基于支持向量机的股票预测

针对股票预测的特点,选择对上市公司股票走势有重要影响的相关数据进行测试。为了避免传统的预测算法(如BP算法)的一些弊端,使用可以避免这些弊端并且具有良好分类功能的支持向量机对该上市公司股票走势进行预测。测试表明预测的精度明显高于采用BP算法等传统神经网络分类方法的测试结果,预测达到了让人满意的效果。     

基于交叉覆盖算法的股票预测

针对股票预测的特点,选择了对上市公司股票走势有重要影响的相关数据并对其进行测试,为了避免传统的神经网络分类方法(如BP算法)的学习过程收敛速度慢、网络性能差、可能存在局部极小值等弊端,文中使用可以避免这些弊端并且具有良好分类功能的交叉覆盖算法对上市公司股票走势进行预测,结果表明预测的精度明显高于采用BP算法等传统神经网络分类方法的测试结果,且速度快,结果的可解释性强,预测达到了让人满意的效果.     

微腔光频梳研究进展:从均匀到非均匀泵浦

光频梳光谱在频域呈梳状等间距分布,兼具宽光谱、高相干、低相噪等特点,因此在光钟、测距、光谱检测、相干通信等诸 多领域具有良好应用前景。 微腔为光频梳产生提供了小型集成化平台,使得微腔光频梳,尤其是高相干的耗散克尔孤子光梳, 在近年备受研究者们关注。 绝大多数微腔光频梳的实现依赖于均匀连续光泵浦,然而非均匀泵浦,如相位调制与脉冲泵浦,因 其在孤子重频控制与能量转化效率方面具有特定优势,逐步进入研究者视野。 本文回顾了微腔光频梳研究进展,具体综述了关 于非均匀驱动场下耗散克尔孤子的产生及其动力学研究,并对其未来发展趋势进行了分析和展望。 非均匀泵浦能够提高耗散 克尔孤子的可控性及能量转化效率,将为更多微腔光频梳应用铺平道路。     

聚类在股票研究中的应用

聚类是按照事物的某些属性,把其聚集成类,使各类间的相似性尽量小,类内相似性尽量大。现在使用的一些聚类算法大多效率不高、聚类速度慢。文中在改进LBG算法的基础上提出了一种新的聚类算法,克服了传统的LBG算法的缺点,具有准确性高、测试时间短的优点。现将它应用于股票数据的预测分析中,实验结果表明这种新的聚类算法,相较于其它聚类算法能够取得更好的结果。     

基于交叉覆盖算法的股票预测

针对股票预测的特点,选择了对上市公司股票走势有重要影响的相关数据并对其进行测试,为了避免传统的神经网络分类方法(如BP算法)的学习过程收敛速度慢、网络性能差、可能存在局部极小值等弊端,文中使用可以避免这些弊端并且具有良好分类功能的交叉覆盖算法对上市公司股票走势进行预测,结果表明预测的精度明显高于采用BP算法等传统神经网络分类方法的测试结果,且速度快,结果的可解释性强,预测达到了让人满意的效果。     

基于支持向量机的股票预测

针对股票预测的特点，选择对上市公司股票走势有重要影响的相关数据进行测试。为了避免传统的预测算法（如BP算法）的一些弊端，使用可以避免这些弊端并且具有良好分类功能的支持向量机对该上市公司股票走势进行预测。测试表明预测的精度明显高于采用BP算法等传统神经网络分类方法的测试结果，预测达到了让人满意的效果。