Stock Price Forecasting: An Echo State Network Approach

Forecasting stock prices using deep learning models suffers from problems such as low accuracy, slow convergence, and complex network structures. This study developed an echo state network (ESN) model to mitigate such problems. We compared our ESN with a long short-term memory (LSTM) network by forecasting the stock data of Kweichow Moutai, a leading enterprise in China’s liquor industry. By analyzing data for 120, 240, and 300 days, we generated forecast data for the next 40, 80, and 100 days, respectively, using both ESN and LSTM. In terms of accuracy, ESN had the unique advantage of capturing nonlinear data. Mean absolute error (MAE) was used to present the accuracy results. The MAEs of the data forecast by ESN were 0.024, 0.024, and 0.025, which were, respectively, 0.065, 0.007, and 0.009 less than those of LSTM. In terms of convergence, ESN has a reservoir state-space structure, which makes it perform faster than other models. Root-mean-square error (RMSE) was used to present the convergence time. In our experiment, the RMSEs of ESN were 0.22, 0.27, and 0.26, which were, respectively, 0.08, 0.01, and 0.12 less than those of LSTM. In terms of network structure, ESN consists only of input, reservoir, and output spaces, making it a much simpler model than the others. The proposed ESN was found to be an effective model that, compared to others, converges faster, forecasts more accurately, and builds time-series analyses more easily.     

多机器人网络中资源公平分配的研究

就如何实现多机器人网络中各独立任务资源的公平分配及其服务质量最优化提出了一种新方法。该方法通过对增益控制参数的模糊控制,增强了系统的鲁棒性,并尽可能快速平稳地实现各项独立任务所需资源的公平分配。     

基于REST架构的矿山数字移动办公平台

基于面向资源思想以及REST架构,首次提出了矿山资源抽象层的概念,将矿山中各个异构系统的功能、文档、界面、工作流等抽象为能够通过标准URI来唯一标识的抽象资源元数据,在决策或智能分析层通过对元数据的分析和处理来实现相应操作或得出相关的分析结果;提出了基于REST框架的矿山数字移动办公平台设计方案,并以神木张家峁矿业有限公司移动办公平台的建设为例,介绍了将多个异构系统快速集成在移动终端的实现方法。应用结果表明,该移动办公平台运行稳定,操作流畅,使得工作人员能够随时、随地、随手办公,大大提高了办公灵活性及效率。     

电子政务环境下福建省政府信息能力的提升

分析了政府信息能力的内涵,提出电子政务对于政府信息能力的提升作用是从改善政府信息资源的构成要素和提高政府信息资源的应用能力两方面来体现,总结了当前福建省政府信息能力的现状,并提出了如何通过电子政务进一步提升福建省政府的信息能力。     

基于信息元的教学资源组织系统设计与实现 *

以文本类型教学资源为研究对象,在领域知识可拓信息网模型和CELTS-3的基础上,阐述了基于信息元的教学资源组织系统设计与实现过程,包括信息特征元数据描述框架、特征词获取、信息元距离度量、信息元匹配规则以及匹配算法等.该系统通过有限的信息元描述无限的资源,实现了教学资源的高效组织,支持学习过程中资源自动重组.     

基于安全性能接口的调度和管理模型研究

以云计算效能提高为目的, 以研究Job调度和资源管理两大决定云计算环境能效的最重要因素为基础, 使用调度和管理对象对作为系统统计信息的参考指标进行采集的方式展开研究。性能代理和服务接口模式(PASI)已经从云环境中采集了原始数据, 通常情况下应用于云的安全技术属于被动防御模式, 如实时动态监控或者深度包检测模式(DPI), 其主要目的是实现动态检测和防御。提出了一个有效的框架以提高云计算中心的综合性能指标, 该架构的建立是基于PASI与DPI相结合的方式, 并且提出了一个基于安全PASI的Job调度和资源管理模型(JDRMSP)。实验结果表明, 该模型有效地提升了云环境的整体运作效能。     

空间资源索引与top-k查询研究

以空间资源索引结构R-tree为基础, 考虑人们对空间资源能力指标的要求, 利用道路网络模型进行空间距离的计算, 提出了一种包含能力维度信息的空间资源索引结构和top-k查询算法, 并与传统遍历算法进行对比实验, 验证了查询算法的有效性。     

校园体育教育资源共享的研究

在当今社会,校园体育教育得到了社会各界的关注。21世纪是需要创新的年代,而校园体育教育需要更多的资源支持。简要介绍了校园体育教育资源共享的趋势,论述了校园体育教育资源共享的必要性,阐述了校园体育教育资源共享的必然性和可行性。     

C#利用Web Service编程接口实现动态天气预报

许多政府或企业网站除展示与本单位密切相关的信息外,往往也集成一些小的功能性的、与用户日常生活密切相关的,类似于提供火车时刻表、天气预报等辅助信息,采用C#利用Web Service提供的编程接口实现了实时天气预报功能,并能根据访问者所在地自动提供其相关的天气信息。     

一种基于CloudStack的企业级云资源平台网络优化研究

在对云资源平台的现状进行分析后,提出了一种基于Cloud Stack的企业级云资源平台网络优化方案,通过与现有3种解决方案进行对比,展示了该方案的可靠性和有效性。同时,针对可能存在的风险和不足进行了充分的考虑和论证,并给出了应对措施。