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1.
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2.
大学生信用评价是解决大学生道德缺失的有效途径之一,但当前各种大学生信用评价方法主要集中在对样本进行一次性的评价,缺乏评价结果的稳定性研究.该文的大学生信用评价思路,是建立在多维时间序列信用评价方法基础之上,吸取其时间特性的优势,再周期性的信用评价,同时摒弃信用分级评价思想,各评价指标直接加权后求和,以固定的时间节点来评价求值,形成时间序列的信用评价曲线,以此作为大学生在校期间的信用评价结果,进而作为信用行为的趋势预测依据,形成基于周期性评价的大学生信用评价方法.  相似文献   
3.
从1994年6月10日《萨拉曼卡宣言》正式提出"全纳教育"这一概念,我国在特殊教育方面取得了巨大进步。为了考察过去几十年中国针对特殊教育行业所采取的政策的有效性,并对特殊教育行业未来发展提出建议,本文首先通过观察我国在特殊教育招生方面的时序图,将1980至2016年划分为四个阶段,结合国家各时期颁布的相关政策,分析不同阶段特殊教育招生数量发生变化的原因。其次,本文针对我国1980到2016年特殊教育的招生人数建立残差自回归模型,拟合后发现信息提取充分,且模型精度较高。最后,结合所建立的自回归模型,预测未来5年我国特殊教育的招生人数,并对未来我国在特殊教育方面的发展提出建议。  相似文献   
4.
5.
[目的]通过分析什邡市耕地质量现状,充分把握影响耕地质量的主导因素并进行质量提升分区,测算不同质量提升区的提升潜力,以期为全市耕地质量的建设与发展指明方向。[方法]依据农用地分等理论,构建2014年什邡市耕地质量限制性指数评价体系,采用限制性指数模型测算耕地质量限制性指数,结合因素组合法、耕地质量潜力测算法,分别进行耕地质量提升分区及其提升潜力评价。[结果]什邡市耕地质量现状差异显著,地域分布特征明显;因素限制程度以中限制为主,多因素共同主导限制耕地比重大;各质量分区限制特征明显,各区耕地质量提升潜力在时序上和空间上也存在差异。高等别耕地集中分布于南部平原,受土壤酸碱度中等限制和剖面构型高程度限制为主;北部丘陵区以及南部河谷低洼地带主要为低等别耕地,表现为坡度与灌溉因素较高程度限制为主;综合提升潜力较大的耕地集中于北部丘陵区与南部河谷低洼地带。[结论]什邡市范围内耕地质量差异明显,存在普遍限制且分区限制特征明显,各区提升潜力空间差异明显。  相似文献   
6.
提升服务质量已经成为展会组织者提高参展商满意度和忠诚度的重要手段。但展会存在信息不对称的现象,这会导致出现服务公平性问题从而严重削弱参展商感知的服务质量,进而影响其重复参与意愿。本文以2019太原国际汽车展览会的参展商为调研对象,运用SPSS19.0实证分析并探讨了参展商感知的服务公平性、服务质量、满意度和重复参与意愿的影响关系。结果表明:第一,展会服务公平性包含:结果公平、程序公平、交往公平和信息公平这四个维度,且它们对服务质量的影响程度不同;第二,参展商感知的服务公平性对服务质量、满意度、参展商的重复参展意愿均产生显著的正向影响。  相似文献   
7.
ARIMA模型可应用于预测平稳时间序列,且预测效果较好。本文选取2017年10月9日到2018年9月25日的240个收盘价和收盘指数作为样本,运用ARIMA模型对2018年9月26日到2018年10月9日的恒瑞医药股价和深圳综合指数做出预测,并比较模型对于两者的预测效果。  相似文献   
8.
《价值工程》2019,(17):271-273
本文对发展迅速的快递行业进行研究,选取河南省月度快递业务量,考虑到月度快递业务量的趋势性、季节效应,通过建立ARIMA简单季节模型对快递业务量进行预测。结果表明,该模型预测效果较好。  相似文献   
9.
由于烟草市场发展面临新的诸多挑战,为了保持烟草行业的可持续发展,对未来卷烟销量的预测很有必要。首先建立定性分析模型,从宏观经济变量、人口增长、收入变化等因素对卷烟销量的影响定性分析预测。其次利用时间序列分析、H-P滤波分析形成未来卷烟批发销售总量和销售总金额预测。在上述模型基础上,以杭州卷烟市场为例,进行预测分析。该模型分析方法严谨,定量与定性分析结果相近,模型可信,有助于烟草公司的工作人员准确把握烟草市场的发展趋势,制定有效的发展规划和决策。  相似文献   
10.
淘宝网站能够收集到海量用户的购物行为日志,它使得掌握用户的购物偏好成为了可能。尽管用户的购买模式具有高度的多样性和自由性,但是周期性的购买是非常频繁的现象。因此寻找用户的周期行为对了解用户对商户的偏好非常重要。本文基于2017年阿里巴巴竞赛所获得的数据,从海量的购物行为数据中挖掘了用户特征、商户特征和用户-商户特征,对寻常情境下新用户未来在同一家店铺再次购买行为的预测进行了研究。此外,针对训练数据中类别及不平衡的问题,提出随机抽样并赋予各类别不同权重相结合的策略,并基于该策略将训练样本划分为6组,分别用SVM与随机森林训练多个预测模型。最后,通过集成将这多个预测模型共同进行预测。通过实验验证,所提出的组合预测方法具有很高的有效性。  相似文献   
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