DreamBlooms/HansPub-15000-to-45000 huggingface dataset:
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user: 2. 病原学 鸽圆环病毒是圆环病毒科圆环病毒属的一员，圆环病毒科包括两个属：回旋病毒属(Gyrovirus)和圆环病毒属(Circovirus)。圆环病毒属具有双向转录方式，该属目前包括鸽圆环病毒(PiCV)、猪圆环病毒(Porcine circovirus， PCV)、鹦鹉喙羽病病毒(Psittacine beak feather disease virus， BFDV)和金丝雀圆环病毒(Cannary circovirus， CaCV) [ 3 ]。Mankertz [ 4 ] 等于2000年根据PiCV基因组序列的特征，首次将PiCV归入圆环病毒科的圆环病毒属。 病毒基因组特性 PiCV为一种二十面体对称球形病毒，无囊膜，直径为17~22 nm，基因组由大约1.7 kb~2.3 kb大小的单链环状DNA组成。不同分离株之间有着微小的长度变化。PiCV具有高度的遗传性多样性，不同分离株之间有着微小的长度变化。通过对其全基因组序列的分析，确定了其基因组包含5个开放阅读框(ORF)，分别是V1、C1、C2、以及3’基因间区和5’基因间区。ORF V1位于以ATG为起始密码子的主链，由315~317个不等的氨基酸组成，编码复制相关蛋白(Rep)。ORF C1位于以ATG/ATA为起始密码子的互补链中，编码由270~274个不等的氨基酸组成的病毒外壳蛋白(Cap)，被认为是圆环病毒的优势抗原。另一种ORF，即ORF C2位于互补链，由126个氨基酸组成(nt 411-791)，编码一种假定的蛋白质 [ 5 ]。5’基因间区域位于ORF V1和ORF C1的起始密码子之间，含茎环结构，茎环中高度保守序列是九碱基序列(TAGTATTAC)，八碱基序列(GGAGCCAC)在下游是重复保守序列。3’基因间区位于ORF V1和ORF C1终止密码子之间，长度达170 nt [ 6 ]。其他ORF的功能目前未知。Cap蛋白是病毒衣壳蛋白的主要组成部分，即唯一结构蛋白，在宿主感染PiCV时，它可以作为抗原诱导抗体 [ 7 ]。近年来，有学者试图开发用于诊断试验的重组PiCV衣壳蛋白(Cap蛋白)和抗鸽圆环病毒亚单位疫苗。以期这种疫苗可以保护鸽子免受PiCV感染，并可能降低YPDS的流行率。针对有关PiCV的亚单位疫苗可以有效预防YPDS的假设是基于类似疫苗已用于控制猪圆环病毒感染的研究，遗憾的是，相关研究尚未取得进展，因此，PiCV疫苗在对抗YPDS中的有效性尚未得到证实。迄今为止，还没有关于PiCV被成功分离并开发出市售疫苗的报道。
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user: 3. 流行病学 PiCV主要发生在青年赛鸽和肉鸽中，12月龄以下的青年鸽比较易感，4月龄以下最易感，成年鸽感染并不明显。感染初期，病鸽主要呈现消化道症状，紧接着会出现呼吸道症状。该病有8~14 d的潜伏期，典型发病后病鸽在1~2周内相继死亡，在3~4周出现死亡高峰。人们对PiCV的传播方式并不十分了解。现有报道称此病毒不仅可通过环境传播，如粪便中被检测到PiCV，同时也有报道表明该病毒会在同禽舍中传播，它很可能是通过摄入或吸入排泄物粪便、病毒污染的饲料及饮水等方式水平传播 [ 8 ]。此外还有报道，在一只1日龄的雏鸽和即将孵化出壳的鸽胚胎组织器官中，通过聚合酶链反应(PCR)检测出PiCV DNA [ 9 ]，支持该病可能垂直传播观点。有学者在鸽精液样本中曾检测到PiCV DNA [ 10 ]，这进一步佐证垂直传播观点，提示该病毒还具有经卵垂直传播的风险。 PiCV感染在全世界范围内传播，这是由于受鸽类飞禽特殊性及饲养目的等因素影响。例如鸽群通常参加鸽子竞赛、鸽子展览表演或其他涉及来自不同地理区域的成百上千只鸟彼此直接或间接(在运输过程中)接触。因此，PiCV在鸽种群内的传播速度很快，传播的范围也可能很广。PiCV的流行更取决于年龄和健康状况，据报道该病毒平均影响全球约70%的鸽子种群，同时这种病毒的无症状感染很常见，占群体的36%~53% [ 11 ]。
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user: 4. 致病机理 鸽圆环病毒严重损害鸽子的免疫系统，PiCV首先从法氏囊向其他无囊的淋巴组织扩散，进而造成其他病原继发性感染。鸽被PiCV感染后以法氏囊萎缩病变最为明显；胸腺呈深红褐色退化，免疫功能受到抑制；肝肾出现黄而肿大；由于贫血胃肠道和肌肉呈现苍白，并伴有点状出血；还会出现坏死性喉气管炎、坏死性肠炎、肝炎等病理学变化。感染PiCV的鸽子进行组织病理学分析时，可见淋巴组织的增生和坏死，有时见脾淋巴滤泡增生，散在性淋巴细胞坏死。淋巴组织中可检测到胞浆内包涵体，包涵体也多存在于法氏囊。光镜下观察用苏木精–伊红染色的法氏囊切片，上皮细胞和巨噬细胞中均可见均质球状(5~25 um)胞浆包涵体，单体观察呈总状花序状结晶 [ 12 ]。Feulgen染色比苏木精－伊红染色更容易观察。包涵体在电子显微镜观察，可见以准晶状体阵列排列紧密，大小为15~19 nm的无包膜的二十面体病毒颗粒。 PiCV感染的不仅仅是免疫器官，也可以侵袭其他器官。Abadie等于2001年通过对镜检未见明显异常的患病鸽进行原位杂交方法检测，结果在胰肝肺肾部、气管、大小肠、脑、骨髓和嗉囊中检测出PiCV。最近有报道甚至在胃、第三眼睑和甲状腺中也能检测到PiCV [ 13 ]。
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user: 5. 临床症状 鸽圆环病毒感染患病鸽主要临床症状表现为精神萎顿、昏睡、嗜眠、缩颈、流鼻涕、呕吐、食欲减退、衰弱而飞翔能力明显下降、消瘦而体重减轻、水样腹泻乃至呼吸系统症状等等 [ 14 ]。鸽圆环病毒非典型感染病例以羽毛营养不良，翅膀、尾和鸽体羽毛皱褶变性和大量脱落为特征 [ 15 ]。若种鸽全年不断繁殖会造成身体素质严重下降，在进食和饮水无明显变化的情况下也可能出现突然猝死现象，或在育雏之后幼鸽出现体质差，身体虚弱等症状，常见3~15日龄的幼鸽突然猝死或其他急性病例，因此通常被鸽友描述为“雏鸽病”(YPS)，临床症状的类型和严重程度取决于存在的继发性病原体，病毒DNA也可在无症状健康和患病的鸟类中发现 [ 16 ]。 以上所述说之症状是本病发病的典型症状，但PiCV可能与多因素的雏鸽病综合征有关，通过在受感染的禽类中引起免疫抑制，使感染者易受继发性微生物感染。由此本病常与其他致病源共同感染，引起的病原体有NDV、痘病毒、I型疱疹病毒、腺病毒、大肠杆菌、沙门氏菌、支原体、巴氏杆菌、毛滴虫、球虫、线虫、血吸虫等 [ 17 ]，致使临床症状也随之而异。
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user: 6. 诊断方法 到目前为止，还没有关于PiCV在细胞培养中成功分离和繁殖的报道，由于缺乏病毒病原相关的有效深入研究，因此诊断方法相对较少。通常是根据临床症状初步诊断。诊断主要基于组织学或电镜，还有新建立的DNA探针原位杂交法(ISH)、聚合酶链式反应法(PCR)、斑点杂交法(DHB)等技术。 6.1. 镜检法 一般会用到Feulgen染色方法和苏木精–伊红染色方法，Feulgen染色比苏木精–伊红染色更容易观察。通过苏木精–伊红染色做法氏囊切片后在光学显微镜下观察，可见到包涵体。在电镜下观察法氏囊超薄切片，可见巨噬细胞中的大量圆形包涵体。 6.2. DNA探针原位杂交法(ISH) 原位杂交方法具有较高的敏感性和特异性，也是新近被适用可对鸽圆环病毒诊断的方法。有研究报道，2001年英国学者Smyth等设计了一种基于PiCV DNA序列的探针，通过此方法对107只鸽子的法氏囊进行PiCV检测，检出率达89%，而通过组织学检查诊断检出率仅为66%。 6.3. 斑点杂交法(DHB) 对鸽圆环病毒检测也可选择斑点杂交法，此方法是一种简便的诊断方法。将PiCV变性后固定在硝酸纤维素膜上，通过已标记的探针来进行杂交，运用放射自显影技术进行病毒检测 [ 18 ]。2002年Todd等人用已经标记好的探针，通过斑点杂交法在32只鸽子中检出PiCV，阳性率达63%。 6.4. 聚合酶链式反应法(PCR) PCR方法特异性高，灵敏度高、又简便快速。PCR是目前较为常见的检测PiCV的分子生物学方法。Mankertz等于2000年结合Rep基因的保守序列获得了PiCV的全基因组序列，并对其进行了分析。Hattermann等于2002年通过Cap基因的扩增，并在病鸽血样中检测到PiCV。通过PCR扩增后，对获得的目的片段分析，可对PiCV的特异性基因片段有进一步的了解，有助于了解PiCV的特异性和遗传进化及其特性。通过对PiCV全基因序列分析，可掌握鸽圆环病毒的变异和发展，深入了解鸽圆环病毒，对病原检测和疾病预防有极为重要的意义。
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user: 7. 防控技术 鸽圆环病毒感染后会引起免疫抑制，但又无疫苗可用，因此鸽场必须要重视对鸽其疾病的防控，建立较完整的疫病防控系统，加强饲养管理，强化基础免疫同时做好疫情监控，最大限度地减少疾病造成的损失。 7.1. 加强饲养管理 加强饲养管理，注意饲料、饮水的的清洁卫生；保持鸽舍卫生，通风通气；做好种鸽的科学保健护理，避免人为供给大量超负荷育种，对优秀种鸽的育种，要供给充分的营养，给鸽喂高能高蛋白的饲料，以保证其能量和营养需求；脱水的鸽群提供液体，稳定实质器官，使用免疫调节药物和抑制混杂因子增殖的物质。建立科学的鸽舍管理制度，严禁无关人员随意进出鸽舍。定期、定量饲喂，避免鸽发生应激，以达到减少、减轻发病、缩短病程和降低病死率的目的。 7.2. 强化基础免疫 由于缺乏针对鸽圆环病毒的疫苗研究，目前没有一种预防鸽感染该病毒的具体方案，控制PiCV感染传播的唯一可行办法是预防鸽子常见的病毒和细菌性疾病，严格按照免疫程序做好禽流感、新城疫、马立克病、鸡痘等疫病的接种及预防工作 [ 19 ]。在疫苗接种期间使用免疫调节剂，提高免疫力 [ 20 ]。 7.3. 加强疫病监测 鸽场应重视鸽群中疫病检疫情况，每年根据当地疫情定期或不定期的进行检疫，了解鸽场有无疫病感染情况和免疫状况，做好相应的措施。鸽场定期进行如新城疫、禽流感等免疫抗体的监测工作，为确保抗体效价符合标准，及时查漏补缺。对僵雏、弱幼鸽、亚健康鸽及时进行淘汰。可及时防止其他疫病的发生，可对鸽场的免疫程序是否科学合理和疫苗质量是否优良等进行科学评价。
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user: 8. 建议 鸽圆环病毒是一种主要影响青年鸽的传染性病原，可引起免疫抑制，使病鸽易继发感染其它疾病从而生病或死亡。感染鸽群中，呈现嗜睡、腹泻、食欲下降、生长发育不良、飞行能力下降等症状，甚至出现鸽子死亡，严重影响种鸽及信鸽等生产性能及使用价值，威胁着养鸽业的发展，损害农牧民或养殖户经济利益，还严重打击养殖户的积极性。为了减少疫病流行给鸽场经济利益带来的损害，管理者应加强对鸽场的管理，目前关于PiCV疫尚无研究进展，因此要以预防为主，做好引种、隔离、免疫、饲养等工作，同时对各种鸽疫病的产生原因要做全面了解，及时采取措施进行预防，保证鸽舍清洁，合理饮食，及时接种疫苗，提高鸽群免疫力，预防鸽疫病，保证从根本上杜绝鸽疫病的发生，以实现对鸽疫病的综合防控，促进种鸽场的经济发展。
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user: 摘 要 输入电压为市电，应用Multisim 14仿真软件对简单倍压整流电路、半波倍压整流电路、对称倍压整流电路、信克尔倍压整流电路、全波倍压整流电路进行了4倍压电路的仿真，分析与对比电路结构特点、输出电压的有效值、纹波与稳定时长，总结出各自电路的优缺点以及适用场合，为高压电路的设计提供了一定的理论参考。 关键词 :倍压整流电路，Multisim 14，仿真 Copyright © 2020 by author(s) and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY 4.0). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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user: 1. 引言 一般的直流电路中都需要提供一定的直流电压，工业上常用的方法是将交流电整流成直流电，过程是先经过变压器的匝数调整来实现初次级端的电压变换，然后经过整流、滤波与稳压后得到稳定的直流且纹波分量很小，基本能够满足电路需求 [ 1 ] [ 2 ]。 要得到直流高压，可以通过以下三种方法实现：一是在电源的源端，通过改变变压器的初次级线圈的匝数比能够满足工业电压需求。但是这种方式当初次级电压数值差距较大时，需要初次级线圈的匝数比较大。当初次级线圈匝数比达到一定程度时，会产生很大的损耗，利用率比较低。所以，通常利用变压器可以改变初次级电压差距不是很大的情况。二是可以利用二极管的单向导电性来实现电荷数量的累积，从而达到电压数值增大的效果，即利用倍压整理电路来实现。然而，直接利用倍压整流电路得到的直流高压含有一定的交流纹波成分，在对电压要求不是很高的情况下，可以使用，但是若对电压属性要求较高时，不宜使用倍压整流电路，可在其后增加必要的滤波与稳压电路来改善其电压特性。三是可以将变压器特性与倍压整流电路特性相结合，先通过变压器的匝数比得到次级电压增大，再通过倍压整流电路进一步对变压器产生的高压进行倍压。这种方式的思路是前面两种方法的结合 [ 3 ] [ 4 ]。
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user: 2. 4倍压整流电路 倍压整流电路主要是利用反向峰值电压较高的半导体二极管和耐压值较高的电容串并联组成，能够将输入较低的电压“整流”出较高输出电压的电路，实质上是二极管的单向导电性将电荷聚集到电容上从而实现电压升高的过程，即电荷泵原理。一般倍压整流电路多用于低电流高电压的场合 [ 5 ]。本文搜集相关资料，着重对简单倍压整流电路、半波倍压整流电路、对称倍压整流电路、信克尔倍压整流电路以及全波倍压整流电路进行仿真分析与对比，从而得出各自电路功能特点与适用场合，为工业上高压电路的设计提供一定的理论参考。本文所列举电路均为能够实现4倍压的整流电路，且仿真时间均为1000 ms。由理论可知，电路在无负载的情况下(即负载无穷大)时，输出电压应为输入信号源信号的4倍。一般而言，负载不同所得到的输出电压将不同。相同负载但电路不同将得到不同的输出电压 [ 2 ]。具体可见如下仿真电路及波形。 通常每2倍为一阶，用N表示，则本文中所描述的均为2阶电路，即N = 2。如果希望输出电压极性不同，只需将电路中的二极管反接即可以实现。 本文是在Multisim 14仿真软件的基础上进行的倍压整流电路的分析仿真，由于不同结构的倍压整流电路决定了不同的特性，因而仿真结果会出现不同的波形。
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user: 3. 电路仿真与分析 [ 6 ] [ 7 ] 3.1. 简单倍压整流电路 图1为简单倍压整流电路仿真及测试结果，由图1(b)仿真波形可知，该电路在500 ms时基本上达到了稳定(左边为初始态，右边为稳定态；下线为输入电压，上线为输出电压，以下同)。但从图1(c)的仿真电压有效值与纹波值可知，输出电压的有效值达到了861 V左右，纹波在155 V左右，纹波分量较大，输出直流电压效果较差。 图1. 简单倍压整流电路仿真及测试结果 3.2. 半波倍压整流电路 图2为半波倍压整流电路仿真及测试结果，由图2(b)可知，该电路在600 ms左右基本上达到稳定。该电路达到稳定输出时间较长，输出直流电压约856 V左右，纹波电压约2.7 V。 图2. 半波倍压整流电路仿真及测试结果 3.3. 对称倍压整流电路 图3(a)电路是在简单倍压电路的基础上进行了改进，优点是电容电压不超过2u in 。缺点是电路复杂，输出纹波较大。该电路在550 ms时达到稳定。稳定输出电压在984 V左右，纹波在42 V左右，如图3(b)所示。该电路中纹波分量较大，输出直流电压效果不好。 图3. 对称倍压整流电路仿真及测试结果 3.4. 信克尔倍压整流电路 该电路结构如图4(a)所示，在400 ms左右输出基本上达到稳定。该电路实质是对第一种简单倍压整流电路稍加修改，使电容对输出电压进行了滤波。电路稳定后的电压值在867 V左右，纹波在759 mV左右。优点是结构简单，纹波较小，如图4(b)所示；缺点是电路对每一个电容的耐压要求较高，且随着N的增加，电容的电压随之增加，该电路中C 4 上的电压达到了4u in 。 图4. 信克尔倍压整流电路及仿真测试结果 3.5. 全波倍压整流电路 如图5所示，该电路在150 ms左右基本上达到稳定输出，稳定输出电压在869 V左右，交流成分在740 mV左右。可以看出该电路明显有以下几个特点：一是达到稳定输出波形的时间特别短；二是从图c中可知，该电路交流纹波非常小，不到1 V；三是每个电容上的电压不会超过初级输入电压的两倍，故可选用耐压相对较低的电容；缺点是电容是串联放电，从图5(a)可知，该电路中电源V1被直流悬浮，所以该电路对变压器的绝缘性要求比较高。 图5. 全波倍压整流电路仿真及测试结果
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user: 4. 性能比较 通过应用Multisim 14仿真软件对不同结构的倍压整流电路进行了仿真分析，现将各自有关参数对比如下。由表1可知，在倍压整流电路中，不同结构的电路存在着不同的优缺点，我们可根据不同电路功能需求选择不同的结构电路。 简单倍压整流电路与半波倍压整流电路由于二极管的单向导电性，使电荷单向传输，并大量聚集在电容上产生电荷量的积累，电荷量的积累必然形成电势差。随着电容上电荷量的增多，电势差随之增大，将对电容产生一定的影响，因此需要选用耐压值较高的电容。但并非电荷量无限增大，当电荷量达到一定值时，电容将被击穿。因此，这两种电路不适合大功率且电压值较高的场合。若对纹波电压与稳定时长要求不是很高的情况下可以采用，如微型高压电源等 [ 7 ]。 Table 1 Characteristic analysis and comparison of voltage doubling rectifier circui 电路名称 结构特点 输出电压/V 纹波电压/V 稳定时长/ms 优点 缺点 简单倍压 整流电路 简单 861 155 约500 结构简单 纹波极大 半波倍压 整流电路 简单 856 2.7 约600 电容耐压要求较小，纹波小 稳定时间较长 对称倍压 整流电路 复杂 984 42 约550 电容耐压要求较小 结构复杂，纹波较大 信克尔倍 压整流电路 简单 867 0.76 约400 结构简单，纹波较小 电容耐压要求较高 全波倍压 整流电路 中等 869 0.74 约150 纹波较小，建立时间较短 不适合特高压 表1. 倍压整流电路特性分析与对比 对称倍压整流电路从电路结构可知，其电路实质是由2个半波倍压整流电路叠加而成的，即上、下半部分各是一个完整的半波倍压整流电路，中间共用了C 3 、C 4 电容，由于电路是由两个半波倍压整流电路构成的，所以相对而言电路结构复杂。同时，由于单个半波倍压整流电路输出电压相位相反，所以在总的输出电压保持不变的情况下，半波倍压整流电路上电容的耐压将是原半波倍压整流电路电容耐压值的一半。因此，对称倍压整流电路适合于大负载、大功率的电路场合。 由仿真结果可知，信克尔倍压整流电路结构简单，纹波电压较小，可根据需求电压的高低进行级联，便于形成多倍压整流电路。但它对电容的耐压要求较高，且随着需求电压值的增加，后级电容耐压值将随之增加。图4电路中，C 4 上的电压达到了4u in ，当为k倍压整流电路时，末级电容耐压将达到k × u in 。因此，当输出电压倍数需求较高时，后级电容耐压要求较高，使得实际电路制造时对绝缘处理技术要求比较高，工艺难度加大 [ 7 ]。 全波倍压整流电路比较突出的优点是稳定时长较短，纹波电压很小，且对每一个电容的耐压要求较低。缺点是电容串联充放电。电容是用来存储电荷的元器件，一般要求其正常工作时两端的电压不能超过其最大耐压值。当全波倍压整流电路接上输入电压时，由于该电路中的电容是串联结构，由电压与电容值的关系可知，容值越大，电压值越小。当进行放电时，所接电阻的阻值决定了放电电流的大小。当阻值较大时，电流较小，不会对电容产生影响，也不会影响电容两端的电压；当阻值过小，将产生较大的放电电流，将对部分电容产生影响，甚至是破坏。
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user: 5. 结束语 随着电子信息技术的不断发展，不同电器对高压电源的需求也在不断的具体化。本文为了分析各自电路的结构特性，采用了Multisim 14对不同结构的4倍压整流电路进行了仿真对比，得出了每一种电路的优缺点，为后期倍压电路的选择与设计提供了一定的理论参考。
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user: 摘 要 精确的预测黄金价格，有助于投资者了解黄金市场的行情，并对他们做出正确的投资决策提供了科学有效的参考，因此，提高黄金价格的预测精度显得尤为重要。本文提出了一种基于长短期记忆网络(LSTM)模型的黄金价格预测方法。该方法结合黄金价格数据，利用长短期记忆网络生成训练模型，最终实现对黄金价格的预测。结果表明，本文的方法可行有效，较BP神经网络和SVR智能预测拥有更高的预测精度。 关键词 :黄金价格，长短期记忆网络(LSTM)，短期预测，长期预测 Copyright © 2020 by author(s) and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY 4.0). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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user: 1. 引言 在如今的国际金融体系中，由于黄金的非货币化，各国逐渐放松了对黄金的管制，于是全球黄金市场得到了极大的发展，已经成为与股票市场、期货市场、债券市场、外汇市场等并列的金融投资市场。作为一种金融产品，黄金价格的动态变化，是经济行为主体在金融市场中投资决策过程的具体反映，黄金价格的预测更是众多投资者和学者讨论的热点话题 [ 1 ] [ 2 ] [ 3 ]。但在实际中，黄金价格受到供求关系、美元汇率、石油价格、通货膨胀率、国际形势、股票、债券等因素的影响，形成一种复杂的非线性过程，很难得到精确的预测。国内外学者在黄金价格预测方面做出了众多成果，使用了不同的方法：文献 [ 4 ] 使用BP神经网络对黄金价格进行预测和分析，得出了精度较高的预测结果。然而BP神经网络的滚动优化算法的收敛速度较慢，且多目标优化能力不强，难以摆脱决策过程中的随机性和模糊性。文献 [ 5 ] 引入SVR智能预测方法对黄金价格进行预测研究，并通过引入网络搜索法对SVR模型的最优参数进行寻找，从而构建了最优的SVR智能预测模型，结果表明该模型具有优越的学习性能与泛化推广性能，能够较准确地预测黄金价格。但是这些传统的方法只是对黄金价格进行小数据量的分析，导致预测精度低、速度慢且效率低下。随着大数据的深入研究，将长短期记忆网络(LSTM)用于价格指数的预测，能满足用户对实时数据处理的需求。 黄金价格不但具有非线性，而且具有动态特性，即系统的输出不仅与当前时刻的输入有关，还与过去的输入有关。作为一种特殊的循环神经网络，长短期记忆网络(LSTM)不但具有“记忆性”，适合处理带“序列”性质的数据，如时间序列数据、每天的股价走势情况等，同时采用特殊的结构取代原始网络中的隐藏层单元，采用“累加”的形式，避免了循环神经网络中的梯度消失和梯度爆炸 [ 6 ] [ 7 ]。目前，LSTM已经被应用于声音识别 [ 8 ]，视频分类 [ 9 ]、语音理解 [ 10 ] 等诸多前沿领域中。
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user: 2. 长短期记忆网络 长短期记忆网络是一种时间递归神经网络，适合于处理和预测时间序列中间隔和延迟相对较长的问题。目前，长短期记忆网络已经在科技领域有了诸多应用：基于长短期记忆网络可以进行语言翻译、控制机器人、图像分析、语音识别、手写识别。2015年，谷歌通过基于CTC训练的长短期记忆网络程序大幅提升了安卓手机和其他设备中语音识别的能力；苹果的iPhone在QuickType和Siri中使用了长短期记忆网络；微软不仅将长短期记忆网络用于语音识别，还将这一技术用于虚拟对话形象生成和编写程序代码等 [ 11 ] [ 12 ] [ 13 ]。 2.1. 长短期记忆网络模型结构及网络原理 长短期记忆网络(Long Short-term Memory， LSTM)是一种特殊的循环神经网络。之所以说它是特殊的RNN，是因为它本身不是一个独立存在的网络结构，而是由LSTM特殊的结构单元取代循环神经网络的隐藏层单元部分。在LSTM中，不同时间点之间的网络存在连接，而不是单个时间点处的网络存在前馈或反馈。 图1. 长短期记忆网络单元结构图 从图1可以看出：一个LSTM单元包含了一个细胞状态(Memory Cell)、一个模型输入和三个门信号。其中，细胞状态是LSTM的核心思想，是整个模型的记忆空间。LSTM模型共有四个输入，分别是：模型输入(Input)、输入门(Input gate)、输出门(Output gate)和遗忘门(Forget gate)，而普通神经网络只有一个输入，因此LSTM的参数量是它们的4倍。其中Input gate， Output gate， Forget gate是三个门信号，用来选择性处理数据，通过Sigmoid函数和点乘操作实现，Sigmoid的取值介于0和1之间，点乘则决定了传送的信息量。因此当门信号的取值为0时代表完全关闭，1代表完全打开。 2.2. 长短期记忆网络模型的训练算法 长短期记忆网络模型的训练算法包括信号的正向传播和误差的反向传递两部分。 图2. 长短期记忆网络结构图 2.2.1. 信号的正向传播 根据图2，我们可以清楚地看到输入节点和门信号的功能： 1) 输入节点：接受当前时刻的样本输入和上一时刻隐层单元的输出。 2) 遗忘门：用来决定前一时刻Memory Cell中的信息是否会被保留下来。当遗忘门的输出为1时，前一时刻Memory Cell中的信息会被保留下来；当遗忘门的输出为0时，前一时刻Memory Cell中的信息就会被遗忘。简单地说，遗忘门的作用是刷新Memory Cell的状态，控制Memory Cell的上一状态对当前状态的影响。公式为： f t = σ ( W f ⋅ [ h t − 1 ， x t ] + b f ) (1) 其中： h t − 1 是(t − 1)时刻的输出， x t 是t时刻本层的输入， W f 是各个变量的权重， b f 是截距项， σ 是遗忘门的Sigmoid函数， f t 是 之间的数。 3) 输入门：更新细胞状态中的存储信息。具体分为3步计算：第1步决定输入节点的激活值有多少会被保留下来，可以看到输入门的Sigmoid函数会和输入节点的激活值相乘，组成LSTM中Memory Cell的一部分。我们知道，在序列输入中，并不是每个信息都同等的重要，当输入的信息有用时，输入门的输出为1，输入节点的值可以全部输入进去；当输入的信息完全无用时，输入门的输出为0，此时输入节点的信息对internal state没有任何影响。第2步根据tanh函数创建新向量，添加到细胞状态中。第3步用旧的细胞状态乘以遗忘门 f t ，然后再加上新的输入信息，更新当前的细胞状态。公式为： i t = σ ( W i ⋅ [ h t − 1 ， x t ] + b i ) (2) C ˜ t = tanh ( W C ⋅ [ h t − 1 ， x t ] + b C ) (3) C t = f t ∗ C t − 1 + i t ∗ C ˜ t (4) 其中：tanh为正切激励函数， C ˜ t 表示从t时刻输入的信息中提取出来要记住的信息， C t − 1 表示(t − 1)时刻的细胞状态值， C t 表示更新后的细胞状态值， i t 是0~1之间的数。 4) 输出门：先使用Sigmoid函数决定输出多少信息量，然后使用tanh函数决定当前Memory Cell中有多少信息会被输出，可以看到输出门会和Memory Cell的值相乘，当输出门的输出为1时，Memory Cell的值会被完全输出；当输出门的输出为0时，Memory Cell的值就不会被输出。公式为： O t = σ ( W O ⋅ [ H t − 1 ， x t ] + b O ) (5) h t = O t ∗ tanh ( C t ) (6) 其中： O t 是0~1之间的数。 2.2.2. 误差的反向传递 对模型进行训练的关键在于权重矩阵W和截距项b的不断调整，目的是使得网络的输出误差在选定的损失函数下越小越好，而参数的更新主要通过反向传播的链式求导得到。因此反向传播的目的就是求预测误差关于所有参数的梯度，在LSTM模型中，共有五个部分。其类似于BPTT算法 [ 14 ]。总梯度为： ∂ E ∂ W = ∑ t = 0 T ∂ E t ∂ W (6)
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user: 4. 结束语 为了对黄金价格进行准确的预测，本文提出了基于长短期记忆网络的预测方法。长短期记忆网络的主要思想体现在用特殊的结构单元取代原始网络的隐藏层部分，用“累加”的形式，避免了梯度消失和梯度爆炸，同时具有记忆性，适合处理间隔和延迟较长的时间序列数据。本文通过对原始数据集中抽样构造多个小数据集，在每个小数据集上用长短期记忆网络进行预测，结果表明多因子长期预测具有更小的均方误差，而长短期记忆网络与文献中的方法相比具有很大的优势。BP神经网络 [ 4 ] 预测的均方误差为0.0053104，SVR智能预测方法 [ 5 ] 的均方误差为0.0002，本文采用长短期记忆网络预测的均方误差为5.861 × 10 −5 ，所以长短期记忆网络在预测黄金价格上有更大的适用性。 Table 7 Comparison of mean square error of each mode 模型 均方误差 BP神经网络 [ 4 ] 5.310 × 10 −3 SVR智能预测方法 [ 5 ] 2.000 × 10 −4 长短期记忆网络(本文) 5.861 × 10 −5 表7. 各模型均方误差的比较 由于国际黄金市场同时受供求关系、美元汇率、石油价格、通货膨胀率、国际形势、股票、债券等因素的影响，内在规律很复杂，长短期记忆网络虽然可以在一定程度上帮助人们进行预测，但训练次数较多，耗费时间过长，想要使预测达到更精确的程度，需要进一步研究与挖掘。
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user: 摘 要 在统计学中，多借助零膨胀模型研究零膨胀数据潜在的模型结构及变量选择问题。然而，在多数情况下，响应变量的非零部分为定量数据，简单的零膨胀模型无法刻画这类数据的模型结构，对应的参数估计方法也不再适用。鉴于此，学者提出处理零膨胀半连续数据的两部模型。本文将组合惩罚似然估计方法引入两部模型，研究其变量选择问题。提出一种新的处理高维统计分析问题的惩罚似然估计方法：NCPM (New Combined Punishment Method)，并将该方法应用于太原市降水量数据，分析其影响因素。模拟及实例分析结果均表明本文的方法行之有效，较传统的惩罚似然估计方法具有更高的预测精度。 关键词 :组合惩罚，两部模型，LLA-CGD (Local Linear Approximation and Coordinate Gradient Descent)算法，变量选择，降水量 Copyright © 2020 by author(s) and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY 4.0). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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user: 1. 引言 太原市由于地理环境的影响，形成了北温带大陆性气候，四季分明、冬无严寒、夏无酷暑。但其昼夜温差较大，年际气候变化较大，季风环流交替明显，气象灾害频发。尤其近几年，随着城市化进程的不断加快，公共绿地面积减少，道路等不透水面积不断增大，使得渗透力下降，排水压力加重。2005年8月16日，太原市最大降水量达到28.2 mm/h，导致道路积水严重，交通瘫痪数小时；2016年7月连日暴雨袭击给太原市带来了巨大损失：城市道路淹没，造成交通瘫痪；街边店铺、停泊车辆等不同程度的灌入雨水，给人民带来了不可逆转的财产损失；甚至对市民生命安全产生了威胁。研究降水量的影响因素，不仅可以为农作物的播种、培育提供便利，而且可以给气象部门提前预警，以便人们在暴雨来临之前能够做出有效的预防措施，避免造成人员损伤、财务损失等。 降水量数据是典型的零膨胀半连续数据。这类数据集中“零”值占很大比例，数据中的非零部分服从某一连续分布，所以使用传统的数据模型不能很好地解释这类数据。针对这种特殊的数据类型，专家学者提出一种行之有效的方法——两部模型 [ 1 ]。两部模型的第一部分用来判断响应变量是否为零，第二部分则用于描述非零响应变量的分布。该模型可以更合理、准确地研究此类特殊数据的内部规律，并在数据预测、检验等方面有着非常重要的作用。针对两部模型，学者们提出多种估计方法，包括：极大似然估计(MLE)、拟似然估计 [ 2 ] (McCulloch and Searle， 2001)，惩罚似然估计 [ 3 ] (Yau and Lee， 2001)和贝叶斯估计 [ 4 ] (Ghosh et al.， 2006)等。其中，惩罚似然估计方法使用最为广泛，学者提出多种惩罚似然估计方法，如：Bridge [ 5 ] (Frank和Friedman， 1993)，MCP [ 6 ] (Minimax Concave Penalty)等，已广泛应用到多种领域，并取得良好效果。但当 p ≫ n 或者解释变量之间存在较强的相关性时，上述方法的性能会有一定的局限性。为此，Zou [ 7 ] 等提出了弹性网(Elastic net， Enet)，该方法将Lasso和 L 2 混合形成一种新的惩罚，改善了变量间相关性对预测性能造成的影响；Wang [ 8 ] 等将SCAD (Smoothly Clipped Absolute Deviation)与 L 2 组合，构成组合惩罚(Combined Penalization， CP)。但针对后来提出的MCP函数的组合惩罚问题，目前国内并没有具体阐述。本文将该方法引入两部模型对其进行具体说明，并将其应用于太原市降水量数据中，分析其影响因素。
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user: 2. 模型及研究方法 2.1. 模型建立 假设Y表示事件，根据两部模型的基本思想，Y的分布可表示为如下形式： f ( y ) = π ∗ I ( y = 0 ) + [ ( 1 − π ) ∗ f ( y ) ] I ( y > 0 ) ，   y ≥ 0 ，   0 ≤ π ≤ 1 (1) 式中 I ( A ) 为示性函数， π 为零事件发生的概率， f ( y ) 为非零事件服从的分布。描述零事件发生可能性的函数包括：logit、probit、log-log等 [ 9 ]。本文选用logit作为模型第一部分的连接函数进行研究，记为： π = P r ( y = 0 | X ) = 1 1 + exp ( α 0 + α T X ) (2) 其中， α = ( α 1 ， α 2 ， ⋯ ， α p ) T 表示未知的回归系数， α 0 表示截距项， X = { x 1 ， x 2 ， ⋯ ， x p } T 表示p维的解释变量。 根据参考文献 [ 10 ] 令 f ( y ) 为Gamma分布，建立对应的概率密度函数为： f ( y ) = ( μ σ 2 ) ( μ 2 σ 2 ) Γ ( μ 2 σ 2 ) y μ 2 σ 2 − 1 e − μ σ 2 y ， σ = exp ( β 0 + β T X ) ， y > 0 ， μ > 0 ， σ 2 > 0 (3) 其数学期望和方差分别为： μ ， σ 2 ， β = ( β 1 ， β 2 ， ⋯ ， β p ) T 表示未知的回归系数， β 0 表示截距项。 对每个 i ， i = 1 ， 2 ， ⋯ ， n 有： π i = 1 1 + exp ( α 0 + α T x i ) ，   σ i = exp ( β 0 + β T x i ) (4) 可得对应的对数似然函数为： L ( θ ) = ∑ i = 1 n { I ( y i = 0 ) log ( π i ) + I ( y i > 0 ) [ log ( 1 − π i ) − log ( g a m m a ( μ 2 σ i 2 ) )                     + μ 2 σ i 2 ∗ log ( μ σ i 2 ) + ( μ 2 σ i 2 − 1 ) ∗ log ( y i ) − y i ∗ μ σ i 2 ] } ， θ = ( α 0 ， α ， β 0 ， β ) (5) 2.2. 研究方法 对2.1节所述模型中的未知参数采用基于组合惩罚函数的极大似然方法进行估计，即对目标函数： Q ( θ ) = − L ( θ ) + J λ ， v ( θ ) (6) J λ ， v ( θ ) = p λ ， γ ( θ ) + v 2 θ 2 (7) 求最小值。(6，7)式中的 λ ， v 称为调整参数， γ 为正则化参数。惩罚函数中只考虑系数 α 和 β 。 p λ ， γ ( θ ) 选取MCP函数，其形式如(8)。对正则化参数 γ ，Breheny and Huang (2011)的模拟中建议 γ = 3 ，所以本文取 γ = 3 ，并且尝试令 γ 取了几个不同的值，得到的结果基本一致 [ 11 ]。一般来说，调整参数的选择方法有很多，包括：AIC，BIC，GCV和CV等。本文利用10次5折交叉验证法确定调整参数 λ 的值。另外，还可以选用其他惩罚函数代替MCP。例如Hard、Lasso (Least Absolute Shrinkage and Selection Operator)、Ridge和SCAD等。 MCP函数形式如下： p λ ， γ ( α ， β ) = ∑ j = 1 p ( ρ ( | α j | ; λ ， γ ) + ρ ( | β j | ; λ ， γ ) ) ，   λ > 0 ，   γ > 0 ρ ( | θ | ; λ ， γ ) = { λ | θ | − θ 2 2 γ ， | θ | ≤ λ γ 1 2 λ 2 γ ， | θ | > λ γ ，   λ ≥ 0 ，   γ > 1 ，   θ = ( α ， β ) (8) 图1展示了几种惩罚函数的阈值函数图。结果表明，MCP、CP和提出的NCPM均具有稀疏性和连续型。组合惩罚函数对于 ∀ v > 0 都不会产生近似无偏估计量，而当 v → 0 时会产生渐近无偏估计量。 图1. Lasso、MCP、CP和NCPM的阈值函数图 2.3. 求解算法
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user: 4. 实例分析 4.1. 降水量定义 降水量是指从天空落到地面的液态或固态(经融化后)水，未经流失，在水平面上积聚的深度(https://baike.baidu.com/item)。1 mm的降水量是指：在666.7 m 2 上，降水总深度达到1 mm。 4.2. 数据来源及预处理 降水量相关数据源于气象数据库https://www.aqistudy.cn/historydata/index.php，https://www.wunderground.com/history。本文主要收集了山西省太原市2017年1月~2018年12月期间风速、能见度、气压、日照时长、相对湿度、AQI、PM2.5以及PM10的日平均值。具体说明见表4。 Table 4 Description of relevant variable 变量 符号 单位 说明 类型 均值 Min Max Y 降水量 mm 连续型变量 数值型 0.821 0.00 27.94 x 1 T max ℃ 日最高温度 数值型 18.231 −7.22 37.78 x 2 T min ℃ 日最低温度 数值型 5.239 −18.33 23.44 x 3 T D r ℃ 日期温差 数值型 −4.786 −16.11 7.22 x 4 T m e a n ℃ 日平均气温 数值型 11.747 −11.11 30.00 x 5 T D p ℃ 露点温度 数值型 0.747 −30.00 22.22 x 6 WS km/h 风速 数值型 21.009 6.44 49.89 x 7 VS km 能见度 数值型 24.679 3.1 30.96 x 8 P hPa 气压 数值型 1021.987 1002.03 1049.78 x 9 SD h 日照时长 数值型 12.186 9.53 14.77 x 10 RH % 相对湿度 数值型 52.038 14 93 x 11 AQI 无 空气质量指数 数值型 109.426 0 468 x 12 PM2.5 μg/m 3 细颗粒物 数值型 57.370 0 377 x 13 PM10 μg/m 3 可吸入颗粒物 数值型 121.869 0 473 表4. 相关变量说明 其中，2018年中有65天降水量大于0；2017年中有58天降水量大于0。 对数据收集整理后，共得到730组观测值。其中607 (约占83.2%)组内降水量的取值为0。另外，为了消除量纲的影响，需要对变量进行标准化处理。本文使用z-score标准化法对原始数据预处理，且经过z-score标准化处理的数据服从 N ( 0 ， 1 ) 。 z-score标准化公式为： x ˜ i = x i − x ¯ σ ，   x ¯ = 1 n ∑ i = 1 n x i ，   σ = 1 n − 1 ∑ i = 1 n ( x i − x ¯ ) 2 (14) 4.3. 模型建立 根据参考文献 [ 13 ] 得到：Gamma分布对降水量非零部分的数据拟合效果最佳。因此，本节使用前述的Logit-Gamma模型进行研究。 4.4. 结果分析及模型比较 运用NCPM方法对实例数据估计，并与Enet方法对比，结果见表5。 Table 5 Example analysis results (Estimated value (Standard error) 解释变量 NCPM Enet Logistic (α) Gamma (β) Logistic (α) Gamma (β) T max x 1 T min x 2 0.274 1.816 T D r x 3 0.017 0.739 T m e a n x 4 3.522 0.019 0.001 T D p x 5 4.533 0.548 3.144 WS x 6 1.732 0.422 0.113 1.774 VS x 7 −0.033 0.159 P x 8 −4.667 −16.322 SD x 9 −8.493 −1.663 −1.120 −8.449 RH x 10 12.958 3.606 1.326 11.225 AQI x 11 −1.266 −0.505 0.006 1.236 PM2.5 x 12 −2.848 −0.461 −0.144 −2.695 PM10 x 13 −2.089 −0.539 0.077 1.943 表5. 实例分析结果(估计值(标准误差)) 由表5新提出方法得到的结果可知:气温与降水量成正相关，这一现象主要受全球变暖的影响。气候变暖，气温升高，水循环加快，大气中的水蒸气增多，降水量也随之增大。风速与降水量成正比。这是因为风速越大，单位时间内进入空气中的水分子越多，蒸发量就越大，导致降水量越大。日照时长与降水量成负相关；空气相对湿度与降水量成正相关，这些结论与实际相符。PM2.5、PM10的浓度以及AQI均与降水量呈负相关。这表明：降水能有效去除大气中的颗粒物，降低空气中PM2.5、PM10的浓度，从而起到净化空气的作用，导致AQI的值降低。 另外发现，新提出的方法得到的模型更简约，模型可解释性更高。如：表5中PM10的Logit部分，用两种方法获得的估计值分别：−2.089、0.077；PM10的Gamma部分，用两种方法得到的估计值分别为：−0.539、1.943，显然利用Enet方法得到的估计与实际意义不符。
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user: 5. 结束语 本文以变量选择切入，从理论和数值模拟两方面系统地研究组合惩罚函数的极大似然估计方法在Logit-Gamma两部模型中的表现。具体总结如下： 利用L 2 在高度相关解释变量间的良好表现，将基于SCAD + L 2 惩罚函数的极大似然估计方法扩展到MCP函数，提出一种新的处理高维统计分析问题的惩罚似然估计方法，NCPM极大似然估计方法。该方法改善了变量间相关性对模型稳定性、精确度的影响。模拟研究表明，当 p ≫ n 或解释变量间的相关性较强时，该方法高效便捷且易于实现。 关于组合惩罚似然估计两部模型的变量选择，本文采用LLA-CGD算法。该算法解决了目标函数非线性问题，同时实现计算可行性。数值模拟结果显示，该算法选择效果良好，为两部模型的变量选择提供了新思路。 将提出的NCPM方法应用于Logit-Gamma两部模型，分析太原市降水量的影响因素。结果显示，是否降水主要受露点温度、风速、日照时长、空气相对湿度、PM2.5及PM10浓度等的影响；当降水产生时，降水量多少更易受日平均气温、风速、日照时长、空气相对湿度、PM2.5及PM10浓度、AQI等的影响。最后与Enet方法对比，进一步证实了提出方法具有估计的稳定性、模型可解释性等优势。
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user: 摘 要 人工神经网络具有极强的非线性动态处理问题的能力，股票走势由多个非线性因素影响，因此本文试图借助Python的数据分析功能，使用人工神经网络模型对上证电信指数走势进行预测，并将预测结果与实际结果进行对比，判断人工神经网络在股票预测中的精确程度。 关键词 :人工神经网络，Python，医药股走势，预测精度 Copyright © 2020 by author(s) and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY 4.0). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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user: 1. 引言 人工神经网络(Artificial Neural Network，即ANN)，是20世纪80年代以来人工智能领域兴起的研究热点。它是一种运算模型，由大量的节点(或称神经元)之间相互联接构成。每个节点代表一种特定的输出函数，称为激励函数(activation function)。 股票是热门投资方式之一，根据中国结算2月17日公布的数据显示，A股市场投资者人数为16，055.30万人，大约是每十个人中就有一个股民，说明中国股票市场规模庞大。而炒股的人最关心的就是股价，股价随着市场变动而变化，如果能够预测股票走势，这将对投资者投资决策产生重大帮助。 人工神经网络是由大量处理单元互联组成的非线性、自适应信息处理系统。而股票价格易受到多个非线性因素影响，所以本文拟采用人工神经网络对上证电信指数股票走势进行预测。
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user: 2. 国内研究现状 国内学者深入研究了人工神经网络，已经取得了很大的进展，并在多个领域应用人工神经网络解决了很多难以解决的问题。 朱顺泉、李一智 [ 1 ] 于2002年在建立公司债券财务质量指标体系的基础上，提出了用神经网络对公司债券财务质量的综合评价方法，并利用数据进行了实证，得到了较好的评价结果。 孔维娜、李跃进、李双异 [ 2 ] 等于2012年以辽宁省彰武县为研究对象，在AHP-模糊评价方法的基础上建立耕地地力的ANN-产量定量评价模型。发现与传统方法相比，模型不需要确定权重，并且能够反映耕地地力评价的非线性特征，消除了传统方法确定权重时人为因素的影响，增加了评价结果的客观性。贺昌政、俞海 [ 3 ] 于2001年通过实例证明，BP神经网络主成分分析模型在复杂经济系统模拟预测中比通常的BP神经网络模型有较好的效果。 赵瑞莹、杨学成 [ 4 ] 于2008年建立了基于BP人工神经网络的农产品价格风险预警模型，并以生猪为例进行了验证。发现生猪价格风险预警模型的成功构建，说明了基于BP人工神经网络的农产品价格预警模型是切实可行的。于佳 [ 5 ] 于2006年使用BP神经网络预警分析方法作为房地产行业风险预警模型，用以判断房地产行业风险警度并预测其发展趋势。并利用上述模型以哈尔滨市房地产业为对象进行应用，研究表明2005年哈尔滨房地产行业发展比较稳定，处于正常行业上升阶段，据此提出了相应的建议。 彭涛 [ 6 ] 于2009年借助神经网络极强的非线性动态处理问题的能力，将其引入房地产价格评估领域，创建了基于神经网络的房地产价格评估模型，并发现房地产影响因素与其成交价格之间复杂的客观规律。高琴 [ 7 ] 于2007年建立BP神经网络模型，以某个股实际收盘价为原始数据样本，对股票价格进行了短期预测，并计算出预测值和实际值的误差。发现该模型收敛速度快，预测精度高。 汤江龙 [ 8 ] 于2006年研究发现好的人工神经网络模型可以提高模型仿真质量与效率，利用规划学习样本和合适的模型结构参数，可以减少试验次数，缩短仿真时间，提高仿真预测的精度。 胡静 [ 9 ] 于2007年运用人工神经网络理论，构建了股票价格预测模型体系，提出了基于遗传算法的神经网络和基于粒子群算法的神经网络的系统建模方法，提高了系统预测准确度。高攀 [ 10 ] 于2017年利用人工神经网络学习能力和非线性映射能力较强的特点，将神经网络模型引入到二手房价格评估过程中，建立适用于重庆市巴南区的二手房价格评估神经网络模型，提高评估结果的准确性，促进房地产估价行业的发展。 综上所述，可以发现，人工神经网络运用的领域广泛，在预测股票走势方面也有大量前人的研究成果，因此该研究方向是可行的。本文将在前人研究的基础上，使用人工神经网络模型，对上证电信指数进行预测，并将预测结果于实际情况进行对比，判断人工神经网络在股票预测中的精确程度。
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user: 4. 数据处理与预测结果 4.1. 数据的获取与假设 本文采用的数据是利用Python的Akshare函数库从新浪财经获取，数据包括2015年1月5日至2020年4月22日的上证电信指数数据。因此本文提出以下假设：1) 数据来源真实有效；2) 研究期内并未出现大的股票市场波动。 在人工神经网络的算法中，对于激活函数的自变量求解，是先随机给自变量赋予一个初始值，不断为自变量增加调节量来进行迭代，从而求出那个使得误差项最小的自变量。因变量是上证电信指数，根据公式(36)计算出的指数增长率： B t = A 1 A 1 ⋅ A t A t − 1 (33) 其中： A 1 ——第1天的上证电信指数； A t ——第t天的上证电信指数； B t ——第t天的上证电信增长指数。 4.2. 参数含义 如表1所示，调整后的R 2 能对添加的非显著变量给出惩罚，也就是说随意添加一个变量不一定能让模型拟合度上升，因此我们参考调整后的可决系数R 2 来评价拟合优度。不管是指数预测还是指数增长率的预测的调整后的可决系数R 2 均大于0.9，可见，拟合优度较高，拟合曲线较为平滑。 Table 1 Goodness of fit between index forecast and growth index forecas 指标名称 可决系数R 2 R 调整后R 2 指数预测 0.9984 0.9992 0.9850 增长指数预测 0.9977 0.9988 0.9781 表1. 指数预测和增长指数预测拟合优度 4.3. 预测结果分析 选取以上指标之后，在Python程序中进行预测值拟合分析，如图4和图5所示。在预测期内，上证电信指数预测值的拟合程度较高，样本曲线和拟合曲线在预测期内能保持一致，没有出现大幅波动，这说明了二层人工神经网络模型的拟合性较强，可预测性较强。 图4. 预测期上证电信指数预测值拟合结果 图5. 预测期上证电信增长指数预测值拟合结果 4.4. 预测实际检验 因为对于股票指数预测来说，对于上涨或者下跌趋势的预测往往比股票指数值接近更有意义，所以，本文对于预测效果进行如下处理。 假设集合 { y t } 由序列原值组成，集合 { y ^ t } 由序列预测值组成，那么，如果表示二者增长趋势的变量之间的乘积大于零，则证明预测值与原值的变化趋势一定是一致的，即会发生同升或者同降的情况： T r e n d t = ( y t y t − 1 − 1 ) ( y ^ t y ^ t − 1 − 1 ) > 0 (34) 这种情况，证明预测结果是比较理想的。 假设在区间 ( n 0 ， N 1 ) 内，总共 N 1 − n 0 个样本值，出现 T r e n d t > 0 次数为Positive，而出现 T r e n d t < 0 次数为Negative，则具有一致趋势的百分数为： S a m e   T r e n d = P o s i t i v e N 1 − n 0 × 100 % (35) 具有相反趋势的百分数为： D i f f e r e n t   T r e n d = N e g a t i v e N 1 − n 0 × 100 % (36) 因此本文预测结果如下所示： Table 2 Actual forecast test of Shanghai Telecom Index and growth inde 指标名称 模拟窗口 预测窗口 相同趋势的概率(%) 差异趋势的概率(%) 相同趋势的概率(%) 差异趋势的概率(%) 指数预测 74.26 25.74 60 40 增长指数预测 75.74 24.26 60 40 表2. 上证电信指数和增长指数实际预测检验 Table 3 Forecast results of Shanghai Telecom Index and growth inde 日期 上证电信指数观察值 上证电信指数预测值 上证电信指数增长观察值 上证电信指数增长预测值 2020年3月25日 3245.718 3602.956 0.979 1.083 2020年3月26日 3104.233 3582.362 0.956 0.978 2020年3月27日 3066.678 3257.631 0.988 0.910 2020年3月30日 3057.212 2977.858 0.997 0.923 2020年3月31日 3207.106 2425.342 1.049 0.873 2020年4月1日 3145.556 3475.223 0.981 1.325 2020年4月2日 3230.996 3094.245 1.027 0.886 2020年4月3日 3298.399 3377.298 1.021 1.076 2020年4月7日 3308.901 3792.805 1.003 1.162 2020年4月8日 3174.861 3387.353 0.959 0.848 2020年4月9日 3081.115 3412.100 0.970 1.032 2020年4月10日 3179.695 3044.571 1.032 0.913 2020年4月13日 3158.894 2816.272 0.993 0.924 2020年4月14日 3190.48 3612.326 1.010 1.260 2020年4月15日 3184.983 3322.701 0.998 0.894 2020年4月16日 3254.53 3632.794 1.022 1.108 2020年4月17日 3271.689 3681.925 1.005 1.006 2020年4月20日 3279.865 3341.643 1.002 0.904 2020年4月21日 3200.245 3784.351 0.976 1.187 2020年4月22日 3139.022 3140.690 0.981 0.815 表3. 上证电信指数和增长指数预测结果 从表2和表3中可以发现，在预测窗口期间，指数预测与指数增长率预测均高于0.5，说明，预测结果较为理想。
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user: 5. 结论 本文采用二层人工神经网络对上证电信指数进行分析预测，用实证分析证明了该模型的可预测性。从预测拟合结果来看，所得模型的误差较小，预测值的准确度高达60%，结果与实际值的拟合程度较高。可见，采用人工神经网络模型对股价预测的可靠性较强，这为股票投资者提供了具有实际意义的参考数值，以更加创新的方式解构了函数预测指数的理论体系。