大学生睡眠状况及其影响因素研究——以广东省5所地方本科院校为例

探究大学生睡眠的普遍现状及其影响因素,为提高大学生睡眠质量提供理论依据.采用分层随机抽样的方法抽取广东省5所地方本科院校的290名大学生进行问卷调查,以匹兹堡睡眠质量指数(PSQI)量化表和自制睡眠影响因素调查问卷为测评工具,评定广东省大学生睡眠状况.研究表明,广东省大学生睡眠质量欠佳,大学生的PSQI平均分为4.72±2.62,24.4%的学生存在睡眠障碍,且大三学生的睡眠障碍较为严重.建立作息规律等13个影响因素与睡眠质量3个等级的多因素Ligistic回归模型,通过模型可以看出,作息规律,对手机的依赖程度,经济压力,睡眠环境和睡前使用手机等是影响大学生睡眠质量的主要因素.结合大学生睡眠质量及其影响因素,建议采取综合措施,提高大学生睡眠质量.     

基于图论算法的微博好友圈及消息发布方案研究

以微博用户为顶点,建立用户关注关系的顶点赋权有向图模型,把寻找微博中的最大好友圈问题转化为有向图的最大有向完全子图问题,而选择发布某消息的用户数最少的方案问题转化为寻找有向图的最小支配集问题.采取用户间关注关系0-1矩阵及好友关系的无向图,应用启发式着色算法求解无向图中的最大完全子图,计算出最大好友圈.根据消息传播关联的0-1矩阵,应用有向图的最小支配集的优化算法,求解最小支配集,得出了发布某消息的用户数最少的方案.     

高校大面积校园电瓶车优化调度与建模

针对高校大面积校园电瓶车的优化调度设置问题,以南方某高校大面积校园停靠点分布以及师生出行数据为例,通过该高校校园路径和师生出行规律的分析,用模糊综合评价法得出校园电瓶车最佳停靠点,借助TSP旅行商算法求出电瓶车行驶最短路径.以实现乘客的等车时间最小和电瓶车企业完成运营需求的利益最大为目标,兼容乘客与电瓶车运营公司的利益,建立电瓶车设置的多目标规划模型.采用遗传算法中的NSGA-II算法求解,并借助Matlab数学软件,得出该校园的电瓶车最优调度方案.     

韶关市人口老龄化与经济发展协调性定量分析

基于2000年以来韶关市人口普查及抽样调查的主要数据,应用数理统计方法,分析了韶关市人口老龄化的现状和特点,并就韶关市人口老龄化与经济发展协调性作出定量分析。     

韶关市人口老龄化预测的偏微分方程模型

针对2010年第六次全国人口普查韶关市的相关数据,应用偏微分方程理论,建立了老龄人口预测的偏微分方程模型,并把连续问题离散化,得出了该模型的差分方程结构,并讨论了韶关市人口出生率、死亡率和人口密度等问题,得到了韶关市未来10年人口老龄化的变化规律及发展趋势.     

韶关市PM_(2.5)影响因素分析和预测研究

随着人们生活水平的不断提高,环境问题已成为备受关注的热点话题,其中最为突出的就是PM_(2.5)造成的雾霾天气.因此对环境中PM_(2.5)产生的影响因素进行分析和浓度的预测研究显得非常必要.从韶关市环境气象官方网站和天气网收集了2014-10-01至2015-05-31的相关数据,并对原始数据进行相关性分析、主成分分析和独立成分分析,建立多元回归模型,研究分析了PM_(2.5)与其他影响因素之间的关系.结合时间序列改进简单的回归模型,得到向量自回归平均模型.经过比较检验,认为向量自回归平均模型是最为理想的预测模型.     

大学生网络购物满意度的分析模型

考虑大学生常用的宿舍用品Led酷毙灯,在淘宝、天猫和京东网上收集Led酷毙灯的价格和物流等相关数据.运用层次分析法的思想,建立网络购物满意度的层次分析模型,确定子准则层12个因素对满意度影响的权重,再运用模糊层次分析法获得大学生对三大网站的满意度,得出大学生满意度的影响因素.为以大学生为主要消费群体的商家提供建议,使相关商家在提高满意度的同时提高销量.     

USDBL（1，0，1）模型参数矩估计

本文讨论了USDBL（1,0,1）模型的平稳条件,在模型满足平稳条件的情形下研究了该模型的二阶中心矩所满足的差分方程、并由此得出了模型参数的估计公式．最后研究了该模型矩估计的渐进性质．     

基于SEM的消费者网购影响因素探究

将消费者网购影响因素简化为商品价格、商品人气指数、卖家服务质量和卖家信誉等4个维度,运用结构方程模型(SEM)建立这4个维度与销量的关系模型,并结合采集到的776条数据,通过网购影响因素指标因子定量分析各变量对销量的影响.研究结果表明,商品人气指数与卖家信誉均对月销量有直接正向影响,而商品价格与服务质量无直接影响,这说明消费者网购时更加看重的因素是好评数、收藏数和卖家信用等级.     

基于Durbin-levinson估计的多维AR(p)过程的实证分析

基于Durbin-levinson算法对多维AR(p)过程的系数进行了推断,通过求解多维AR(p)过程的Yule-walker方程,给出了模型系数的矩估计,并介绍了模型定阶过程中的AICC准则,最后,利用ITSM2000程序对实际问题做了相关分析.