基于神经网络的城镇在岗职工平均工资预测

由于在岗职工的平均工资不仅能反映人民的生活水平,也是企业退休职工的养老金、社保基金收缴比例以及个税征收比例等主要指标的参考标准,因此对其进行预测就显得尤为重要。为了提高在岗职工平均工资的预测精度,文中分别采用了BP神经网络和广义回归神经网络(GRNN)的方法,利用Matlab2010a对城镇在岗职工的平均工资进行模拟和预测。其中,用BP神经网络预测出的平均工资与实际值十分接近,相对误差能控制到2%以内,因此,利用BP神经网络对平均工资进行预测是可行的。     

企业退休职工养老金数学建模及制度的研究

以1978～2010年山东省职工年平均工资为依据,利用阻滞型数学增长(Logistic)模型,预测了山东省职工从2011年到2035年的年平均工资,以此为基础,计算出了企业职工在退休时的养老金替代率,推算出了相应的养老保险基金的缺口情况,提出了维持养老保险基金收支平衡的制度设想.     

企业退休职工养老金数学模型

首先根据山东省改革开放30多年经济发展水平和职工平均工资的统计数据,合理地对2011—2035年山东省的职工年平均工资进行了预测;然后根据几种不同的情况计算养老金替代率,给出了养老保险基金收支平衡的基本经济模型,对影响养老保险基金收支平衡的相关变量或因素进行简要分析,最后提出了实现山东省养老保险基金收支平衡的建议.     

基于灰色系统理论的广州市房地产产值预测

采用灰色系统理论的预测方法,以1999～2004年广州市的房地产产值为基础数据,建立了广州市房地产产值预测模型,并在此基础上对广州市区未来的房地产产值进行了预测.     

指数型路面性能预测模型在北京市高速公路中的应用分析

为了提高指数型路面性能衰变预测模型精度稳定性,调查统计北京市交通量及环境条件相近的京承高速与六环高速公路路龄2～9年的路面性能数据,基于2～4年的路面性能数据线性回归获得PCI、RQI、RDI、SRI与PQI5种路面性能数据的预测模型,即京承模型及六环模型,将路面性能数据以50％的权重系数加权平均,通过线性回归分析获得组合模型,并对短期预测(路龄5～6年)及长期预测(路龄7～9年)精度进行验证.结果表明,与单一数据回归得到的京承模型及六环模型相比,组合模型具有更高的精度稳定性及适用性,短期及长期预测精度均达90％以上,为指数型路面性能衰变预测模型在北京市高速公路道路养护规划中的应用提供参考.     

基于MK-TESM法的输变电工程造价数据预测方法

针对当前输变电工程造价数据预测较为困难的问题,提出了一种基于MK-TESM法的输变电工程造价数据预测方法.以某地区2014～2018年110 kV输变电工程造价各项评价指标历史数据为基础,利用Mann-Kendall趋势检验法和三次指数平滑法建立输变电工程造价预测模型,对输变电工程造价各项评价指标走势及未来数据进行预测...     

基于GMDH的中长期电力负荷组合预测模型

组合负荷预测模型能够充分利用数据信息,有效降低预测风险、改善预测效果,在中长期负荷预测中获得了广泛应用。而目前的组合预测模型实质大都为单一预测模型的加权平均,没有能够充分发挥综合预测的优势.应用数据分组处理方法（GMDH）进行组合预测,在充分考虑各单一模型特点和预测效果的基础上,形成多元非线性组合预测模型,自动从数据中挖掘出重要信息,克服了传统组合预测模型建模中的主观因素影响,可以改善预测精度。并将该预测模型应用于实际电网,计算结果表明该模型有效提高了预测精度,适用于中长期负荷预测.     

基于BP神经网络的松花江四方台水质预测

为实现松花江四方台CODMn的预测,应用人工神经网络技术(ANN),在预测模型中采用LM(Levenberg-Marquardt)算法提高网络的收敛速度,并采用提前停止法提高网络的推广能力.ANN样本集数据来源于1997～1999年3年的四方台监测站日检测水质数据.采用拉依达准则法剔除样本集异常数据.为更有效地评估预测模型的准确性,将松花江分为丰雨期、封冻期和其他月份来分别考察预测效果.并对1999年以后近期与远期的水质预测效果进行对比.结果表明:丰雨期预测效果最差,封冻期最好,其他月份介于之间,模型对近期水质的预测效果要明显好于对远期的预测效果.整体预测效果不错,可用于指导实际的水质管理.     

改进型灰色马尔科夫模型在径流预测中的应用

随着径流量预测重要性的凸显,径流预测模型不断涌现.针对单一径流预测的局限性及一般的耦合径流预测精度不高的问题,应用数据加载法提出了GM(1,1)的修正模型,并对模型进行残差修正,提出了改进型的灰色马尔科夫耦合预测模型,进一步提高了径流预测的精度,区间预测成果更具科学性和实用价值,并将预测模型具体应用于三门峡水库入库年径流预测,预测成果可靠度高.     

灰色马尔可夫模型在公路运输弹性系数预测中的应用

灰色模型不适合长期、随机性和波动性较大的数据序列预测,针对这一问题引入马尔可夫预测理论,建立了公路运输弹性系数的灰色马尔可夫预测模型.模型兼有灰色预测和马尔可夫预测的优点,克服了随机波动性数据对公路运输弹性系数预测精度的影响,拓宽了灰色预测模型的应用范围.通过湖南省公路客运弹性系数预测的实例证明,基于灰色马尔可夫的公路运输弹性系数预测模型的预测精度普遍高于灰色GM(1,1)模型的预测精度,具有较好的实用性.     

工资的激励作用与高校人才队伍建设

工资对职工的影响作用主要包括：认同肯定作用、激励与约束作用、导向与协同作用.随着人才竞争的日趋激烈,工资的激励作用对高校人才队伍的稳定与建设起着直接和首要的作用.解放以来,我国经过了多次的工资制度改革和调整工作.但是,现行工资制度以及其执行过程中还存在着不完善之处.为此,高校以及人力资源开发与管理的一个重要任务,就是要进一步努力搞好职工的收入分配问题,切实发挥好工资对职工的激励作用.     

基于线性多尺度模型的计算机网络数据流量预测

为了解决网络安全监控问题,提出了一种用于预测网络流量的算法.通过多个不同尺度的线性模型进行网络数据的组合预测,每个尺度的线性模型由经过滤波器滤波后的部分原始数据估计得到,最终的预测流量数据由多个尺度线性模型的平均预测值得到.选择的线性模型为自回归滑动平均模型,且尺度较小的线性模型对应自回归滑动平均模型的阶数较高.结果表明,本算法的预测精度高,整体预测误差的均值在10-3量级.     

云南特色城镇的保护策略

特色城镇的历史是个持续积累的过程,随着人口的大量集中和城镇经济的高度发展,越来越多独具特色的名城、名镇的历史环境渐渐消失之后,我们才深刻意识到,由自然与历史文化融为一体而构筑的特色城镇,曾给居住于其中的人们带来过多少心灵上的安慰,这种不可再生的历史环境对当地文化基础的形成是多么重要.作为人类文化的历史遗产,特色城镇不仅反映了人们的创造性智慧,其珍贵之处还在于包含了文化价值、使用价值和情感价值.特别是情感价值,其内容的核心可以是一种"文化认同"(Cultural identity)."时间上和空间上的文化认同,是人民生活和行动的框架,十分重要."其表层的含义为每个民族在社会文明的历史进程中能找到自身落点的依凭,深层的作用则通过这种文化落点和文化归属的认同,在强调本体价值、尊重多元并存的现代社会文化环境中产生的凝聚作用,以期达到民族之间的共处.对于这种重要性,正是今天我们在特色城镇的保护中所必须重视的现实问题.     

在地区差异基础上的最低工资制效率的分析

最低工资制度保护的是低端劳动力的利益。然而，由于种种原因，我国东西部经济发展很不平衡，从而使东部城市的最低工资水平比中西部农村的平均收入水平要高。低端劳动力市场在城市低端劳动力和流动的外来农民工之间存在差别，使二者的劳动力价值不等；在工资水平上，歧视农民工现象也屡见不鲜。低端劳动力市场均衡的结果，使得用人单位从节约人力资本考虑，其预期支付的工资水平必然低于政府制定的最低工资标准，而高于外来务工人员在中西部本地的平均收入水平，导致最低工资制的执行效率非常低。     

Outdoor thermal environmental research of the mountainous city by GIS

The study of urban outdoor thermal environment was carried out in one of the mountainous cities by using geography information system（GIS） technique which is connected with predicting and evaluating models for the outdoor thermal environment, monitoring data and simulating data. A prediction and evaluation system were set up. A typical mountainous city, i. e. , Yunyang city in Chongqing in China, was taken as an example, its urbanization trend and population growth was predicted and evaluated. The heat island intensity and its trend were simulated, the temperature field, velocity field and the humidity field were analyzed. The results show that GIS is an effective tool to deal with the outdoor thermal environment, especially for the mountainous cities with special geographical particularities. GIS can be used in the environmental management and the city planning especially for the mountainous cities.     

基于空间相互作用及扩散模型的城镇空间结构规划研究——以宁夏石嘴山市为例

在运用城镇空间相互作用与扩散模型的基础上,借助于GIS技术以及多因素加权等数学方法,深入探究了宁夏回族自治区石嘴山市城镇空间的分布特征.通过以上分析得出,近年来石嘴山市的一些城镇存在向外扩散和相互渗透的特征,同时这些城镇的空间扩散与产业发展还存在着关联性.在此基础上,最终分析得出了石嘴山市的城镇空间结构规划.     

松花湖沉积物Cd和Hg污染风险灰色预测

根据松花湖沉积物平均沉积速率,将松花湖沉积柱镉(Cd)和汞(Hg)元素质量分数实测数据进行线性插值,得到松花湖沉积物Cd和Hg质量分数变化的时间序列数据.运用灰色系统理论建模方法,采用1943-2006年时段数据,建立松花湖沉积物Cd和Hg质量分数演化的灰色GM(1,1)预测模型.残差检验、后验差检验和关联度检验均表明,该模型精度较高,可用于松花湖沉积物Cd和Hg质量分数中长期预测.由预测结果可知,松花湖沉积物Cd和Hg质量分数有逐年缓慢递增趋势,虽然在短期内不会出现明显的Cd或Hg污染;但如果不采取及时有效措施,控制Cd和Hg的污染源,松花湖沉积物将有Cd、Hg污染不断加剧的风险.     

结合灰度预测特征与CNNs的信息服务体育成绩预测

针对大数据体育成绩预测存在精度较低的缺陷,提出一种结合灰度预测特征与CNNs的体育成绩预测算法.通过等维动态GOM模型提取灰度特征,并构建CNNs模型完成对体育成绩时间序列的回归与预测.以百米赛跑体育成绩为研究目标,完成了体育达标人数预测和体育成绩预测两个对比实验.结果表明,等维动态GOM模型以及相应的CNNs模型分别在达标人数和成绩预测中获得了最优的预测结果.提出的算法显著优于传统算法,分别在平均精度和极端数据中获得了更好的预测结果.     

基于灰色新陈代谢GM(1,1)模型的上海市最低工资标准预测研究

最低工资制度的建立是我国构建和谐劳动关系的一个重要制度，开展最低工资预测具有重要意义. 以上海市为例，基于灰色系统理论和方法，构建最低工资标准的常规GM(1,1)模型和灰色新陈代谢GM(1,1)模型，对未来短期内上海市最低工资标准进行预测研究，预测结果符合上海市政府提出的平稳调整最低工资标准目标. 通过对上海市最低工资标准的拟合和预测，为政府和企业制定相关决策提供科学合理的依据，具有一定的理论意义和现实意义.