CPPS软件在凭祥市人口预测中的应用研究

运用国家计生委人口预测软件CPPS,对凭祥市未来人口的发展做了高、中、低三种不同方案的预测,并对总人口、人口年龄结构及占总人口的比重等预测结果进行了分析,结果表明凭祥市未来46年里有一个人口总量相对快速增长的高峰期,且在未来20年前后呈现年青化的态势,但此后的发展走向却是老龄化的状态.为促使凭祥市人口健康发展,要从继续实施计划生育政策,引导男女性别比的协调发展,发挥边贸地区优势,发展基层的养老保险等社会保障事业等方面着手.     

灰色模型在甘肃省人口预测中的应用

人口是一个国家和地区发展的重要因素,人口规模直接影响着区域的经济社会发展、资源利用和生态环境状况。采用合理的方法,模拟和预测城市总人口,可以在制定国民经济计划、城市土地利用总体规划、城市规划与设计、资源与环境保护和进行社会决策中起到非常重要的作用。以甘肃省2000~2008年近9年的人口数据为基础,采用灰色系统理论建立人口动态增长模型,用此模型预测甘肃省未来人口规模,并对人口增长状况进行分析。     

灰色模型在郑州市人口预测中的应用

采用灰色模型法,对郑州市2011—2025年人口发展趋势进行了预测.明确了郑州市未来人口发展趋势的特点,揭示了郑州市未来面临的主要人口问题,并据此提出了有针对性的对策建议,既可供相关部门进行人口与经济社会发展宏观规划时参考,也可为郑州市政府制定发展决策提供支持.     

线性组合模型及在人口预测中的应用

介绍了线性组合模型并以江西省人口数预测为例,分别利用线性回归预测模型、灰色预测模型、Logistic人口预测模型进行预测,并把这3种预测模型进行最优组合和线性组合,用共轭梯度法性求预测模型的系数。然后对这5种预测模型的结果进行比较,结果表明线性组合预测模型的效果比单一预测模型效果好,也比最优组合预测模型的精度高。     

改进Logistic模型在城市人口预测中的应用

人口系统是一个非常复杂的非线性系统,对人口数量的准确预测能为城市经济可持续发展计划的制定提供重要依据.以福州市1961～2005年的人口统计数据为例,应用2个改进Logistic模型对人口进行预测,借助自编的改进单纯形程序进行了参数估计,并与几种常用模型的预测结果进行比较.结果 表明,应用改进Logistic模型对人口数量的预测精度更高,效果更好.     

微分方程在人口预测中的应用

利用微分方程建模,深入研究马尔萨斯模型和逻辑斯蒂增长模型,进行人口增长的预测.通过内禀增长率和环境容纳量,找到控制人口增长的办法.     

仿真软件在PLC实验教学中的应用研究

本文介绍了仿真软件的特点,讨论了仿真软件在PLC实验教学中的应用。认为应用PLC仿真软件能充分发挥学生的主观能动性,培养并有效提高学生思维能力、综合分析能力及创新能力,节约设计及实验时间,弥补学校实验仪器及元件缺乏带来的不足,节约实验室的建设费用以及维护费,对PLC教学的意义重大。     

灰色模型在我国人口预测中的应用

人口问题就是一个典型的灰色系统问题,在灰色GM(1,1)模型的基础上,构建了灰色+BP神经网络组合模型。根据1949-2011年我国人口发展的最新统计资料,提出并建立变换初值灰色模型,然后利用两种模型预测值的均值对我国人口发展趋势进行中长期预测。     

时空回归模型在中国各省区人口预测中的应用

综合回归分析和时间序列分析的思想,构建中国各省人口时空回归模型,对各省的人口发展进行预测.其基本方法是首先运用相邻两年各省的人口数据建立回归方程,然后将来年人口数量作为自变量,预测下一年的数量.得到因变量数值再作为自变量,逐年往前滚动进行预测.经检验,中国各省人口时空回归模型的预测准确率绝大多数在90%以上.     

软件复用技术研究与应用

本文简要综述了软件复用技术的发展,介绍软件复用的基本概念及关键技术,以及国内外在软件复用方面的成功的研究和实践活动,并对其发展作一展望.     

基于两种模型的河南省人口预测及对策研究

综合运用指数预测和年平均增长率预测两种方法,对河南省2011～2020年的人口发展进行了预测和分析,并针对人口在预测期内的变化提出了应对建议．     

基于马尔萨斯模型对甘肃省人口的预测

从什肃省的实际情况和人口增长的特点出发,建立甘肃省人口增长的数学模型,本文利用竹肃省1978-2010年的人口数量,利用马尔萨斯模型对甘肃省人口进行了预测,建立了人口预测公式。对甘肃省人口做山预测和分析,来预测甘肃省未来10年的人口数量。     

基于SA-BP神经网络的软件缺陷预测模型的研究

探讨了传统BP神经网络的模型与结构,并针对BP神经网络容易陷入局部最优的缺陷,提出用模拟退火技术代替局部梯度下降法修正网络权值的SA-BP算法,用于构建SA-BP神经网络的软件缺陷预测模型,并通过实验证明了SA-BP神经网络模型应用于软件缺陷预测的有效性.     

基于改进Real AdaBoost算法的软件可靠性预测

针对基于单一神经网络的软件可靠性模型预测精度低和可信性差的问题,提出一种基于加权信息熵(WIE)的Real BP-AdaBoost算法。首先,用BP神经网络个体代替Real AdaBoost算法的基分类器,构建Real BP-AdaBoost算法。然后,对Real BP-AdaBoost算法的加权方式进行改进,以基分类器对训练样本的整体分类权值与基分类器对测试样本的个体分类权值的乘积作为最终的加权系数,得到WIE Real BP-AdaBoost算法。最后,通过2组软件实际失效数据对WIE Real BP-AdaBoost算法的有效性进行验证,并与SVM、BP网络、Elman网络和Real BP-AdaBoost算法进行比较研究。实验结果显示,WIE Real BP-AdaBoost算法对2组数据预测的均方误差分别为0.442 87和0.284 71,均低于4个对比模型的均方误差,说明了WIE Real BP-AdaBoost算法模型具有更高的预测精度和可信性。     

基于GM（1,1）灰色模型的湖南省人口规模预测研究

人口增长、资源耗竭、环境污染问题是当今社会面临的重大问题,而人口问题是实现人口、资源、环境可持续发展的前提.人口规模是否合理,对一个地区未来的资源、环境、经济与社会可持续发展影响深远.针对人口预测中信息不充分的特点,运用GM（1,1）灰色增长模型对湖南省2009年～2020年的人口规模做出了科学预测,在分析湖南省人口发展所面临问题的基础上,尝试性地提出了对策,为湖南省在新的历史机遇期科学地制定相关社会经济发展战略与规划、实现人口与资源环境的可持续发展提供参考.     

改进的基于PCA的软件缺陷预测方法

为了避免在变量多重情况下基于PCA的软件缺陷预测出现明显失误,对传统PCA方法的缺陷加以改进,利用UML软件工程组织网站上公布的某中等规模软件公司项目功能点数据,采用改进的PCA方法对项目综合性能进行软件缺陷预测,并与传统PCA方法的预测结果进行了对比．结果表明,改进的PCA方法对软件系统的综合性能有较好的预测能力．     

一种软件缺陷预测改进模型的研究

研究考虑缺陷移除失败的软件缺陷预测改进模型,以提高缺陷预测能力.分析了传统Rayleigh模型的不足,在考虑缺陷移除失败因素的基础上,建立缺陷预测改进模型,并使用经验值及最大似然法估计获得模型参数.实例验证表明,改进模型可以有效地提高软件缺陷预测值与实际值的拟合度.     

基于特征选择的软件缺陷预测方法

软件缺陷对软件功能的实现具有不可预知的危险,是软件产品的固有成分,提高软件的可靠性,关键在于降低软件缺陷出现的概率,而如何利用已有缺陷数据构建预测系统框架是研究的重点.针对传统软件测试技术虽然能够有效发现软件缺陷,但需要消耗大量的时间和精力,制约软件开发效率的缺点,提出基于特征选择的软件缺陷预测方法,算法对软件缺陷模型的经验数据集进行多特征选择,进而克服数据集之间的冗余性移除无关特征,得到缺陷模型的分类,最终实现软件缺陷的精确预测.实验表明,基于特征选择的软件缺陷预测方法具有较好的预测效果和较高的应用价值.     

基于不同数学模型的天水市人口规模预测

人口规模对于未来国家和地区经济的发展具有重要的意义.本文综合运用GM(1,1)灰色模型、Logis-tic模型、Malthus人口模型、对数模型四种数学模型,对天水市2020年—2030年人口规模进行预测,旨在为政府有关部门制定社会经济发展规划提供参考依据.结果表明:未来20年内,天水市总人口将继续处于稳定增长状态,年平均人口增长率8.01‰,到2020年,天水市总人口将达到402.71万,到2030年,总人口将达到437.49万人.