简介：综合了灰色预测模型、指数平滑法和多元回归分析模型的特点，根据预测方差最大组合系数最小原理建立了组合模型．并对广州市的物流量进行了预测。结果表明，组合模型的预测结果是最优的。

简介：中西部农村学校数量少,学生人数多,在运动场馆数量、体育教师素质、体育教学软硬件保障、农村社会特殊人文背景等方面均与城市学校有较大差距,中学生的课余体育锻炼无论是在受重视程度还是在物质资源保障上都存在很多问题,均需要认真的探讨和思考。文章采用文献资料法、问卷调查法、数理统计法对合肥地区9所农村学校进行调查研究。

简介：以国家旅游局官方网站公布的2000-2012年入境旅游收入为原始数据，选取ARIMA模型、GM（1，1）灰色预测模型以及回归分析预测模型分别对原始数据进行定量分析。鉴于单项预测模型的局限性，基于误差平方和最小方法构建组合预测模型，并辅以实例进行分析和验证，构造出精度最高的A-G-R模型作为组合预测模型。

简介：煤炭是当前国内主要消费能源,因此煤炭需求的预测将对国民经济发展起直接指导作用.本文运用灰色系统理论,建立煤炭需求量的灰色预测模型GM(1,1).结果表明,预测结果达到了很高的精度,从而证明该模型对近期的预测是可靠的.

简介：体育教学的目的是使学生的身心得到健康发展。因此,体育教师在教学中,必须重视安全锻炼,遵循科学的锻炼原则,注意卫生与安全保障措施,掌握对运动伤害的应急处理的方法,以保证教学的顺利进行。

简介：对旅游需求预测研究始于上世纪60年代，绝大多数研究成果出现于80年代以后，然而对此类研究进行整理和述评的论文较少。因此，文章系统论述了各种方法与模型在旅游需求预测中的应用，并对其预测效果做了简略评价，同时指出了将来的研究重点和发展趋势。

简介：摘要：水泥价格预测在其相关生产及贸易领域具有重要意义。通过对山东省P.O 42.5散装水泥月均价的历史数据进行收集处理，来建立ARIMA模型，实现对价格未来走势的预测。结果表明，ARIMA(2,0,0)能较好的拟合水泥价格的走势，并能很好的预测向后两期的价格数据，为研究水泥市场价格变动提供了重要方法。

简介：摘要：

简介：摘要：建立数学模型进行项目成本预测，用函数关系来表示比较稳定的结构或现象间比较稳定的相关关系，对一定时期内成本变动的趋势做出判断，进行项目成本预测是确定成本目标的一种有效技术。

简介：任何人性模型的有效性都取决于它解释一系列社会现象的能力，人性假说是认识个体行为的基础。以REMM模型为基础，对社会公众参与环保行为的动机进行剖析。研究表明，社会公众具有参与环保行为的潜在意愿，社会惯例、风俗与道德观念等对公众参与环保的行为产生重要的限制作用。因此，目前社会面临的挑战是，如何建立一个游戏规则或教育程序去激发、指导REMM有效利用并保护稀缺资源和生态环境。

简介：本文将中国上市公司因财务状况异常而被特别处理（ST）作为企业陷入财务困境的标志，采用主成分分析方法确定模型变量，并利用多元判别分析、Logistic回归和改进型BP神经网络三种方法进行财务困境预测。比较其预测结果发现，BP神经网络模型的预测准确率明显优于多元判别分析和Logistic回归模型，而后两者的判别效果接近，可见改进型BP神经网络模型更适合于企业财务困境预测。但三种模型的长期预警能力均不够理想，需要建立以定量模型为主、定性分析为辅的上市公司财务困境预测方式，以提高预测的准确性。

简介：摘要：工程造价预测是工程项目管理中的重要环节，直接关系到工程项目的经济效益。本研究针对我国当前工程造价的预测问题，提出并建立了一种实用的工程造价预测模型。首先，通过对大量工程项目数据的搜集和剖析，挖掘出影响工程造价的关键因素。然后通过量化这些关键因素，利用数学和统计学的方法，构建出了一套完整的预测模型，同时详细介绍了模型的建立过程和使用步骤。在模型验证环节，我们选取了实际工程项目进行预测，并与实际造价进行对比，结果显示预测误差在可接受范围内，说明了这种预测模型的适用性和有效性。最后，我们探讨了这种预测模型在实际工程项目管理中的应用，包括在项目初期进行预算制定，项目实施阶段进行成本控制，项目结束阶段进行经济效益评估等方面。本研究的成果将有助于进一步优化工程造价管理，提高建设项目的经济效益。

简介：摘要：随着房地产市场的不断变化和竞争加剧，准确预测房价趋势对于市场参与者至关重要。传统的统计方法在处理大规模数据时存在局限性，而人工智能技术的兴起为解决这一难题提供了新思路。本文旨在探讨人工智能预测模型在房地产市场价格预测中的应用效果，并结合当前房地产市场走势进行深入分析。

简介：在当前社会,行为金融学更重视人们的实际心理以及经济行为,所以在研究金融学方面,它更受到学者的关注。目前为止,由于行为金融学研究的时间还较为短暂,学者研究的方向也各不相同,所以至今还没有形成一个系统的体系。根据目前研究的状况分析,大多集中在研究金融市场的异常以及投资者认知反面的偏差方面,但是由于行为金融学具有可预测性,所以具有较好的发展潜力。

简介：运输网规划中的运输量宏观预测模型隽志才，金俊武，高蔚一、运输需求量预测模型系统运输需求预测是制定发展战略、编制规划的基础和依据。选择适当的预测方法，是预测成功的关键。各种预测方法都有各自的优点和局限性。我们在运输需求预测中建立了计量经济学模型，灰色系...

简介：摘要：棉花作为重要的战略物资，其价格是影响棉农的种棉积极性和纺织企业生产的重要因素。本文利用Python获取棉花价格历史数据并对数据的时间序列特征进行分析。建立了基于LSTM网络的棉花价格预测模型并与BP神经网络模型的预测结果进行对比分析，验证了LSTM棉花价格预测模型的实用性和精确度。

简介：摘要：过往研究中发现，深度学习方法中的LSTM模型在预测金融时间序列时表现良好。本文基于LSTM模型，对模型的层数、结构、激活函数等进行优化，并将优化后的模型用于对上证50ETF收盘价的预测，结果发现：①模型的层数会影响预测结果，过浅或过深的模型层数都会降低模型的预测能力，两层的LSTM模型对上证50ETF收盘价的预测能力最佳；②引入非线性激活函数的全连接层作为隐藏层可以提升模型的预测能力，exponential激活函数的表现最佳；③对特定隐藏层使用Xavier权重初始化方法可以提升模型预测能力。优化后的LSTM模型预测能力明显提升，该优化方法为LSTM模型构造提供了新的思路。

简介：

简介：摘要：网络公共空间是指政府、公共服务机构、社会组织、企业和个人在互联网上开辟和共同使用的一类公共空间，是人们认识、表达和参与公共事务的重要场所之一。网络政务服务平台是网络公共空间的一个重要的组成部分。近年来，我国老龄化的趋势日益明显，老年人群对于政务平台的使用态度、意愿和能力等存在着明显的差距。因此，本文从适老化改造的角度出发，运用技术接受模型分析网络公共空间的适老化改造情况。

简介：系统分析了中国CO2排放的影响因素，在此基础上建立了基于高斯过程回归的CO2排放预测模型，运用历史数据进行模型精度检验，并与传统的GM（1，1）模型、人工神经网络和支持向量机的预测结果比较。结合情景设计，预测了中国“十三五”时期的CO2排放量和CO2排放强度。结果表明：高斯过程回归模型具有显著的精度优势，中国能达到2020年CO2排放强度较2005年下降40％～45％的减排目标。指出：对于CO2减排，应结合各地区的实际情况灵活处理，以调整产业结构、优化能源结构、推动技术创新为重点，不可片面牺牲经济发展。