【摘 要】
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股票作为一种理财产品受到很多人的喜爱,但随之而来的是股票投资的高风险性,因此对于股票价格的预测研究十分有必要且有意义。本文构建了CF＿PSO-GRU模型和APSO-GRU模型——分别利用两种改进的粒子群算法寻找门控循环单元神经网络（GRU）的最优超参数,将最优超参数输入GRU模型中进行训练,最终的预测结果表明本文建立的模型有效。本文的主要内容如下:首先,本文选取了两个测试函数对标准的粒子群算法和两
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股票作为一种理财产品受到很多人的喜爱,但随之而来的是股票投资的高风险性,因此对于股票价格的预测研究十分有必要且有意义。本文构建了CF＿PSO-GRU模型和APSO-GRU模型——分别利用两种改进的粒子群算法寻找门控循环单元神经网络（GRU）的最优超参数,将最优超参数输入GRU模型中进行训练,最终的预测结果表明本文建立的模型有效。本文的主要内容如下:首先,本文选取了两个测试函数对标准的粒子群算法和两种改进算法进行测试对比,实验结果证实改进算法寻优效果更好。其次,本人参考了大量文献发现深度学习算法应用于股票预测具有相对较好的结果,因此本文以上证50指数（000016）作为研究对象,使用其近四年的交易数据分别基于循环神经网络（RNN）、长短期记忆神经网络（LSTM）和GRU进行实证研究,结果表明GRU的预测效果优于LSTM和RNN。然后,考虑到GRU的隐藏层神经元个数、学习率和批量大小难以确定,所以本文分别利用实验法、粒子群算法（PSO）、增加了压缩因子的粒子群算法（CF＿PSO）和自适应权重的粒子群算法（APSO）分别寻找GRU的三个最优超参数,结果表明:（1）PSO、CF＿PSO和APSO的寻优效果好于实验法;（2）CF＿PSO和APSO的寻优效果好于PSO;（3）APSO寻优效果最好。最后,将寻找到的最优超参数输入GRU模型进行训练和预测,得到了较好的预测结果。
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为解决信用卡违约风险预警存在的违约用户识别不足问题,本文构建了基于Stacking集成的信用卡违约分类模型,能够帮助银行提前识别和预判违约用户。针对现有算法特征代价敏感随机森林（FCS-RF）和双重代价敏感森林（DCS-RF）中的缺陷,提出了改进版代价敏感随机森林的分类算法。其中包括在特征选择阶段利用随机森林的袋外数据和G-mean值生成代价矩阵并引入到属性分裂的计算中;在集成投票阶段筛掉表现较差
贫困问题是困扰各国发展的尖锐问题之一。我国在一代又一代共产党人的不懈努力之下,历经七十多年,终于完成了人类有史至今最为艰难的减贫进程,实现了消除绝对贫困的远大目标,为我国实现社会主义现代化夯实基础,为世界各国提供消除绝对贫困的优秀模板。然而,我们必须要认识到绝对贫困的全面消除不是扶贫事业的终点,进入后扶贫时代我们将要面对更加严峻和复杂的相对贫困问题。相比于绝对贫困,相对贫困呈现出显著的波动性和区域
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鱼类是水生态系统中的重要群落，生境特征则会影响鱼类的群落结构﹒因此，鱼类群落特征是反映流域生态系统状态的关键指标﹒异龙湖是我国典型的高原浅水湖泊，为了解其鱼类群落结构和多样性特征，研究小组分别于2021年3月（枯水期）和10月初（丰水期）开展了2次鱼类资源调查﹒研究结果表明：2次采样共检出鱼类5科10种，其中杂食性鱼类是异龙湖鱼类的主要功能群；其多样性指数H’为0.5～1.5，均匀度指数J’＞0.
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自证券市场诞生以来,股票市场的高收益性吸引着大量投资者进行投资,然而其背后的高风险性使得投资者急切需要一种能够对股票市场进行有效预测的方法。因此对于股票市场的预测历来是一个热点问题。传统的股票市场预测研究使用将股票交易是产生的历史数据为变量进行建模分析,而行为金融学理论的发展使得研究者们通过分析投资者情绪也可以预测股票市场,本文将两者进行结合,展开研究。首先,本文将通过网络爬虫技术获得的投资者评论
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