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Stock trend prediction is regarded as one of the most challenging tasks of financial time series prediction. Conventional statistical modeling techniques are not adequate for stock trend forecasting because of the non-stationarity and non-linearity of the stock market. With this regard, many machine learning approaches are used to improve the prediction results. These approaches mainly focus on two aspects: regression problem of the stock price and prediction problem of the turning points of stock price. In this paper, we concentrate on the evaluation of the current trend of stock price and the prediction of the change orientation of the stock price in future. Then, a new approach named status box method is proposed. Different from the prediction issue of the turning points, the status box method packages some stock points into three categories of boxes which indicate different stock status. And then, some machine learning techniques are used to classify these boxes so as to measure whether the states of each box coincides with the stock price trend and forecast the stock price trend based on the states of the box. These results would support us to make buying or selling strategies. Comparing with the turning points prediction that only considered the features of one day, each status box contains a certain amount of points which represent the stock price trend in a certain period of time. So, the status box reflects more information of stock market. To solve the classification problem of the status box, a special features construction approach is presented. Moreover, a new ensemble method integrated with the AdaBoost algorithm, probabilistic support vector machine (PSVM), and genetic algorithm (GA) is constructed to perform the status boxes classification. To verify the applicability and superiority of the proposed methods, 20 shares chosen from Shenzhen Stock Exchange (SZSE) and 16 shares from National Association of Securities Dealers Automated Quotations (NASDAQ) are applied to perform stock trend prediction. The results show that the status box method not only have the better classification accuracy but also effectively solve the unbalance problem of the stock turning points classification. In addition, the new ensemble classifier achieves preferable profitability in simulation of stock investment and remarkably improves the classification performance compared with the approach that only uses the PSVM or back-propagation artificial neural network (BPN). 相似文献
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实木顺纹压缩弯曲技术研究现状及发展趋势 总被引:1,自引:0,他引:1
实木顺纹压缩弯曲技术蕴含着多学科知识的交叉融合,具有一定的理论深度和突出的实际应用性,是当今备受关注的研究热点之一文章论述了国内实木顺纹压缩弯曲技术的研究现状与发展趋势,描述了国内研究学者在树种选择、木材软化与顺纹压缩、木材弯曲等方面的研究成果,提出高效利用木材资源、提升自动化程度、提高木材弯曲精度的发展趋势,为今后国内实木顺纹压缩弯曲技术的研究提供借鉴。 相似文献
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H. M. Fahmy 《国际生产研究杂志》2013,51(3):487-504
In this paper, we develop a process control approach to detect linear trends in the process mean. A statistic based on the deviation between the target mean and the expected mean of the process is used in the development of the new approach. The statistic is shown to have a chi-square distribution. The approach is described and its performance is compared with cumulative sum (CUSUM), exponentially weighted moving average (EWMA), Shewhart, and generalized likelihood ratio (GLR) charts in detecting linear trends in the process mean. The results indicate that proposed approach is effective in detecting small to large trends. We also investigate the run length properties of the proposed approach under linear trends and compare its values with simulation results. Finally, we analyse the performance of the proposed approach in detecting the time when a drift occurs in the process and compare it with CUSUM and EWMA estimators. The results show that the proposed approach is more effective in detecting drift time for moderate and large trends. 相似文献
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全球能源变局下的石油石化业发展动向 总被引:1,自引:0,他引:1
世界能源结构正在发生变化,石油比例在下降,天然气在页岩气的带动下快速发展,份额上升,生物能源迅速崛起。石油石化行业也相应呈现出业务布局调整,发展重心东移,产业装置规模大型化,清洁燃料标准趋严,节能减排要求提高,生物燃料、天然气及煤化工等能源多元化发展的新趋势。论述了全球能源结构的变化趋势以及世界石油石化行业的最新发展动向。 相似文献
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裁剪是TRIZ中一种有效解决问题的方法,其通过删除问题元件,重组系统有用功能进行产品创新设计,达到简化系统与优化产品的目的.为了启发和引导设计者在裁剪过程中有效地利用资源,在使用裁剪规则引导创新设计的基础上,以具有预测性和启发性的技术进化趋势作为知识源,综合分析进化趋势解题与裁剪规则引导功能重组的资源来源,构建了进化趋势与裁剪规则的映射关系,提出了基于裁剪规则的多层次进化趋势选择策略,利用进化趋势辅助功能重组,构建了基于进化趋势的裁剪方法过程模型.最后通过钢带铠装机裁剪实例验证了此方法的合理性. 相似文献
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纸质家具设计的发展趋势研究 总被引:6,自引:5,他引:1
以纸质家具相对实木、藤、金属类家具具有质轻、环保、经济、舒适、时尚的优点为启示,论述纸质材料在家具设计行业中研发与应用的重要性。并在此基础上,提出了纸质这种"可持续性"材料应用在家具设计中,能够体现家具设计的环保新理念,并根据纸质家具目前还存在的一些缺点和未来欧洲家具设计发展方向,概括出纸质家具设计在未来几年内的发展趋势。 相似文献
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100.
为了研究线阵声诱饵对抗具有尺度识别能力鱼雷的性能,以分裂波束和方位走向法为例,分析了鱼雷对尺度目标回波的识别方法,以此为基础探讨了线阵声诱饵在对抗具有尺度识别能力鱼雷时的若干技术问题,通过仿真验证了线阵声诱饵对抗尺度识别能力鱼雷的有效性。本文证明了线阵式的声诱饵可以有效模拟舰船目标的尺度特征,在对抗有尺度识别能力的鱼雷时是很有意义的发展方向。本文所给出的仿真方法,除了建立线阵诱饵在诱骗有尺度识别功能鱼雷的仿真模型外,还可以作为物理模型应用在诱饵工作程序中,提供各阵元的延迟时间等声学参数。 相似文献