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无绝缘轨道电路轨旁设备的故障诊断

无绝缘轨道电路轨旁设备的故障诊断

作者：崔一博北京交通大学

学位级别：硕士

列控系统中的无绝缘轨道电路(Jointless Track Circuit,JTC)主要用于列车占用检查和地-车信息连续传输。JTC轨旁设备中,补偿电容和调谐单元的故障会影响到JTC信号的传输质量进而危及列车行车安全。目前,国内外对JTC轨旁设备故障诊断的... 详细信息

列控系统中的无绝缘轨道电路(Jointless Track Circuit,JTC)主要用于列车占用检查和地-车信息连续传输。JTC轨旁设备中,补偿电容和调谐单元的故障会影响到JTC信号的传输质量进而危及列车行车安全。目前,国内外对JTC轨旁设备故障诊断的研究只针对于单一一种轨旁设备,而大多未考虑不同种类设备的组合故障模式。对此,本文综合考虑补偿电容和调谐单元两种轨旁设备,提出了基于股票分析和灰关联的JTC轨旁设备故障诊断方法。论文主要研究工作如下:1.基于传输线理论,构建轨道电路读取器(Track Circuit Reader,TCR)感应电压幅值包络(Induced voltage envelope of cab signal,IVECS)模型,分析了补偿电容与调谐单元发生组合故障情况下IVECS的变化规律。2.提出了基于股票分析和灰关联的JTC轨旁设备故障诊断方法。首先,将IVECS按补偿电容位置进行分段,再基于股票技术指标对其特征进行提取,并基于Fisher分值法对特征进行评价,进而构建出IVECS故障特征序列;然后,基于邓氏灰色关联度构建了JTC轨旁设备故障诊断模型,设计了相应的故障诊断策略;最后,对故障诊断模型中的相关参数进行了确定,并选取了相关评价指标对JTC轨旁设备故障诊断算法进行评价。利用实际数据进行实验验证,结果表明,该方法可有效识别JTC轨旁设备的单一故障和组合故障,诊断准确率达97.8%,且在JTC发送电平、道砟电阻等参数波动时仍具有较强的鲁棒性,可以满足铁路现场的实际需求。3.设计并编写了基于TCR远程监测系统的JTC轨旁设备故障诊断软件。制定了基于TCR远程监测系统的JTC轨旁设备故障诊断软件的设计方案;根据现场的应用需求为软件设计了在线监测、离线诊断和故障仿真等三个功能模块,通过实验验证了每个工作模块的功能,证明了通过该软件可提升对JTC轨旁设备的故障诊断能力。图41幅,表1个,参考文献67篇。

关键词：无绝缘轨道电路轨旁设备股票技术指标灰色关联分析故障诊断

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基于灰色关联度分析的量化投资策略研究

基于灰色关联度分析的量化投资策略研究

作者：梁艳太原科技大学

学位级别：硕士

随着我国金融经济的不断发展,股市形势也变得更加复杂,以往传统的投资方式已经不能满足人们日渐增长的投资需求。量化投资是近年来股票投资研究的流行趋势之一,即对海量历史数据进行分析得到一种可以获取稳定超额收益的投资策略。本文... 详细信息

随着我国金融经济的不断发展,股市形势也变得更加复杂,以往传统的投资方式已经不能满足人们日渐增长的投资需求。量化投资是近年来股票投资研究的流行趋势之一,即对海量历史数据进行分析得到一种可以获取稳定超额收益的投资策略。本文以股票技术指标为研究对象,应用改进的灰色关联度分析法对大量历史数据进行实证分析,提出了一个新的量化投资策略。首先,为了研究股票技术指标间的关联度,将相关分析与聚类分析融入到传统的灰色关联度分析法中,进而得到了“改进的灰色关联度分析法”;然后,应用改进的灰色关联度分析法对常用股票技术指标进行研究,得到若干股票技术指标,称为“量化指标组合”,通过对量化指标组合进行参数选择、买卖规则及股票买卖点的确定,从而构建了量化投资策略;最后,选取了沪市A股几个时间段的股票历史数据对量化投资策略进行实证分析,验证了策略的可行性及有效性。本文运用改进的灰色关联度分析法对股票技术指标进行了研究,得到了量化指标组合,进而构建了量化投资策略,并对量化投资策略的可行性及有效性进行了实证分析,结果表明本文所构建的量化投资策略对于股票投资研究具有一定的现实意义和实用价值。

关键词：量化投资灰色关联度分析股票技术指标策略

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基于改进的MFA-SVM的量化择时研究

基于改进的MFA-SVM的量化择时研究

作者：陈皓首都经济贸易大学

学位级别：硕士

我国股票市场近年来不断发展壮大,群众参与度和社会讨论度都有明显提升。目前,在股市投资方面的研究受到学者的广泛关注,股票择时的研究是该领域的重要内容之一。本文在研究现有文献的基础上,发现及总结了择时操作中有待改进的方面,提... 详细信息

我国股票市场近年来不断发展壮大,群众参与度和社会讨论度都有明显提升。目前,在股市投资方面的研究受到学者的广泛关注,股票择时的研究是该领域的重要内容之一。本文在研究现有文献的基础上,发现及总结了择时操作中有待改进的方面,提出了基于改进的萤火虫算法和支持向量机（MFA-SVM）的量化择时模型,旨在提高股票择时准确率及投资收益率。研究发现,萤火虫算法（Firefly Algorithm,FA）在处理高维度寻优任务时存在两个缺陷:一、萤火虫个体之间的吸引度较低导致算法在迭代前期容易陷入局部最优的情况;二、萤火虫算法在迭代后期寻优精度较低。针对上述缺陷,提出了一种动态搜索萤火虫算法（Modified Firefly Algorithm,MFA）。首先增加最小吸引度的概念,用于寻优前期增加萤火虫之间信息交流的可能性。然后应用动态搜索的思想,根据目标函数最优值信息,使萤火虫自适应调整迭代步长。实证结果证明,MFA在寻优效率及稳定性上较原来都有明显提升。与此同时,本文采取MFA对择时模型中的支持向量机（Support Vector Machine,SVM）的惩罚参数进行了优化,使得普通的SVM变为更符合现实应用的加权支持向量机。同时,改进的MFA还对径向基核函数中的参数σ进行优化,使得模型复杂度得以有效降低。本文通过改进萤火虫算法,选取股票指标以及对支持向量机进行参数寻优,构建了MFA-SVM模型。最后,在不同的个股及股指情况下,将MFA-SVM模型的择时准确率与收益率较其他策略模型进行对比分析,MFA-SVM择时模型表现较优,证明该量化择时模型可以较好地提高股票投资收益。本文目前虽未能将技术指标与宏观数据进行结合,数据的综合解释能力也有待提高。然而,本文将MFA和SVM等算法应用于择时策略的模型构建,对于进一步补充择时模型的多样性以及股票择时的实践具有一定的参考价值。

关键词：量化择时萤火虫算法 MFA 股票技术指标支持向量机

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GBDT组合模型在股票预测中的应用

海南师范大学学报（自然科学版） 2018年第1期31卷 73-80页

作者：张潇韦增欣杨天山广西大学数学与信息科学学院广西南宁530004 南宁职业技术学院财经学院广西南宁530004

采用贡献度与相关性分析(correlation analysis)相结合的办法从目前最常用的244种股票技术指标中提取最优技术指标,进而利用梯度提升树(GBDT)算法对股票的趋势进行预测.对由贡献度、相关性分析与GBDT算法构成的组合模型(简称GBDT组合模... 详细信息

采用贡献度与相关性分析(correlation analysis)相结合的办法从目前最常用的244种股票技术指标中提取最优技术指标,进而利用梯度提升树(GBDT)算法对股票的趋势进行预测.对由贡献度、相关性分析与GBDT算法构成的组合模型(简称GBDT组合模型)进行实证分析,首次将GBDT算法应用于沪深300股票的预测.对由不同算法构成的组合模型的预测精度也进行比较分析.实验结果表明,GBDT组合模型在预测精度上优于线性回归组合模型及随机森林组合模型.

关键词： GBDT 股票预测相关性分析贡献度股票技术指标

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基于GA-BP神经网络的股票预测研究

山西电子技术 2014年第1期 93-94,96页

作者：陈星武丽芳王福明中北大学信息与通信工程学院山西太原030051

股票市场是国民经济发展变化的"晴雨表",股票价格的涨跌也是政治、经济、社会等诸多因素的综合反映。近几年来,神经网络取得较大发展已经成为热点研究并在各个领域中得到应用。针对此,基于遗传算法和BP神经网络,以中国石化100天股票技... 详细信息

股票市场是国民经济发展变化的"晴雨表",股票价格的涨跌也是政治、经济、社会等诸多因素的综合反映。近几年来,神经网络取得较大发展已经成为热点研究并在各个领域中得到应用。针对此,基于遗传算法和BP神经网络,以中国石化100天股票技术指标历史数据作为训练样本对收盘价进行预测,10天数据进行检验,并通过图像拟合来验证神经网络股票预测的可行性和准确性。

关键词： GA—BP 股票技术指标神经网络收盘价预测

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基于PCA的BP神经网络股票预测研究

太原师范学院学报（自然科学版） 2011年第3期10卷 60-63页

作者：李杰王建中胡红萍中北大学理学院山西太原030051

股票市场是国民经济发展变化的"晴雨表",股票价格的涨跌也是政治、经济、社会等诸多因素的综合反映.近几年来,神经网络取得较大发展已经成为热点研究并在各个领域中得到应用.文章基于主成分分析和BP神经网络,以中国石化100天股票历史技... 详细信息

股票市场是国民经济发展变化的"晴雨表",股票价格的涨跌也是政治、经济、社会等诸多因素的综合反映.近几年来,神经网络取得较大发展已经成为热点研究并在各个领域中得到应用.文章基于主成分分析和BP神经网络,以中国石化100天股票历史技术指标数据作为训练样本对收盘价进行预测,20天数据进行检验,并通过图像仿真拟合来验证神经网络股票预测的可行性和准确性.

关键词：主成分分析 BP神经网络股票技术指标收盘价预测