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神经网络在股票价格预测中的研究 总被引:1,自引:0,他引:1
研究准确优化预测股票价格问题,针对影响股票价格具有非线性、不稳定的特征,股票价格由于受到社会经济因素的影响,变化大.采用传统神经网络方法在股票价格预测中易陷入局部极小值,泛化能力受到影响.为了提高股票价格精度,提出一种基于粒子群优化算法(PSO)的RBF神经网络(RBFNN)股票价格预测模型.利用粒子群优化算法的良好的寻优能力,对RBF神经网络参数进行优化,从而加快RBF神经网络运算速度,并提高了RBF神经网络的预测精度.利用粒子群优化的RBF神经模型对上证指数(000001)股票价格进行了验证性测试和分析,实验结果表明,相对于各参比模型,经过粒子群优化的RBF神经网络模型预测方法有更好的收敛性,更强的学习能力,显著地提高了预测精度,可为预测提供依据. 相似文献
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流行病学调查及大规模前瞻性研究表明,高血压是心血管疾病的独立风险因素,采用电子血压计进行自助式日常血压监护,是预防严重心血管事件的重要途径。提出了一种设计电子血压计的新方法:首先确定振荡波中各个单波的峰值点;然后确定拟合振荡波包络线的最佳拟合曲线;进而查找包络线的最大值,选定积分区间,提出的积分公式和最大值的位置,确定舒张压和收缩压的位置,最后确定舒张压和收缩压。比较该方法与听诊法测得的血压,结果证明使用所介绍的方法测得的血压精度符合AAM I标准、BHS(B)级标准。说明该方法是适用的,使用该方法所设计的电子血压计可以用于血压的日常监护。 相似文献
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为了获取人机交互中的人体下肢运动信息,针对目前可穿戴助力机器人中感知系统可靠性差,信息特征模糊等缺点,在分析了机器人控制系统所需的交互信息的基础上,设计了一种适用于助力机器人的柔性双足压力信息采集与处理系统。该系统由前端的信息采集装置与终端的信号处理单元两部分组成,可以实时测量使用者行走过程中足底压力分布信息。相关实验结果表明,所设计的系统性能稳定,响应迅速,测得的数据信息特征明显,重复性好,能够较好的划分人体行走过程中的步态相位,为实现可穿戴助力机器人控制提供了保障。 相似文献
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考虑到移动设备运行中状态信号采集和传榆的难度提出了一种新的故障诊断监控系统。该系统通过基于W77E58高速单片机的数据采集终端对移动设备的状态信号进行采集,采用无线传输方式快速传递数据。并可对数据信号进行故障诊断和精密分析。它具备快速获取大量数据、高精度数据转换、程控放大、程控五阶低通滤波等功能。该系统在固内某大型钢铁企业炼铁厂运料小车的振动状态监测项目实际应用中得以验证。 相似文献
938.
在企业软件应用中,开发生命周期短、面向业务的情景应用程序需求大量增加。随着新一代互联网Web 2.0的普及,推动了基于Web 2.0的情景应用程序的发展。本文提出基于Web 2.0的情景应用程序体系结构,并阐述如何创建一个实例。 相似文献
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