简介:摘要基于季节性时间序列的特征,文章提出了一种利用季节模型预测的方法抑制希尔伯特——黄变换(HHT)中端点效应的方法。首先,在对信号进行经验模式分解(EMD)之前,利用季节模型预测的方法延拓信号的两端,使得极值拟合的包络线更加适合原信号;其次,对固有模态函数(IMFs)做Hilbert变换之前再次应用季节模型预测;最后,将基于季节模型预测方法的HHT算法与灰色预测和神经网络预测的结果进行对比,仿真实验表明新算法不仅有效抑制了端点效应,而且得到了更准确的瞬时频率。
简介:经典GM(1,1)模型要求处理的序列为非负,但实际应用中含负值序列比较常见,有必要建立适合含负值序歹l】的GM(1,1)模型.现有的处理方法是将原含负值序列X沿纵轴平移一个固定常数。C使原序列变为非负。然后按经典GM(1,1)建立模型,再对所得的模拟序列进行逆变换,从而得到原含负值序列的摸拟值和预测值.由于现有方法中所取C值是回定的,其模型精度不一定达到最高.本文提出在区间寻找一个最佳的平移值C,使得现有方法中所取平移值为本文取值范围的一个特例,从而推广了现有方法的结果且模型精度有所提高.模拟结果表明,在区间中选取最佳平移值比固定平移选取的C值提高了模型精度.
简介:摘要在以工作过程为导向的新一轮职业教育课程改革中,出现了项目课程与项目教学这样反映现代职业教育理念的关键词,它们都有“项目”之说。作为课程开发与教学实施主体的教师们,一方面受学科课程的影响根深蒂固,另一方面对项目课程新理念的理解有局限性,真的出现了将项目课程与项目教学相混淆的现象吗?项目课程与项目教学相同吗?项目课程与项目教学相异吗?在课程及其教学实施中,项目课程与项目教学可以产生“1+1>2”的效果吗?
简介:利用线性规划解决比较复杂的基金增值问题,给出了一种比较简单的算法,得出了最优的基金增值方法.该法算法简单、实用性强、是单位和家庭理财的较理想选择.