国家自然科学基金(60641006)

作品数：9被引量：25H指数：2
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相关期刊：《组合机床与自动化加工技术》《山东大学学报（理学版）》《系统工程学报》《计算机工程》更多>>
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一类径向对称的多分数阶非线性扩散方程及其解
《山东大学学报（理学版）》2009年第12期64-66,70,共4页刘艳芹 马军海 蒋晓芸 
国家自然科学基金资助项目(60641006);山东省自然科学基金资助项目(Y2007A06)
研究了一类径向对称的含外力和吸附项的多分数阶非线性反常扩散方程。对于多分数阶非线性扩散方程利用分数阶算子的特性,求得精确特解并研究解的渐近特性。其次讨论了整数阶方程,求得了以q-指数函数表示的解。
关键词：分数阶微积分 q-指数函数 非线性方程 径向对称 
基于灰色支持向量机的基金波动率预测研究被引量：2
《计算机应用研究》2009年第7期2471-2473,共3页耿立艳 马军海 
国家自然科学基金资助项目(60641006)
鉴于灰色预测方法和支持向量机各自的优点,将灰色预测方法与支持向量机相结合,建立灰色支持向量机模型,并以极差替代收益的标准差度量波动率,运用新模型对深圳基金波动率进行实例分析。通过与v-支持向量机的预测结果对比,发现所提出的...
关键词：v-支持向量回归 灰色支持向量机 波动率预测 
经济物理与金融市场复杂性研究被引量：1
《现代管理科学》2009年第4期112-114,共3页王文静 马军海 
国家自然科学基金资助(60641006)
经济物理学是一门新的交叉学科。把物理学中的分形理论、混沌理论应用到金融市场的研究是金融领域的新方向。物理和经济金融的相互渗透和融合不论对宏观经济调控的决策还是个人投资策略的选择都有着十分重要的理论意义和现实价值。
关键词：经济物理 金融市场 有效市场 分形 混沌 
RGM-EGARCH模型及其对深圳股市的实证被引量：1
《统计与决策》2009年第6期143-145,共3页耿立艳 马军海 
国家自然科学基金信息科学部项目(60641006)
GM-EGARCH模型是一种将灰色预测模型(GM(1,1)模型)与EGARCH模型相结合的新型混合波动率模型。针对GM(1,1)模型在其适用条件上的局限性,文章利用残差灰色预测模型(RGM(1,1)模型)对GM(1,1)模型的预测结果进行改进,再将RGM(1,1)模型与GARC...
关键词：残差灰色预测模型 EGARCH模型 RGM-EGARCH模型 
供应链协同生产动力学模型及其复杂性研究
《组合机床与自动化加工技术》2009年第3期96-100,共5页辛宝贵 马军海 
国家自然科学基金项目(60641006)
文章提出了一个不对称信息条件下的二级供应链协同生产动力学模型,并对该模型中有意义的协同Nash均衡进行了分析,接着对模型产生的Neimark-Sacker逆分岔的方向和不变封闭曲线的稳定性进行了判定,最后做了相应的数值模拟。在不对称信息...
关键词：供应链协同 不对称信息 Neimark—Sacker逆分岔 供应链吸引子 
中国股市波动率的TSK非线性组合预测模型
《统计与决策》2009年第1期123-126,共4页耿立艳 马军海 
国家自然科学基金信息科学部资助项目(60641006)
Grey-GARCH模型是一类新的波动率模型。针对单一Grey-GARCH类模型只能有限地提高波动率的预测精度,利用TSK模糊推理系统,结合组合预测的思想,建立波动率的TSK非线性组合预测模型。通过对上证综指和深证综指的实证分析,发现与单一Grey-GA...
关键词：非线性组合预测 Grey-EGARCH模型 Grey-GJR模型 TSK模糊推理系统 
基于径向基神经网络的局域预测法及其应用被引量：11
《计算机工程》2008年第9期19-21,共3页修妍 马军海 
国家自然科学基金资助项目(60641006);天津市高等学校科技发展基金资助项目(20052171)
一般的加权一阶局域预测法是利用最小二乘法求解模型,从而对混沌时序进行预测。基于径向基神经网络的局域预测法是在加权一阶局域预测模型的理论基础上,应用径向基神经网络代替加权一阶局域预测模型构成了基于径向基神经网络的局域预测...
关键词：混沌时序 相空间重构 RBF神经网络 局域预测 
云南地区月降雨量时序数据的非线性特性研究被引量：9
《系统工程学报》2007年第6期561-567,共7页马军海 刘立霞 
国家自然科学基金资助项目(60641006)
应用复杂系统理论和方法研究了云南地区月降雨量时序数据的非线性特性.应用Cao方法排除了月降雨量序列为随机序列的可能性;应用替代数据方法中的两种不同的检验统计量对降雨时序数据进行了非线性检验;并结合月降雨量时序数据的功率谱分...
关键词：替代数据 月降雨量时序 非线性特性 混沌 
基于遗传对角回归神经网络的农机总动力预测被引量：1
《中国农机化》2007年第5期16-19,共4页修妍 马军海 
国家自然科学基金资助项目(60641006);天津市高等学校科技发展基金资助项目(20052171)
利用遗传算法强全局随机搜索特点,结合DRNN神经网络对非线性数据具有鲁棒性和自学习能力的优点,通过将历年农机总动力数据作为时间序列进行分析,建立DRNN神经网络预测模型对农机总量进行预测。本文采用遗传算法对DRNN神经网络进行训练,...
关键词：对角回归神经网络 遗传算法 农机总动力数据 预测技术 
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