基于主成分的遗传神经网络股票指数预测研究

数据预测在金融投资领域占有重要地位,预测中输入变量的选取影响着预测的速度和精度,传统方法选取输入变量主观性较强,预测效果欠佳。将遗传算法与BP网络结合,利用GA的全局搜索优化BP网络的结构参数,有效克服BP算法的局部收敛等问题。使用主成分分析法选取输入变量,并将GA—BP混合建模应用于沪市综合指数预测中。实验结果表明,该方法改善了预测精度,达到了较好的预测效果。     

绵竹天池滑坡成因机制及运动过程研究

绵竹天池滑坡位于四川省绵竹市汉旺镇天池乡,构造部位上属中央断裂与前山断裂之间,是汶川地震诱发的大型抛射滑坡。滑源区出露三叠系飞仙关组一段中薄层泥晶灰岩,岩层陡倾坡外,为顺倾坡。强卸荷岩体在地震惯性力的作用下,从沟右岸抛向左岸,撞山后解体形成碎屑流;碎屑流形成后顺沟而下,掩埋部分房屋,并堵塞梅子沟河道形成堰塞湖,淹没天池乡镇府。论文对绵竹天池大滑坡的形成机制及运动过程进行了深入分析,揭示了地震顺倾坡失稳过程,对于防灾减灾具有重大的现实意义。