【摘 要】
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对投资者来说，股票趋势预测是一项十分重要的工作，但股票涨跌受多种因素影响，要准确预测其涨跌趋势十分困难。机器学习是人工智能领域的一项重要技术，在模拟研究对象的具体特征、处理非线性问题和非平稳数据研究方面具有显著效果。文章利用机器学习中的随机森林和XGboost来研究农林牧渔行业股票的趋势变动，通过实证分析引入了RSI、MOM等指标以提高模型的准确率。利用准确率、AUC值等指标对模型的预测效果进行评
【基金项目】
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国家自然科学基金项目（12071234、11671217）； 新疆维吾尔自治区自然科学基金面上项目（2018D01A01）；
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对投资者来说，股票趋势预测是一项十分重要的工作，但股票涨跌受多种因素影响，要准确预测其涨跌趋势十分困难。机器学习是人工智能领域的一项重要技术，在模拟研究对象的具体特征、处理非线性问题和非平稳数据研究方面具有显著效果。文章利用机器学习中的随机森林和XGboost来研究农林牧渔行业股票的趋势变动，通过实证分析引入了RSI、MOM等指标以提高模型的准确率。利用准确率、AUC值等指标对模型的预测效果进行评价，模型对农林牧渔行业股票趋势预测的准确率高达91.55%，效果显著。
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随着汽车的保有量逐年增多,汽车事故发生率持续增长,而头颈部损伤为汽车事故中较为常见的损伤形式。头颈部有限元仿真以及试验研究能较好的反应事故中头颈部的损伤形式及损伤机理。所以本课题将通过建立流固耦合的头颈部模型以及进行碰撞试验的方式对头颈部损伤机理进行研究。为获得颈部精细化有限元模型,通过逆向建模方法进行建立。对CT扫描图进行处理,得到颈部椎骨的点云数据,通过曲面片对点云数据进行拟合,填充后得到颈部
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