定位精度的一种测试补偿方法

定位精度是机床的基本精度之一。文章阐述了利用高精度的激光干涉仪测试机床在装配过程中的定位精度,并把定位误差补入数控系统,可以有效地提高机床的精度,使定位精度达5 m。在确定机床定位精度的过程中,对温度条件在一定程度上对定位精度的影响不能忽略,可以通过激光干涉仪测试定位精度并补入数控系统,补偿后的机床定位精度可以达到6μm。     

江苏省大学生就业率预测分析

利用灰色系统理论建立了大学生就业率动态预测模型,结合江苏省就业率的统计数据对2003—2008年的就业率进行了模拟,并对结果进行了精度检验,结果表明,模型模拟精度高。最后,用此模型对江苏省未来5年的就业率进行了预测,并对就业形势进行了分析。     

浅谈对影响检测结果准确性和可靠性诸因素的控制

目的:对影响检测结果准确性和可靠性主要因素的进行控制。方法:运用过程方法的理论分析"检测"这一过程,确定影响检测结果准确性和可靠性的主要因素,采取适当方式对各种影响因素进行控制。结果:对影响检测结果的"人"、"机"、"料"、"法"、"环"、"测"等因素实施有效控制,是确保检测结果准确性和可靠性的有力措施。结论:采用适当的方法对检验结果的准确性和可靠性进行评价,及时发现诸影响因素存在的问题,积极采取有效的纠正和预防措施,将使检测工作质量不断改进和提高。     

我国铁路客运量的组合预测

首先对我国月度铁路客运量的变动特征进行了分析,并结合多元线性回归和时间序列预测两种模型,运用组合预测方法对2009年1月至12月的铁路客运量进行了预测,结果表明预测误差小,组合预测精度相对单个预测方法均有所提高,说明组合预测是月度铁路客运量预测的有效方法。     

河南农村物流需求的组合预测及策略研究

河南作为农业大省大力发展农村物流对其率先实现中部崛起有着很重要的现实意义,预测河南农村物流需求对于制定发展战略显得尤为重要。文中以河南农村消费品零售总额为河南农村物流需求预测指标,综合一元线性回归、时间序列双指数平滑法、移动平均法,建立组合预测模型,追求预测误差平方和最小,预测出河南农村物流需求呈良性发展趋势,并就进一步发展河南农村物流提出建议。     

When do sell-side analysts switch industries they follow?

Between 1984 and 2014 over 3400 sell-side analysts changed the primary industry they followed. This article documents that analysts are more likely to change their industries when their absolute and relative forecasting accuracy in that industry is low and when the accuracy in the new industry is high. Analysts are more likely to switch industries at the beginning of their careers, after a recent change of an employing brokerage house, and if they have a history of switching industries before. Analysts are less likely to make a switch when their forecasting activity in the industry is high, when the industry is followed by many analysts and when they are employed by a top brokerage house.     

基于Mathematica的中心极限定理的实验分析

基于Mathematica讨论了二项分布与正态分布之间的关系,对棣莫弗-拉普拉斯中心极限定理进行实验研究,通过图像演示和相对误差分析,给出二项分布的极限分布及其相应的准确度分析,并得出了一些计算概率的近似公式.     

NLOS环境下移动台位置与速率估计

NLOS (Non-line of Sight)误差是定位中的主要误差来源,直接影响了定位的精度 。在MIMO（Multiple Input Multiple Output）系统中,基于NLOS信道模型的定位方法成为 解决NLOS定位误差问题的利器。基于此提出一种新颖的几何方法,仅采用两条NLOS路径就可 计算MS(Mobile Station)的位置,并且只需要利用单个基站便可完成MS的定位,克服了基站 数目过少无法准确定位MS的缺陷。在此基础上,还给出了最小二乘与最大似然算法利用多条 NLOS路径来改善定位精度的方法,并利用它对NLOS环境下运动的MS进行定位跟踪。理论分析 和仿真结 果都证明该定位方法在NLOS环境中对MS定位的有效性与精确度。     

基于主成分分析和支持向量机的个人信用评估

本文针对信用评估指标维数较高的问题,运用主成分分析与支持向量机理论建立了一个新的个人信用评估预测模型。为反映该模型在信用评估分类方面的优越性,又分别建立了基于神经网络、K近邻判别分析等多种理论的信用评估模型,并用同一组数据对不同的模型分别进行训练,然后比较其预测分类正确率。实验结果表明,基于主成分分析与支持向量机理论的个人信用评估模型具有较优的预测分类正确率。     

Forecasts of US short-term interest rates: A flexible forecast combination approach

This paper develops a flexible approach to combine forecasts of future spot rates with forecasts from time-series models or macroeconomic variables. We find empirical evidence that, accounting for both regimes in interest rate dynamics, and combining forecasts from different models, helps improve the out-of-sample forecasting performance for US short-term rates. Imposing restrictions from the expectations hypothesis on the forecasting model are found to help at long forecasting horizons.