中国数字人民币的研发进展白皮书

随着数字经济的发展,社会对零售支付提出了更高要求。中国人民银行自2014年起开展法定数字货币研究,并于2017年末开始数字人民币研发试验。目前,数字人民币已完成顶层设计和技术准备阶段,正进入试点测试阶段。

随着网络技术和数字经济蓬勃发展,社会公众对零售支付便捷性、安全性、普惠性、隐私性等方面的需求日益提高。不少国家和地区的中央银行或货币当局紧密跟踪金融科技发展成果,积极探索法定货币的数字化形态,法定数字货币正从理论走向现实。

中国人民银行(以下简称人民银行)高度重视法定数字货币的研究开发。2014年,成立法定数字货币研究小组,开始对发行框架、关键技术、发行流通环境及相关国际经验等进行专项研究。2016年,成立数字货币研究所,完成法定数字货币第一代原型系统搭建。2017 年末,经国务院批准,人民银行开始组织商业机构共同开展法定数字货币(以下简称数字人民币,字母缩写按照国际使用惯例暂定为“e-CNY”)研发试验。目前,研发试验已基本完成顶层设计、功能研发、系统调试等工作,正遵循稳步、安全、可控、创新、实用的原则,选择部分有代表性的地区开展试点测试。

为阐明人民银行在数字人民币研发上的基本立场,阐释数字人民币体系的研发背景、目标愿景、设计框架及相关政策考虑,听取社会公众对研发工作的意见和建议,加强与相关各方的沟通,共同推动建立面向数字经济时代、普遍惠及大众、通用创新开放的货币服务体系,中国人民银行数字人民币研发工作组发布本白皮书。

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内容概要:本文介绍了基于贝叶斯优化的CNN-LSTM混合神经网络在时间序列预测中的应用,并提供了完整的Matlab代码实现。该模型结合了卷积神经网络(CNN)在特征提取方面的优势与长短期记忆网络(LSTM)在处理时序依赖问题上的强大能力,形成一种高效的混合预测架构。通过贝叶斯优化算法自动调参,提升了模型的预测精度与泛化能力,适用于风电、光伏、负荷、交通流等多种复杂非线性系统的预测任务。文中还展示了模型训练流程、参数优化机制及实际预测效果分析,突出其在科研与工程应用中的实用性。; 适合人群:具备一定机器学习基基于贝叶斯优化CNN-LSTM混合神经网络预测(Matlab代码实现)础和Matlab编程经验的高校研究生、科研人员及从事预测建模的工程技术人员,尤其适合关注深度学习与智能优化算法结合应用的研究者。; 使用场景及目标:①解决各类时间序列预测问题,如能源出力预测、电力负荷预测、环境数据预测等;②学习如何将CNN-LSTM模型与贝叶斯优化相结合,提升模型性能;③掌握Matlab环境下深度学习模型搭建与超参数自动优化的技术路线。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注贝叶斯优化模块与混合神经网络结构的设计逻辑,通过调整数据集和参数加深对模型工作机制的理解,同时可将其框架迁移至其他预测场景中验证效果。
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