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题名科技进步评价、预测指标体系的建立
被引量：2
- 1
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作者
<科技进步评价
预测指标体系的建立>课题组
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出处
《统计研究》
CSSCI
北大核心
1993年第5期24-31,共8页
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文摘
一、建立北京市科技进步评价和预测指标体系的思路和方法 在现代社会生活中,科学技术已成为影响和制约经济与社会发展的举足轻重的因素,经济与社会的发展由科学技术寻求出路已形成世界潮流。十一届三中全会以来,在实现我国经济与社会发展战略目标的过程中,科学技术的作用愈益引起人们的重视。在此势态下,如何定量化的描述和揭示北京市科技进步的状态,评价科技进步的速度和效果。
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关键词
科技进步
评价
预测指标体系
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分类号
F204
[经济管理—国民经济]
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题名华南地区流体地震预测指标建立、应用和反思
被引量：6
- 2
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作者
廖丽霞
秦双龙
洪旭瑜
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机构
福建省地震局
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出处
《地震研究》
CSCD
北大核心
2020年第2期310-319,共10页
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基金
2019年度国家重点研发计划“大用户地震科普与行为指导新媒体平台研发”重点专项(2019YFC1509404)
2020年度震情跟踪定向工作任务(202001010)共同资助.
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文摘
为提高华南地区流体地震预测水平和实效,在中国震例及日常工作经验积累的基础上建立华南地区流体地震预测指标体系,并在日常震情跟踪工作中进行检验,以2019年广西北流5.2级地震为例,对该指标体系的异常与干扰及会商机制等进行反思。结果表明:①指标体系中的空间指标、地球化学指标存在应用的局限性;基于M_L4.5震例基础上建立的震级强度指标在震级的判定上存在一定的偏差;②任何单一的预测指标用于地震预测时,都应根据不同区域特点,并结合多测项及其它学科资料进行综合判定,才能得到更为准确的判定结果;③空间分析不能只关注一条断裂带,应从更大的区域范围对成组断裂带进行分析;④地震异常和干扰有时是共生或伴生关系,不能因周围有干扰就直接否定其构造成因;异常分析不能仅局限在省域范围,应加强片区内各省学科间的交流协作,搭建一个可以充分勾通、交流的平台。
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关键词
华南地区
流体地震预测指标体系
北流地震
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Keywords
South China
index system of fluid seismic prediction
Beiliu earthquake
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分类号
P315.72
[天文地球—地震学]
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题名基于结构修剪神经网络的股票指数预测模型
被引量：9
- 3
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作者
孙彬
李铁克
张文学
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机构
北京科技大学经济管理学院
宁夏医科大学理学院
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出处
《计算机应用研究》
CSCD
北大核心
2011年第8期2840-2843,共4页
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基金
北京科技大学博士研究生科研基金资助项目
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文摘
股票市场是非线性系统,具有内部结构复杂性和外部因素多变性,在股市指数价格和成交量基础上,引入宏观经济指标共同构建模型预测指标体系,并分析各指标之间的长期均衡关系和因果关系。在贝叶斯分析的基础上,将代表网络复杂性的惩罚项引入模型误差函数中,并通过动态调整惩罚因子删减网络中对股票市场不敏感的隐层神经元,在保证模型泛化能力的同时实现网络结构精简。以上证指数为例,构建基于BP算法的结构修剪神经网络预测模型,在不同的预测指标体系下对股票市场运行规律进行学习,并对上证指数进行仿真预测。最后,通过与其他神经网络预测模型比较验证该模型的有效性。
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关键词
股票指数预测
预测指标体系
BP算法
贝叶斯分析
网络结构修剪
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Keywords
stock index forecasting
forecasting index system
BP algorithm
Bayesian analysis
network structure pruning
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分类号
TP183
[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
F830.91
[经济管理—金融学]
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题名基于GD-FNN的金融股指预测模型
被引量：5
- 4
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作者
孙彬
李铁克
张文学
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机构
北京科技大学经济管理学院
钢铁生产制造执行系统技术教育部工程研究中心
宁夏医科大学理学院
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出处
《计算机应用研究》
CSCD
北大核心
2010年第9期3272-3275,3278,共5页
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基金
国家自然科学基金资助项目(70771008)
中央高校基本科研业务费专项基(FRF-AS-09-007B)
北京科技大学博士研究生科研基金资助项目
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文摘
针对股票市场内部结构复杂性和外部因素多变性,构建一种基于椭圆基函数且能够动态调整网络结构的广义动态模糊神经网络模型对金融股指进行预测。以上证指数为例,在价格和成交量的基础上,将与股票市场密切相关的宏观经济指标引入模型预测指标体系。通过滑动时间窗对数据集进行处理,提高了模型预测准确性并降低了运算时间。与其他神经网络模型预测效果进行比较,结果表明提出的模型具有较好的预测效果。
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关键词
广义动态模糊神经网络
金融股指预测
预测指标体系
动态模糊规则抽取
滑动时间窗
金融非线性系统辨识
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Keywords
GD-FNN（ generalized dynamic fuzzy neural network）
financial stock index prediction
predictive index system
dynamic fuzzy rule extraction
sliding window
financial nonlinear system identification
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分类号
F830.91
[经济管理—金融学]
TP183
[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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题名基于生产效率的人力资源需求预测方法
- 5
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作者
王巍
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机构
哈尔滨工业大学
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出处
《技术经济与管理研究》
2004年第2期42-43,共2页
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基金
黑龙江省社会科学基金重点管理项目 (编号 :0 3B0 17)
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文摘
人力资源需求预测是企业为实现既定目标而对未来所需人员数量和类型的估计。采用生产效率结合生产量的定量分析方法———单元负荷法和总体趋势法 ,科学地预测人力资源数量 ,可以提高预测的精确度 ,为开发人力资源计划提供指导方针 ,为实施管理决策奠定坚实的基础 ,充分发挥出人力资源配置的整体功效。
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关键词
生产效率
人力资源管理
DEA
数据包络分析法
线性规划模型
预测指标体系
战略规划
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Keywords
WT5”BZ]requirement for human resource
productivity
unit load
general tendency
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分类号
F272.92
[经济管理—企业管理]
F273
[经济管理—企业管理]
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题名沟道型滑坡-碎屑流运动距离经验预测模型研究
被引量：24
- 6
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作者
詹威威
黄润秋
裴向军
李为乐
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机构
地质灾害防治与地质环境保护国家重点实验室(成都理工大学)
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出处
《工程地质学报》
CSCD
北大核心
2017年第1期154-163,共10页
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基金
国家重点基础研究发展计划项目(2014CB74470)
交通部科技项目(2014-215)
+1 种基金
四川省科技厅科技支撑计划项目(2013FZ0009)
成都理工大学中青年骨干教师培养计划(JXGG201507)资助
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文摘
沟道型滑坡-碎屑流具有隐蔽性强、危险性高、力学机理复杂的特点,研究其运动距离预测模型具有重要的理论意义和实践意义。本文基于遥感GIS技术,结合野外调查,获取了汶川地震触发的38个沟道型滑坡-碎屑流的基础数据。通过相关性分析确定沟道型滑坡-碎屑流最大水平运动距离L的影响因素从大到小依次是滑坡体积V、最大垂直运动距离H、滑源区高差Hs、沟道段坡度β。采用逐步回归方法建立了滑坡-碎屑流最大水平运动距离L的最优多元回归模型,检验结果表明模型具有较高精度。将最优多元回归模型与国际上应用较多的滑坡运动距离和泥石流运动距离预测模型进行对比,表明考虑滑坡体积、地形落差和沟道段坡度的运动距离预测指标体系,具有最高的拟合优度和较好的物理含义,可为沟谷山区滑坡-碎屑流危险性评价提供参考依据。
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关键词
滑坡-碎屑流
沟道型
运动距离
逐步回归
预测指标体系
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Keywords
Rock avalanche
Gully type
Movement distance
Stepwise regression
Forecast index system
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分类号
P642.22
[天文地球—工程地质学]
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题名基于优选组合预测技术的中长期负荷预测
被引量：24
- 7
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作者
马星河
闫炳耀
唐云峰
张均伟
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机构
河南理工大学电气学院
河南省电力公司焦作供电公司
焦作煤业集团冯营电力有限责任公司
河南新郑煤电有限公司
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出处
《电力系统及其自动化学报》
CSCD
北大核心
2015年第6期62-67,共6页
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文摘
中长期电力负荷预测是电力系统规划的基础和重要前提。该文提出优选组合预测技术分为模型筛选和组合模型筛选两大部分。单个模型的筛选方法选择改进的灰色关联度指标和冗余校验方法,改进的灰色关联度指标更加注重预测发展趋势预测的精准度,冗余校验是对已经筛选出来的模型进行冗余检查。选择5种组合预测方法,较大程度兼容组合预测的实用性和准确性。改进的预测误差指标体系验证了优选组合预测技术在中长期负荷预测中的合理性。
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关键词
优选组合
模型筛选
改进的灰色关联度指标
冗余校验
改进的预测误差指标体系
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Keywords
optimized combination
model selection
improved grey relation grade index
redundancy check
improved prediction error index system
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分类号
TM714
[电气工程—电力系统及自动化]
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题名基于PSO-LSSVM的矿井冲击地压分级预测研究
被引量：13
- 8
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作者
吕鹏飞
邱林
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机构
内蒙古科技大学矿业研究院
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出处
《矿业安全与环保》
北大核心
2021年第1期120-125,共6页
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基金
国家自然科学基金项目(51304110)
内蒙古自然科学基金联合基金项目(2019LH05005)
内蒙古科技大学创新基金项目(2019QDL-B32)。
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文摘
为准确预测煤矿冲击地压灾害,提出一种基于粒子群算法(PSO)优化最小二乘支持向量机(LSSVM)预测方法,即冲击地压分级预测的PSO-LSSVM方法。该方法综合考虑煤矿开采深度、地质构造、煤的坚固性系数、最大主应力、煤层倾角变化、煤厚变化、顶板岩层厚度、开采工艺、顶板和底板岩石强度共10项指标因素,构建冲击地压预测指标体系。利用PSO搜索方法对LSSVM模型的核参数σ和惩罚因子f快速寻优,再将优化参数输入LSSVM模型中,构建基于PSO-LSSVM方法的冲击地压危险性分级预测方法,并进行工作面实例预测。研究结果表明:与其他预测方法相比,PSO-LSSVM方法具有计算效率高、准确性高、操作简便等特点,现场应用效果良好。
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关键词
煤矿
冲击地压
预测指标体系
分级预测
PSO
LSSVM
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Keywords
coal mine
rock burst
forecast index system
classification prediction
PSO
LSSVM
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分类号
X936
[环境科学与工程—安全科学]
TD324
[矿业工程—矿井建设]
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