基于ARIMA—ANN的时间序列组合预测模型

目前,时间序列预测主要采用基于传统研究方法或人工神经网络技术的单一预测方法.近年来的研究表明,组合预测方法比单一预测具有更高的预测精度.提出了一种基于BP神经网络和ARIMA组合模型的预测新方法,对中国GDP的变化趋势进行了综合分析与预测,预测结果表明这种方法相对于单一的预测方法具有更高的精度,该模型在非平稳时序的预测中的应用是可行、有效的.     

黄土高原北部地区生态恢复的研究进展

黄土高原北部地区是我国生态环境破坏最严重的地区之一,当地所存在的一系列生态问题,不仅威胁该地区居民的生存与发展,还影响其邻近地区的生态环境。本文对黄土高原北部地区的生态退化和生态治理方面的理论和实践进行了综述,同时对该地区如何进行生态恢复提出了建议,为更好地开展该地区的生态恢复理论和实践研究提供帮助。     

解析《咸宁学院统计学专业本科人才方案(2010版)》

开设于2002年的咸宁学院统计学专业,通过9年的教学实践,积累了可贵的办学经验.本文通过对<咸宁学院统计学专业本科人才培养方案>2007版与2010版的比较研究,发现新的培养方案去数学化,去师范化,突出了课程设置的专业化和课程安排的实用化,但新方案仍然存在一些问题为下一步的改进提供了方向.     

浅谈英语教学中如何转化学困生

英语学困生的转化工作是“有章可循”的,只要教师们在教学过程中掌握造成学生学习困难的内外各种因素的不同配置和学生个体的认知、情感、行为系统各项因素的不同发展水平,采用切实可行的教学方法,从激发兴趣与动机,创设良好课堂氛围,分层互动,强化自我意识和良好学习习惯等方面努力,学困生是一定能转化的。     

对咸宁学院统计专业教学改革的探讨

目前我院在统计教学中存在一些问题：教学过程中单向灌输；统计教学实践环节太少，跟不上统计实践的需求；学生学习兴趣不浓、创新能力不强等等．本文将在教学内容、教学方式、学习实践、师资科研等方面做些改革．     

内蒙古西部超低能耗草原民居多能互补供暖系统集成配制

内蒙古西部草原民居冬季取暖以传统火炕和土暖气为主,由于供暖效果较差,无法满足居民热舒适需求。为改善供暖效果,充分利用太阳能、风能等可再生能源,通过实地调研,统计得出内蒙古西部典型草原民居最冷月室内外温度,利用数值模拟方法建立太阳能、风能等多能互补的内蒙古西部草原民居供热模型,并进行模拟验证。结果表明:多能互补供暖方式下客厅和主次卧的最冷月日平均温度均值分别提高7. 0℃、6. 2℃和7. 5℃,室内温度和热稳定性显著提高,热舒适性较好。研究结果为草原民居设计建造中充分利用太阳能、风能资源,构建多能互补供暖方式,提高室内温度和热舒适性提供了理论依据。     

解析《咸宁学院统计学专业本科人才培养方案(2010版)》

开设于2002年的咸宁学院统计学专业,通过9年的教学实践,积累了可贵的办学经验。本文通过对《咸宁学院统计学专业本科人才培养方案》2007版与2010版的比较研究,发现新的培养方案去数学化,去师范化,突出了课程设置的专业化和课程安排的实用化,但新方案仍然存在一些问题为下一步的改进提供了方向。     

高等数学教学中的逆向思维

高等数学知识点的应用是双向的,可分为正向应用和逆向应用,笔者在文中阐述了逆向应用在高等数学中应用问题.     

蓝田冶炼厂周边农田土壤重金属含量及形态分析

通过实地采样调查和室内样品分析,研究了陕西西安蓝田冶炼厂周边农田土壤重金属含量和形态分布特征,并运用单项污染指数法和内梅罗综合污染指数法对该区重金属污染水平进行了评价.结果表明:水平方向上,距冶炼厂100 m处的表层土壤中Pb、Zn、Cu、Cd四种重金属的含量最高,分别达1 341.693、188.877、251.015、21.810 mg/kg,依次为国家土壤环境质量二级标准的3.833、0.630、2.510、36.349倍.随着距离的增大,重金属含量大体呈现先上升后下降最后趋于稳定的分布状况.剖面土壤中,重金属含量从表层到深层递减,0～30 cm变化幅度较大,30 cm以下基本上趋于稳定.从综合污染指数来看,表层土壤各样点的综合污染指数均大于3,说明该区农田土壤已处于重度复合污染等级.表层土壤中,Pb以可还原态为主、Zn主要存在形式为可还原态和残渣态、Cu主要为残渣态(含量平均值高达74.619 mg/kg),而Cd则以乙酸可提取态和可还原态为主,二者之和占全量的72.508%.     

基于改进神经网络的GDP时间序列预测

由于GDP时间序列具有线性和非线性的特征,神经网络(NN)方法和集成预测方法等在预测分析时可能产生较大误差.以GDP的年增长率作为神经网络的输入,建立基于BPNN的GDP预测模型.利用此改进BPNN模型对我国的GDP进行预测和验证,并分别与ARIMA-BP集成模型及BPNN模型进行比较.结果表明,改进的BPNN模型预测...