基于分割提速法的并行股票预测研究与仿真

关于股票准确预测问题,针对股票预测中计算时间复杂度大,数据库操作速度慢等缺点,为提高数据挖掘的速度和效率,提出了一种分割提速法的并行股票预测模型。模型特点采用广播拓扑结构,使用多线程并行计算方法,将计算量平均分配给所有参与计算的计算机,同时又使用网络编程技术实时同步回收结果,从而有效地缩短了股票关联规则的计算时间。实验结果表明,上述方法有效地减少了算法时间复杂度,较大程度地提高了股票预测的效率,从而为股票投资者提供有力的帮助。     

原发性高血压病靶器官损害的预测仿真研究

研究原发性高血压病靶器官损害准确预测问题,由于原发性高血压病靶器官损害的影响因子之间存在着高度冗余和非线性,导致传统方法预测准确率低,为提高预测精度,构建了一种改进的基因表达式编程算法的原发性高血压病靶器官损害预测模型,首先设计了适合靶器官损害预测的适应度函数,然后为克服早熟现象提出了以平均适应度形式自适应的改变重组算子概率和变异算子概率,通过数据训练得到靶器官损害的2年预测模型。采用对山东中医药大学第二附属医院原发性高血压病历史数据进行验证性仿真,结果表明,方法的预测精度更高,在原发性高血压病靶器官损害的预测中有着广泛的应用前景。     

信息融合技术在煤矿安全预测中的应用

研究煤矿井下安全状况预测问题。针对现有预测模型因采用的信息融合算法单一导致的精度低的缺点,提出一种更适合矿井的基于模糊神经网络的信息融合预测模型;并重点针对现有的模型训练算法速度慢、难以适应井下要求的缺点,提出一种改进的LMBP算法,通过引入判别因子大幅提高模型的训练速度。仿真结果表明,预测模型在训练速度上比传统BP算法和LMBP算法分别提升了6倍和3.2倍,而且预测精度能够满足煤矿实际要求。     

低压电气火灾的预防与预测

随着国家经济的发展,电能的使用也越来越普遍;因此,电气火灾的发生也越来越频繁。本篇主要是对低压电气火灾的原因做了简单的阐述,然后针对电气火灾,提出了以防措施和预测方案。     

基于模型平均方法的糖尿病病人生存时间预测研究

针对糖尿病病人生存时间的不确定性及影响因素的复杂性,将模型平均理论引入病人生存时间分析与预测研究,基于糖尿病病人的数据,利用OPT、S-AIC、S-BIC、AIC和BIC 5种方法预测病人的生存时间.研究表明,模型平均方法要比模型选择方法的预测效果更好.     

预测帧编码中基于场景信息的宏块模式跳过算法*

在对场景信息进行分析的基础上,提出了H.264/AVC中预测帧的一种快速算法.对于未发生场景切换的预测帧,采用INTRA模式跳过算法(IMSA),跳过该帧中所有的INTRA模式的决策过程.对于发生场景切换的预测帧,跳过INTER模式的决策过程(PMSA).仿真结果显示,与采用完整的率失真优化(RDO)决策过程相比,未发生场景切换时,所提方法能减少30%～60%的编码时间;发生场景切换时,能减少60%～70%的编码时间,并且未导致明显的图像质量下降和码率的增加.     

有色行业上市公行情综述（1月）

2004年1月份，沪深大盘持续2003年12月上扬行情，继续强劲攀升，上证指数一度上破1600点，创出1634点的近期新高，市场人气继续得到激发。成交量方面，仍有进一步的放大。一般情况下，两市A股成交额能达到200多亿元的水平，个别交易日达到300亿元的水平，是半年多