【摘 要】
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本文以数学最优化理论为依据,用机器学习领域中的建模技术与智能算法相结合,提出具有智能化的自适应学习的电力负荷预测模型,通过改进智能算法来优化预测模型相关参数,以提高负荷预测模型的性能。本文主要研究内容有以下三个方面:(1)借鉴已有的预测模型和新型的群智能算法,对粒子群算法和神经网络预测模型的优缺点进行分析,提出交变粒子群算法(CPSO):依据遗传算法交叉和变异等操作指导群体中粒子位置更新的信息,分
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本文以数学最优化理论为依据,用机器学习领域中的建模技术与智能算法相结合,提出具有智能化的自适应学习的电力负荷预测模型,通过改进智能算法来优化预测模型相关参数,以提高负荷预测模型的性能。本文主要研究内容有以下三个方面:(1)借鉴已有的预测模型和新型的群智能算法,对粒子群算法和神经网络预测模型的优缺点进行分析,提出交变粒子群算法(CPSO):依据遗传算法交叉和变异等操作指导群体中粒子位置更新的信息,分别给出了粒子的相似度的概念、定义粒子能量的表达方式,避免算法陷入早熟和局部最优解,用提出的算法优化神经网
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2014年11月17日实行的沪港通,打破了资金在沪港股市之间流动存在的壁垒,允许国际资本在香港股票市场借助沪股通直接参与上海股票市场的同时,内地投资者可以在上海股票市场通过港股通直接进行港股交易。在国际资本借助港市更广泛地参与沪市交易,沪市参与者登上港市国际资本大舞台的背景下,通过对比研究沪港通开通前后两个阶段沪深港三市联动性发生的变化,无论是对微观层面投资者提出投资建议,还是为接下来的深港通、沪
本文结合农网改造工作中的实际工作经验,以邕宁区农网改造为试点,对邕宁地区农网改造方案进行了设计研究。论文收集了南宁市邕宁区自然地理情况及农村电网基础数据,分析查找邕宁区农村电网现存问题,并收集、整理近几年邕宁区经济社会发展相关资料和数据,预测邕宁区2017～2025年用电负荷增长情况,分析邕宁区农村电网改造的必要性。论文充分利用邕宁区农网现状分析结果、社会经济发展等数据,采用大数据负荷预测方法,对
基于协整理论的配对交易的投资策略在提出之后受到金融学界和金融市场从业者的极大关注,不仅出现了大量相关的研究著作,同时在西方的金融市场上创新了为数众多的金融产品。在我国金融体制改革、市场蓬勃发展的的今天,融资融券、股指期货等的各类金融新产品在我国金融市场的推出、发展的基础上,基于协整理论的配对交易投资策略也引起了我国金融市场从业者的关注。基于协整理论的配对交易投资策略是通过对金融产品的价格历史时间序
近年来,基金业整体持续快速发展,基金净值、规模屡创新高,已成为整个金融体系中难以忽视的重要力量,在提高我国经济运行效率,促进市场健康发展等方面发挥重要作用。另一方面,随着SRI基金(即以社会责任投资为主题的基金(Social Socially Responsible Investment)以下简称)的兴起,已有学者开始关注和探究社会责任(Corporate Social Responsible,以
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