆分或重构可以提高负荷预测的精度。

机构投资者在我国证券市场中的作用

机构投资者和个人投资者相比具有投资的规模大、运作的专业性以及非投机性的特征,因此,积极发展机构投资者对我国的证券市场的稳定、公司治理效率的提高以及发行证券定价的合理性都具有十分重要的意义。