面向应用型人才的数据库课程教学模式改革

数据库是编程语言、程序设计和系统开发之间的重要桥梁。近年来企业对应届毕业生实践能力的要求越来越高,应用型人才的输出成为高等院校的培养目标。本文结合数据库课程实际教学经验,针对管理学院经管类专业的特殊性,根据专业培养目标和就业培养定位,提出课程教学大纲、教学内容、教材选择和教学网站等方面的教学改革与实践措施。希望对其他高校同类专业的教学改革提供参考。     

基于正弦函数变换的灰色预测模型研究及其应用

本文研究了灰色预测模型的应用问题.利用正弦函数变换提高了原始数据光滑度,获得了比对数及幂函数变换所建GM(1,1)模型的精度更高的基于正弦函数变换的灰色预测模型,推广了灰色预测模型的使用范围.     

基于改进CEEMDAN-TCN模型的风电功率预测研究

针对风力发电时间序列数据随机性大、单一算法难以获得准确预测结果的问题,本文采用改进的完全自适应噪声集合经验模态分解(ICEEMDAN)与时域卷积网络(TCN)相结合的模型预测风电功率。首先,针对集成模态分解的残余噪声和杂散模式问题,采用改进的CEEMDAN将原始序列数据分解为多个复杂度差异明显的子序列;其次,利用样本熵评估各分量复杂度,采用注意力机制的TCN,分别对低复杂度子序列和高复杂度子序列进行预测;最后将各子序列的预测结果叠加,得到最终的预测结果。经在弗兰德伦地区的数据集上测试结果表明,所提的ICEEMDAN-TCN模型的MAPE为1.74%,RMSE为127.36,优于其它对比模型,预测效果表现最优。     

机场企业应用集成项目建设的风险与对策

由于机场企业应用集成项目参与主体较多、各方关系复杂、技术复杂,从而使得应用集成项目具有更多更复杂的风险。识别出这些风险并采取有效措施降低这些风险发生的概率,成为机场企业应用集成项目的重要课题。本文从项目生命周期的角度,对集成项目的风险进行了分析,并针对主要风险提出了相应的对策。     

从同行评审误区与策略探讨寻找企业核心竞争力之一质量

本文结合作者参与的公司电子商务网站建设项目经验,讨论了电子商务网站建设质量管理中同行评审应该注意的地方,作为同类项目实施走读、技术评审、正规检视等过程时的参考和借鉴。     

一类特殊的线性函数关系模型

本文从实际问题出发，首次提出了一类特殊的线性函数关系模型，并给出了模型参数的似然估计方法和一个应用例子。     

贝叶斯向量自回归分析方法及其应用

由于经济环境的多变,使得经济预测面临数据量少的建模难题,贝叶斯方法对小样本数据建模问题具有明显优势。本文在共轭条件似然函数"矩阵正态-Wishart分布"意义下,首先讨论了向量自回归模型的贝叶斯分析方法,得到了模型参数的后验分布与一步预测分布。其次,给出了分量方程的对应结果,说明了模型阶数的推断方法。最后,列出了计算步骤,并作为应用,对上海房地产价格指数数据进行预测建模,取得了较好效果。     

混沌遗传算法对BP神经网络的改进研究

BP神经网络算法是目前应用最广泛的一种神经网络算法,但有收敛速度慢和易陷入局部极小值等缺陷.本文利用混沌遗传算法(CGA)具有混沌运动遍历性、遗传算法反演性的特性来改进BP神经网络算法.该算法的基本思想是用混沌遗传算法对BP神经网络算法的初始权值和初始阈值进行优化.把混沌变量加入遗传算法中,提高遗传算法的全局搜索能力和收敛速度;用混沌遗传算法优化后得到的最优解作为BP神经网络算法的初始权值和阈值.通过实验观察,改进后的结果与普通的BP神经网络算法的结果相比,具有更高的准确率.     

混沌粒子群神经网络在上证指数预测中的应用

上证指数预测是一个非常复杂的非线性问题,为了提高对上证指数预测的准确性,本文采用基于混沌粒子群(CPSO)算法对BP神经网络算法改进的方法来进行预测.BP神经网络算法目前已经应用到预测、聚类、分类等许多领域,取得了不少的成果.但自身也有明显的缺点,比如易陷入局部极小值、收敛速度慢等.用混沌粒子群算法改进BP神经网络算法的基本思想是用混沌粒子群算法优化BP神经网络算法的权值和阈值,在粒子群算法中加入混沌元素,提高粒子群算法的全局搜索能力.对上证指数预测的结果表明改进后的预测方法,具有更好的准确性.     

国外车险行业发展历程简析

本文首先通过对机动车保险发展过程中的强制险发展、费率改革等车险重点的分析,引出机动车保险发展中的一些列成绩和问题。然后结合国际经验,总结出可应用于我国机动车保险发展的一些策略。