一种利用均匀圆阵对称特性的近场源酉变换估计算法

针对现有均匀圆阵的近场源三维参数估计算法运算量大的缺点，提出了一种基于均匀圆阵对称特性的近场源酉变换估计算法。该算法利用均匀圆阵对称特性将阵列导向矢量进行酉变换和对角化分离处理，消除距离参数，把三维搜索问题化简为二维搜索问题，同时把复值方向矢量转化为实值方向矢量。计算机仿真结果显示,所提算法估计性能优于相关序列降维估计方法，与三维多重信号分类算法性能相当，且通过矩阵分离降维和实值化处理，减少了运算量，有利于工程实时处理。     

基于贝叶斯理论的小波变换支持向量机负荷预测模型

用贝叶斯证据框架理论改进小波变换最小二乘支持向量机混合预测法。应用贝叶斯证据框架实现各尺度预测模型的超参数、核参数以及输入变量的自适应选择。该方法在提高预测精度的同时,大大增强了其混合模型的适应性。     

资产价格波动对金融稳定的影响——基于中国数据的实证研究北大核心CSSCI

资产价格波动是影响金融稳定的重要因素。金融稳定不仅仅指银行信贷或汇率波动的稳定性,而是一个多维度的、能够全面衡量银行、证券、外汇以及宏观经济状况等金融相关变量稳定性的指标体系。本文在构建金融稳定指标体系的基础上,实证研究了我国资产价格波动对金融稳定的影响,结果表明,中国房地产销售价格和股票价格等资产价格显著影响金融稳定,且房地产、股票等资产价格的剧烈波动是引发金融不稳定的重要原因。为此,政策当局要充分意识到这一点,通过加大股票市场监管力度、建立股票市场和房地产市场的预警体系等手段来观测资产价格波动情况;同时,在制定货币政策时应高度关注资产价格,从而在一定程度上降低由资产价格剧烈波动引发金融危机的可能性。     

在岸与离岸人民币汇率多尺度溢出效应研究——基于MODWT-DGCt-MSV模型

随着人民币国际化的稳慎扎实推进,在岸和离岸人民币汇率双向波动逐渐成为常态,市场风险传递较以往也愈发迅速。构建MODWT-DGCt-MSV模型,测量在岸与离岸人民币汇率在不同频次交易下形成多个尺度的波动溢出效应。研究表明,离岸人民币汇率的波动性比在岸更强,在岸人民币汇率长期尺度与离岸人民币汇率中期、长期的动态相关性较强;在岸和离岸人民币汇率波动存在明显的集聚效应,各尺度之间大多存在波动传递的格兰杰因果关系,离岸人民币市场更多地作为波动溢出的源头;在岸人民币汇率在美联储加息时对离岸的波动溢出效应较非加息周期有所增强。     

小波分形混合图像压缩编码进展

介绍了分形、小波图像压缩编码进展情况,简要讨论了小波分形混合图像压缩的一般方法,并对国内外小波分形图像压缩的现状进行了较为详细的说明,探讨了静止图像压缩编码的发展方向     

基于迭代FFT算法的平面稀疏阵列优化方法

提出了一种基于迭代FFT算法的优化方法来实现平面稀疏阵列的峰值旁瓣电平优化 ,并给出了详细的优化步骤。在给定的旁瓣约束条件下,利用阵列因子与阵元激励之间存在 的傅里叶变换关系,对不同的初始随机阵元激励分别进行迭代循环,就可以降低稀疏阵列的 旁瓣电平。在迭代过程中,根据稀疏率将阵元激励按幅度大小置1置0来完成阵列稀疏。仿真 实验证明了该方法的高效性和稳健性。     

时间序列建模综述

时间序列广泛应用于各行业中,近年来基于时间序列的数据挖掘已形成一个新的热点,而时间序列的建模是数据挖掘前的一个重要的技术环节。目前已经提出了多种时间序列建模方法来适用于不用的应用领域,本文对这些建模方法进行了总结。     

汇率混沌理论的神经网络建模

本文采用美元对日元汇率自1973年起的日数据进行研究。首先,本文基于交易者异质假设构造了外汇市场模型,并在此基础上选择影响汇率变动的解释变量;然后,利用基于遗传算法的神经网络构建基于此模型的汇率预测系统。在神经网络的训练过程中,利用小波分析对训练样本进行了去噪,提高了训练效果。经过检验,该预测系统达到了较高精度。最后,通过对该系统进行仿真模拟,对汇率理论提出一些个人思考。     

沁水县水库洪水水位及流量智能化预测研究

水库洪水预测对于水利工程的运行和管理至关重要。为精确预测洪水水位流量,研究以沁水县张峰水库为例,提出了一种基于特征提取的混合小波神经网络(WNN)方法来预测水库流量。通过小波变换处理,特征提取方法来确定人工神经网络的输入数。分析了水库洪水水位及流量变化规律,建立智能化预测模型并进行流量预测分析。研究结果表明：模型相关性值达到了0.99738,预测效果十分出色。研究发现特别在长期预测方面,提出的特征提取模型的表现优于同类模型。