简介：为了预测水泵的运行状态,提高水泵运行的安全性和经济性,以轴承温度和轴端振动为研究对象,运用支持向量自回归方法,建立了水泵的温度和振动2个预测模型,对水泵的温度和振动的了展状况进行了预测。计算结果表明：采用该种预测模型对水泵的运行状态进行预测,具有精度高、速度快、易于建模的特点,应用该方法建立的预测模型能够很好地预测水泵的温度参数和振动参数,提高水泵的运行效率。该预测方法可以推广到对水泵的流量、进口水压力、出口水压力等其他运行状态参数的预测。

简介：文章选取中国的上证综合指数和美国标准普尔500指数在2015年1月2日至2016年12月31日的数据作为研究样本,利用向量自回归（VAR）模型的Johansen协整检验和Granger因果检验方法,对中国股市和美国股市的联动性进行了实证研究分析。结果显示,中美两国股市具有长期均衡的正相关关系。

简介：农产品出口贸易在我国的国民经济和粮食安全中发挥着及其重要的作用。基于企业异质性贸易理论,利用1996-2012年我国农产品出口贸易的数据,分析了我国农产品出口的二元贸易边际。结果显示,农产品出口主要依靠集约边际实现增长。通过计算我国出口农产品复杂度,运用向量自回归模型对影响出口农产品复杂度的因素进行分析,结果显示,我国农业技术发展对出口农产品复杂度的提升有着较大的影响作用。

简介：在高中数学教材中，向量数量积的坐标形式是通过数量积性质得到的．本文意在通过数量积的定义直接得到坐标形式，使学生学习起来有一种一气呵成之感．

简介：

简介：目的:基于支持向量机回归(SVR)模型在非线时间序列的预测能力及经验模态分解(EMD)方法在处理非线性非平稳性的优势,提出一种复合自回归经验模态分解支持向量机回归(AR-EMDSVR)模型,提高非线性非平稳船舶运动极短期预报精度。创新点:1.研究非线性非平稳船舶运动的极短期预报问题,提出一种复合的预报方法;2.基于不同层次的预报模型和模型试验数据,分析非线性非平稳性对极短期预报精度的影响。方法:1.在SVR模型中引入基于自回归(AR)预报端点延拓的EMD方法,形成复合的AR-EMDSVR预报模型;2.基于集装箱船模水池试验运动数据将AR-EMD-SVR模型与AR、SVR和EMD-AR三种模型进行比较,分析非线性非平稳性对极短期预报的影响以及不同模型的预报性能。结论:1.AR-EMD方法能够有效的克服非平稳对极短期预报模型(AR和SVR)在精度上所带来的不良影响;2.基于船模试验数据的预报结果表明:相较于AR、SVR和EMD-AR三种预报模型,基于AR-EMD-SVR模型的非线性非平稳船舶运动极短期预报结果具有更高的精度。

简介：分析了教育评估问题及现有方法，提出了基于支持向量回归的教育评估方法。首先，介绍了支持向量回归算法。其次，探讨了基于支持向量回归的教育评估原理。最后，以学位授权点合格评估为例进行了模拟评估。

简介：本文研究了含(α,c)型Fuzzy参数的回归预测模型,并将它推广为含此型参数的自回归情形.在确定参数时,不采用最小二乘法,而转化为求解—等价的规划问题,从而避免因参数不可微而引起的确麻烦。由此而建立的模型,将比经典模型包含更多的信息、

简介：在新课改的大背景下，教育教学更加注重培养学生自学能力。在教学实践中，教师要根据学生实际情况，从词语积累、朗读情境、质疑问难、暗示点拨等角度，引导学生开展自读自悟。在这样的自主学习中，学生将获得更多学习启迪，更容易形成实用性学习能力。

简介：危言耸听的标题、打擦边球的假新闻屡见不鲜,让人感慨“信息越来越多,真相却越来越远”;网络谣言和小道消息不胫而走,往往陷入“造谣动动嘴、辟谣跑断腿”的尴尬……频频发生的自媒体乱象,备受诟病。如何规范自媒体发展,使其回归健康发展的良性轨道,成为一道必须解决的网络治理课题。

简介：危言耸听的标题、打擦边球的虚假新闻屡见不鲜,让人感慨'信息越来越多、真相却越来越远';网络谣言和小道消息不胫而走,往往陷入'造谣动动嘴、辟谣跑断腿'的尴尬……一段时间以来,频频发生的自媒体乱象,备受诟病。如何规范自媒体发展,使其回归健康发展的良性轨道,成为一道必须解决的网络治理课题。近年来,得益于移动互联网的普及和网络产品创新,自媒体的蓬勃发展,很大程度上重塑了传播格局,催生了庞大的市场红利。

简介： [摘要]基于1985-2019年山东省经济增长，进出口总值和专利数量时间序列数据，通过单位根检验、协整检验、格兰杰因果关系检验、脉冲响应和方差分解进行实证分析。结果表明，经济增长，对外贸易和技术创新具有长期均衡关系，且出口贸易和技术创新对经济增长具有促进作用。经济增长对自身的影响最大，技术创新对经济增长的长期影响超过出口带来的贡献。经济增长和出口贸易对进口贸易有正向促进作用，科技创新对进口贸易具有负向影响。从长期来看技术创新和经济增长对进口贸易有显著稳定的贡献。

简介：为了预测某导弹陀螺漂移趋势,以该陀螺漂移角速度时间序列为对象,建立了基于支持向量回归机的预测模型。针对该预测模型的特点,提出了支持向量预选取的模型优化方法。基于ε不敏感损失函数的支持向量回归机具有稀疏性,其结构由支持向量决定。因此从训练样本集中预选出有可能成为支持向量的样本,精简样本规模是提高该类支持向量回归机训练和预测效率的有效方法。针对该类支持向量回归机从分类和回归两个角度分析了支持向量的几何特征,提出了核函数空间免疫聚类的支持向量预选取方法并用于某导弹陀螺漂移预测模型的数据预处理。仿真结果表明优化后的预测模型运算量小、建模速度快,精度高。

简介：空间自回归模型是空间计量经济学中处理空间相关性时常用的一类回归模型,本文主要考虑到自变量存在多重共线性时,空间自回归模型的参数应该如何估计。在主成分分析以及极大似然估计方法的基础之上,建立了一类针对模型未知参数的有偏估计,从而减少多重共线性对于模型求解的影响。本文引入数值模拟部分,说明了主成分估计方法对于处理多重共线性问题的有效性,同时引入波士顿房价数据实例,进一步验证了当多重共线性出现时,有偏估计结果较之极大似然估计更为合理。

简介：结合支持向量机和神经网络各自的优点，提出了一种新颖的自适应支持向量回归神经网络（SVR—NN）．首先，利用支持向量回归方法确定SVR—NN的初始结构和初始化权值，基于支持向量自适应地构造SVR—NN神经网络的隐层节点；然后，使用退火过程的鲁棒学习算法更新网络节点参数和权值．为了验证所提出方法的有效性，给出了自适应SVR-NN应用于非线性动态系统辨识的实例．仿真结果表明，与以前的神经网络方法相比，基于SVR-NN网络的辨识方案能获得相当好的性能，它具有很快的收敛速度．因此，自适应的SVR—NN为非线性系统辨识提供了极有吸引力的新途径．

简介：【摘要】台商对祖国大陆投资与两岸进出口贸易是海峡两岸经贸关系发展的核心内容。基于向量自回归模型（ＶＡＲ），可对台商大陆投资与两岸贸易彼此之间的动态关系进行分析。研究结果表明：在短期内，台商的投资于台湾对大陆出口的促进和替代效应并存，于台湾自大陆进口则表现为替代效应；而出口和对大陆投资与两岸贸易自我发展、自我扩张，都有着内在强化能力，但二者遵循不同的发展路径向前推演。

简介：【摘要】本文选取1978-2007年西藏自治区中央财政补助收入和农牧民人均纯收入的时间序列数据,通过基于VAR模型的协整分析、脉冲响应分析和方差分解的有机结合进行研究,发现两序列间存在长期均衡。对标准化协整方程和误差校正模型的分析表明,抽样区间西藏农牧民收入的增长对中央财政支持形成了长期的、稳定的依赖,且后者是前者的格兰杰原因。脉冲响应分析和方差分解均显示,来自中央财政的补助在过去三十年内对西藏农牧民收入产生了持续性的贡献。上述实证结果表明,认为中央对西藏的扶持主要使汉人受益,藏民反而被边缘化的言论是与事实相违背的。

简介：

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简介：本文根据犯罪作用的机理,把犯罪现象看作是随机过程中的马尔柯夫过程。犯罪在各个年份中所产生的规模和水平,即立案数据,视为随机过程的一个实现,即随机过程的一个样本。为此提出了马尔柯夫过程的预测模型──自回归(AR)模型,作为犯罪的预测模型。本文介绍了自回归模型的形式,建立、识别、检验和怎样用于预测。自回归模型一旦确立,计算简单,并且能包含近期的诱发和控制犯罪的因素,预测结果较为准确。