基于LSTM神经网络的环渤海动力煤价格指数预测

文章针对金融时间序列的预测问题,基于长短期记忆神经网络技术,构建了一个多层LSTM神经网络并将其应用于我国环渤海动力煤价格指数预测研究中。结果发现：根据数据训练拟合的LSTM模型的稳定性较好,模型预测效果也高于线性回归模型以及其他两个非线性对照模型(K近邻回归、RNN循环神经网络模型)。说明LSTM神经网络在价格指数预测方面具有较好的稳定性以及预测准确性。     

大学生网络搜索行为分析

本文基于对华东交通大学、南昌大学、南昌航空大学三所高校在校生的问卷调查以及线上访问,对大学生网络搜索行为进行了实证分析.研究发现,搜索引擎的搜索速度、搜索结果的准确性以及搜索结果的全面性是大学生选择主要搜索引擎的关键因素.大学生在运用搜索引擎时最常搜寻和浏览的内容主要是文体艺术类,而大学生的搜索习惯更加倾向于关键词搜索和二次搜索.在搜索结果的内容中,标题是最容易被关注的.     

基于ARIMA模型的西安市新建住宅价格指数的分析和预测

近年来,房地产价格持续走高,尤其是商品住宅价格持续上涨。房价问题已经成为一个引起广泛关注的重要社会问题和经济问题。因此,准确预测商品房市场的发展规律,对购房者和房地产企业的投资和销售都具有指导意义。基于此,本文利用2009年1月～2012年12月的历史数据,基于ARIMA模型对西安市新建住宅价格指数进行分析并对该市2013年上半年房地产的发展作出短期预测。     

基于语义的个性化Web搜索

针对目前Web搜索中存在的“表达差异”与“忠实表达”问题，对基于语义的个性化搜索机制进行了探讨。     

基于情境模式的个性化搜索初探

在分析传统搜索引擎的各种缺陷的基础上,提出了情境搜索应用的新特征以及变革性体现,说明基于情境模式的个性化搜索是搜索引擎按照自身逻辑与社会需求的必然结果,而用户的行为、所处环境以及关键词是直接影响情境搜索效率最直接的因素,对此提出了考察这几个要素的关键。     

呼和浩特市商品房价格与经济基本面的实证研究

城市商品房价格的形成是一个非常复杂的机制，本文利用呼和浩特市1992～2004年的城镇商品房价格指数与宏观经济基本面的相关数据，通过利用分布滞后模型和引入虚拟变量分析，对该市商品房价格与经济基本面的关系进行实证研究。结果表明，呼和浩特市经济基本面的历史信息或当前信息都可以部分解释商品房价格水平或变化率，该市的商品房市场并不符合有效市场假说，特别是2004年后经济基本面对商品房价格的解释能力发生了显著变化，商品房价格的增长已经无法很好地利用经济基本面和商品房价格的历史信息来解释，应当引起政府和行业的高度重视。     

基于广度优先搜索的网络蜘蛛设计

网络蜘蛛搜索策略的研究是近年来专业搜索引擎研究的焦点之一,如何使搜索引擎快速准确地从庞大的网页数据中获取所需资源的需求是目前所面临的重要问题。重点阐述了搜索引擎的Web Spider（网络蜘蛛）的搜索策略和搜索优化措施,提出了一种简单的基于广度优先算法的网络蜘蛛设计方案,并分析了设计过程中的优化措施。     

呼和浩特市商品房价格与经济基本面的实证研究

城市商品房价格的形成是一个非常复杂的机制,本文利用呼和浩特市1992～2004年的城镇商品房价格指数与宏观经济基本面的相关数据,通过利用分布滞后模型和引入虚拟变量分析,对该市商品房价格与经济基本面的关系进行实证研究.结果表明,呼和浩特市经济基本面的历史信息或当前信息都可以部分解释商品房价格水平或变化率,该市的商品房市场并不符合有效市场假说,特别是2004年后经济基本面对商品房价格的解释能力发生了显著变化,商品房价格的增长已经无法很好地利用经济基本面和商品房价格的历史信息来解释,应当引起政府和行业的高度重视.     

基于Google学术搜索的引文检索研究

在分析搜索引擎新进展的基础上,简要介绍了Google学术搜索的基本情况,并从关键词检索、作者检索和学术高级检索等方面详细地介绍了Google学术搜索的引文检索新功能,指出了其不足之处,提出了一些改进其质量的措施。     

中外主流搜索引擎搜索能力研究

通过对百度、中国搜索和Google等中外主流搜索引擎搜索能力的对比分析,找出国内主流搜索搜索引擎的优势和存在的不足,为国内搜索引擎的发展和用户的使用提供一些借鉴。     

基于熵权Markov链的商品零售价格指数预测方法

针对商品零售价格指数的变化特点,提出了一种基于熵权的Markov链预测分析方法。首先用概率均分法对样本数据进行状态等级划分,其次对历史年份商品零售价格指数的状态进行统计,建立不同步长的Markov链状态转移概率矩阵,然后用熵权Markov链分析模型对商品零售价格指数进行预测。最后,通过一个实例说明了该方法的有效性。     

天津商品住宅价格影响因素及其形成机制研究--基于因子分析和偏最小二乘的实证分析

本文通过对天津商品住宅价格的现状分析,结合供给需求模型对住宅价格的形成机制进行系统研究,并运用因子分析和偏最小二乘方法探究不同因子如何对住宅价格形成影响及其影响程度。研究结果表明,需求旺盛、供给不足导致了天津商品住宅价格的持续上升,而宏观经济环境对住宅价格影响有限,并据此为住宅价格的调控提出相关的政策建议。     

基于关键词效能的搜索引擎优化策略分析

介绍基于用户需求分析的搜索引擎优化策略,结合某网站的优化研究实例,提出建立在关键词效能算法、网站结构优化基础上的网站推广可行性方案。研究结果表明,这些优化策略有助于提高搜索引擎页面收录量和在搜索引擎的自然排名,从而获得更高的访问量。所讨论的内容适合中小企业电子商务网站的中长期优化和推广。     

搜索力经济研究

目前,由搜索引擎所引领的另类网络虚拟经济形态一“搜索力经济”正在迅速崛起。作为互联网新经济的核心价值,搜索力正引领着互联网的现在和未来。本文将对这一“热点区域”对“搜索力经济”的概念、出现原因及引发的变革等相关问题进行分析,帮助读者对互联网的新领域有更深刻的了解。     

对我国房价与地价相互关系的再检验

近年来,随着我国房价的整体快速上涨和土地出让方式改革,理论界和实务界对房价和地价相互关系的争论十分激烈,对两者相互关系的实证研究是判别各方观点正确与否的关键。已有的实证研究文献均采用Granger因果检验测定二者的相互关系,但由于在方法上存在一定的局限性,这些研究难以进一步刻画两者之间的动态联系以及政策变化对其相互关系的影响。本文在基于向量自回归类模型的方差分解这一分析框架下将前人实证研究的方法和结论统一在一个新的分析框架内,并完整而细腻地描述了二者的相互关系。更为重要的是,我们的计量分析刻画出政策变动导致的二者之间反应模式的变化,为正确认识土地出让方式改革的实际效果提供了坚实的实证基础。     

基于RBFNN实验的物业税开征后对房产价格影响预测

本文建立径向基神经网络(Radical Basis Function Neural Network-RBFNN)遥近微观经济学理论的DUST价格函数,分析了物业税开征对于上海住房价格的影响效应.实证结果显示,流通环节的税收改革对房价产生的是持久的正向冲击,保有环节的税收改革对房价产生的是短期的负向冲击.在基于实验结论的基础土,给出了相应的经济学分析,并提出了相应的政策建议.     

中国住房价格波动的空间溢出效应研究

研究2003～2010年中国各省区住房价格的空间分布格局与特征,并通过选择适当的空间面板计量模型,实证研究各省区宏观因素对住房价格的影响,以及相邻地区的住房价格变动对本地区住房价格的空间溢出效应。研究结果表明:中国省域间的住房价格在空间分布上存在显著的正相关关系;空间溢出效应是地区住房价格波动不可忽视的重要影响因素。     

关于动态物价指数模型构建与分析

本文将原有静态Ｌ氏（Ｐ氏）物价指数模型,推广为动态Ｌ氏（Ｐ氏）物价指数模型。给出了一种理想物价指数模型,并获得了预期物价指数与真实物价指数之间呈反向等度变化的理性规律     

基于P2P技术的搜索引擎

搜索引擎已经成为人们最常使用的网络服务之一。而随着互联网与人们生活的联系日益紧密和深入，人们更渴望对分散在各个计算机上的信息进行直接检索。而基于P2P的搜索引擎提供更直接的共享方式，可以提高沟通效率、减少资源浪费并保障信息服务及时有效。目前，已经有比较成熟的基于P2P的搜索软件，在搜索深度和自由共享方面呈现出很大优势。本文就具体技术和工具进行探讨，并对未来应用进行展望。     

我国商业银行住房抵押贷款证券化研究

2007年美国爆发了次贷危机并迅速波及到全球的金融市场,我国的金融体系也面临着很大的潜在危机。本文就我国商业银行面临的风险做了分析,针对这些风险提出推行住房抵押贷款证券化的必要性,并在反思美国次贷危机与资产证券化关系的基础上,分析了我国商业银行推行住房抵押贷款证券化应注意的若干问题。