比特币的发展现状及监管建议

比特币是一种虚拟货币,在理论和实践中充满了争议。自我国央行等五部委《关于防范比特币风险的通知》下发后,比特币泡沫破裂,价格大幅下跌,但又出现了新的现象和问题。客观分析《通知》之后出现的新问题,对比特币的发展趋势进行判断,并提出防范比特币风险的政策建议。     

比特币的货币本质与风险分析

自2009年比特币诞生以来,因其特有的流通方式与价格波动规律,迅速受到资本家与金融投资者的关注与追捧。比特币的实质是当代网络信息技术与密码学的结合,颠覆了人们对货币流通方式的认知观念。本文以传统货币的货币职能对比特币进行讨论,同时对比特币在流通当中所暴露出的风险进行分析。     

比特币会耗光地球上的电

<正>11月27日,比特币价格突破1万美元,创历史最高纪录。疯狂的价格背后,是比特币挖矿耗电量的急剧上升。在全球范围内,越来越多高耗能计算机被用于比特币挖矿。据Powercompare测算,按照每月近30%的耗电量增速,不到三年,比特币挖矿将耗尽全球的电能。     

株洲市住宅价格变化的影响因素及趋势预测

选用灰色关联分析模型对株洲市住宅价格的主要影响因素进行定量分析,并建立GM(1,1)模型与一元线性回归模型对株洲市住宅价格的变化趋势进行预测分析.研究结果对株洲市政府培育住房市场有效需求,加强住宅价格宏观调控,促进国民经济增长,促进土地市场、房地产业的健康发展具有重要的现实意义.     

西藏昌都市降水气候及预测分析研究

文章利用昌都市降水量观测资料,采用距平分析、小波变换、相关性分析、神经网络等方法,研究年降水量整体变化趋势及对降水量未来几年变化趋势进行预测。研究表明:该地区每10年降水量增加7.146mm,同时存在2～5年、6～15年两个时间尺度的周期变换规律。降水量与相对湿度相关性最高,与气温、气压之间相关性相对较小;文章建立的降水量BP模型预测与实际降水量平均相对误差为2%.     

改进神经网络与小波分析结合的电力负荷预测方法研究及应用

本文充分考虑神经网络与小波分析的结合建立改进神经网络与小波分析结合的电力负荷预测模型,系统的不同输入数据通过不同的子模块预测,最终以预测结果初始化作为出口.输出的结果可以通过判断模块后再次作为负荷预测子系统的部分输入数据重复预测.实例结果表明该方法具有很高的预测精度和较强的适应能力.     

比特币投资的问题及影响分析

2013年以来,新型电子货币"比特币"由于其数量有限、去中心化、交易方便、隐蔽等特点,受到众多投资者的火热追捧。然而,比特币在具备某些独特优势的同时,其存储和交易过程也存在着各种安全问题。比特币易被窃取以及价格波动剧烈等风险尤为突出,法律地位不明确也随时都可能使其坍塌,文章对此进行了探析。     

期货价格变动的数量特征分析

期货价格的数量分析对预测未来价格变化趋势有重要意义。本文通过对天然胶期货价格进行时间序列分析，发现价格有明显的滞后影响；报酬率分析显示９５％以上的日报酬率绝对值低于２．５％；有效性分析表明期货市场具有弱有效市场的基本特征     

基于小波分析的我国居民生活能源消费预测

生活能源消费关系到人们日常生活的基本问题,做好未来生活能源消费的预测具有重要意义。本文以1983—2012年我国生活能源消费量数据为基础,提出小波建模预测方法。通过小波分析中的Mallat算法将原始序列分解为逼近与细节部分,分别对逼近与细节部分建模预测,将预测值通过小波重构得到原始序列的预测值。对预测结果的评价表明预测效果很好。     

基于MATLAB的小波分析在民航旅客运输量预测中的应用研究

基于小波分析理论对民航旅客运输量进行预测,应用MATLAB软件和小波多辨析分析原理,对民航旅客运输量历史数据进行消噪处理,使消噪后的数据更能反映交通流的本质及变化规律,利用小波信号重构原理重构原始数据的信号,对重构信号进行延拓处理,对于延拓之后的信号进行数据采样工作,得出预测结果和皮尔曲线外推模型进行对比。结果表明,小波分析理论可以有效提高预测精度,可以应用于民航旅客运输量预测。     

基于小波神经网络的电力负荷预测

小波神经网络是建立在小波理论基础上的一种新型前馈神经网络,具有许多优良特性。本文分析了小波神经网络的特点,建立了电力负荷的小波神经网络预测模型,设计了小波神经网络结构,给出了小波网络参数调节算法。对实际电力负荷预测算例,以及与BP网络的对比研究实验表明,小波神经网络对非平稳信号能进行有效地预测,比BP神经网络具有更高的预测精度。     

小波分析在铁矿石交货批在线粒度结果偏析的研究

利用小波分析的趋势分析功能,对铁矿石交货批粒度的在线检测中每个份样的结果进行时序分析,观察交货批每个粒级的粒度变化趋势,然后根据各粒级粒度变换趋势分析铁矿石装卸过程中的粒度偏析,从而为尽可能避免粒度结果的偏析提出相应的方法。     

“十五”期间呼和浩特市声环境变化趋势分析

文章根据2001年～2005年呼和浩特市环境监测资料,主要运用噪声监测统计结果、噪声污染变化趋势的定量分析方法、噪声污染预测分析了呼和浩特市声环境变化趋势,并分析了噪声污染产生的原因。     

亚热带北海地区海平面气压准两年振荡的变化趋势研究

由于海平面气压的变化对气温、降水、风场等气候要素具有显著影响,因此针对亚热带北海地区海平面气压准两年振荡的变化趋势进行研究,不仅对预测亚热带北海地区未来天气气候的变化具有指导作用,还对研究亚热带北海地区环流形成具有重要的参考价值,但是采用当前方法对亚热带北海地区海平面气压准两年振荡的变化趋势进行研究时,难以对北海地区海平面气压准两年振荡的显著性进行检验,存在耦合信号分辨能力较差的问题,且对信号的识别具有一定的局限性。为此,提出一种基于小波变换的亚热带北海地区海平面气压准两年振荡的变化趋势研究方法。该方法先利用小波功率谱对亚热带北海地区海平面气压信号进行检验,计算白噪声理论功率谱来实现亚热带北海地区海平面气压信号小波能量密度的显著性检验,在此基础上通过对1950年到2014年共64年的亚热带北海地区各个季节的气压做经验正交函数(EOF)分析,确定北海地区海平面气压的振荡周期的变化趋势。实验结果表明,所提方法能够有效提高耦合信号的分辨能力,为研究亚热带北海地区天气过程提供重要的理论依据。     

基于小波变换尺度间去噪的监测数据处理

利用小波技术对监测数据进行去噪分析是一种具有广阔应用前景的数据挖掘技术。首先介绍了小波分析的原理与小波变换尺度间去噪方法,在此基础上,应用小波对一组模拟监测数据进行去噪分析,结论显示小波可以用于监测数据的预测分析。     

浅谈区块链特点、问题及发展前景

近年来区块链技术随着比特币价格的大幅上涨而逐渐被人们所熟悉,区块链技术具有去中心化、匿名性、透明性及可追溯性、安全性高等特点,但是其存在的一些问题也不容忽视,作者通过对区块链技术的特点、存在的问题进行分析,认为其具有广阔的应用前景。     

“肮脏”的比特币

正如果大家平时关注新闻的话,一定听说过“比特币”这个词。2017年是比特币等加密货币的狂欢年。虽然最近监管打击层出不穷,但无论怎样,比特币风起云涌,得到无数人的追捧。但是,比特币却是一枚“脏”币,不是因为有人用比特币匿名从事非法交易,而是因为比特币能耗实在太大了,而且增长迅猛,对环保而言是个灾难。今天,我们就从科学的角度来说说比特币。     

基于小波-回归支持向量机算法的风电场风速预测

将小波多分辨率分析特点和回归支持向量机算法良好的泛化性能相结合,建立小波-回归支持向量机风速预测模型。先将原始风速序列经小波分解成轮廓分量和细节分量,再对各分量分别应用支持向量机模型进行预测,最后将各分量的预测结果经小波重构得到原始风速序列的预测值。仿真表明该方法能够改善预测滞后现象以及减小突变点误差,从而提高模型的泛化性能和预测精度。     

数字货币：比特币数据报告与操作指南

珍藏版,随书赠送比特币。 全球首部深入揭示比特币数据报告与操作指南的著作。 国内最早的一批比特币玩家（李钩龚明毛世行高航等）通过剖析比特币技术和货币机理,揭开包括比特币在内的诸多数字货币的神秘面纱。     

基于小波神经网络的电力系统负荷预测

文章在介绍神经网络模型构成原理的基础上,针对传统模型在对非线性序列进行预测时速度慢、容易陷入局部次最优的缺点,引入小波作为隐含层的传递函数,构成新的预测模型:小波神经网络预测模型,并分析了小波神经网络在电力负荷预测领域的研究和应用现状。