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基于HRM的金融时间序列预测

统计与决策 2011年第2期27卷 159-162页

作者：刘遵雄周天清华东交通大学信息工程学院南昌330013

由于金融时间序列具有复杂、非线性、非平稳性、含噪声等特点,许多传统的线性及非线性方法难以对其进行有效的预测。为此,文章提出将HRM(A Hessian Regularized Nonlinear TimeSeries Model)应用于金融时间序列领域。实验结果表明,HRM... 详细信息

由于金融时间序列具有复杂、非线性、非平稳性、含噪声等特点,许多传统的线性及非线性方法难以对其进行有效的预测。为此,文章提出将HRM(A Hessian Regularized Nonlinear TimeSeries Model)应用于金融时间序列领域。实验结果表明,HRM具有较好的模型构建能力,拥有较快的计算速率,并且得到了较好的预测结果。

关键词： HRM 金融时间序列建模预测

NOMA-MEC系统中基于改进遗传算法的协作式计算卸载与资源管理

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电子与信息学报 2022年第9期44卷 3014-3023页

作者：周天清胡海琴曾新亮华东交通大学信息工程学院南昌330013

为平衡网络负载与充分利用网络资源,针对超密集异构的多用户和多任务边缘计算网络,在用户时延约束下,该文构造了协作式计算任务卸载与无线资源管理的联合优化问题以最小化系统能耗。问题建模时,为应对基站超密集部署导致的严重干扰问题... 详细信息

为平衡网络负载与充分利用网络资源,针对超密集异构的多用户和多任务边缘计算网络,在用户时延约束下,该文构造了协作式计算任务卸载与无线资源管理的联合优化问题以最小化系统能耗。问题建模时,为应对基站超密集部署导致的严重干扰问题,该文采用了频带划分机制,并引入了非正交多址技术(NOMA)以提升上行频谱利用率。鉴于该目标优化问题具备非线性混合整数的形式,根据多样性引导变异的自适应遗传算法(AGADGM),设计出了协作式计算卸载与资源分配算法。仿真结果表明,在严格满足时延约束条件下,该算法能获取较其他算法更低的系统能耗。

关键词：超密集异构网边缘计算协作式任务卸载频谱划分非正交多址技术自适应遗传算法

基于奇异谱分析的金融时间序列自适应分解预测研究

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基于奇异谱分析的金融时间序列自适应分解预测研究

作者：周天清华东交通大学

学位级别：硕士

金融时间序列作为经济、金融领域的一类重要数据，随着经济、金融行业的发展显得越发重要，对其进行分析、预测非常有必要而且意义重大。金融时间序列作为一类特殊、较为复杂的时间序列数据、通常呈现出随机性、非线性并伴有含噪声等特... 详细信息

金融时间序列作为经济、金融领域的一类重要数据，随着经济、金融行业的发展显得越发重要，对其进行分析、预测非常有必要而且意义重大。金融时间序列作为一类特殊、较为复杂的时间序列数据、通常呈现出随机性、非线性并伴有含噪声等特点。针对金融时间序列复杂特性，人们先后提出了各种线性与非线性的建模预测方法，获得了较好的预测效果，然而，却也存在可解释性差、参数设置复杂、依赖于模型等缺点。奇异谱分析（Singular Spectrum Analysis， SSA）作为序列成份分析的一种重要方法，具有成份可选择性、较好解释性、无参、独立于模型的特点，可将序列数据分解成诸多可解释的成份。因此，奇异谱分析技术往往被用作其它传统预测模型预处理的手段，主要用于对序列数据的降噪处理。然而，在降噪过程中，由于人为确定非噪声特征量，使得降噪后的序列要么过拟合要么能量丢失过多，不利于序列预测。在此，我们把对SSA降噪处理后的序列进行预测的方法称之为直接预测。由于直接预测降噪处理过程中涉及一定的主观因素，使得其预测结果并不理想。基于此，本文提出了一种基于奇异谱分析的分解预测方法，通过SSA技术将序列分解成高频与低频两股成份，分别采用自回归（AR）与求和自回归移动平均（ARIMA）模型进行预测，最后将这两成份预测量叠加重构便可得到整体预测结果。与此同时，为提高模型自适应能力，实现对金融时序实时跟踪，本文引入了最小均方（LMS）算法。实验结果表明，与LMS直接预测相比，分解预测无任是在预测精度还是对序列局部的刻画方面均存在明显的优势。另一方面，为了更好地捕捉序列局部突变，缩减预测延迟，提高预测精度，针对高频成份的实际预测情况，引入了参数修正后的EaLMS（Error-adjusted LMS）算法。实验证明，修改后的分解预测相比于LMS直接预测，优势更明显。

关键词：奇异谱分析 LMS 自适应分解预测 AR ARIMA EaLMS

古今游记丛钞第5册卷之二十二安徽省九华日录

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古今游记丛钞第5册卷之二十二安徽省九华日录

超密集物联网络中多任务多步计算卸载算法研究

1936年

作者：（清）周天度

来源：汇雅图书（南通市图书馆... 评论

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计算机科学 2022年第6期49卷 12-18页

作者：周天清岳亚莉华东交通大学信息工程学院南昌330013

随着物联网(Internet of Things,IoT)的迅速发展,各种物联网移动设备(IoT Mobile Device,IMD)需要处理越来越多的计算密集型和延迟敏感型任务,这给移动边缘计算网络带来了新的挑战。为了应对这些挑战,装备移动边缘计算(Mobile Edge Comp... 详细信息

随着物联网(Internet of Things,IoT)的迅速发展,各种物联网移动设备(IoT Mobile Device,IMD)需要处理越来越多的计算密集型和延迟敏感型任务,这给移动边缘计算网络带来了新的挑战。为了应对这些挑战,装备移动边缘计算(Mobile Edge Computing,MEC)的超密集物联网应运而生。在该网络中,IMD可将计算密集型任务卸载至边缘计算服务器上进行处理,从而节省自己的计算资源并降低能耗。然而,这样会造成额外的传输时间,进而导致更高的延迟。为了均衡能耗与时延,针对多用户多任务的超密集物联网络,提出了一个最小化能耗和时延的均衡问题,以联合优化用户(IMD)关联、计算卸载和资源分配。为了进一步平衡网络负载,充分利用计算资源,在问题建模时采用多步计算卸载。最后,利用智能算法——自适应粒子群算法(Particle Swarm Optimization,PSO)对所提问题进行求解。相比传统粒子群算法,自适应粒子群算法能降低20%~65%的总开销。

关键词：物联网移动边缘计算计算卸载用户关联资源分配智能算法自适应粒子群算法

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FCBLUP模型在高频金融数据中的应用

计算机工程 2011年第22期37卷 257-260页

作者：刘遵雄周天清郑淑娟华东交通大学信息工程学院南昌330013 江西财经大学科研处南昌330013

将函数延拓最优线性无偏估计(FCBLUP)引入高频金融数据挖掘中,对离散观测值序列建立函数数据模型,并进行预测。选取上证收盘价格为实验数据,建立FCBLUP模型。为能对预测效果进行有效的评价与定位,设立基于ARMA模型的预测组。实验结果表... 详细信息

将函数延拓最优线性无偏估计(FCBLUP)引入高频金融数据挖掘中,对离散观测值序列建立函数数据模型,并进行预测。选取上证收盘价格为实验数据,建立FCBLUP模型。为能对预测效果进行有效的评价与定位,设立基于ARMA模型的预测组。实验结果表明,FCBLUP预测效果较ARMA模型更理想,FCBLUP预测误差除在小段预测区间略大于ARMA外,其余时刻均低于ARMA预测。

关键词：函数延拓函数数据最优线性无偏估计自回归移动平均高频数据

异构蜂窝网络中QoS感知的负载平衡方案设计

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数据采集与处理 2018年第4期33卷 722-731页

作者：钱叶旺周天清杨绿溪池州学院机电工程学院池州247000 东南大学信息科学与工程学院南京211189 华东交通大学信息工程学院南昌330013

鉴于异构蜂窝网络(Heterogeneous cellular network,HCN)的自身特性,传统最强信号接入(小区选择)方式已不再适合,新型小区选择方案急需引入。不同于传统接入方案,新型方案应具备平衡各类基站负载的能力。为反映用户资源消耗水平与实现... 详细信息

鉴于异构蜂窝网络(Heterogeneous cellular network,HCN)的自身特性,传统最强信号接入(小区选择)方式已不再适合,新型小区选择方案急需引入。不同于传统接入方案,新型方案应具备平衡各类基站负载的能力。为反映用户资源消耗水平与实现平衡网络负载的目的,设计了一个服务质量(Quality of service,QoS)感知的负载平衡方案。该方案以资源消耗量作为基站负载,且同时拟合了用户服务质量需求。最终,该方案被规划为网络加权效益最大化问题。从规划问题的形式来看,该问题为非线性、混合整数优化问题,因此求解其最优解富于挑战性(尤其针对大规模问题)。为解决该问题,尝试利用对偶分解法设计了一个分布式算法。仿真结果表明,相比于最强信号接入和区域拓展接入,提出的接入方案具有更高的负载平衡水平与更低的呼叫阻塞概率。

关键词：异构蜂窝网负载平衡小区选择干扰管理

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基于SSA的金融时间序列自适应分解预测

经济数学 2011年第3期28卷 102-106页

作者：刘遵雄周天清郑淑娟华东交通大学信息工程学院江西南昌330013 江西财经大学科研处江西南昌330013

提出了分解预测的思想,通过SSA将序列分解成低频与高频两部分,分别采用最小均方(LMS)自适应自回归移动平均(ARIMA)与LMS自适应自回归(AR)模型进行预测,然后将两者叠加便可得原始序列预测值.同时,为了更好地捕捉序列局部突变,缩减预测延... 详细信息

提出了分解预测的思想,通过SSA将序列分解成低频与高频两部分,分别采用最小均方(LMS)自适应自回归移动平均(ARIMA)与LMS自适应自回归(AR)模型进行预测,然后将两者叠加便可得原始序列预测值.同时,为了更好地捕捉序列局部突变,缩减预测延迟,提高预测精度,对EaLMS算法(基于误差调整的LMS算法)参数进行修正并应用于分解预测.实验结果表明,修改后的分解预测相比于LMS自适应AR直接预测法,优势更明显.

关键词：奇异谱分析最小均方分解预测

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数学教学应重视“初始问题”的提出

中学数学教学参考 1999年第5期 30-31页

作者：周天清湖北省钟祥市双河二中

《数学归纳法的教学设计》从生活经验中引进推砖游戏，其优点是易于激发学生学习兴趣．但缺点也非常明显：其一，从表面上看学生回答了一个又一个问题，积极参与数学归纳法感性形成的思维活动．但学生并不知道整个活动的目的．事实上，... 详细信息

《数学归纳法的教学设计》从生活经验中引进推砖游戏，其优点是易于激发学生学习兴趣．但缺点也非常明显：其一，从表面上看学生回答了一个又一个问题，积极参与数学归纳法感性形成的思维活动．但学生并不知道整个活动的目的．事实上，学生只是教师各项指令的机械的执行者...

关键词：数学教学数学归纳法不完全归纳法