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[期刊] 中国农业大学学报  [作者] 彭硕  刘东阳  时国龙  李广博  慕京生  辜丽川  焦俊  
针对传统音频识别方法在生猪音频信号识别中识别率较低的问题,将深度神经网络及隐马尔可夫模型理论作为生猪音频信号识别依据,以长白猪的吃饭声、发情声、嚎叫声、哼叫声和生病长白猪的喘气声为识别对象,利用卡尔曼滤波和改进的EMD-TEO倒谱距离端点检测算法对生猪音频信号进行预处理,把提取的39维的梅尔频率倒谱系数(Mel-frequency cepstral coefficient,MFCC)作为网络学习和识别的数据集,构建基于深度神经网络及隐马尔科夫模型的生猪状态音频识别模型。试验结果表明:1)隐马尔可夫隐状态数设置为5,深度神经网络隐藏层设置为3层,每层128个节点的深度神经网络-隐马尔可夫模型(Deep neural network-hidden Markov model,DNN-HMM),对5种生猪状态音频,即吃饭声、嚎叫声、哼叫声、发情声和病猪喘气声的识别率为70%、95%、75%、80%和95%,总体识别率83%;2)相较于传统的高斯混合模型-隐马尔可夫模型(Gaussian mixture model-hidden Markov model,GMM-HMM),DNN-HMM对相应音频的识别率分别提高了5%、5%、15%、30%、30%,总体识别率提高了17%;3)DNN-HMM模型对于5种不同类型的生猪音频信号均呈现出较好的识别效果。基于DNNHMM生猪音频识别模型,对生猪不同状态下音频的识别具有较高正确率,且更为可靠。
[期刊] 中国经济问题  [作者] 周政宁  史新鹭  
本文通过构建两状态隐马尔科夫模型,利用EM算法系统地研究了动量策略收益的尾部风险。研究发现,不论是波动状态还是平稳状态下,动量收益对市场上行的反应程度都要低于其对市场下行的反应程度。本文的研究也发现,在动量策略收益的残差项为学生分布及市场超额收益的残差项为正态分布的情形下,动量策略收益和市场超额收益的四阶矩均位于其模拟分布的95%置信区间内。在对动量崩溃进行预测的过程中,本文研究还发现,当隐马尔科夫模型中包含期权特征时,动量崩溃的错误预测次数相对较小,这表明期权特征在隐马尔科夫模型中的重要性。利用市场超额收益波动预测方法,其产生的动量崩溃错误预测次数显著低于波动状态预测概率的相应值。
[期刊] 统计与决策  [作者] 黄晓芝  宋伟  刘子寅  
文章利用汇率波动状态下的均值方程修正了面向汇率日波动特征测度的GARCH模型,并以动态多维条件修正针对汇率波动特征预测的马尔科夫状态转换GARCH模型,结果证实:汇率波动的动态发展趋势具有左部相对厚尾和一定程度的尖峰特征,汇率波动的动态特征及过程中更多动态相互干扰造成了汇率影响的参数异方差效应属性。
[期刊] 统计与决策  [作者] 黄晓芝  宋伟  刘子寅  
文章利用汇率波动状态下的均值方程修正了面向汇率日波动特征测度的GARCH模型,并以动态多维条件修正针对汇率波动特征预测的马尔科夫状态转换GARCH模型,结果证实:汇率波动的动态发展趋势具有左部相对厚尾和一定程度的尖峰特征,汇率波动的动态特征及过程中更多动态相互干扰造成了汇率影响的参数异方差效应属性。
[期刊] 管理科学  [作者] 瞿慧  肖斌卿  
金融资产收益率的分布是金融资产投资和风险管理等应用中的重要决定因素。针对经济和金融的潜在状态改变可能引起金融资产收益率分布结构性变化的现实情况,提出考虑收益率分布的时变性,将马尔科夫状态转移结构应用于中国股票指数对数收益率分布的建模,并提出使用混合正态分布模型刻画股指收益率在各状态的分布,建立隐马尔科夫状态转移-混合正态分布(HMS-MND)模型,使用期望最大化算法(E-M算法)和Baum-Welch算法给出模型的参数估计,采用2002年7月1日至2010年10月29日沪深两市11种主要股票指数的对数日、周收益率作为实证数据。模型参数估计和似然比检验结果表明,大部分股票指数收益率的分布中都存在...
[期刊] 统计与决策  [作者] 冯岑明  杨亚民  
对于非特定人语音识别问题,针对隐马尔科夫模型中假设提取的观察矢量之间相互独立且数据不足的困难,文章在连续隐马尔科夫(CHMM)模型的基础上提出了基于加权自回归HMM(WARHMM)的语音识别方法,该方法利用加权自回归过程得到观察矢量,从而获得隐状态输出。这种方法可以充分利用已有的观察数据,适合于实际随机性较强的语音信号的识别。实验结果证明了提出方法的有效性。
[期刊] 生态经济  [作者] 任继勤  夏景阳  殷悦  
为了预测北京市一次能源消费总量和能源消费结构,选取1980—2015年的一次能源消耗数据,构建了改进的BP神经网络模型,对北京市2016—2020年一次能源消费总量进行预测;同时,应用马尔科夫模型,预测了2016—2020年一次能源消费结构。结果表明:北京市2016—2020年一次能源消费量呈稳步上升趋势,到2020年基本稳定在7 350万吨标准煤左右。到2020年,能源消费结构中煤炭比例大幅度下降,由2015年的41.30%下降到2020年的27.56%,除煤炭外的其他三种能源比例均有所上升。文章给出建议是:降低一次能源消费总量,鼓励采用清洁能源,增加二次能源的输入量;引导能源节约和高效使用,促进北京市环境友好发展。
[期刊] 生态经济  [作者] 任继勤  夏景阳  殷悦  
为了预测北京市一次能源消费总量和能源消费结构,选取1980—2015年的一次能源消耗数据,构建了改进的BP神经网络模型,对北京市2016—2020年一次能源消费总量进行预测;同时,应用马尔科夫模型,预测了2016—2020年一次能源消费结构。结果表明:北京市2016—2020年一次能源消费量呈稳步上升趋势,到2020年基本稳定在7 350万吨标准煤左右。到2020年,能源消费结构中煤炭比例大幅度下降,由2015年的41.30%下降到2020年的27.56%,除煤炭外的其他三种能源比例均有所上升。文章给出建
[期刊] 财会通讯  [作者] 马尚  
作为企业整体价值中不可分割的一部分,商誉价值评估在企业运营管理和并购上市等经济活动中发挥的作用越来越大。但受限于商誉依附性、抽象性和不可确定性等特征,传统评估方法逐渐暴露出诸多问题。基于此,本文简要概述了选择超额收益法的原因,并针对其弊端构建灰色神经模型和马尔科夫链进行改进,再通过泸州老窖具体案例论述商誉评估过程,同时对模型合理性进行分析,希望为商誉价值评估准确性和科学性的提高提供一定借鉴作用。
[期刊] 西北农林科技大学学报(自然科学版)  [作者] 景亚平  张鑫  罗艳  
【目的】针对城市需水量预测系统具有非线性和随机波动性的特点,建立基于马尔科夫链修正的组合灰色神经网络预测模型,以提高模型的预测精度。【方法】比较分析灰色GM(1,1)模型、BP神经网络模型以及二者线性组合的灰色神经网络预测模型的预测效果,建立基于马尔科夫链修正的组合灰色神经网络预测模型,并以榆林市2000-2009年的用水量实际数据为研究对象,通过实例比较分析模型的检验预测精度。【结果】经马尔科夫链修正处理后,建立的基于马尔科夫链修正的灰色神经网络组合模型的预测精度更高,预测误差的绝对值均小于4%,且均方差σ为1.00,小于组合灰色神经网络模型与GM(1,1)模型、BP神经网络模型预测误差值的...
[期刊] 数理统计与管理  [作者] 马丹  牛秀敏  王芳  
对指令驱动市场知情交易的研究是近年来的热点问题。常用的EKOP模型存在一些缺陷,本文放宽了EKOP模型关于日内信息均匀释放以及交易者行为独立性的假设,用动态的马尔科夫状态转移模型对该模型进行了改进,并检验了改进后的知情交易概率模型在中国证券市场的适用性。通过模拟数据以及对中国证券市场交易数据的实证研究发现动态的马尔科夫状态转移模型克服了EKOP模型受买卖方数据影响而产生的系统偏误,估计的知情交易概率更符合事后检验。
[期刊] 管理科学  [作者] 宋凌峰  邬诗婕  
金融系统性危机的发生与经济增长状态变化紧密相关,外部冲击和内部脆弱性是金融部门系统性风险发生的两个来源。已有研究在分析经济增长对金融部门系统性风险的影响时一般将经济增长视为外部冲击,忽视了系统性风险度量模型已经内生化了经济增长状态影响的问题,使用的系统性风险指标不能将外部冲击和内部脆弱性引发的风险进行区分,难以判断金融部门系统性风险的来源,而且无法准确判断经济增长对于系统性风险的影响程度。将马尔科夫区制转移模型引入或有权益分析方法分析框架,计算经济增长状态的转移概率与银行部门违约距离的相关概率,得到违约距
[期刊] 统计与决策  [作者] 王坤  刘鹤飞  
隐马尔科夫模型在经济管理、工程技术、人工智能、生物医学等领域都有着广泛的应用。文章给出了隐马尔科夫异分布模型的数学定义,以二项分布和泊松分布为例,从理论上推导了隐马尔科夫异分布模型的贝叶斯估计。最后通过实证分析,比较了模型的贝叶斯估计值和真实值的差异,验证了估计方法的可靠性。
[期刊] 统计与决策  [作者] 虞栋杰  郑静  
经济周期研究既能了解经济运行的真实状况,也是经济危机监测和国家政策调控的基础。文章采用一种能够综合利用高频数据和低频数据的经济周期计量模型,即马尔科夫区制转换混频数据回归(MS-MIDAS)模型,利用月度货运量数据以及季度GDP数据对我国经济周期进行识别与预测,并提供了一种新的方法估计模型参数。结果表明:中国经济周期波动具有非对称性;MS-MIDAS模型在识别与预测经济周期方面具有准确性和简便性。同时,实证结果证实了巴菲特的观点:货运量是经济状况的晴雨表。
[期刊] 金融与经济  [作者] 罗林  林宇  
针对ARCH族模型存在描述波动率持续性过高等缺点,引入MRS-GARCH模型对美元/人民币的波动性进行建模分析;并采用MCMC方法估计模型参数,以克服MLE估计MRS-GARCH模型时存在的路径依赖等问题;进而利用拟合的模型来预测美元/人民币的波动率。实证结果表明:MRS-GARCH模型能很好地刻画存在结构突变的美元/人民币波动特征;美元/人民币低波动状态的持续时间长于中、高波动状态;损失函数表明MRS(3)-GARCH模型在波动率的预测效果上优于GARCH模型,更适合用于预测美元/人民币的波动率。
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