碱性冲天炉及其应用(第一部分:碱性冲天炉炉内去硫的作用)

球墨铸铁具有较高的强度和韧性,可以代替马铁与部分铸钢件和锻钢件,而且还由於具有极优越的耐磨及减磨性能,因此在机器制造业中,用来代替孕育铸铁及有色金属方面,将获得更为广泛的应用。     

碱性化铁炉如何适应炼钢生产

自从党中央提出鼓足干劲、力争上游、多快好省地建设社会主义的总路线并号召全党全民办钢铁工业以来,在中央和各级党委的英明领导下,生铁产量已突飞猛涨,现在全国人民正集中全力为完成和超额完成1070万吨钢的光荣任务而奋斗,并以冲天的干劲迎接1959年的更大跃进。随着土铁产量的激增,摆在炼钢工作者面前的一个重大技术问题,是如何用含硫、磷较高的土铁炼成合格的钢。针对这一问题,冶金工业部刘彬副部长曾     

铁轨的铸造问题

地方铁路是我国工农业大跃进的产物,随着工农业的全面大跃进,对交通运输提出了很高的要求,从1958年6月山西盂县首创用铸铁铁轨代替钢轨修建成第一条4．5公里长的土铁路以来,在全国各地出现了一个修建地方铁路的群众运动至今已建成和正开工兴建的土铁路     

碱性冲天炉及其应用

所谓碱性冲天炉,只是在熔化带及存渣部分应用碱性耐火材料制作炉冠,对於炉壳及鼓风机方面并无特殊要求。所以旧有的冲天炉,只要事先作好准备工作,在上述部分换用碱性耐火材料,化费七、八百元(2~3吨炉) 改装费及一二天或者甚至於更少的时间,就可以投入生产应用。如果是新的     

基于板块效应的深度学习股价走势预测方法

股票价格预测作为金融预测领域中一项重要的研究方向,准确预测股票价格的涨跌可以帮助投资者盈利或及时止损. 经研究发现,某些因素(如政策、社会突发事件等)会对同板块下的多只股票价格产生影响,导致同板块的多只股票在某个时间段内出现相似的走势,即板块效应. 因此,同板块下多只股票的价格走势对于股票预测具有参考作用. 针对这一现象,提出了一种基于板块效应的深度学习股价走势预测方法. 首先,使用皮尔森(Pearson)相关系数和XGBoost算法对同板块下多只股票的收盘价进行分析,以筛选出与预测股票相关性高的多只股票,并使用自编码器对这些股票的收盘价进行降维,以提取股票的价格走势; 其次,构建了一个基于卷积神经网络(convolutional neural networks,CNN)与长短期记忆(long short-term memory,LSTM)网络的混合深度学习预测模型,使用一维卷积神经网络提取输入数据的特征,使用LSTM网络对股票价格进行预测. 该模型使用银行、医药、酒业、娱乐传媒4个板块的股票作为实验数据集. 为了提高模型的预测效果,通过随机搜索对LSTM网络的神经元个数进行简单的分析,以选择较优的神经元个数. 最后,通过实验分析,基于同板块数据集的深度学习预测模型具有良好的预测效果.     

结合公司财务报表数据的股票指数预测方法

股票市场参与者的所有市场活动综合影响着股票市场的变化,使股票市场的波动充满复杂性,也使得准确预测股票价格成为难题。在这些影响股市变化的活动中,财务披露是预测股票指数变化的一种吸引人的且具有潜在财务回报的手段。为了应对股票市场的复杂变化,提出一种结合公司披露的财务报表数据进行股票指数预测的方法。该方法首先对股票指数历史数据和公司财务报表数据进行预处理,主要是对公司财务报表数据生成的高维矩阵进行降维,然后用双通道的长短期记忆（LSTM）网络对归一化后的数据进行预测研究。在上证50指数和沪深300指数数据集上的实验结果表明,该方法的预测效果优于仅使用股票指数历史数据的预测效果。