人民币(香港)离岸市场汇率与人民币NDF汇率关系的实证研究--《第十一届全国经济管理院校工业技术学研究会论文集》2012年
人民币(香港)离岸市场汇率与人民币NDF汇率关系的实证研究
【摘要】：通过对日至日1年期境外NDF汇率与人民币(香港)离岸即期汇率的实证研究发现:香港正式成为人民币离岸交易中心以来,人民币(香港)离岸即期汇率和NDF市场之间的联系不断加强,在二者存在长期均衡状态下,NDF1年期汇率对人民币(香港)离岸即期汇率具有引导作用。
【作者单位】：
【关键词】：
【分类号】：F832.6;F224【正文快照】：
1问题的提出2011年,为完善人民币汇率形成机制,香港离岸人民币市场成立。6月27日,香港财资市场公会正式经由路透网发布人民币离岸即期汇率。加上之前的海外无本金远期市场(NDF),人民币离岸汇率由二个市场形成。两个人民币离岸市场的形成引发了学术界的关注:即两个市场的存在
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出门在外也不愁意识形态氛围中的突围——李泽厚早期美学思想研究--《大家》2012年10期
意识形态氛围中的突围——李泽厚早期美学思想研究
【摘要】：正实践美学是现当代美学重要的学派之一,在二十世纪八十年代实践美学凭借其恢宏的历史感和所承担的超出美学本身的启蒙的任务在全国范围内掀起了一场美学热,如果不仅仅把实践美学作为抽离出来的学术理论,而把其置放在
【作者单位】：
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实践美学是现当代美学重要的学派之一,在二十世纪八十年代实践美学凭借其恢宏的历史感和所承担的超出美学本身的启蒙的任务在全国范围内掀起了一场美学热,如果不仅仅把实践美学作为抽离出来的学术理论,而把其置放在所产生的历史背景中,我们会从新的角度回顾和展望实践美学。
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京公网安备75号基于尖峰自组织递归RBF神经网络的SVI软测量研究--《北京工业大学》2015年硕士论文
基于尖峰自组织递归RBF神经网络的SVI软测量研究
【摘要】：污泥膨胀是制约我国城市污水处理厂发展的瓶颈,由于污泥膨胀成因众多,机理复杂,各种诱发因素之间相互影响,难以建立其精确的数学模型。污泥体积指数(Sludge Volume Index,SVI)是污泥膨胀的关键参数,其值大小表征污泥沉降性能,被广泛用来描述污泥膨胀的程度。因此,为了实现SVI的实时测量,文中提出了基于尖峰自组织递归RBF(self-organizing recurrent RBF,SR-RBF)神经网络的SVI软测量模型,获得了SVI的实时预测值,实现了污泥膨胀的预测。该论文主要研究工作包括以下几点:1.基于污泥膨胀机理分析和运行数据,获得了一组适用于SVI软测量模型的辅助变量。辅助变量的选取是SVI软测量模型的关键步骤,文中通过研究污泥膨胀理论和诱发因素,分析污泥膨胀机理模型,总结出与SVI相关性较大的12个变量;同时,采用主元分析法对初步确定的12个变量分析,最终确定了SVI软测量模型的辅助变量,由Qin、BOD、COD、DO、pH、TN组成。2.针对递归RBF神经网络结构难以在线调整的问题,设计出一种尖峰自组织递归RBF神经网络。通过大脑皮层信息传递模式和生物尖峰神经元模型,提出一种结构增长修剪机制,实现了递归RBF神经网络的结构调整;同时,提出一种自适应梯度下降法对网络参数进行训练,提高了递归RBF神经网络的性能。非线性系统建模的实验结果表明:提出的自组织机制能够在线优化递归RBF神经网络结构,神经网络预测精度较高。3.建立了一种基于尖峰自组织递归RBF神经网络的SVI软测量模型,解决了SVI的在线测量问题。为了实现SVI的在线测量,将尖峰自组织递归RBF神经网络应用于设计的软测量模型,由于尖峰自组织递归RBF神经网络结构能够在线调整,并且采用二阶LM算法对神经网络参数进行调整,使得提出的SVI软测量模型精度较高,且收敛速度较快,实验结果验证了所建立SVI软测量模型的有效性。4.开发了一种SVI软测量平台。该SVI软测量平台主要包括数据库模块、登录模块、数据处理模块、模型训练及仿真模块及结果查询模块。首先,利用VS2010软件完成操作界面的设计,具备网络模型、自定义模型初始参数及查询建模结果等功能。其次,基于Matlab软件和Mysql数据库编写了后台运行程序,实现软测量模型的计算和用户信息的存储功能。最后,通过用户信息管理、数据处理、神经网络模型选择等模块间信息传输,实现SVI预测值的输出并显示,达到污泥膨胀识别可视化的目的。
【关键词】：
【学位授予单位】：北京工业大学【学位级别】：硕士【学位授予年份】：2015【分类号】：X703;TP183【目录】：
摘要4-5Abstract5-10第1章 绪论10-26 1.1 课题背景及研究意义10-12
1.1.1 课题背景10-11
1.1.2 研究意义11-12 1.2 污泥膨胀测量研究现状12-20
1.2.1 污泥膨胀概念及相关理论12-18
1.2.2 污泥膨胀测量现状18-20 1.3 递归神经网络的研究现状20-23
1.3.1 递归神经网络结构自组织方法研究现状21-22
1.3.2 递归神经网络算法研究现状22-23 1.4 课题来源23 1.5 研究内容及论文安排23-26第2章 污泥体积指数SVI软测量模型设计26-36 2.1 SVI定义与机理分析26-27
2.1.1 SVI定义26
2.1.2 机理分析26-27 2.2 SVI软测量原理27-31 2.3 辅助变量确定31-33
2.3.1 数据采集和预处理31-32
2.3.2 辅助变量精选32-33 2.4 软测量模型结构设计33-35 2.5 本章小结35-36第3章 尖峰自组织递归RBF神经网络36-56 3.1 递归RBF神经网络36-38 3.2 结构自组织机制设计38-42
3.2.1 尖峰神经元模型分析38-40
3.2.2 基于尖峰IF模型的自组织机制40-42 3.3 尖峰自组织递归RBF神经网络42-46
3.3.1 结构调整算法42-43
3.3.2 自适应梯度下降算法43-44
3.3.3 实现流程44-46 3.4 收敛性分析46-50
3.4.1 结构固定时网络收敛性分析46-48
3.4.2 结构调整时网络收敛性分析48-50 3.5 实验结果及结果分析50-55 3.6 本章小结55-56第4章 基于尖峰SR-RBF神经网络的SVI软测量研究56-66 4.1 基于SR-RBF神经网络的SVI软测量模型结构框架56-57 4.2 SVI软测量模型57-61
4.2.1 SVI软测量模型的训练与预测57-60
4.2.2 SVI软测量模型的校正60
4.2.3 SVI软测量模型评价指标60-61 4.3 实验结果及结果分析61-65 4.4 本章小结65-66第5章 污泥膨胀SVI智能预测系统开发66-74 5.1 系统开发需求分析和开发目标66-67
5.1.1 系统开发需求分析66
5.1.2 系统开发目标66-67 5.2 软件系统总体设计67-68 5.3 软件系统功能开发68-73
5.3.1 用户信息存储模块设计及实现68-69
5.3.2 软件登录模块设计及实现69-70
5.3.3 数据处理模块设计及实现70
5.3.4 训练及仿真模块设计及实现70-73
5.3.5 结果查询模块设计及实现73 5.4 本章小结73-74结论与展望74-76参考文献76-82攻读硕士学位期间的成果82-84致谢84
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