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世界最大化工企业的工厂基地距离你家需要有多远,德国化工巨头巴斯夫正试图告诉大家,只要措施得当,原来化工厂也可以离家门这么近。对于德国路德维希港的居民来说,这已是习以为常的现实:走过巴斯夫设在此处的生产基地边的一个街道,你就能找到自己家的门口。这在非常注重环保、创造理想人居的德国非常罕见。而且,若放在其他欧美地区、化工业爆发式增长的亚洲,也是一个奇迹。 相似文献
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股市趋势预测是机器学习领域中一个具有挑战性的任务。由于一些因素对于股市的影响是动态且不确定的,导致股市趋势难以预测。针对已有方法在股市预测时存在的灵敏性差、适应力弱等问题,从快变量和慢变量的传动关系出发,利用Agent技术对股市中的快周期和慢周期进行联合建模,提出一种多Agent传动影响图(MATID)股市趋势预测方法。给出股市中快周期和慢周期的划分标准,并引入周期能量的概念;通过对相关趋势指标的特征融合,给出周期能量的量化计算方法;通过分析快周期和慢周期的动态作用过程,给出传动因子的表示方法;将快周期和慢周期分别对应成不同的Agent,利用多Agent影响图模型建模快周期和慢周期的传动过程;利用股市振子模型表示快Agent和慢Agent之间的传动效用,利用联合树的自动推理技术对股市趋势进行预测。在不同样本数量和不同股市趋势下进行实验,结果表明,与门控循环单元、S-LSTM和Hybrid-RNN预测方法相比,MATID方法预测精确率提升1.5%~7.0%,召回率提升5.4%~6.7%,F1值提升3.7%~6.2%,具有良好的灵敏性和适应力。 相似文献
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