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1.
2.
Creating an intelligent system that can accurately predict stock price in a robust way has always been a subject of great interest for many investors and financial analysts. Predicting future trends of financial markets is more remarkable these days especially after the recent global financial crisis. So traders who access to a powerful engine for extracting helpful information throw raw data can meet the success. In this paper we propose a new intelligent model in a multi-agent framework called bat-neural network multi-agent system (BNNMAS) to predict stock price. The model performs in a four layer multi-agent framework to predict eight years of DAX stock price in quarterly periods. The capability of BNNMAS is evaluated by applying both on fundamental and technical DAX stock price data and comparing the outcomes with the results of other methods such as genetic algorithm neural network (GANN) and some standard models like generalized regression neural network (GRNN), etc. The model tested for predicting DAX stock price a period of time that global financial crisis was faced to economics. The results show that BNNMAS significantly performs accurate and reliable, so it can be considered as a suitable tool for predicting stock price specially in a long term periods. 相似文献
3.
Innumerable casualties due to intrauterine hypoxia are a major worry during prenatal phase besides advanced patient monitoring with latest science and technology. Hence, the analysis of foetal electrocardiogram (fECG) signals is very vital in order to evaluate the foetal heart status for timely recognition of cardiac abnormalities. Regrettably, the latest technology in the cutting edge field of biomedical signal processing does not seem to yield the desired quality of fECG signals required by physicians, which is the major cause for the pathetic condition. The focus of this work is to extort non-invasive fECG signal with highest possible quality with a motive to support physicians in utilizing the methodology for the latest intrapartum monitoring technique called STAN (ST analysis) for forecasting intrapartum foetal hypoxia. However, the critical quandary is that the non-invasive fECG signals recorded from the maternal abdomen are affected by several interferences like power line interference, baseline drift interference, electrode motion interference, muscle movement interference and the maternal electrocardiogram (mECG) being the dominant interference. A novel hybrid methodology called BANFIS (Bayesian adaptive neuro fuzzy inference system) is proposed. The BANFIS includes a Bayesian filter and an adaptive neuro fuzzy filter for mECG elimination and non-linear artefacts removal to yield high quality fECG signal. Kalman filtering frame work has been utilized to estimate the nonlinear transformed mECG component in the abdominal electrocardiogram (aECG). The adaptive neuro fuzzy filter is employed to discover the nonlinearity of the nonlinear transformed version of mECG and to align the estimated mECG signal with the maternal component in the aECG signal for annulment. The outcomes of the investigation by the proposed BANFIS system proved valuable for STAN system for efficient prediction of foetal hypoxia. 相似文献
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针对流体输送埋地管道泄漏问题,设计了一种利用管道机器人携带封堵气囊进行快速应急封堵修复的埋地管道泄漏内封堵装置。采用矩阵变换方法建立了牵引系统驱动轮过弯方程,利用MATLAB软件对过弯方程进行了验证,同时利用ADAMS软件仿真分析过弯路径与驱动轮转角对牵引系统行走速度的影响。研究结果表明:由两个串联封堵器组成的应急封堵系统可满足复杂工况下的管道泄漏封堵要求;牵引系统驱动轮在弯管内部行走时,单轮速度呈周期性变化,但三个驱动轮整体周期运动特性一致;驱动轮转角在25°~40°时,牵引系统行走速度与驱动轮转角成正比,且转角为30°时驱动效果最好。该内封堵装置的结构设计可为管道泄漏应急封堵领域装备的研发提供重要参考。 相似文献
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6.
孙洪松 《石油化工管理干部学院学报》2006,(1):52-55
目前,我国股票市场上的股票评级尚处于探索阶段,评级时多采用专家法或历史法,而对于影响股票评级的各因素的确定以及因素间的相互作用缺乏定量分析。研究将结构模型应用到我国股票市场的股票评级中,建立关于我国股票评级的财务结构模型;分析各个因素对股票评级的影响;建立股票评级经验模式值。 相似文献
7.
根据某面板堆石坝施工期、蓄水初期以及几年来的沉降观测资料,对坝体填筑材料计算参数进行反馈分析,得出了能够反映坝体实际变形的弹塑性应力变形计算参数,有利于今后建立大坝变形预报模型,更准确地把握大坝实时运行状态。 相似文献
8.
9.
蔡存岭 《石油化工管理干部学院学报》2006,(1):72-74
论述了当前腐败现象的表现和特点,分析了产生腐败现象的主要原因,提出了治理腐败现象的对策措施: 建立有效的教育机制、严格的用人机制、规范的决策机制、健全的管理机制、完善的监督机制和有力的责任追究机制,建立科学的法人治理结构并实行纪检监察机构派驻制。 相似文献
10.
应用人工神经网络处理部分广东地区煤质分析数据,建立网络模型,预测出煤的发热量,经实测值与预测值比较,在一定的煤种范围内预测值与实测值比较接近。 相似文献