毛泽东关于中国革命的科学预见及其重大意义

毛泽东具有高超的科学预见的能力。毛泽东的科学预见能力在于他掌握了社会调查的方法 ,正确地运用对立统一规律和量变到质变的规律 ,以及采取“从群众中来 ,到群众中去”的方法。学习毛泽东关于中国革命的科学预测理论与方法 ,对于处理当今国际国内的各种复杂问题有着十分重要的意义。     

企业信息化过程中知识转移能力研究

考虑到企业信息化建设过程中知识转移的能力具有灰色性和模糊性的特点,传统的分析方法具有很大的局限性。本文采用基于信息熵权值的多层次灰色评价理论,对信息化过程中知识转移的能力的多级指标体系进行综合评判,为企业提供决策以及改进的依据,最后给出运用该方法的一个实例。该方法具有较强的实际应用价值。     

基于BP网络对我国通货膨胀率的预测及其分析

本文首先由我国的CPI计算出通货膨胀率,综合分析了我国通货膨胀率和GDP增长率数据。其次,用带有动量项和自适应学习率的BP神经网络预测出2008～2009年我国CPI,从而推算出2008～2009年我国通货膨胀率分别是4.99%和4.91%左右。并提出了一些相应的政策建议。     

Diffusion of Products with Limited Supply and Known Expiration Date

In this paper, we provide a model for diffusion of products, which are available in limited quantity until a known expiration date, after which the unsold products have no value. We consider the case of a performing arts company. The model development is built on the foundation of classical product diffusion model by Bass (1969) and the psychological effect known as the scarcity principle (Cialdini, 1985). Our empirical analysis results show that the proposed model can provide significant improvement in prediction of the products characterized by the scarcity effect.     

水泥土搅拌桩复合地基承载力的灰色预测

详细阐述灰色模型的建立及调整过程,利用复合地基沉降实测数据,根据灰色系统理论,建立(1,1)模型,可模拟复合地基的P~s曲线,预测地基沉降的发展趋势,分析水泥土搅拌桩复合地基的承载性能。     

灰色聚类综合评价方法在住宅建筑方案选优中的应用

阐述了基于灰色聚类原理开发出的一种综合评价方法，其应用于住宅建筑方案选优，既可选出相对最优方案，又可直观地评出其属于何种等级的灰类。     

基于Markov链的物流园区需求灰色预测模型改进

物流因区是一项大型基础设施投资项目，在规划与设计上需要有一定的超前意识，而需求预测则是园区规划超前意识的重要依据。目前。国内外对物流园区需求预测方法的研究和实践基本上还处于发展阶段．至今尚未形成完整科学、操作性强的方法体系，现有的需求预测大体上是借鉴史通运输规划的模型．进行研究的过程中灰色模型预测有局限性。其预测结果与真实值之间存在一定误差，因而可以考虑利用Markov链提出改进方案。     

城市货运发展统计数据分析与建模

21世纪的物流在上海的经济活动中扮演着重要的角色,货运在城市交通中所占的比重日益增 加,如何科学地预测货运总量的发展趋势,对上海城市交通规划有着重要的意义。本文采用基于时间序列的 ARIMA模型,构建了上海货运总量发展模型,并对上海中短期的货运发展情况进行预测。     

Prediction of the Indian summer monsoon using a stacked autoencoder and ensemble regression model

The study of climatic variables that govern the Indian summer monsoon has been widely explored. In this work, we use a non-linear deep learning-based feature reduction scheme for the discovery of skilful predictors for monsoon rainfall with climatic variables from various regions of the globe. We use a stacked autoencoder network along with two advanced machine learning techniques to forecast the Indian summer monsoon. We show that the predictors such as the sea surface temperature and zonal wind can predict the Indian summer monsoon one month ahead, whereas the sea level pressure can predict ten months before the season. Further, we also show that the predictors derived from a combination of climatic variables can outperform the predictors derived from an individual variable. The stacked autoencoder model with combined predictors of sea surface temperature and sea level pressure can predict the monsoon (June-September) two months ahead with a 2.8% error. The accuracy of the identified predictors is found to be superior to the state-of-the-art predictions of the Indian monsoon.     

灰关联分析在房地产开发方案评选中的应用

项目可行性研究在房地产项目开发决策中得到了广泛的应用，但目前可行性研究主要是进行项目的经济论证，忽视了项目的技术论证，即开发方案的评价。本文首先强调了开发方案评价的重要性，分析了开发方案评价时应考虑的因素，以及这些因素对提高土地利用率、降低开发投资的影响，并拟定了相应的评价指标。通过对评价问题的分析，提出运用灰色数学理论来进行开发方案的评价，并对评价指标权重的确定进行了改进，文章的最后结合具体实例予以验证。