【摘 要】
：
基于石油价格易受政治、经济、文化等多种因素的干扰,借助遗传算法和支持向量机对单一的ARIMA模型进行改进,提出GA-SVM-ARIMA模型对石油价格进行预测。结果表明,该预测模型通过了平稳性和白噪声检验,学习率和训练损失值明显优于ARIMA模型和SVM-ARIMA模型。在应用效果中,GA-SVM-ARIMA模型对石油价格的预测精度较高,与真实值之间的误差不超过2%,不仅在短期价格预测中的平均绝对误
论文部分内容阅读
基于石油价格易受政治、经济、文化等多种因素的干扰,借助遗传算法和支持向量机对单一的ARIMA模型进行改进,提出GA-SVM-ARIMA模型对石油价格进行预测。结果表明,该预测模型通过了平稳性和白噪声检验,学习率和训练损失值明显优于ARIMA模型和SVM-ARIMA模型。在应用效果中,GA-SVM-ARIMA模型对石油价格的预测精度较高,与真实值之间的误差不超过2%,不仅在短期价格预测中的平均绝对误差均值（2.162 5%）和均方根误差值（3.227%）明显低于其他模型,而且在长期价格预测中也表现出较高的精准度。
其他文献
《义务教育体育与健康课程标准（2022年版）》的印发，为小学体育教学改革提出了新挑战。新时代小学体育教学改革，须坚持“基于高质量育人的目标”，遵循“基于学生主体的需要”“基于学习方式的转变”等实践方向，以学科核心素养为指引，整合资源实现大单元教学，推进“学练赛评”四位一体的教学模式。
篮球是我国普及程度最高的体育项目之一，在高校体育教学中篮球同样也是重要的教学项目。随着高校体育教学的不断发展，形成了以体育为主的校园体育文化，而现阶段篮球教学的开展过程中，一些教师在教学过程中倾向学生篮球技能的培养，忽视了篮球项目的人文价值，无法带来更丰富、更高效的教学效益。研究发现，校园体育文化的形成能够与体育教学活动形成相互促进的作用，该文以探索篮球教学改革为核心，研究分析校园体育文化构建对篮
目的 观察威廉姆斯综合征转录因子（WSTF）通过调控白细胞介素6（IL-6）/信号传导子及转录激活子3（STAT3）信号通路对乳腺癌MCF-7细胞增殖、侵袭及迁移能力的影响。方法 体外培养乳腺癌MCF-7细胞株，分为WSTF高表达组（转染慢病毒表达载体pLVX-PRDX4）、WSTF低表达组（转染慢病毒干扰载体pLVX-shPRDX4）、空载组（转染空载体pLVX-NC）和对照组（不作特殊处理）。
2019年1月1日起，国内行政事业单位开始全面执行新《政府会计制度》。新《政府会计制度》对固定资产折旧的会计核算与管理提出了新的要求，也为固定资产折旧的会计核算与管理带来了全新的挑战。文章结合工作实践，从会计核算的角度出发，就新《政府会计制度》执行以来，我国固定资产折旧核算及管理上存在的突出问题进行分析，提出优化建议。以提高固定资产折旧的会计核算质量，为科学地展开固定资产的财务分析奠定基础，实现固
作为中华优秀传统文化中的重要组成部分的民族音乐文化，不仅承载着中华民族的历史文化、艺术特色、社会价值和精神追求，还具有历史悠久、形式多样和内容丰富等特色，其影响广泛、深远。中国传统文化土壤培育了独具特色的民族音乐文化，在世界音乐文化领域占有重要地位，为人类文明的进步做出了卓越贡献。民族音乐文化依托的民族音乐学作为高校音乐教育的主干课程，既包含中国传统音乐（包括中国民族民间音乐）知识，又涵盖现代音乐
劳动创造了人类本身,也创造了艺术,创造了美,劳动是人类维持自我发展和自我生存的唯一手段,是发生在人与自然界之间的活动。美术属于一种创造性劳动,我国劳动人民用辛勤的汗水和努力创造出了新中国的最美景色,在小学美术过程中将劳动与美术相互结合,通过劳动有效促进美术课程的开展和实施,提高学生核心素养。
中国有着悠久的历史和灿烂的文明，其中，民族文化是其重要组成部分，而在民族文化中，民族音乐有着广泛的传播和较大的影响。通过民族音乐，人们可以看到一个民族的风土人情，也可以看到特定民族的人们对待生活的态度。将民族音乐融入高校音乐教育不仅能调动学生的学习兴趣，也能让学生在学习中传承民族音乐。目前，我国多数高校都在研究如何传承民族音乐，如何把宝贵的民族文化发扬光大。本文就民族音乐教学在高校音乐教育中的意义
猪肉具备国家基本的民生属性,其亦是中国城乡居民最主要的肉食来源之一。近些年,其价格受内外部环境等多因素影响,价格高低起伏、产出与供应波动剧烈,与此同时,非洲猪瘟疫情席卷全球、加之新型冠状肺炎影响了中国国内养殖行业的健康发展,给全国人民的日常与经济生活造成了很大影响。为了更好地探究猪肉价格的预测方法,通过对影响猪肉价格的14个特征变量进行分析和筛选,以计算机技术基础为辅助,构建以长短期记忆网络（Lo
网约车凭借快捷和高质量的服务逐渐成为人们重要的出行方式。然而,空载或供不应求现象仍十分严重。预测乘客对网约车的需求,既可以提升乘客的出行体验,又能够帮助管理者更精准地实施管理策略。本文在已有研究的基础上,基于网约车平台的数据特征构建网约车需求预测方法,旨在实现准确、科学的需求预测目的。主要研究内容如下:首先,从交通系统聚类研究和网约车需求预测研究两个角度,对国内外文献进行阐述。然后对网约车订单数据
现如今,智能楼宇被越来越多的专家学者所关注。然而,在不同类型智能楼宇负荷建模方面,在考虑热力效应和动态电价机制后,负荷建模复杂性提高,传统建模方法和现有方法难以满足不同类型智能楼宇建模准确性的要求。其次,在含智能楼宇的工业园区不同类型负荷预测方面,在考虑天气因素影响和动态电价博弈机制后,工业园区内智能楼宇负荷和电动汽车负荷的预测往往被忽视,导致楼宇内居民满意度较低。最后,在智能楼宇能源优化调度和多