一种自适应指数的预测模型在北京市气温预测方面的应用

一种自适应指数平滑预测模型在北京市气温预测方面的应用及其效果评价本文基于一种自适应指数的平滑动态预测模型，对北京市2010年的气温数据进行预测，以期在缺乏预报模型的情况下，根据时间序列模型，对气温做出具有一定精度的估算。因此首先对这种平滑方法做一些简单介绍，再用北京市的气候数据对这种方法进行验证，通过和基础的指数平滑模型的精度对比，评价模型优劣。并通过实际应用中遇到的问题对指数平滑这种预测方法进行整体评价。

1.指数平滑法

指数平滑预测法是移动平均法的改进。该方法的公式简单, 也容易实现。它既保留了移动平均法的优点, 又可减少数据的存贮量; 同时由于它能把各历史数据点充分修匀, 能较为准确地反映数据点的变化趋势, 因而得到广泛应用。

1.1一次指数平滑法：

设某时间序列观测值为v1，v2，……，vt，则一次指数平滑公式为：

Vt（1）=аvt+（1-а）Vt-1（1）（1）式中Vt（1）为第t周期的一次指数平滑值；а为加权系数。

1.2二次指数平滑法：

当时间序列没有明显的趋势变动时，使用第t 周期一次指数平滑就能直接预测第t+1周期的观测值。但当时间序列的变动呈现直线趋势时，用一次指数平滑法来预测存在着明显的滞后偏差，需要修正。修正的方法是在一次指数平滑的基础上再作二次指数平滑，利用滞后偏差的规律找出曲线的发展方向和发展趋势，然后建立直线趋势预测模型。设观测值的一次指数平滑值为V(1)t，则其二次指数平滑值V(2)t的计算公式为

Vt（2）=аVt（1）+（1-а）Vt-1（2）（2）若时间序列v1 , v2 , , vt 从某时期开始具有直线趋势, 且认为未来时期亦按此直线趋势变化,可用如下的直线趋势模型来预测。

Vt+T = at + btT，T = 1,2， (3)

式中t为当前周期书，T为由当前周期数t到预测期的周期数，Vt+T为第t+T 周期的预测值，at为截距，bt为斜率，其计算公式为：

at = 2V（1）t-V（2）t，bt = （а/（1-а））*（V（1）t-V（2）t）（4）1.3三次指数平滑法：

若时间序列的变动呈现出二次曲线趋势, 则需要用三次指数平滑法。三次指数平滑是在二次指数平滑的基础上再进行一次平滑, 其计算公式为

V（3）t =аV（2）t + （1-а）V（3）t-1 （5）则三次指数平滑法的预测模型为：

Vt+T = at + btT + ctT2（6）式中：

at = 3*V（1）t – 3*V（2）t + V（3）t （7）bt =（а/（2*（1-а）2））*（（6-5а）*V（1）t – 2*（5-4а）*V（2）t +（4-3а）

*V（3）t）（8）ct = （а/（2*（1-а）2））*（（V（1）t-2* V（2）t+ V（3）t））（9）但是指数平滑方法在使用过程中存在一个明显不足即平滑指数的选择无确定的方法, 实际工作者只能凭借个人工作经验来选择。且传统的指数平滑方法平滑系数一旦确定, 就不能依据时间序列的阶段性特点而变化。这样的平滑模型并不能较真实地、动态地反映时间序列。有学者针对上述传统指数平滑预测方法的不足, 设计了一种自适应指数平滑动态预测模型。该模型实现了对时间序列数据的自适应动态预测, 具有工程实用性。经实际数据和对比模型验证, 该自适应动态预测模型的预测效果较好。

2.自适应指数平滑动态预测模型简单介绍

自适应指数平滑动态预测模型是采用t+1 时刻之前的n 个时间序列数据来确定最佳平滑系数, 然后平滑预测t+ 1 时刻的预测值。其中最佳平滑系数的搜索采用了枚举法（原文中采用0. 618 优选法，因为在精度要求不是太高，并且牺牲一定的运算时间对结果影响不大，因此直接采用枚举法以简化程序），从而使模型具有更好的随时间序列的阶段性特点而自适应的特点, 且具有更好的预测效果。自适应指数平滑动态预测模型的流程图如下图所示。

自适应指数平滑动态预测模型中平滑次数

的选取, 则依照时间序列的变动特点来决定。当

时间序列没有明显的趋势变动时, 使用一次指

数平滑。但当时间序列的变动出现直线变动趋

势时,利用二次指数平滑建立直线趋势预测模型。

若时间序列的变动呈现出二次曲线趋势, 则需

要用三次指数平滑法。实际应用时, 可采用试算

法, 比较不同平滑次数平滑效果的优劣, 进而

决定平滑次数。

2.1 枚举法中优化函数的选定

确定平滑系数, 也就是要找到在( 0, 1) 区间

内满足预测精度最高的平滑系数。在枚举法中，

需要确定一个评价预测精度的目标函数，使得

每一个平滑系数都有对比的尺度，从而可以最

终确定最优平滑系数。本次实验中采用平均相

对误差作为优化函数，即满足平均相对误差最

小的那一个a 值为最优平滑指数。平均相对误

差表达式如下所示：

MARE =1n （∑|

Yt?Y ?t Yt |n t=1） （10） 2.2 模型中步长n 的确定

在该模型中记录数( 即预测步长n) 的确定，则是利用历史数据训练，从而搜索最佳步长。步长为n 表示含有n 个时间序列观测值。在此,假设步长为等距离步长，且1

3. 利用北京气温数据进行的检验

时间序列数据来自NOAA 官方网站，时间步长为一天。下图所示为2010年北京气温数据：

分别用一次指数平滑、二次指数平滑、三次指数平滑，平滑指数为0.2、0.4、0.6、0.8，得到12个数据集，最终结果和这种自适应平滑指数的方法得到的结果进行对比。用平均相对误差作为评价标准，下表给出了误差表：

通过误差表可以看到。这种具有自适应性的平滑方法具有比较好的效果，但远不如文献中的结果理想。可以看到这种平滑方法中，当使用三次指数平滑公式作为基本预测公式时，得到的所有天数的平均相对误差为0.110879，好于大部分直接使用三次指数平滑方法得到的结果，但当平滑系数比较大，为0.9和0.8时，平均相对误差分别为0.09748和0.109292，都要小于这种自适应指数的平滑方法。说明这种方法对气温数据的适用性不太好。其中一次自适应模型效果最差，奖金一般的一次指数平滑模型得到的结果都要优于一次自适应模型。可能原因：平滑指数较大时，指数平滑的结

果中上一期数据的实测值所占的权重更大，而上一期数据中的预测结果占的权重更小，就是说预测数据更接近上一期实测数据。在数据序列波动不明显的情况下，指数平滑的效果应该是比较好的，而在这种情况下，这种具有自适应指数的平滑模型效果不理想。

4.结论

最后提出一点该模型存在的问题。按照原文的理论来讲，在进行窗口迭代的时候，都选取了一定的优化函数，即是在这个窗口内，总能找到一个最优的平滑系数，这样窗口进行迭代之后得到的结果，应该是每个窗口的结果都是经过对比之后的最接近实测值的预测结果，但实验证明，最后的预测结果可能反而不如直接使用指数平滑得到的结果。这里面似乎存在一个逻辑上的问题：每一段的误差最小，理应整体的误差也最小，但事实并非如此。问题可能出在长度为n的窗口上。因为看似这样迭代，会历遍每个平滑系数，和每种大小的窗口，会得到一个最佳结果。但每次确定一个平滑窗口的时候，都有一部分数据来进行最优平滑系数选取了。比如一共N个数据，根据该算法，要首要以n为窗口，进行最佳平滑系数的迭代计算，这其中用到一个以平均相对误差为目标函数的优化函数，但是其运算的项中，是包含n本身的那些预测值的，而这些值与下面窗口迭代中的值有一些不同：他们的预测值都来源于实测值，而没有经过平滑系数和窗口的优选。这些值的引入，会影响到整体的优化函数结果。然而，如果在计算中略去这些项，就是说，优化只针对剩下的N-n项，同样存在类似的问题：那样的话，只要窗口大小不同，参与优化的数据量就不同，而数据量的不同会在某些区间影响到优化结果。如下图所示，

该图为不同数据量（30、40、50、60、70、80、90）这几种情况下，用这种自适应平滑系数方法得到的预测结果的平均相对误差。可以看到，虽然是同一个序列的数据，随着数据量的不同，平均相对误差会有比较大的差异，在数据达到一定量后可能趋于平稳。这样来看，如果N-n的数据量落在平均相对误差变化较大的区间内，难免会影响到最后的预测结果。

这种自适应指数的平滑模型优点是，总能得到一个效果不错的预测序列；缺点是：往往不能得到最优结果，特别在一次指数模型的前提下，而且计算量大。

回转窑烧成带温度预测模型

回转窑烧成带温度预测模型 1、建模方法选择 数学模型是用于反映所研究系统特征的数学表达式，是帮助我们深入分析系统以及合理控制系统的重要依据。数学模型的建立大致分为两种:基于机理分析建模和基于数据拟合建模。机理建模所建立的数学模型一般为微分方程、状态方程、传递函数等，同时还要分析系统运行的约束条件，这些等式或不等式共同构成了所描述系统的模型。在构建模型的过程中可能遇到所建立的数学表达式十分复杂、不便于求解或者被研究对象的数学模型无法建立的问题。这时要进一步分析输入输出变量之间的关系，忽略部分对输出影响小的因素以简化计算。因此，简化后的一般是所研究系统的低阶模型，对复杂的工业系统就有些力不从心了，数据拟合的建模方法就突显出它的优势。数据拟合建模的方法是将被研究对象视为一个“灰箱”或者“黑箱”，忽略其内部复杂的结构，从输入输出数据出发，建立一个等效的结构。对于复杂的工业系统，一般先假定模型采用某种结构，经过学习样本，最小化模型输出与实际输出之间的误差，进而得到模型的参数，典型的方法有神经网络、支持向量机、最小二乘支持向量机等。

1.1神经网络法 神经网络是仿照生物神经网络建立的人工非线性模型。神经网络是一种运算模型，它包含了神经元的激励函数、神经元之间的联系方式。神经网络按网络结构划分大致有以下几类:前馈式网络、输出反馈的前馈式网络、前馈式内层互联网络、反馈型全互联网络和反馈型局部互连网络。拓扑结构图如下所示: 图1 神经网络拓扑图 神经网络具有充分逼近任意复杂的非线性关系、联想储存功能、并行分布式寻优等特点，从而被广泛应用于工业系统的建模中。但是它的缺点也十分明显。神经网络的基础是传统统计学，在建模过程中需要采集大量的样本，最好是有无穷多的样本。而实际建模过程都采用有限样本集，这就限制了神经网络的建模效果。

基于ARMA模型的上证指数预测的实证分析报告

基于ARMA模型的上证指数预测的实证报告

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基于ARMA 模型的上证指数预测的实证报告 引言 生活中有很多问题都可以看成是时间序列问题，例如银行利率波动、股票收益率变化以及国际汇率变动等问题。所谓的时间序列问题，是指某一统计对象长时间内的数值变化情况。在实际应用中，经常会遇到许多不满足平稳性的时间序列数据，尤其是在经济、金融等领域。因此，能否有效地挖掘非平稳时间序列的有用信息，对于解决一些经济、金融领域的问题显得尤为重要。目前关于预测股票价格的研究文章有很多，这些已有研究大都采用回归分析、组合预测等方法对股票价格未来变动值进行探讨，得出股票价格在未来短期内的变化趋势及预测值，但预测结果并不非常精准，存在较大的误差。模型不仅可用于拟合平稳性时间序列问题，而且对非平稳时间序列问题同样具有良好的拟合效果，尤其是在金融和股票领域应用最为广泛。 本文主要针对2016-04-18 至2017-03-15 （共计222 个工作日）期间上证综合指数每日收盘价数据，建立上证综合指数每日收盘价预测模型，采用模型对上证综合指数每日收盘价进行高精度的拟合预测。研究结果表明，上证综合指数每日收盘价在短期内将保持平稳上涨，不会有大幅涨跌的情况。研究上证综合指数每日收盘价的短期变动情况了解股票市场变化及制定投资决策具有现实意义，能够为投资者和决策者提供可靠的信息服务及决策指导。 1 模型的理论介绍及平稳性检验 1.1 模型建模流程 1）时间序列的预处理，用模型预测要求序列必须是平稳的，若 所给的序列是非平稳序列，则必须对所给序列做预处理，使其为平稳非白噪声序列。 2）计算出样本自相关系数和偏自相关系数的值。 3

沥青路面温度预测模型及应用

沥青路面温度预测模型及应用 张 阳 (铁道第三勘察设计院公路分院,天津300251) 摘 要 介绍采用LTPP项目中S M P分项目所测数据分析、回归得到的沥青路面内部温度预测模型、弯沉及弯沉盆参数与温度的关系,目的是通过测量路表温度估计路面内部温度,并对常温下测得的弯沉、弯沉盆参数进行温度调整。 关键词 沥青路面 温度 预测模型 弯沉 弯沉盆 1 概 述 沥青路面面层材料属温度敏感性材料,评价路 面的指标都需要考虑路面温度的影响。例如,评价 沥青路面性能的弯沉指标在同一地点不同温度下的 测值就存在较大差异。路面温度是指路面代表温 度,通常指沥青层上、中、下三层的平均温度。目前, 直接快速、无损测量路面内部温度仍存在困难,为此 通常使用间接方法获得路面内部温度。以往曾研究 过用实测数据回归得到的路面温度预测模型,通过测量路表温度来预测路面内部温度。但受试验范围的局限,其模型适用范围较小,而且预测误差较大。本文介绍在上述模型基础上利用美国联邦公路局LTPP项目中SMP(Seasona lM onitori n g Pr ogra m)项目广泛收集的数据建立的路面温度预测模型,并通过对测量中及公式中参数影响因素的分析对模型进行调整。作为应用,利用预测的温度建立了温度和弯沉及弯沉盆参数的关系,得到了弯沉、弯沉盆参数的温度调整系数计算公式。 2 数据收集与处理 2.1 数据介绍 SMP项目共进行了两轮试验,分别在1994.3~ 1995.5和1995.7~1996.10完成,其试验路段覆盖了美国大部分地区及加拿大部分地区。两轮试验存在明显差别:第二轮试验数据更新,其试验路段更靠近南部,所测路面厚度均大于10c m,第一轮试验则有三处小于10c m。本文用第一轮数据建立模型,第二轮数据对进行模型检验。 利用S M P的数据主要有路面温度(路表及内部)、气温和弯沉数据,附加数据有路面类型、层厚、 纬度及高程数据等。 S M P的温度数据有以下四种: (1)气温 气温由每个站点内的气象站测得,每分钟记录一次,最后保存结果为每小时均值。 (2)机测沥青温度 在面层上、中、下各放置1个热敏器(如图1示),试验路段设备每分钟记录一次各热敏器读数,保存值也为每小时均值。 图1安置于沥青中的热敏器 (3)人工记录的沥青温度 如图2所示,在面层钻三个小孔,分别位于面层上、中、下位置,孔底灌入12mm乙二醇,华氏温度计放入其中。人工记录弯沉测试时各孔内的温度。 图2 人工温度测量孔 (4)路表温度(I R) F W D试验车上安装一红外线温度计,弯沉测量时的路表温度保存于弯沉数据文档里。 由于两种沥青温度与路表温度的测量并不同 65 第4期 北方交通

SVM神经网络的回归预测分析---上证指数开盘指数预测

SVM神经网络的回归预测分析---上证指数开盘指数预测 该案例作者申明： 1：本人长期驻扎在此板块里，对该案例提问，做到有问必答。 2：此案例有配套的教学视频，配套的完整可运行Matlab程序。 3：以下内容为该案例的部分内容（约占该案例完整内容的1/10）。 4：此案例为原创案例，转载请注明出处（Matlab中文论坛，《Matlab神经网络30个案例分析》）。 5：若此案例碰巧与您的研究有关联，我们欢迎您提意见，要求等，我们考虑后可以加在案例里。 6：您看到的以下内容为初稿，书籍的实际内容可能有少许出入，以书籍实际发行内容为准。 7：此书其他常见问题、预定方式等，请点击这里。 Contents ●清空环境变量 ●数据的提取和预处理 ●选择回归预测分析最佳的SVM参数c&g ●利用回归预测分析最佳的参数进行SVM网络训练 ●SVM网络回归预测 ●结果分析 ●子函数 SVMcgForRegress.m 清空环境变量 function chapter14 tic; close all; clear; clc; format compact; 数据的提取和预处理 % 载入测试数据上证指数(1990.12.19-2009.08.19) % 数据是一个4579*6的double型的矩阵,每一行表示每一天的上证指数 % 6列分别表示当天上证指数的开盘指数,指数最高值,指数最低值,收盘指数,当日交易量,当日交易额. load chapter14_sh.mat; % 提取数据 [m,n] = size(sh); ts = sh(2:m,1); tsx = sh(1:m-1,:); % 画出原始上证指数的每日开盘数 figure;

MATLAB模型预测控制工具箱函数

MATLAB模型预测控制工具箱函数 8.2 系统模型建立与转换函数 前面读者论坛了利用系统输入/输出数据进行系统模型辨识的有关函数及使用方法，为时行模型预测控制器的设计，需要对系统模型进行进一步的处理和转换。MATLAB的模型预测控制工具箱中提供了一系列函数完成多种模型转换和复杂系统模型的建立功能。 在模型预测控制工具箱中使用了两种专用的系统模型格式，即MPC状态空间模型和MPC传递函数模型。这两种模型格式分别是状态空间模型和传递函数模型在模型预测控制工具箱中的特殊表达形式。这种模型格式化可以同时支持连续和离散系统模型的表达，在MPC传递函数模型中还增加了对纯时延的支持。表8-2列出了模型预测控制工具箱的模型建立与转换函数。 表8-2 模型建立与转换函数 8.2.1 模型转换 在MATLAB模型预测工具箱中支持多种系统模型格式。这些模型格式包括： ①通用状态空间模型； ②通用传递函数模型； ③MPC阶跃响应模型； ④MPC状态空间模型；

⑤ MPC 传递函数模型。 在上述5种模型格式中，前两种模型格式是MATLAB 通用的模型格式，在其他控制类工具箱中，如控制系统工具箱、鲁棒控制工具等都予以支持；而后三种模型格式化则是模型预测控制工具箱特有的。其中，MPC 状态空间模型和MPC 传递函数模型是通用的状态空间模型和传递函数模型在模型预测控制工具箱中采用的增广格式。模型预测控制工具箱提供了若干函数，用于完成上述模型格式间的转换功能。下面对这些函数的用法加以介绍。 1．通用状态空间模型与MPC 状态空间模型之间的转换 MPC 状态空间模型在通用状态空间模型的基础上增加了对系统输入/输出扰动和采样周期的描述信息，函数ss2mod ()和mod2ss ()用于实现这两种模型格式之间的转换。 1）通用状态空间模型转换为MPC 状态空间模型函数ss2mod () 该函数的调用格式为 pmod= ss2mod (A,B,C,D) pmod = ss2mod (A,B,C,D,minfo) pmod = ss2mod (A,B,C,D,minfo,x0,u0,y0,f0) 式中，A, B, C, D 为通用状态空间矩阵； minfo 为构成MPC 状态空间模型的其他描述信息，为7个元素的向量，各元素分别定义为： ◆ minfo(1)=dt ，系统采样周期，默认值为1； ◆ minfo(2)=n ，系统阶次，默认值为系统矩阵A 的阶次； ◆ minfo(3)=nu ，受控输入的个数，默认值为系统输入的维数； ◆ minfo(4)=nd ，测量扰的数目，默认值为0； ◆ minfo(5)=nw ，未测量扰动的数目，默认值为0； ◆ minfo(6)=nym ，测量输出的数目，默认值系统输出的维数； ◆ minfo(7)=nyu ，未测量输出的数目，默认值为0； 注：如果在输入参数中没有指定m i n f o ，则取默认值。 x0, u0, y0, f0为线性化条件，默认值均为0； pmod 为系统的MPC 状态空间模型格式。 例8-5 将如下以传递函数表示的系统模型转换为MPC 状态空间模型。 1 2213)(232+++++=s s s s s s G 解：MATLAB 命令如下：

1附录：平板在对称热流作用下非稳态导热温度分布计算z

附录 平板在对称热流作用下非稳态导热温度分布计算 问题的数学模型： 22x t a t ??=??τ δδ≤≤-x 0>τ 定解条件： λδw x q x t -=??±= （第二边界 恒热流） 00=??=x x t （对称性条件） i t x t ==0),(ττ （初始温度） 解：由于大平板所受的外加热流恒定且对称，取[0，δ]的部分进行计算。 把边界条件齐次化 ，把关于t 的方程变为u 与w 方程的叠加。 记),(),(),(τττx w x u x t += 代入方程： 2''222022022()(,)(,)(,) 00(,0)(,0) 0(,),2,02(,)2x x i x w x w w w w u u a aw x x t x u x w x u u a x u x u x u x t w x w w a x w x q w x q aq w x bx cx d e b e ab c q aq w x x d δδττττττλ ττδλδλ ττδλδλ==±==±??=+??=+??=???=??=?=-??=???=??=-?=+++?=- ==-==--+

22202(,0)200(,0)2w i x x w i q u x t x d u u a x u x u x q u x t x d δδλτδλ ==±=+ -??=???=??=?=+- u 的方程通过分离变量法获得，也可根据齐次边界条件——u 关于x 的一阶导数为0，将u 展开为余弦级数。 答案： }cos )exp()1(263{),(2122222x a x a q x t n n n n n w βτββδδδτλδτ--+--=∑∞- 式中： 2 2 ??? ??=δπβn n o n F n n a a 2222)()(ππδττβ== 最后的常数d 通过总加热量和试样内能的增量平衡式来确定。

股票预测模型

2014高教社杯全国大学生数学建模竞赛 承诺书 我们仔细阅读了《全国大学生数学建模竞赛章程》和《全国大学生数学建模竞赛参赛规则》（以下简称为“竞赛章程和参赛规则”，可从全国大学生数学建模竞赛网站下载）。 我们完全明白，在竞赛开始后参赛队员不能以任何方式（包括电话、电子邮件、网上咨询等）与队外的任何人（包括指导教师）研究、讨论与赛题有关的问题。 我们知道，抄袭别人的成果是违反竞赛章程和参赛规则的，如果引用别人的成果或其他公开的资料（包括网上查到的资料），必须按照规定的参考文献的表述方式在正文引用处和参考文献中明确列出。 我们郑重承诺，严格遵守竞赛章程和参赛规则，以保证竞赛的公正、公平性。如有违反竞赛章程和参赛规则的行为，我们将受到严肃处理。 我们授权全国大学生数学建模竞赛组委会，可将我们的论文以任何形式进行公开展示（包括进行网上公示，在书籍、期刊和其他媒体进行正式或非正式发表等）。 我们参赛选择的题号是（从A/B/C/D中选择一项填写）： 我们的报名参赛队号为（8位数字组成的编号）： 所属学校（请填写完整的全名）： 参赛队员(打印并签名) ：1. 2. 3.

指导教师或指导教师组负责人(打印并签名)： （论文纸质版与电子版中的以上信息必须一致，只是电子版中无需签名。以上内容请仔细核对，提交后将不再允许做任何修改。如填写错误，论文可能被取消评奖资格。） 日期：年月日赛区评阅编号（由赛区组委会评阅前进行编号）：

2014高教社杯全国大学生数学建模竞赛 编号专用页 赛区评阅编号（由赛区组委会评阅前进行编号）： 全国统一编号（由赛区组委会送交全国前编号）：全国评阅编号（由全国组委会评阅前进行编号）：

模型预测控制

云南大学信息学院学生实验报告 课程名称：现代控制理论 实验题目：预测控制 小组成员：李博（12018000748） 金蒋彪（12018000747） 专业：2018级检测技术与自动化专业

1、实验目的 (3) 2、实验原理 (3) 2.1、预测控制特点 (3) 2.2、预测控制模型 (4) 2.3、在线滚动优化 (5) 2.4、反馈校正 (5) 2.5、预测控制分类 (6) 2.6、动态矩阵控制 (7) 3、MATLAB仿真实现 (9) 3.1、对比预测控制与PID控制效果 (9) 3.2、P的变化对控制效果的影响 (12) 3.3、M的变化对控制效果的影响 (13) 3.4、模型失配与未失配时的控制效果对比 (14) 4、总结 (15) 5、附录 (16) 5.1、预测控制与PID控制对比仿真代码 (16) 5.1.1、预测控制代码 (16) 5.1.2、PID控制代码 (17) 5.2、不同P值对比控制效果代码 (19) 5.3、不同M值对比控制效果代码 (20) 5.4、模型失配与未失配对比代码 (20)

1、实验目的 （1）、通过对预测控制原理的学习，掌握预测控制的知识点。 （2）、通过对动态矩阵控制（DMC）的MATLAB仿真，发现其对直接处理具有纯滞后、大惯性的对象，有良好的跟踪性和较强的鲁棒性，输入已 知的控制模型，通过对参数的选择，来获得较好的控制效果。 （3）、了解matlab编程。 2、实验原理 模型预测控制(Model Predictive Control，MPC)是20世纪70年代提出的一种计算机控制算法，最早应用于工业过程控制领域。预测控制的优点是对数学模型要求不高，能直接处理具有纯滞后的过程，具有良好的跟踪性能和较强的抗干扰能力，对模型误差具有较强的鲁棒性。因此，预测控制目前已在多个行业得以应用，如炼油、石化、造纸、冶金、汽车制造、航空和食品加工等，尤其是在复杂工业过程中得到了广泛的应用。在分类上，模型预测控制(MPC)属于先进过程控制，其基本出发点与传统PID控制不同。传统PID控制，是根据过程当前的和过去的输出测量值与设定值之间的偏差来确定当前的控制输入，以达到所要求的性能指标。而预测控制不但利用当前时刻的和过去时刻的偏差值，而且还利用预测模型来预估过程未来的偏差值，以滚动优化确定当前的最优输入策略。因此，从基本思想看，预测控制优于PID控制。 2.1、预测控制特点 首先，对于复杂的工业对象。由于辨识其最小化模型要花费很大的代价，往往给基于传递函数或状态方程的控制算法带来困难，多变量高维度复杂系统难以建立精确的数学模型工业过程的结构、参数以及环境具有不确定性、时变性、非线性、强耦合，最优控制难以实现。而预测控制所需要的模型只强调其预测功能，不苛求其结构形式，从而为系统建模带来了方便。在许多场合下，只需测定对象的阶跃或脉冲响应，便可直接得到预测模型，而不必进一步导出其传递函数或状

BP神经网络模型在室内温度预测中的应用

龙源期刊网 https://www.doczj.com/doc/ba8896373.html, BP神经网络模型在室内温度预测中的应用作者：何泾沙郑伟 来源：《电子技术与软件工程》2015年第12期 摘要 随着技术发展，人们对环境的要求越来越高，良好的环境质量如适宜的温度关系到人们生活、生产活动的质量，所以对的环境温度的预测显得尤为重要。通过确定适当的BP神经网络结构，对已知的历史温度数据进行网络训练和学习，能够预测其后某时刻温度数值的结果。实验结果表明该模型对温度的变化趋势有较好的预测能力。 【关键词】反向传播神经网络温度预测前向传播 1 引言 对人的生存环境的关注一直是现代科学研究的重要目标，对室内环境信息如温度进行有效监测可以了解环境自身状况，还可以为研究环境变化、环境污染提供参考。 常用的温度预测模型有线性回归模型[2]和灰色—线性回归组合模型。温度在很多时候为 随机、非线性变化，采用线性回归的数据分析方法显得不是十分适用。 针对上述几种模型的不足，本文采用非线性的BP神经网络作为预测模型。根据BP神经网络模型的可以逼近任意非线性函数的特性，通过分析已近采集到的温度，进行大量的实验，获得最佳预测模型，利用模型来预测环境信息如温度的短时间变化，从而实现有效的预测。 2 BP神经网络概述 传统的预测方法中，数据处理模块比较简单，主要利用采用以前积累的若干数据，利用线性回归的进行曲线拟合，得到若干条温度曲线，能够反应温度的变化率，但是灵活性较差，预测精度低，前期需要大量的数据积累，可推广性不强。 人工神经网络（artificial neural network），是一种模仿生物神经网络的结构和功能的数学模型。由大量的人工神经元联结进行计算，常用来对输入和输出间复杂的关系进行建模。 BP（Back Propagation）神经网络是一种按误差逆传播算法训练的多层前馈网络。它的学习规则是使用最速下降法，通过反向传播来调整网络的权值和阈值，使网络的误差平方和最小。BP神经网络模型拓扑结构包括输入层、隐含层和输出层。 3 基于BP神经网络模型的温度预测方法

MATLAB模型预测控制工具箱函数

M A T L A B模型预测控制 工具箱函数 TTA standardization office【TTA 5AB- TTAK 08- TTA 2C】

M A T L A B模型预测控制工具箱函数 系统模型建立与转换函数 前面读者论坛了利用系统输入/输出数据进行系统模型辨识的有关函数及使用方法，为时行模型预测控制器的设计，需要对系统模型进行进一步的处理和转换。MATLAB的模型预测控制工具箱中提供了一系列函数完成多种模型转换和复杂系统模型的建立功能。 在模型预测控制工具箱中使用了两种专用的系统模型格式，即MPC状态空间模型和MPC传递函数模型。这两种模型格式分别是状态空间模型和传递函数模型在模型预测控制工具箱中的特殊表达形式。这种模型格式化可以同时支持连续和离散系统模型的表达，在MPC传递函数模型中还增加了对纯时延的支持。表8-2列出了模型预测控制工具箱的模型建立与转换函数。 表8-2 模型建立与转换函数 模型转换 在MATLAB模型预测工具箱中支持多种系统模型格式。这些模型格式包括： ①通用状态空间模型； ②通用传递函数模型； ③MPC阶跃响应模型； ④MPC状态空间模型； ⑤MPC传递函数模型。

在上述5种模型格式中，前两种模型格式是MATLAB通用的模型格式，在其他控制类工具箱中，如控制系统工具箱、鲁棒控制工具等都予以支持；而后三种模型格式化则是模型预测控制工具箱特有的。其中，MPC状态空间模型和MPC传递函数模型是通用的状态空间模型和传递函数模型在模型预测控制工具箱中采用的增广格式。模型预测控制工具箱提供了若干函数，用于完成上述模型格式间的转换功能。下面对这些函数的用法加以介绍。 1．通用状态空间模型与MPC状态空间模型之间的转换 MPC状态空间模型在通用状态空间模型的基础上增加了对系统输入/输出扰动和采样周期的描述信息，函数ss2mod()和mod2ss()用于实现这两种模型格式之间的转换。 1）通用状态空间模型转换为MPC状态空间模型函数ss2mod() 该函数的调用格式为 pmod= ss2mod(A,B,C,D) pmod= ss2mod(A,B,C,D,minfo) pmod= ss2mod(A,B,C,D,minfo,x0,u0,y0,f0) 式中，A, B, C, D为通用状态空间矩阵； minfo为构成MPC状态空间模型的其他描述信息，为7个元素的向量，各元素分别定义为： ◆minfo(1)=dt，系统采样周期，默认值为1； ◆minfo(2)=n，系统阶次，默认值为系统矩阵A的阶次； ◆minfo(3)=nu，受控输入的个数，默认值为系统输入的维数； ◆minfo(4)=nd，测量扰的数目，默认值为0； ◆minfo(5)=nw，未测量扰动的数目，默认值为0； ◆minfo(6)=nym，测量输出的数目，默认值系统输出的维数； ◆minfo(7)=nyu，未测量输出的数目，默认值为0； 注：如果在输入参数中没有指定m i n f o，则取默认值。 x0, u0, y0, f0为线性化条件，默认值均为0； pmod为系统的MPC状态空间模型格式。 例8-5将如下以传递函数表示的系统模型转换为MPC状态空间模型。 解：MATLAB命令如下：

基于多元回归分析的上证指数预测模型

上证指数预测模型 摘要 股票市场是我国资本市场的重要组成部分，在推动我国经济发展进程中起到了非常重要的作用。为了更好地理解股票市场以及获得更高的收益，股市的预测成了重多投资者和学术研究者研究和分析的热点问题。而上证指数是研究和判断股票价格变化趋势必不可少的重要依据,在一定程度上反映了我国的经济实力，是宏观经济的晴雨表，也是分析微观经济的重要指标，所以研究上证指数的预测模型具有非常重要的现实意义和使用价值。 本文在充分分析影响股市价格众多因素的基础上，选择多组变量，基于多元回归线性分析建立上证指数的预测模型。首先需要尽可能多的选择原始数据，在这里为了方便计算选择了3月到5月上证指数及各变量的数据（除去休盘日）共64组，22个变量。使用SPSS 软件进行线性分析后，剔除某些无关，甚至关联很小的变量后，得出了回归方程的系数，从而得出了上证指数的预测模型 2210-21 2010-191810-17 16151413121110954321x 101.800+0.834x +x 102.887+0.017x -x 103.391-0.003x -10x -4.824e -0.030x -0.258x -0.387x +0.019x -21.964x -18.203x +11.195x -0.032x -0.180x +0.230x -0.703x -0.677x +-774.860=y ??? 然后利用图表分析了此模型的好坏程度。 关键词：1上证指数；2多元回归分析法；3 SPSS 分析；

一、问题的背景与提出 上证指数，是上海证券综合指数的简称。是最早发布的指数，以上海证券交易所挂牌上市的全部股票为计算范围，以发行量为权数的加权综合股价指数。它是研究和判断股票价格变化趋势必不可少的重要依据,在一定程度上反映了我国的经济实力，是宏观经济的晴雨表，也是分析微观经济的重要指标，所以研究上证指数的预测模型具有非常重要的现实意义和使用价值。 本文将在此背景下，充分分析上证指数的组成，使用多元线性回归的方法对其进行合理的预测，建立模型，具有实际意义，以预测未来上证指数的变化趋势。 二、基本假设 1. 忽略除文中提到的影响因素之外的因素对上证指数的影响。 2. 假设经济形势稳定，不会出现较为明显的通货膨胀或通货紧缩。 三、主要变量符号说明 为了便于描述问题，我们用一些符号来代替问题中涉及的一些基本变量，如表1所示。 表1 主要变量符号说明一览表 1x DIFF 2x DEA 3x RSI 4x D 指标 5x J 指标 6x 财政收入增长率 7x 财政支出增长率 8x 货币供应量1M 9x 货币流通量0M 10x 居民消费价格指数

基于遗传算法及温度预报模型参数优化

基于遗传算法的温度预报模型参数优化

1问题描述 近年来，随着纯净钢生产技术的进步和连铸技术的发展，炉外精炼工艺与设备迅速普及。其中，LF以其优异的综合性能，在实际生产中得到了广泛应用。而点测钢水温度的高成本，使精炼炉温度预报成为了极具实际意义的研究。因此，钢水温度预报模型的建立显得至关重要。 目前，温度预报模型的建立主要采用3种方法，即：机理模型、“黑箱模型”和“灰箱模型”。机理模型是指用尽可能准确的数学方程来描述过程机理而建立的模型，而“黑箱模型”则采用一些数学方法（智能算法、回归算法等），结合实验数据或实际生产中的数据，生成一种只有输入和输出的模型，而完全不考虑过程机理。然而，机理模型需要考虑的因素太多，且这些因素具有相当的不确定性，因此模型中的许多参数很难得到，严重影响了温度预测的精度；“黑箱模型”则完全建立在数据的基础上，如果生产环境和条件改变导致了数据改变，原先模型的准确性就得不到保障，即模型的可移植性差。 因此，本文主要研究“灰箱模型”的建立，即采用机理建模与数据建模相结合的方式，应用智能优化算法对机理模型中较难获得的参数进行辨识与确定，其流程如下图所示： 图1 温度预报模型建立的方案流程图 而参数的辨识过程，即是基于智能优化算法，根据输入输出条件，对机理模型不易获得的参数进行寻优的过程。

2 理论基础 2.1 机理模型 本研究所基于的机理模型，是根据LF 炉精炼过程中的传热基本方程、能量守恒方程和质量守恒方程等来建立的。并运用有限差分法和有限元法等，通过控制初始条件和边界条件来对模型进行求解，得到钢包内的温度情况。 2.1.1 热平衡分析 3.1.1 吸热与散热 精炼过程中，钢水热量的来源与去向大致如图2所示。 图2 热量的来源与去向 将钢水和炉渣作为一个系统，来推导吸热和散热与其温度变化的关系。由于系统在加热与散热的过程中，其内能变化都体现在温度的变化上，所以系统实际吸收的热量为通过电弧加热所吸收的热量与冶炼过程中散去的热量之差，即： ()st st sl sl e sa ch ls c m c m T Q Q Q Q +?=--- （1） 式中，st c 、sl c 为钢水和渣的比热容，st m 、sl m 为钢水和渣的重量，T ?为系统总的温度变化，e Q 、sa Q 、ls Q 、ch Q 分别代表通过电弧加热所吸收的热量，和通过渣面及炉盖散热、炉壁及炉底散热、加渣料及加合金影响所损失的热量。为最终求出温度随时间变化的曲线，可对式（1）两端对时间取微分。由此，对每个温度的影响因素进行分析与建模，分别求解它们的热量变化速率，再将模型综合后求积分，即可得出温度随时间变化规律的曲线，温度的计算公式为： ()()e sa ch ls st st sl sl dQ dQ dQ dQ T c m c m dt dt dt dt dt =---+? （2）

模型预测控制快速求解算法

模型预测控制快速求解算法 模型预测控制（Model Predictive Control，MPC）是一种基于在线计算的控制优化算法，能够统一处理带约束的多参数优化控制问题。当被控对象结构和环境相对复杂时，模型预测控制需选择较大的预测时域和控制时域，因此大大增加了在线求解的计算时间，同时降低了控制效果。从现有的算法来看，模型预测控制通常只适用于采样时间较大、动态过程变化较慢的系统中。因此，研究快速模型预测控制算法具有一定的理论意义和应用价值。 虽然MPC方法为适应当今复杂的工业环境已经发展出各种智能预测控制方法，在工业领域中也得到了一定应用，但是算法的理论分析和实际应用之间仍然存在着一定差距，尤其在多输入多输出系统、非线性特性及参数时变的系统和结果不确定的系统中。预测控制方法发展至今，仍然存在一些问题，具体如下： ①模型难以建立。模型是预测控制方法的基础，因此建立的模型越精确，预测控制效果越好。尽管模型辨识技术已经在预测控制方法的建模过程中得以应用，但是仍无法建立非常精确的系统模型。 ②在线计算过程不够优化。预测控制方法的一大特征是在线优化，即根据系统当前状态、性能指标和约束条件进行在线计算得到当前状态的控制律。在在线优化过程中，当前的优化算法主要有线性规划、二次规划和非线性规划等。在线性系统中，预测控制的在线计算过程大多数采用二次规划方法进行求解，但若被控对象的输入输出个数较多或预测时域较大时，该优化方法的在线计算效率也会无法满足系统快速性需求。而在非线性系统中，在线优化过程通常采用序列二次优化算法，但该方法的在线计算成本相对较高且不能完全保证系统稳定，因此也需要不断改进。 ③误差问题。由于系统建模往往不够精确，且被控系统中往往存在各种干扰，预测控制方法的预测值和实际值之间一定会产生误差。虽然建模误差可以通过补偿进行校正，干扰误差可以通过反馈进行校正，但是当系统更复杂时，上述两种校正结合起来也无法将误差控制在一定范围内。 模型预测控制区别于其它算法的最大特征是处理多变量多约束线性系统的能力，但随着被控对象的输入输出个数的增多，预测控制方法为保证控制输出的精确性，往往会选取较大的预测步长和控制步长，但这样会大大增加在线优化过程的计算量，从而需要更多的计算时间。因此，预测控制方法只能适用于采样周

可变式导热管的工作机理分析和数学模型 (1)

226 中国原子能科学研究院年报 2006 6）将9个燃料元件等效为一个大圆管，以9个元件的圆心连线作为大园管的平均直径，在圆管的内、外壁之间为燃料部分，圆管的内、外壁为不锈钢材料，中间为二氧化铀，用带内热源的热传导方程来描述，中心元件仍按照实际尺寸计算。这等于增加了中心燃料元件与外界的传热热阻，这样计算出的中心元件的壁温偏高。因此，这种等效方法是合理的，计算结果偏保守。 1.2 数学物理模型 1）容器外表面温度 根据能量守恒定律，对运输容器外表面进行分析，容器外表面有两种传热模式：（1）与外面空气的自然对流换热；（2）向外的辐射散热。综合两种换热模式，可以得到如下运输容器外表面总传热量Ta Q 为： 844Ta 00s a r s a () 5.6710[(273)(273)]Q h A t t A t t ε?=?+×+?+ （1） 公式右边第一项是容器外表面与环境空气的对流传热量，采用牛顿冷却公式；第二项是容器外表面与环境的辐射传热量，采用由斯蒂芬-玻耳兹曼定律导出的灰体间的辐射换热公式。总传热量由破损燃料衰变热和吸收太阳暴晒量组成。由上式可迭代计算出容器外表面的温度。 2）容器壁各层温度 容器壁各层之间只有热传导的传热模式。按照圆筒壁的温度计算公式，可得内壁的温度为： ()()in out l i out in πln t t q D D λ=+ （2） 3）容器内腔各部分温度 这次秦山燃料的计算中有10根燃料棒，在假设和简化模型中，将外面的9根燃料元件按体积等效为一个大圆环，大圆环的燃料包壳外表面与容器内腔表面、燃料包壳和燃料之间的计算模型为有限空间的自然对流传热和辐射换热模型，其基本公式如下： ()844l ef c win win c n c c win 2π()ln 5.6710[(273)(273)] q t t D D F t t λε?=?+×+?+ （3） c c πF D = （4） ()n c c win win 1111F F εεε=+????? （5） 4）内腔压力 在一定的压力温度范围内，可认为内腔中的气体近似为理想气体，满足理想气体状态方程，即： 111222 P V P V T = （6） 2 计算结果与分析 从分析结果可知：采用R-52型乏燃料运输容器运送1组秦山一期乏燃料能够保证其散热条件，燃料和运输容器的温度处在允许的温度范围内。 可变式导热管的工作机理分析和数学模型 郭春秋，赵守智 1 可变式导热管概述 可变式导热管是一种特殊的可以控制温度的高效率传热元件，其传热能力能够自动随热负荷

时间序列分析在温度预测中的应用

时间序列分析在温度预测中的应用 宋学娜，王晓雨，孟玲清 辽宁工程技术大学理学院，辽宁阜新 (123000) E-mail ：songxuena123@https://www.doczj.com/doc/ba8896373.html, 摘 要：通过介绍时间序列的相关知识，并将其应用到具体实例中，首先建立数据文件，画出数据原始图和自相关函数图，偏相关函数图，正泰概率图，并依据图形进行分析评价；然后用Box ―Jenkins 方法建模.进行模型参数估计和检验；最后做出预测。体现了时间序列的重要性。 关键词：时间序列分析，温度，Box ―Jenkins 方法建模，模型参数估计和检验 1. 引言 人们的一切活动，其目的无不在认识世界和改造世界，时间序列分析不仅可以从数量上揭示某一现象的发展变化规律或从动态的角度刻划某一现象之间与其他现象之间的内在数量关系及其变化规律性，达到认识客观世界之目的。而且运用时序模型还可以预测和控制现象的未来行为，修正或重新设计系统以达到利用和改造客观世界之目的。近几年来，时间序列分析一起了国内外学者及科研和管理人员的极大兴趣，特别是随着计算机的普及和软件的开发应用，对于只具有一般数学知识的学者和广大的工程技术及管理人员学习和掌握时间序列分析方法，并用以分析、探索社会经济现象的动态结构和发展变动规律，进行对未来状态进行预测控制，提供了实现可能性，且在诸多应用领域已取得了可喜成果。 温度对一个地区的农业，工业，生活都具有很重要的意义，温度随时间的变化而不同，其所形成的序列可以看成是时间序列。 2. 相关背景知识 2.1时间序列的含义 从统计意义上讲，所谓时间序列就是将某一个指标在不同时间上的不同数值，按照时间的先后顺序排列而成的序列。这种数列由于受到各种偶然因素的影响，往往表现出某种随机性，彼此之间存在着统计上的依赖关系。从数学意义上讲，对某一过程的某一个变量或一组变量)(t X 进行观察测量，在一系列时刻N t t t ,...,21（t 为自变量，且 N t t t <<<...21）得到的离散有序数据集合N i Xt Xt Xt Xt ,...,,...,,21称为离散数字时间序 列，即随机过程的一次样本实现。设):(T t t X ∈（i=1,2…）是一个随机过程，i Xt 是在时刻i 对过程)(t X 的观察值，则i Xt （i=1,2…）称为一次样本实现，也就是一个时间序列。从系统意义上看，时间序列就是某一系统在不同时间地点的响应。不仅指出时间序列是按一定顺序排列而成的，这里的"一定顺序"既可以是时间顺序，也可以是具有各种不同意义的物理量，可见时间序列只强调顺序的重要性，而非强调必须以时间顺序排列。[1] 2.2时间序列及模型的主要分类 按所研究的对象对少分，有一元时间序列和多元时间序列。按时间的连续性可分为离散时间序列和连续时间序列。按序列的统计特性分析，有平稳时间序列和非平稳时间序列。如果一个时间序列的概率分布于时间t 无关，则称该序列为严格的平稳时间序列。如果

目前应用的温度场的数学模型

目前应用的温度场的数学模型： 1、冶金过程温度场建模，采用瞬态温度场有限单元法。通过曲线拟合方法, 获得了温度与 各物性间的关系, 建立了变物性熔渣冷却温度场数学模型, 分析了各种工艺参数对富硼渣温度场分布的影响。 有限元法的应用范例： 1)动态分析：计算结构的固有属性，以及动态载荷下的结构的各种响应和动应力，动 应变等； 2)热分析:计算在热环境下，结构或区域内部的温度分布和热流，以及由热引起的热应 力和热变形； 3)其他 离散： 数学上，有限元法的基本思想是通过离散化的手段把微分方程或者变分方程变成袋鼠方程进行求解。 。。适合处理形状复杂的结构 。。复杂的边界条件 2、高炉炉衬砌体结构温度场的数学模型：根据几何对称性，基于三维结构图，数学模型主 体为描述控制体内三维变物性稳态热传导方程 3、沥青路面温度场模型应用的是统计回归法。以镇漓试验路连续2a实测的气候数据和路面温度场数据为基础，建立了精度更高的路面温度场模型，尤其提高了较深处路面温度的预测效果。 1）测试方案 2）影响因素分析：采用分布回归法分析不同环境因素对路面温度影响的显著程度。本文温度沿深度的衰减因子采用乘幂函数

采用分段函数建立了温度场模型，预测值与实测温度数据相关系数R2达到0.92，能预测0～38cm任何深度的路面温度，改善了以往模型在较深处预测精度差的问题;( 2) 气温太阳辐射等环境因素对路面温度影响有明显的延后性，层位越深则延后时间越长，就此提出了不同路面层位气温和太阳辐射影响的延后时长;( 3) 路面温度受气温太阳辐射的影响而产生波动，波动的幅度随深度增加而衰减，采用乘幂函数H－i作为温度衰减因子，表征不同深度路面温度波动幅度的差异更为合适。 3、GA和BP 网络模型的建立：基于GA (遗传算法)结合BP网络的智能算法建立了钢坯表 面温度模型, 并且提出了利用BP 算法进行在线补偿的机制, 使模型预报精度进一步提高。 本文在BP 网络的基础上把输出端信号通过延时环节反馈到输入端, 从而形成动态BP 网络。

上证指数分析总结

上证指数波动趋势分析 一、内生动力 1.超卖超买 （1）随机指数KDJ 由KDJ线来看，目前股市处于超卖阶段，K、D、J三线都位于20以下，处于超卖时期，根据其周期来看，虽上涨不会过于强势，但是上涨不可避免，一周左右会涨到高点。 （2）相对强弱指数RSI 从RSI线来看，目前属于6日RSI 线向下跌破15超卖期的反弹上涨时期，后市依然看涨（一周内依然上涨势头生猛，一个月之内整体趋势会是上涨）。 二、外生动力 1．需求 （1）存款准备金率 4月22日是今年第四次上缴存款准备金的日子，面对约3600亿元资金的缴款“洪峰”，21日银行间市场资金面骤然紧张，资金价格全线飙升，尤以隔夜回购加权平均利率涨幅最大，昨日跳升了180个基点。业内人士分析，存款准备金率数次上调的累积效应已逐渐显现，不排除二季度存款准备金率继续上调的可能性，资金面宽松态势或将发生逆转。

央行上调存款准备金率，有以下几方面的影响： 1）银行：银行可用的资金相对少了，贷款利润会减少，这对于目前仍然以存贷利差为主要利润来源的银行的业绩有一定影响；另一方面，会催促银行更快向其他利润来源跟进，比如零售业务、国际业务、中间业务等，这样也会进一步加强银行的稳定性和盈利性。 2）企业：资金紧张，银行会更加慎重选择贷款对象，倾向于规模大、盈利能力强、风险小的大企业，这会给一部分非常依赖于银行贷款的大企业和很多中小企业的融资能力造成一定影响。强者更强。 3）股市：影响非常有限，幅度比预期低，而且就目前大部分银行的资金来说，都还比较充裕，这个比例对其贷款业务能力相当有限；另一方面，市场很早就已经预期到人民银行的紧缩性政策，所以股市在前期已经有所消化，只是在消息出台时的瞬间反映一下而已。 （2）利率 利率是影响股市走势最为敏感的因素之一 . 根据古典经济理论, 利率是货币的价格, 是持有货币的机会成本, 它取决于资本市场的资金供求 . 资金的供给来自储蓄, 需求来自投资, 而投资和储蓄都是利率的函数 . 利率下调, 可以降低货币的持有成本, 促进储蓄向投资转化, 从而增加流通中的现金流和企业贴现率, 导致股价上升 . 所以利率提高, 股市走低；反之, 利率下降, 股市走高 . 利率变动与股价变动关系可以从三方面加以描述： 1）根据现值理论, 股票价格主要取决于证券预期收益和当时银行存款利率两个因素, 与证券预期收益成正比, 与银行存款利率成

股票预测模型

承诺书 我们仔细阅读了《全国大学生数学建模竞赛章程》和《全国大学生数学建模竞赛参赛规则》（以下简称为“竞赛章程和参赛规则”，可从全国大学生数学建模竞赛网站下载）。 我们完全明白，在竞赛开始后参赛队员不能以任何方式（包括电话、电子邮件、网上咨询等）与队外的任何人（包括指导教师）研究、讨论与赛题有关的问题。 我们知道，抄袭别人的成果是违反竞赛章程和参赛规则的，如果引用别人的成果或其他公开的资料（包括网上查到的资料），必须按照规定的参考文献的表述方式在正文引用处和参考文献中明确列出。 我们郑重承诺，严格遵守竞赛章程和参赛规则，以保证竞赛的公正、公平性。如有违反竞赛章程和参赛规则的行为，我们将受到严肃处理。 我们授权全国大学生数学建模竞赛组委会，可将我们的论文以任何形式进行公开展示（包括进行网上公示，在书籍、期刊和其他媒体进行正式或非正式发表等）。 我们参赛选择的题号是（从A/B/C/D中选择一项填写）： 我们的报名参赛队号为（8位数字组成的编号）： 所属学校（请填写完整的全名）： 参赛队员(打印并签名) ：1. 2. 3. 指导教师或指导教师组负责人(打印并签名)： （论文纸质版与电子版中的以上信息必须一致，只是电子版中无需签名。以上内容请仔细核对，提交后将不再允许做任何修改。如填写错误，论文可能被取消评奖资格。） 日期：年月日 赛区评阅编号（由赛区组委会评阅前进行编号）：

编号专用页 赛区评阅编号（由赛区组委会评阅前进行编号）： 全国统一编号（由赛区组委会送交全国前编号）：全国评阅编号（由全国组委会评阅前进行编号）：

题目 摘要 针对…（写清楚什么问题），通过…（方式怎么分析），考虑到…（约束/限制条件），运用…（方法），解决…（问题）（300-500左右） 逐个问题来表述 问题一： 问题二： 问题三： 问题四： 问题五： 问题六： 【关键词】：3-5个