机构行为视角下的债券交易领先因子探寻与神经网络收益率预测
结果显示神经网络模型具有一定的预测能力和稳定性,对上行样本、下行样本以及不同的市场条件均有较高的准确率和精确度。模型的预测结果一方面可以帮助投资者识别市场趋势,作为投资时机选择和优化资产配置的参考,从而提高短期投资回报;另一方面也有助于投资者更好地管理投资组合的风险,比如通过调整久期或使用衍生品进行对冲。
西安航科创星电子科技等申请基于神经网络的双有源桥变换器无模型...
金融界2024年10月22日消息,国家知识产权局信息显示,西安航科创星电子科技有限公司、哈尔滨工业大学申请一项名为“基于神经网络的双有源桥变换器无模型预测控制方法”的专利,公开号CN118763904A,申请日期为2024年6月。专利摘要显示,一种基于神经网络的双有源桥变换器无模型预测控制方法,属于电力电子控制技术领域。本...
杭州神驹取得基于RNN循环神经网络的新能源矿卡的电池故障预测方法...
金融界2024年10月19日消息,国家知识产权局信息显示,杭州神驹科技有限公司取得一项名为“基于RNN循环神经网络的新能源矿卡的电池故障预测方法”的专利,授权公告号CN118519043B,申请日期为2024年7月。本文源自:金融界作者:情报员
...| 机构行为视角下的债券交易领先因子探寻与神经网络收益率预测
通过上述模型预测10天后国债收益率,结果如图9所示,组一回测区间的最优准确率达到64%,组二达到75%,并且对于上行样本和下行样本的预测准确率均达到60%以上,表明模型具有一定的预测能力和稳定性,能够在不同市场条件下提供相对一致的预测,也说明机构交易行为可能对短期内国债收益率的变动具有领先性。除了准确率之外,本文...
中国科大开发人工神经网络算法实现对低温电子器件与电路的高精度...
图1.基于人工神经网络的紧凑模型。(a)ANN的结构和建模流程;(b)前馈神经网络结构实验结果表明,基于ANN算法的低温紧凑模型在4.2K至300K的温度范围内可以对GaN基HEMT器件的直流特性(以输出特性为例,图2a)和射频特性(以小信号史密斯圆图为例,图2b)实现准确建模和预测,在保证模型预测精度大于99%的同时,将建...
兴民智通:拥有基于LSTM神经网络的整车载重预测发明专利
兴民智通:拥有基于LSTM神经网络的整车载重预测发明专利金融界10月14日消息,有投资者在互动平台向兴民智通提问:请问贵公司拥有基于LSTM神经网络的专利吗?公司回答表示:兴民智通(武汉)汽车技术有限公司拥有名称为“一种基于LSTM神经网络的整车载重预测方法”的发明专利(www.e993.com)2024年10月23日。本文源自:金融界作者:公告君...
亿纬锂能申请电芯焊接拉力预测和智能化管理系统专利,解决现有技术...
本发明通过利用BP神经网络构建的焊接拉力预测模型来对电芯的焊接拉力进行预测,解决了现有技术中对于电芯焊接拉力的测试流程较为繁琐且成本较高检测结果不确定性较大的技术问题实现了自动化的对电芯的焊接拉力进行预测的技术效果,不仅简化了检测流程,还具有较高的预测精度。
俄专家预测:一旦爆发全球海战,全球仅一国略胜一筹,能击败美军
俄罗斯拟于潜艇布“波塞冬”无人艇,还研发神经网络模型预测导弹系统剩余运行时长。俄罗斯正装备核动力无人潜航器,深刻改变水下作战模式,增强海军战斗力,尤其在水下力量对抗。俄罗斯国防部为海军舰艇配“自杀式”无人机编队,还借助ACS人工智能系统提升多领域作战能力。俄罗斯着重研发陆战机器人、无人舰艇等装备,...
Nat. Commun.速递:多任务神经网络预测多体量子态物理性质
图5.在10量子比特系统上训练的神经网络对50量子比特系统的性质预测。图a是量子态表示的二维投影,而图b展示了神经网络预测的准度。该算法不需要对所有量子比特进行随机测量,而是仅利用探测短程关联的随机泡利测量,显著减少了实验中所需的测量设置数量。在可测的泡利集合受限的情况下,我们的算法在区分不同量子物相上...
前沿速递:演化储备池计算机揭示神经网络预测性能与因果涌现强度的...
神经网络具有高度复杂的计算能力,能够预测环境变化,这远远超出了单个神经元的预测能力。传统的研究方法往往集中在分析单个神经元的贡献,但这种方法忽略了整个系统的涌现动力学(emergentdynamics)——即整体系统比其部分的简单组合更为复杂的特性。近日有研究通过使用储备池计算机(ReservoirComputing,RC)这一生物启发的计...