奇，马斯。希伯特艾达和马里长普,平行传递程序，约翰怀里。斯里克里斯曼泰尔基,布莱斯，，康柏，生物滤除金属Ⅰ程序的参数有效。怀特里斯保尔特，布里斯金,和成里，利用神经网系统对发酵细菌进行在线预测生物技术泰尔基，和柯腊达，。环境控制百科全书车里迷离洛夫，加夫出版社，泰尔基，，杜，斯里克里斯曼，和威廉姆，活性污泥神经网系统的操作模型，泰尔基，，斯里克里斯曼，康柏，和布莱斯，，生物滤除金属Ⅱ数学模型，怀特里斯附录Ⅲ注释下面的符号会在该篇文章中用到,附录里面的常数。污泥中的金属镉污泥中金属镉的初始量污泥中的金属铬污泥中金属铬的初始量污泥中的金属铜污泥中金属铜的初始量。这些单的网络是用基础的程序原理和它们被联系到起的方式定义的汉特。几种可能的网络配置，种对控制作用有重要意义的多层次正反馈网络，被应用于这项工作。具有反曲作用的神经节点被应用于这项研究这些节点和真的神经节点有着惊人的相似。向后传播算法罗梅哈特与莫克丽莲荣娃拉和丹菲尔，训练神经网络最常用的方法，被采用到这里来指导网络系统产生典型的复杂输入模式。结果和评论在线预测媒介的值在线对值多级预测是通过按照公式描述的进行的。方程的参量是,,,,,,,,,,它们包括了滤除程序斯在里克里斯曼的变量。对值的预测按生物滤除程序提前预定好的小时执行。线预测所需要的信息只有媒介的值，只是相当容易测量的。出于实际的缘故，诸如细菌的浓度，硫化物的浓度，还有他们的初始浓度等信息被假定的并不是很精确。取样间隔被定为小时。当价值比高时，在三种情况所有的初始的时期期间,振荡就会发现。这现象主要产生于由造成的初始的系统噪音，它包括定义不确切地的细菌和硫酸盐浓度的初始的价值。然而，它对这特殊的研究不造成任何实际的问题，因为金属的溶解发生在批操作的第二阶段。当值低于，表格显示，震荡期过后，为厌氧污泥提前小时预测的值会非常高，并且通常误差都会低于，相似的预测手法也会用到厌氧消化和难消化污泥过程中。用于金属浓度预测的神经网络系统在生物滤除操作过程中，神经网络系统被应用于对液体中镉，铬，铜，镍，铅，锌等六种重金属的浓度预测。在微生物滤除操作期间，金属溶解实验数据的百分比在表格中显示，表明所有的每种金属的初始百分比在滤除过程中决定金属溶解到怎样个程度起着非常重要的角色。表格显示的神经网络系统，包含个输入变量，媒介的值，污泥中每种金属的初始存在，在滤除过程中包含每种金属的六个输出变量。这三种污泥难消化的，厌氧消化，或者厌氧消化污泥在神经网络系统构架中依次公用着相同的模板。用于构建模型的数据来源于对种不同的污泥的实验观察。对于每种生物滤除操作，套时间间隔为小时的系列数据被记录下来。，总共,种数据被收集和用于模型发展。以神经网为基础的模型，在训练之后，不应该被限制到有种好的数据试穿它也被要求执行个好的预测。因此，仅仅部分实验数据被用于模型的构建，使其余的大约占总共的数据有证实模型的预测能力。多层次的适当的数字以及隐藏的每单个神经网的节点由实验确定。在些初步的尝试预测系统，它是由卡尔曼过滤器的改进与神经网模型。它在实践中用着很好，因为原来的神经网模型是基于从大量的数字的结果，这些数据来源于不同的污水污泥中。然而，如果实例中的污泥在自然界是很稀奇的，这个系统仍然有可能起不到作用。如果遇到这种情况，只能在现有的条件下重新训练神经网模型。鸣谢这项研究得到加拿大自然科学和工程研究理事会的支持奖助金，力量，力量加拿大魁北克教育部，魁北克大学，作者还要感谢布莱斯和奥克莱给予的建议。附录Ⅰ生物滤除程序的数学模型在这项研究中，反应堆里有两种氧化硫细菌占据着统治地位弱酸性细菌和酸性细菌。在操作的初始阶段，如果媒介的值在以上，则弱酸性细菌是靠得住的，相反的，当低于时，酸性细菌就会变得很活跃。与弱酸性相关的生物滤除程序可以这样描述﹛﹜操作的第二阶段是与活跃的酸性细菌有关。﹛﹜菌种的生长速率与定义为常数和最大生长速率与会被列在题目为媒介值的在线预测的部分里。为了促进对非连续的拓展卡尔曼滤器的应用，要求按如下进行转换。第阶段是软酸性细菌在低于的情况。∫，∫，∫﹛﹜﹛，﹜操作的第二部低于时占统治地位的酸性细菌的情况。∫，∫金属预测误差，卡尔曼滤器增量极小值，模型参数。最小金属被要求溶解的最低水平。金属分解的最大允许值时刻金属的估计溶解度时刻金属的估计溶解度时刻金属的估计溶解度的修正值初始时刻金属的浓度弱酸菌的浓度，强酸菌的浓度，污泥中的金属镍污泥中金属镍的初始量网预测镉的单个神经网网预测铬的单个神经网网预测铜的单个神经网网预测镍的单个神经网网预测铅的单个神经网网预测锌的单个神经网污泥中的金属铅污泥中金属铅的初始量时刻的测量值标准误差零的意思，怀特高斯关于中噪音的观察序列，零的意思，怀特高斯关于中噪音的观察序列公式中神经网系统第层第个节点与第层第个节点之间的重量污泥中的金属锌污泥中金属锌的初始量固定的取样间隔值为时弱酸菌种的最大生长速率值为时强酸菌种的最大生长速率弱酸菌种的生长速率强酸菌种的生长速率具有固定取样间隔的取样时间文章的版权归环境工程日报所有，它是美国土木工程师组织的财产。文章的内容不能被抄袭到大量别的站点或者被邮寄到没有版权的电子邮件管理程序中。当然，用户可以打印，或者发邮件作为私人使用。，∫﹛﹜﹛，﹜在这里是个固定的取样间隔。附录Ⅱ参考文献布莱斯，，市政工程，微生物方向。因瑟奥，加拿大魁北克大学。布莱斯，奥克莱尔泰尔基年使金属从污泥中除去的两种硫化细菌的合作关系。肯微生物学，布莱斯泰尔基，奥克莱尔，污泥中的硫化菌滤除金属,恩格奇诺奇诺，神经网系统在化学工程中的应用埃斯普特，柯腊达,与梅西尔,污泥除去金属在和空气反应器中停留时间的选择，沃特，里斯。，柯腊达,与朱细菌除金属在农业上的应用水污染与空气污染古德温和辛合适的过滤语言与控制普林特斯霍恩格伍德克里夫李普曼神经网输出的介绍马格，马恩复杂的网络计算机应用手册，马恩哈斯特纳。荣娃拉，和丹菲尔，运用神经网的计算能力来学校工程操作罗曼哈特，和马克莲，。动力和控制程序，压力，卡里布里后，和波动芬和伊藤提供结果显示在美国和日本年股市崩溃中存在个较弱的波动性传导效果。林恩格尔,伊藤研究的是溢出效应对美国和日本股票市场之间收益和波动的影响。与以前的实证研究相反，他们发现有少量的滞后的收益溢出效应存在于美国日间市场与日本日间市场之间，或者相反也样。这些暗示着国内市场会对国外信息作出有效的调整。林恩格尔,伊藤把他们的部分研究的原因归咎于之前的研究可能遭受到公开市场上不同步交易和过时价格的影响，这是股票市场指数中天生存在的问题。不同步交易问题有些时候会使股票的部分组件在市场开放后出现股票指数延迟交易的问题。众所周知的是不同步交易问题在个人证劵的股票指数上会诱导出积极的自相关作用斯克尔斯和威廉姆斯,年。为了减少不同步交易问题的影响，林恩格尔,伊藤分别利用纽约和东京股市开市后分钟和十五分钟的指数去研究。虽然运用延迟价格指数能减轻过时价格问题的影响，但是这样做也很大程度上稀释了国外市场的传递作用。特别是贝克尔苏提那杜卡和恩格尔表明溢出效应会在交易后个小时内迅速的被吸收。最后他们的研究结果表明公开市场上的交易已经包含了国外的信息，因此分钟之内的股票指数已经反映了国内信息和国外信息。通过这些研究，我们证明了股票指数期货价格能够用来检验纽约和东京股票市场收益和波动性之间的自然传递。运用股指期货价格有以下几个好处。首先，由于股票市场价格的过时价格问题主要产生于组成股票的不同步交易的问题，不同步交易应该对期货指数产生较小的问题。例如，怀特洛和理查德森研究表明些股票指数收益比他们的期货指数收益有比较高的相关性。另外他们发现股指期货自身的收益与股票价格指数收益从开始便有轻微的不同，这些表明运用股指期货价格指数能提供个有用的测试在股票收益和波动的传递上。其次，有很多的研究例如，斯托尔和哈雷陈科赫都表明价格发现机制发生在股指期货价格上而不是潜在点指标上。陈提供了证据表明了股指期货引导着潜在点指标，并且演示了在指点指标中不同步交易不会导致机体效应的发生。因此，股指期货价格在国内市场信息传递中能比较好的捕捉到交易特点。接下来文章的组织结构如下。在接下来的第二部分，我们将运用这些研究来描述股指期货价格数据的变化并且给出实证模型。第三部分通过实证模型展示美国和日本股市之间的收益和波动性效应。最后部分给出结论。三数据和实证分析为了检验美国和日本市场股票收益和波动性的传递问题，我们采用芝加哥商业交易所的标准普尔股指期货合同和大阪证券交易所的日经股票指数期货合同交易。运用年的月日到年月日的每天标准普尔和日经指数的开盘价和收盘价。数据来源于期货行业研究杂志中。标准普尔和日经指数期货都有月和月的循环期货合同。去获取较长时间的数据，在实证分析只运用其中三个月时间的数据。出去各个节假日，俩个市场之间的数据时不同步的，这样我们就能很明显的观察到其中任意个市场上的变化情况。股指收益率计算出来在不同的数值中师不同的，二者之间相差达倍。我们进步将得到期货收益收盘到收盘到日间开盘到收盘和整个夜晚的收奇，马斯。希伯特艾达和马里长普,平行传递程序，约翰怀里。斯里克里斯曼泰尔基,布莱斯，，康柏，生物滤除金属Ⅰ程序的参数有效。怀特里斯保尔特，布里斯金,和成里，利用神经网系统对发酵细菌进行在线预测生物技术泰尔基，和柯腊达，。环境控制百科全书车里迷离洛夫，加夫出版社，泰尔基，，杜，斯里克里斯曼，和威廉姆，活性污泥神经网系统的操作模型，泰尔基，，斯里克里斯曼，康柏，和布莱斯，，生物滤除金属Ⅱ数学模型，怀特里斯附录Ⅲ注释下面的符号会在该篇文章中用到,附录里面的常数。污泥中的金属镉污泥中金属镉的初始量污泥中的金属铬污泥中金属铬的初始量污泥中的金属铜污泥中金属铜的初始量。这些单的网络是用基础的程序原理和它们被联系到起的方式定义的汉特。几种可能的网络配置，种对控制作用有重要意义的多层次正反馈网络，被应用于这项工作。具有反曲作用的神经节点被应用于这项研究这些节点和真的神经节点有着惊人的相似。向后传播算法罗梅哈特与莫克丽莲荣娃拉和丹菲尔，训练神经网络最常用的方法，被采用到这里来指导网络系统产生典型的复杂输入模式。结果和评论在线预测媒介的值在线对值多级预测是通过按照公式描述的进行的。方程的参量是,,,,,,,,,,它们包括了滤除程序斯在里克里斯曼的变量。对值的预测按生物滤除程序提前预定好的小时执行。线预测所需要的信息只有媒介的值，只是相当容易测量的。出于实际的缘故，诸如细菌的浓度，硫化物的浓度，还有他们的初始浓度等信息被假定的并不是很精确。取样间隔被定为小时。当价值比高时，在三种情况所有的初始的时期期间,振荡就会发现。这现象主要产生于由造成的初始的系统噪音，它包括定义不确切地的细菌和硫酸盐浓度的初始的价值。然而，它对这特殊的研究不造成任何实际的问题，因为金属的溶解发生在批操作的第二阶段。当值低于，表格显示，震荡期过后，为厌氧污泥提前小时预测的值会非常高，并且通常误差都会低于，相似的预测手法也会用到厌氧消化和难消化污泥过程中。用于金属浓度预测的神经网络系统在生物滤除操作过程中，神经网络系统被应用于对液体中镉，铬，铜，镍，铅，锌等六种重金属的浓度预测。在微生物滤除操作期间，金属溶解实验数据的百分比在表格中显示，表明所有的每种金属的初始百分比在滤除过程中决定金属溶解到怎样个程度起着非常重要的角色。表格显示的神经网络系统，包含个输入变量，媒介的值，污泥中每种金属的初始存在，在滤除过程中包含每种金属的六个输出变量。这三种污泥难消化的，厌氧消化，或者厌氧消化污泥在神经网络系统构架中依次公用着相同的模板。用于构建模型的数据来源于对种不同的污泥的实验观察。对于每种生物滤除操作，套时间间隔为小时的系列数据被记录下来。，总共,种数据被收集和用于模型发展。以神经网为基础的模型，在训练之后，不应该被限制到有种好的数据试穿它也被要求执行个好的预测。因此，仅仅部分实验数据被用于模型的构建，使其余的大约占总共的数据有证实模型的预测能力。多层次的适当的数字以及隐藏的每单个神经网的节点由实验确定。在些初步的尝