在风险中性的假设下求证Black-scholes公式

Black-scholes期权定价公式的推导过程相当复杂,需要用到随机过程和求解随机微分方程等较高深的数学工具,本文将在风险中性的假设下给出两种Black-scholes期权定价公式的简洁推导方法,使得具有概率统计和微积分基本知识的读者也能理解并欣赏这一公式的导出过程.     

风险中性假设下的连续二叉树模型的期权定价公式

本文在风险中性假设的基础上,对n期二叉树模型下的欧式看涨期权公式进行了重新完整的推导,并对当n趋向无穷大时的极限情况给出详细的证明     

基于支持向量回归机的磨削力预测

针对神经网络方法在磨削力预测方面存在的网络结构不好确定和样本需求量大等不足,提出了一种新的基于支持向量回归机的磨削力智能预测方法。介绍了支持向量回归机的基本原理,分析了影响磨削力的主要因素,选用砂轮速度、工件速度和磨削深度作为输入参数,建立了基于支持向量回归机的磨削力预测模型。仿真结果表明,所建立的预测模型是合理有效的,与BP神经网络预测方法相比,预测的结果准确性更高。     

基于支持向量回归机的并联机床表面粗糙度预测

针对神经网络方法预测并联机床表面粗糙度存在的不足,提出了一种新的基于支持向量回归机的并联机床表面粗糙度预测方法。以某型并联研抛机床为例确定了表面粗糙度预测模型的输入输出参数,建立了基于支持向量回归机的并联机床表面粗糙度预测模型。仿真实验的预测结果表明,所建立的预测模型具有较强的泛化能力,预测的准确性较高。     

水资源短缺风险的支持向量机应用研究

分析了支持向量机特征提取算法,支持向量机算法的优点是在小样本、非线性以及高维度模式识别中拥有的最优性能。随着近几年北京市水资源日益短缺的严峻事实,本文将支持向量机特征提取算法应用到北京市水资源短缺风险的主要因素提取方面,此分析对水资源短缺分享的研究对维护社会经济的稳定、可持续发展战略的实施具有重要意义。     

基于逻辑回归模型的银行存款营销业务研究

现如今,存款营销成为了银行吸收存款的主要经营模式,如何通过现有数据建立模型来判断客户是否订阅存款业务,从而帮助商业银行更好地分配人力资源,提高业务量,以满足现阶段营销活动对提高营销成功率的期望.利用数据挖掘方法通过多种模型选择,并建立逻辑回归模型,然后对模型进行成功率判断以及变量重要性分析,最终了解到影响营销成功与否的关键因素,综合模型分析的结果,给出营销方案建议,最后提出现有研究的不足和期望.     

基于支持向量回归机的颗粒阻尼减振结构阻尼特性实验

将基于遗传算法(GA)的支持向量回归机(SVR)用于建立颗粒阻尼减振结构阻尼特性预测模型。应用基于结构风险最小化准则的SVR,建立颗粒阻尼减振结构阻尼特性—影响因素SVR预测模型,对颗粒阻尼减振结构的阻尼特性进行预测,并通过实验进行了验证。结果表明:在选择适当的参数和核函数的基础上,利用该方法建立的预测模型,平均相对误差在10.3%左右;颗粒阻尼器的减振性能随填充率的增加而增加,颗粒填充率75%时,减振性能最好;颗粒密度是影响颗粒阻尼器减振效果的重要因素,颗粒密度越大系统的减振性能越好;颗粒阻尼器的减振性能随着颗粒直径的变化不明显。     

基于集成学习模型的糖尿病患病风险预测研究

为提高早期糖尿病患病风险的预测准确性,基于集成学习算法建立糖尿病患病风险预测模型.分别基于集成学习算法随机森林、GBDT和XGBoost建立糖尿病预测模型,并比较以上3种方法与单一分类器支持向量机和BP神经网络的分类预测性能.在UCI数据库的早期糖尿病数据集上进行验证试验,使用准确率、精确率、召回率、F1分数和AUC ...     

基于IP品质因子的早期电影票房预测研究

目前针对早期电影票房预测的研究较少,且预测精度不高。通过对中国电影票房市场的研究,发现随着IP电影热的兴起,热门小说IP改编成为电影票房的一大卖点。研究基于IP品质的影响因子对电影票房预测的影响,选取电影票房预测中的3种经典模型加以验证,分别是多元线性回归模型、支持向量机模型、BP神经网络模型。通过对比实验得出增加IP品质这一影响因子可使模型的R平方值得到提高。     

一类由一维概率密度函数构造多维概率密度函数的方法

将文献[1]给出的由一维连续型随机变量的概率密度函数构造二维连续型随机变量的概率密度函数的方法,推广为由一维连续型随机变量的概率密度函数构造三维连续型随机变量的概率密度函数的情况,并作了证明和举例说明.说明利用本文的方法构造多维概率密度函数,其方法简单易行.