基于GPCA和GAPSO-NN的中国区域经济预测方法研究

结合全局主成分分析(GPCA)和遗传微粒群-神经网络(GAPSO-NN),对中国区域经济发展水平进行预测.首先构建区域经济发展水平的评价指标体系并提取相关数据;然后借助GPCA获得全局主成分分值、综合评价值,作为GAPSO-NN的输入、输出;接着构建GAPSO-NN预测模型并训练网络;最后通过预测仿真,表明基于GPCA和GAPSO-NN预测方法的有效性.     

GA-SAPSO神经网络模型的构建

BP神经网络存在寻优参数多、收敛速度慢、易陷入局部极小的固有缺陷,为改进其网络性能,本文利用遗传-模拟退火粒子群算法(GA-SAPSO)对BP神经网络的初始权值及神经元阀值进行优化处理,并重新构建网络模型.实例仿真结果表明:所构建模型降低了BP网络结构的复杂性,避免了网络参数选取的盲目性,提高了网络的计算精度.     

基-可数仿紧空间的刻画

引入了基-可数仿紧空间的概念,给出基-可数仿紧空间的一些等价刻画,获得以下结果:(i)X是基-可数仿紧空间当且仅当存在X的一开基B,|B|=ω(X),对于X的每一可数开覆盖U={Ui}i∈N,都存在B′B,使得B′={Bi}i∈N是U的局部有限的可数开加细,且BiUi;(ii)设X是正规空间,X是基-可数仿紧空间当且仅当存在的一开基B,|B|=ω(X),使得X的每一可数开覆盖都存在由B中的元构成的局部有限的收缩.     

自组织特征映射神经网络的区域经济发展聚类分析

自组织特征映射(SOM)神经网络是无教师自组织、自学习网络,具有优良的数据聚类功能.基于选取的区域经济发展评价指标,对2006年我国31个省(地区)的综合经济实力进行聚类分析.结合主成分得分对聚类结果综合评价,实证效果较好.     

局部meso紧空间

在meso紧基础上定义了三种局部meso紧性,给出了三者等价的充分条件,分别讨论了它们的一些性质,结果表明局部紧空间中某些好的性质在相应的局部meso紧空间中仍成立.     

区域经济预测的GPCA和优化小波网络组合模型研究

构建全局主成分分析(GPCA)和优化小波神经网络的组合模型,对中国区域经济发展水平进行预测.首先借助GPCA获得区域经济发展水平的全局主成分分值、综合评价值,作为优化小波网络的输入、目标输出;然后构建遗传-粒子群算法优化的小波网络预测模型.通过仿真,得到较满意的结果,表明区域经济水平预测的组合模型是有效和实用的.     

二阶电路的SIMULINK仿真及封装

通过对一般二阶电路的数学模型分析,分别用三种方法建立了电路的仿真模型,并给出设计模块图和仿真实例;演示了二阶电路仿真模型的封装,在子系统的参数设置窗口中统一设置电路变量.利用Simulink对二阶电路进行仿真和封装,方法简单实用,使用界面良好.     

基-可数仿紧空间

主要证明了如下结果:(1)X是基-仿紧空间当且仅当X是基-可数仿紧空间,并且X的每一开覆盖都存在满足X是基-可数仿紧空间的开基的元构成的σ-局部有限的开加细。(2)设X是正规空间,X是基-可数仿紧空间当且仅当存在X的一开基B,│B│=ω〔X〕,使得X的每一可数开覆盖都存在由B中的元构成的局部有限的收缩。(3)基-可数仿紧空间在准完备映射下的逆象是基-可数仿紧空间。     

局部强仿紧空间的一些性质

在强仿紧空间的基础上定义了三种局部强仿紧空间，分别讨论了它们的有关性质．结果表明强仿紧空间中某些好的性质在相应的局部强仿紧空间中仍成立，从而将强仿紧空间的有关理论进行了推广。     

完全基-仿紧空间的一些性质

引入了完全基一仿紧空间,并且获得了如下主要结果:(1)设f:X→y为完备映射,Y为完全基一仿紧空间,则X是完全基-仿紧空间;(2)设X是完全基-仿紧空间,Y是紧空间,则XXY是完全基一仿紧空间;(3)设X是完全基一仿紧空间,Y是局部紧的完全基-仿紧空间,则X×Y是基一仿紧空间.