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中国管理科学 2016年第9期24卷 11-20页

作者：张贵生张信东山西大学管理与决策研究所山西太原030006 山西大学经济与管理学院山西太原030006

为了克服传统线性模型分析处理收益率数据非线性因素的不足,本文提出一种新的基于近邻互信息特征选择的SVM-GARCH预测模型。该模型利用SVM处理高维非线性数据的优势,不仅包含了股指序列自身的历史数据信息,而且通过近邻互信息的方式融... 详细信息

为了克服传统线性模型分析处理收益率数据非线性因素的不足,本文提出一种新的基于近邻互信息特征选择的SVM-GARCH预测模型。该模型利用SVM处理高维非线性数据的优势,不仅包含了股指序列自身的历史数据信息,而且通过近邻互信息的方式融合了与目标股指数据关系密切的周边证券市场的相关变化信息。仿真实验结果表明,该模型在时序数据除噪、趋势判别以及预测的精确度等方面均优于传统的ARMA-GARCH模型。

关键词：股票价格预测:SVM-GARCH模型近邻互信息

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基于PSO-互信息的多变量时序校正方法研究

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计算机仿真 2022年第11期39卷 76-79,152页

作者：封官斌黄嘉男董泽刘磊北京国华电力有限责任公司北京100025 河北省发电过程仿真与优化控制技术创新中心(华北电力大学) 河北保定071003 华北电力科学研究院有限责任公司北京100086

选择性催化还原(selective catalytic reduction,SCR)是火电厂目前广泛采用的烟气脱硝方法。但因为烟气连续监测系统(Continuous emission monitoring systems,CEMS)测量滞后带来的影响无法通过控制系统消除。针对脱硝系统NOx浓度测量... 详细信息

选择性催化还原(selective catalytic reduction,SCR)是火电厂目前广泛采用的烟气脱硝方法。但因为烟气连续监测系统(Continuous emission monitoring systems,CEMS)测量滞后带来的影响无法通过控制系统消除。针对脱硝系统NOx浓度测量滞后和各变量相对于SCR入口侧NOx浓度的反应延迟对后续建模精度造成的不利影响,设计了基于PSO-互信息的多变量时序校正方法:通过物理方法测量、计算,得到CEMS测量滞后,并对入口侧NOx浓度测量值进行时序校正。基于机理分析,确定影响火电机组锅炉侧NOx排放的辅助变量,运用自适应惯性权重粒子群和k-近邻互信息法计算各个变量的估计反应延迟,并基于各自延迟对数据样本进行相空间重构时序校正。以某电厂SCR脱硝系统实际数据进行实验,比较建模精度。结果表明,采用时序校正后的数据建立的模型,其精度有了明显提高。

关键词：测量滞后反应延迟近邻互信息时序校正

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