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基于神经网络的股票预测系统研究

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烃源岩总有机碳含量(TOC)是识别有效烃源岩的重要依据,在油田实际应用中,受成本和技术的限制,难以连续获得实测总有机碳含量,所以一般使用连续的测井参数进行纵向上总有机碳含量预测。在本论文中,合适的有机碳预测模型建立既是重点又是难点,建立改进一个高度匹配柴西北盐度特点的有机碳预测模型尤为重要。
相关学者在TOC预测研究中通常使用的手段有多元回归法、ΔlogR法、人工神经网络法以及支持向量机和核磁共振测井等。ΔlogR法是Passey等通过大量数据拟合和实验分析提出的一种经典理论,在实际科研中,该方
烃源岩总有机碳含量(TOC)是识别有效烃源岩的重要依据,在油田实际应用中,受成本和技术的限制,难以连续获得实测总有机碳含量,所以一般使用连续的测井参数进行纵向上总有机碳含量预测。在本论文中,合适的有机碳预测模型建立既是重点又是难点,建立改进一个高度匹配柴西北盐度特点的有机碳预测模型尤为重要。 相关学者在TOC预测研究中通常使用的手段有多元回归法、ΔlogR法、人工神经网络法以及支持向量机和核磁共振测井等。ΔlogR法是Passey等通过大量数据拟合和实验分析提出的一种经典理论,在实际科研中,该方
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递归神经网络及其变体考虑到了自然语言语句中不同词之间的句法关系,在自然语言处理中的深度学习模型是否一定依赖于句法分析树结构?试进行讨论。
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润色和改写:目前常用的碳排放预测模型有可拓展的随机性环境影响评估(STIRPAT)模型、中国能源政策综合评价(IPAC)模型、环境库兹涅茨曲线(EKC)预测模型、灰色预测模型(GM)(1,1)、反向传播(BP)神经网络、对数平均迪氏指数(LMDI)模型等。国内外许多学者采用各种方法进行了深入的研究。姜克隽等运用IPAC模型对我国长期温室气体的排放进行了预测研究,通过假设基准、低碳、强化低碳场景及其主要参数,预测我国化石燃料排放的碳在低碳环境下将于2030年实现碳达峰。佟昕等运用STIRPAT模型较全面地对
润色和改写:目前常用的碳排放预测模型有可拓展的随机性环境影响评估(STIRPAT)模型、中国能源政策综合评价(IPAC)模型、环境库兹涅茨曲线(EKC)预测模型、灰色预测模型(GM)(1,1)、反向传播(BP)神经网络、对数平均迪氏指数(LMDI)模型等。国内外许多学者采用各种方法进行了深入的研究。姜克隽等运用IPAC模型对我国长期温室气体的排放进行了预测研究,通过假设基准、低碳、强化低碳场景及其主要参数,预测我国化石燃料排放的碳在低碳环境下将于2030年实现碳达峰。佟昕等运用STIRPAT模型较全面地对
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