摘要：为解决网络流量时间序列的预测问题,针对传统BP神经网络的网络流量时间序列预测模型容易陷入局部极小值的不足,提出一种基于模拟退火的微粒群算法训练神经网络的网络流量时间序列预测模型。将模拟退火算法和基本粒子微粒群算法相结合,设计出一种基于模拟退火的微粒群算法。利用基于模拟退火微粒群算法优化BP神经网络的权值和阀值,对实际采集的网络流量时间序列进行建模。实验结果表明,基于模拟退火的微粒群算法训练的神经网络具有较高的预测效果,相对于传统的神经网络模型具有更高的预测精度和良好的自适应性。

摘要：首先,考虑一种求解美式Kou型跳扩散期权模型的Crank-Nicolson拟合有限体积方法,并给出收敛性分析;其次,针对非线性代数系统设计一个迭代算法,并证明其收敛性;最后,用数值实验验证了新方法的收敛性、稳健性和有效性.

摘要：本文从三个例子入手,说明在《C语言程序设计》教与学的过程中,可根据实际问题的情况,不断挖掘教材中的程序里的育人素材,在教书的同时也加强育人工作。