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科研信息化技术与应用
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双月刊

科研信息化技术与应用/Journal E-science Technology & Application
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    大规模三维中子输运算法研究与实现

    冯仰德李顺德王珏
    3-12页
    查看更多>>摘要：本文采用全局三维特征线布置方式并结合区域分解的并行方法求解中子输运方程.首先利用特征线方法求解玻尔兹曼中子运输方程,然后结合三维特征线几何生成算法与三维特征线区域分解算法,实现了基于三维特征线并行求解中子输运方程的算法.基于MPI编程模型开发了一款三维特征线方法求解中子输运方程的程序.最终将程序在“元”超级计算机上进行测试,数值实验结果表明在弱扩展性下随着问题规模的增加,程序运行时间保持稳定;在强扩展性下随着进程数的增加,程序运行时间减少,取得了一定的加速效果.

    中子输运方程特征线方法区域分解并行计算

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    基于fbprophet框架的期末余额预测方法

    康孟海于建军
    13-20页
    查看更多>>摘要：时间序列分析充分揭示了动态数据的变化规律,因此在金融、会计等需要体现时间特征的领域得到了广泛应用.本文使用Facebook开源的时间序列预测框架fbprophet,针对单位或企业的期末余额预测问题进行了建模和试验.期末余额指某一时间段内期末结出的账户余额.期末余额预测有助于单位或企业更好的了解余额走向,活用库存资金,提高交易收益.我们以天为单位,预测未来一个月内的期末余额.通过和MLP、XGBoost等深度学习、机器学习模型预测结果的比较,fbprophet的MAPE表现最优.实验结果说明相对于其他算法,fbprophet在情况复杂、规律性差的数据集上仍可得出较为准确的预测结果.

    时间序列fbprophet期末余额深度学习机器学习

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    基于随机森林的LPG价格预测方法

    赵淑渝张宏海
    21-27页
    查看更多>>摘要：本文以华南-槽批LPG价格为研究对象,基于自身历史数据,竞争对手数据和与LPG价格相关的国际指标数据预测未来7天、10天、15天等不等周期的价格.为预测LPG价格,本文分别对数据采集和预处理、特征选择,以及模型算法进行了研究,最终选择随机森林模型框架对LPG价格进行预测.本文以金联创提供的2016年1月到2019年2月数据为例,使用随机森林算法分别针对不同种类的特征作为输入进行LPG价格预测.结果 表明,不同种类的特征对预测结果的影响随着预测天数的增加也在不断改变,据此可以通过输入不同的特征项预测不同天数的价格来达到最优效果.回归模型预测的15天平均MAE为195左右,达到了预期效果,这为LPG公司进一步提高LPG营销管理水平,增强对LPG价格的分析判断能力,准确把握进口气采销时机,进而提高盈利水平,实现LPG量效齐增具有重要意义.

    LPG价格预测随机森林特征选择

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    基于深度信念网络的信用评估研究

    熊志斌吴维烨
    28-36页
    查看更多>>摘要：近年来,由于深度学习在处理复杂数据方面的优异性能而受到研究人员的广泛关注,并在许多领域得到成功运用.本文在分析已有信用评估模型的基础上,将深度学习中的深度信念网络(DBN)方法引入信用评估的实践中,构建了基于DBN方法的信用评估模型,并以中国上市公司样本集和美国公司样本集为研究对象进行分析.实证结果表明,对比其它经典的logistic回归、线性判别分析、BP神经网络、支持向量机及决策树模型,DBN评估模型在Ⅰ类错误率、Ⅱ类错误率和总误判率三个评判指标上的表现都是最好的,证明了本文基于DBN方法构建的信用评估模型的有效性和可靠性.

    信用评估深度学习深度信念网络

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    基于行业与地域的股票舆情监测分析系统设计

    李岳瑾段春先
    37-44页
    查看更多>>摘要：本文提出了一个基于行业与地域的股票舆情监测分析系统的设计方案.在互联网传媒与大数据技术不断发展的时代背景下,该平台结合了数据挖掘、机器学习、时空大数据分析等分析方法,不仅具有优秀的数据抓取能力与舆情解读能力,更能根据舆情信息的文本识别算法,分析当前舆情事件对与其事件性质类似的股票板块、与其所处地域相同的上市公司股票的影响.综合来看,本平台不仅能为个体投资者提供投资决策参考,更能帮助市场管理者监测网络舆论、加强市场监管,促进市场信息更加高效透明地传播.

    舆情监测数据挖掘股票分析大数据分析

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    随机通货膨胀下DB养老金计划风险管理—Funding期权和Buyout期权及其定价

    张静王传玉吴津津
    61-70页
    查看更多>>摘要：近年来,Lin等人(2015)[1]发现固定收益DB养老金计划发起人他们用“长寿对冲”和“DB养老金收购”等策略来规避他们的计划风险的兴趣激增,DB养老金去风险化研究显得十分有意义.本文主要基于Cox等人(Cox,2017)[2]提出的两个期权定价方式作进一步改进,在计算DB养老金资产指数时,将随机通货膨胀率考虑进去,假设通胀风险由服从几何布朗运动的物价指数来度量.然后引入一个基于模拟的定价框架,以确定funding期权和buyout期权的价格.我们在对于DB养老金计划资金充足与不充足两种情况进行了分情况讨论.数值表明,加入通货膨胀后的两种期权价格会高一点.此外,为了证明我们的结果的稳健性,我们探讨了参数中的值变化是如何影响DB养老金期权价格.灵敏度分析表明了我们的定价模型的更加可靠.

    膨胀DB养老金计划funding期权buyout期权DB养老金基金指数

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    高性能计算资源聚合服务在中国科技云门户的快速集成研究与实现

    和荣王小宁肖海力
    71-78页
    查看更多>>摘要：高性能计算环境聚合国内优秀的高性能计算资源,面向用户提供便捷的高性能计算服务.目前包括系统核心软件、环境通用计算平台和服务化应用开发平台.中国科技云的目标是服务于中国科技工作者,汇聚融合先进网络、高性能计算、科学数据等资源.用户通过实名注册中国科技云通行证即可进入中国科技云门户使用其提供的各项服务.高性能计算资源聚合服务与中国科技云的用户系统、网站设计风格以及规范各不相同.为快速在中国科技云门户集成高性能计算服务,在账号认证和权限管理、页面对接、接口对接三个方面进行了研究并实现.通过实现账号、页面和接口三个模块,用户只要注册中国科技云通行证即可登录科技云门户从而使用高性能计算服务.

    高性能计算中国科技云账号管理接口授权

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    基于国家高性能计算环境的生物医药应用服务社区的移动端服务开发

    周超徐蕴琪何连花刘倩...
    79-83页
    查看更多>>摘要：基于国家高性能计算环境的生物医药应用服务社区旨在推进高性能计算在生物信息和药物研发领域的应用服务,便于生物医药从业者更好地利用日渐丰富的高性能计算资源并降低其使用门槛.社区在稳定运行的基础上,设计开发了移动端应用服务,用户可以随时随地了解社区和自有计算服务的最新动态.

    高性能计算应用服务移动端

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    Ivancevic期权模型的新的周期波解

    党国强
    84-86页
    查看更多>>摘要：本文应用复方法求解常微分方程φ"(z)+(ω-σκ2/2)φ(z)+βφ3(z)=0.这个方程产生于一个适应性非线性薛定谔方程i(δ)tψ=-σ/2(δ)sψ-β|ψ|2ψ,也称为Ivancevic期权模型.本文得到的三类新的解可能有助于人们进一步理解和研究Ivancevic期权模型.

    Ivancevic期权模型薛定谔方程单周期解双周期解

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    OECD制定人工智能发展建议

    唐川
    87-89页
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