基于QPSO的上证指数ARCH模型

介绍一种利用量子行为粒子群算法(QPSO)建立上证指数收益的 ARCH模型,利用不同的算法精确地估计模型中的参数,验证QPSO算法的优越性。利用得到的估计模型对指数收益进行预测,得到大致跟随指数实际走势的预测值。试验结果表明,QPSO算法比粒子群算法、遗传算法能更好地解决此类问题。     

利用PSO对上证指数ARCH模型的实证研究

针对ARCH模型传统估计方法的不足,提出了利用微粒群算法及其改进的算法快速精确的估计ARCH模型的参数,最后利用微粒群算法实证建立了上证指数收益的ARCH模型,并且对以后的情况进行了预测。     

基于PSO的证券市场ARCH模型实证研究

利用粒子群及其改进算法，快速精确地估计ARCH模型的参数，动态地度量描述证券市场收益序列的条件异方差；并利用算法建立美国证券市场道琼斯指数收益的ARCH模型，进行了走势预测。得到了大致跟随指数的实际走势的预测值，说明ARCH模型确实能够描述证券市场的“异方差”现象。     

基于QPSO的证券市场ARCH模型实证研究

文章针对ARCH模型参数传统估计方法的不足,提出了利用量子粒子群算法的改进算法,并利用此算法实证建立了美国证券市场道琼斯指数收益的ARCH模型,更加精确地动态度量了证券市场收益序列的条件“异方差”,进行了指数走势预测。     

BP算法和对称ARCH类模型对股市波动性预测的实证比较

利用我国深圳股票市场的实际数据,建立了相应的BP算法网络预测模型和ARCH(1),GARCH(1,1)预测模型,分别用来对深成指数每个周末收盘价的波动性进行预测．研究表明,BP算法对样本外观测值的上凸曲线拟合得较好,对下凸曲线的拟合效果较差;ARCH(1)和GARCH(1,1)则反之,其预测曲线对样本外观测值的下凸曲线拟合效果都较好,但对上凸曲线的拟合效果都较差．通过采用6种常用的预测误差统计量:平均误差、平均绝对误差、均方根误差、平均绝对比率误差、Akaike信息准则、Baves信息准则对样本外数据的预测结果进行检验,BP算法的预测效果最好,ARCH(1)模型次之,GARcH(1,1)模型偏差．     

基于ARCH模型的工业经济预警系统

研究了工业经济预警问题,以四川省工业经济预警系统为例,阐述了基于ARCH预测技术的工业经济预警模型的原理,应用工业经济效益综合指数建立预警体系,并对四川省白酒酿制业的经济预警问题进行了实证研究。     

GARCH非线性时间序列模型的网络流量预测

网络流量预测在拥塞控制、网络管理与诊断、路由器设计等领域都具有重要意义。根据当今网络流量的特点,传统的ARMA模型在描述网络流量数据特性时有一定的局限性,从而影响网络流量预测的精度。针对这个问题,研究了使用广义自回归条件异方差模型(GARCH)对网络流量数据进行建模的方法,通过仿真实验表明,该模型可以较好地描述网络流量数据的异方差性,同时其预测精度较之传统的ARMA模型的预测精度也得到了大幅提升。     

非线性时间序列建模的异方差混合双AR模型

研究了可用于非线性时间序列建模的异方差混合双自回归模型(heteroscedastic mixture double- autoregressive model,HMDAR),给出了HMDAR模型的平稳性条件,利用ECM(expectation conditional maximization)算法来估计模型的参数,运用BIC(Bayes information criterion)准则来选择模型．HMDAR模型条件分布富于变化的特征使它能够对具有非对称或多峰分布的序列进行建模,将HMDAR模型应用于几个模拟和实际数据集均得到了较为满意的结果,特别是对波动较大的序列,HMDAR模型能比其他模型更好地捕捉到数据序列的特征．     

ARCH:用于计算机组成与结构课程教学的模拟器

介绍基于开源软件包MML的计算机模拟器ARCH。ARCH实现了硬件结构的逻辑门级映射,易修改和动态运行,并具有丰富的寻址方式和指令类型,克服了软件实验平台抽象粒度过大和硬件实验平台交互性不强的问题。     

时间序列分析方法及ARMA,GARCH两种常用模型

证券市场具有数据单一性（大量不需要经过特殊处理的数据）、分析手段多样性和隐蔽性的特点,且与其飞速发展不相称的是证券分析技术进展的缓慢。股市系统中时间序列的预测问题具有重要的理论及实际意义,时间序列的获取是通过对数据库中数据进行分类汇总分析而获得。获取时间序列数据以后可以对它进行预测分析,从而较准确地预见系统的演进。文中介绍了时间序列的基本知识,同时比较了ARMA和GARCH两种常用模型,得出对于中国股市,GARCH模型性能优于ARCH模型。     

—变动产品模型及其研究内容

变动产品模型是从现有的产品数据模型中归纳出来的一类新的产品数据理论模型，具有许多新的性能特点，是新一代ＣＡＤ／ＣＡＭ系统产品数据模型的核心。     

基于REST风格的RBAC模型研究

以角色为中心的RBAC(Role-Based Access Control)访问控制在应用系统权限设计过程中发挥着关键的作用.随着系统规模的不断扩大,传统的Web应用中所使用RBAC模型在检索效率、权限维护等多方面已经严重制约了系统扩展和性能提升.为改善这一现状,特引入了REST(Representational State Transfer)架构风格.本着以资源为中心的设计理念,通过对RBAC模型的深入理解以及对传统风格下RBAC模型缺陷的详细分析,提出一种全新的适用于REST风格的RBAC模型,并对其高效性作出了数学论证.     

信息安全模型研究

随着网络技术迅速发展和不断应用,信息安全特别是网络安全成为人们研究的重点问题,本文重点分析了一些典型的信息安全模型,采用形式化的安全模型开发方法,在构建信息安全系统中起到了重要作用,考虑到分布计算机环境和移动计算环境的需求,本文提出了信息安全模型技术的发展趋势。     

基于灰色预测理论的软件缺陷预测模型研究

软件缺陷是软件产品预期属性的偏离现象.妥善处理软件中的缺陷关系软件质量以及软件组织的生存与发展.利用开发过程中收集的软件缺陷的相关数据,依据灰色预测理论的核心:GM(1,1)来建立预测模型,对后续软件开发中缺陷的存在情况作出相应预测.实验表明该预测结果能指导软件组织较好地把握软件质量、合理分配测试资源,并在一定程度上帮助软件组织度量软件过程.     

基于参数模型和肌肉模型的面部动画研究

具有真实感的三维面部模型的构造和动画模拟是当前三维图形图像领域的研究热点及难点之一.在参数模型和肌肉模型的基础上,提出了一种新的面部动画混合模型,该模型结合了两种模型思想和处理方法.同时,还给出了模型的层次化结构,网格的变形算法思想以及系统实现的具体框架.     

面向信号的仪器控制模型研究

在复杂电磁场的背景下,捕获良好短波电台的信号是人们研究的重要议题。在研究短波跳频电台的的干扰特点的基础上,利用最小均方误差（Least Mean Squares,LMS）算法对干扰进行抵消。基于LMS算法的研究提出的变步长LMS算法函数建模;基于短波跳频电台的研究对,在Simulink环境下进行电台仿真建模。将新算法嵌入自定义模块中并与加干扰的电台模型联合仿真。仿真结果表明,新算法模块的加入可以有效对短波跳频电台的干扰进行抑制。自定义的LMS算法模型的建立对新算法的开发应用打下了基础、在复杂战场环境下有效保障短波跳频电台正常工作提出了新思路。     

可复用构件表示模型研究

依据AND－CASE环境对软件构件的要求,提出可复用构件表示模型,将刻面法和规格说明相结合的综合刻面法描述构件库中的构件,以兼顾刻画法的灵活易用性和规格说明的规范性,并将其应用于AND－CASE环境,有效实施内建层次词典检索有多种形式的构件匹配。     

基于Petri网超媒体模型研究

在分析当前超媒体形式化模型特点的基础上,本文提出了一个全新的模型－ＣＰＮＨ,它基于有色Ｐｅｔｒｉ网,具有刻画分布超媒体主要性质的能力,与其他模型相比该模型能够有效解决并发浏览、存到控制和版本总理２,而且有力刻画了分布环境下多媒体的动态特性文中着重给出了ＣＰＮＨ模型的形式化定义并举例说明。     

CSCW系统体系结构模型的研究

本文首先介绍了当前CSCW系统体系结构的研究现状,然后提出了一个开放的CSCW系统结构模型－QC、SCW,该模型能有效地提高CSCW系统开发的效率和质量,同时能提高CSCW系统的可裁剪性、可重用性和可扩展性。