基于换乘次数最少的城市公交网络最优路径算法

依据对公交乘客出行心理调查的统计结果,指出换乘次数最少是乘客出行时考虑的首要因素。描述了传统的Dijkswa算法,并分析了Dijkstra算法不适合公交网络最优路径选择的原因.最后根据公交乘客可以步行小段距离再转车的实际情况,提出一种基于换乘次数最少的公交最短路径改进算法.     

基于随机前沿的区域产学研协同创新绩效分析：创新网络结构视角*

本文基于创新网络结构视角,利用2008—2017年中国30个省份(西藏地区和港澳台地区因数据缺失略去)的统计数据,采用随机前沿分析方法探讨了创新网络结构因素对区域创新绩效的影响;并分析了创新环境基础设施对区域创新绩效的影响效应。实证结果表明网络开放性和网络密度均与创新绩效具有正向关系,网络规模和网络结构洞的影响效应不明显。创新环境因素对创新绩效具有重要影响,信息基础设施、产业结构特征等因素对创新绩效产生正向影响,政府支持力度与研发投入强度相关假设没有得到验证。     

经管类大学生“互联网+”创业教育的实践教学模式探讨

文章在调查经管类大学生创业教育需求的基础上,基于5W1H分析模式,创新设计经管类大学生"互联网+创业教育"实践教学模式,包括六大模块:任务模块(网络调查技术、互联网检索工具、电商经营、大数据分析、社交平台创建运营等)、内容模块(调查问卷创新设计、跨境电商流量排名调查、网店创建与经营、电商经营数据管理、社交平台创建运营等)、方法模块、学时模块以及场所模块、负责人模块。通过两年的应用实施,显示在培养经管类大学生的互联网+创业思维和技能方面,具有成本低廉、贴近实践、易学易用的优点和一定创新价值,可供高校有关机构、教师、研究人员开展大学生创业教育借鉴和参考。     

信任与网络购物——基于TAM模型的实证研究

本研究在TAM模型的基础上引入了信任概念,建立了网络购物的信任模型.通过调查问卷获取一手数据,采用结构方程模型的方法检验信任在网络购物模型中的作用,认为在增强顾客信任过程中,感知易用(PEOU)对信任产生积极的影响;顾客对网络购物的信任对顾客的感知有用(PU)和使用意图(UI)产生积极影响.     

基于蚁群优化的无线传感器网络QoS路由算法研究

蚁群优化算法具有正反馈、鲁棒性、并行分布式计算等特点,在诸多领域得到了广泛的应用和发展.蚁群优化自身结构的自组织、随机性、动态性和分布式的特点与无线传感器网络结构有着不谋而合的相似之处,将蚁群优化应用带无线传感器网络中,是当前研究的一个热点方向.文章介绍了蚁群优化的基本原理和实现方法,针对无线传感器网络QoS路由的特殊性,提出了一种基于蚁群优化的无线传感器网络QoS路由算法.     

基于演化计算的证券投资组合研究

演化算法作为一种高效并行的全局优化算法,已经广泛应用于各个领域.演化算法的有效性同样也在投资组合优化中得到验证.郭涛算法是一种新的演化算法.基于对Markowitz模型的投资组合优化问题进行求解的结果表明,郭涛算法要比传统的演化算法能够求得更好的结果.     

基于BP神经网络的地方行政机关女性干部发展影响因素研究——以西安地区为例

在社会转型期的当前,发展女性领导者的领导手段和培养女性干部的领导能力已是形势所趋。文章针对西安地区行政机关女性领导干部进行调查分析,以调查问卷的方式对西安地区17个行政机关、86位女性干部进行了调查研究,运用BP神经网络算法整合调查数据,通过回归分析得出女性领导力影响因素比重。总结出女性领导能力不仅是可以培养的,而且经过培养后会给行政机构的管理效果带来明显的提高。     

决策树算法分析及其在实际应用中的改进

决策树算法是数据挖掘常用算法之一,属于归纳学习方法的一种.它以样本为基础,主要用于分类和预测,其结果比较容易转换为分类规则.ID3算法是一种以贪心算法为核心的典型的归纳学习算法,它采用自顶向下的递归方式生成一棵决策树.ID3算法中使用的数据是理想情况下的数据,在实际应用中,数据在大多数情况下是不能满足算法在理想情况下要求条件,因而也就不能直接使用决策树算法进行分类.所以,在实际应用决策树算法之前,还需要先对数据进行一些处理或改进.     

基于派系过滤算法的企业集群模块化应用研究

随着对复杂网络的特性的深入研究,发现许多网络都具有模块化结构。试图从复杂网络的角度,通过派系过滤(CP)算法,研究企业集群内部模块化划分的问题,以揭示集群网络中的模块结构及CP算法在企业集群中的应用。     

网络培训应用于我国人力资源开发领域的研究

随着信息技术的进步,网络培训(E-training)创造的新型人力资源开发模式在多方面改进了传统的培训方法。文章简要地讨论了网络培训应用在人力资源开发领域的优势和局限性,采用调查问卷收集信息并运用统计模型对员工在应用网络培训过程中的态度及相关因素进行了调查与检验,最后展望了未来网络培训的发展前景。     

组织变革背景下员工建言行为的结构模型——基于成就动机的理论视角

从组织变革背景出发，采用半结构化深度访谈、开放式问卷和现场调查等方法，在借鉴国内外相关研究结论的基础上，基于成就动机的理论视角，通过对281名被试的调查，对组织变革背景下员工建言行为的层次结构模型进行探索。探索性因素分析结果显示，员工建言行为是一个两维结构概念，包括趋向型建言和规避型建言，验证性因素分析可以验证该结构的稳健性。     

基于LM算法的石油期货价格预测研究

石油价格的走势一直是世界各国所研究和关注的焦点,石油期货是世界石油交易的一种重要方式,准确预测石油期货价格的走势,对于政府宏观政策取向和相关企业经营决策具有重要意义。本文利用BP神经网络的自适应学习能力,建立基于LM算法的石油期货价格预测模型,并使用MATLAB7．0编程实现,针对纽约商业交易所的石油期货价格数据进行了训练和测试。研究结果表明,将基于LM算法的BP神经网络模型应用于石油期货价格预测中,运算速度快,预测精度高,具有推广应用的价值。     

北京市技能型人才发展状况与趋势研究

北京在经济发展过程中需要相当数量的技能型人才。本文对北京技能型人才的发展状况及趋势做了区域的对比研究。结果表明北京技能型人才的数量和结构与城市发展的需求相比都还有一定距离。技能型人才占从业者的比例为21％,低于发达国家70％的水平;技能型人才的高：中：初级的比例（21：24：55）与发达国家（35：50：15）有差距,各行业高技能人才的含量也大不相同,金融行业尤其低。从技能型人才的发展趋势来看,呈现出明显的增长态势,但是高技能型人才增长非常缓慢。文章还分析了技能型人才的培养中,中职教育、职业技能培训这两种渠道的基本状况。     

产学研协同创新视角下联盟网络嵌入对创新绩效的影响

产学研协同创新在促进科技成果转化、提升企业创新绩效过程中起着积极作用。基于社会网络理论，从产学研协同创新视角切入，利用371份联盟网络企业调查数据，构建一个有调节的中介模型，采用结构方程和层级回归分析法进行实证检验。结果显示：协同能力可由企业与产学研协同创新中的四类主体构成的二阶四维变量表示;联盟网络嵌入正向影响企业协同能力和创新绩效;协同能力在结构嵌入和关系嵌入对创新绩效的影响中起部分中介作用;知识刚性负向调节协同能力与创新绩效的作用关系。结论可为嵌入在产学研联盟网络中的企业如何与外部主体有效合作以提升创新绩效提供有益借鉴。     

基于SEM的基础设施PPP项目残值风险评估

研究了PPP项目在移交阶段凸显的残值风险,通过解析PPP项目残值风险的内涵,分析了其影响因素。利用问卷调查资料识别影响PPP项目残值风险的关键因素,并运用结构方程模型解构各关键因素之间的关系,据此构建了残值风险评估模型。以北京国家体育馆PPP项目为案例,验证了该模型的可行性和适用性。结果表明,该模型具有计算程序简单、能清晰表达项目残值风险状态的优点。     

基于有序搜索算法的土地利用外业调查最优路径规划

最优路径分析是地理信息系统空间分析的重要技术之一,在理论和应用上有着广泛而深入的研究。结合土地利用外业调查的特点和要求,综合分析了复杂的地形情况,建立了代价函数的数学模型,并基于栅格数据,采用有序搜索算法实现最优路径搜索。     

关于我国农村金融与农业技术进步的实证分析——基于时间序列数据的研究

金融发展通过＂资本积累＂和＂技术进步＂两条途径来实现对经济增长的影响,技术进步才是决定长期经济增长的关键因素。判断（农村）金融能否可持续发展的标准应该是其能否促进（农业）技术进步。基于1985-2005年的时间序列数据的实证分析,认为我国农村金融发展与农业技术进步之间存在着长期的、均衡的、单向因果关系,即农业技术进步对农村金融发展有着推动作用,而农村金融发展对我国农业技术进步的作用不明显。因此,我国农村金融深化改革应该以促进农业技术进步为导向,以实现农村金融资源的优化配置。     

农户油茶供给潜力敏感性分析——基于福建省油茶地块投入产出调查数据

以供给理论为依据,利用油茶地块投入产出调查数据,基于估计的生产函数构建了油茶供给决策模型,并通过LINGO规划软件编程模拟产品价格、要素价格、弹性系数和贴现率等因素变化对油茶供给潜力的影响程度,为引导农户做出正确的油茶生产决策提供依据。模拟结果显示对油茶供给潜力和利润影响最大的是要素投入弹性,其次为产品价格,要素价格和贴现率也有重要的影响。     

Remittance and financial inclusion in refugee migrants: inverse probability of treatment weighting using the propensity score

ABSTRACT

This paper investigates the impact on remittances on financial inclusion of refugee migrants. While financial inclusion is gaining traction in the humanitarian and development literature, the linkage with the potential to improve the wellbeing of refugees, who are part of an upward spiral in numbers, has not been tackled. We examine World Bank survey data of 1041 Syrian refugees, using the inverse probability of treatment weighting propensity score analysis (IPTW). The method minimises the influence of outliers and addresses unobservable and missing data biases, which can plague survey based data. We observe that common indicators of financial inclusion when applied to refugees, given their limited access to formal financial services, may introduce a bias as the informal financial sector and excluded formal financial sector services do contribute to inclusiveness. We adopt a broader protocol for our data, measuring financial inclusion through six metrics stemming from G20 proposals. Overall, there is an opportunity to deepen financial inclusion for refugees who receive or send remittances. The possibility of expanding the financial inclusion options, and for this to percolate through to greater social inclusion, proffers practical commercial steps and policy enabling actions.     

基于稀疏主成分的房地产市场发展分析——以北京为例

采用稀疏主成分分析,对房地产市场发展的综合评价进行了探讨,并且以北京市房地产发展为例进行了分析。研究结果表明:(1)相比于主成分分析,稀疏主成分分析法更适合进行房地产市场综合评价。(2)基于该方法得到的结果基本符合市场的实际情况,更利于宏观调控,以保证房地产市场的健康有序发展。