民航飞行员人力资本价值计量模型研究

源自于对近年来东方航空公司和飞行员之间的内部矛盾不断激化的思考,认为问题的主要原因在于目前在飞行员人力资本价值计量上没有一个既符合现实情况又具有科学依据的处理方式,因此导致部分飞行员在各航空公司流动时产生公司和个人的纠纷.力图通过对飞行员人力资本价值计量模型的研究,科学计量评估飞行员的人力资本产权价值,科学地评价飞行员对航空业的贡献价值,使人力资本价值与价格相符,从根本上改变飞行员与航空公司"对峙"的局面,使飞行员能够在航空公司间有序地流动,减少劳资纠纷,提高治理效率.     

烧碱需求中长期预测

一、概述烧碱是一种重要的化工基础原料:它广泛应用于化工、造纸、纺织、医药、钢铁和石油化工等许多行业.目前国内生产烧碱主要是利用精制盐水电解。烧碱生产的过程有两个主要特点,其一是能耗大(达2397度电/吨),其二是电解精制盐水时联产相当量的氯气,而氯气又广泛应用于生产盐酸、液氯、漂白粉、聚氯乙烯和化学农药等。因此对烧碱的生产除必须具备盐资源条件外,还应有充足稳定的电力供应和妥善解决联产品氯气的平衡问题.国内外烧碱生产技术有水银法、隔膜法和离子膜法三种,其中水银法由于污染严重是一种趋于淘汰的技术.离子膜法是70年代发明的一种新技术,在能耗及工业污染方面都     

民航现役飞行员与飞行学员体育锻炼对比研究

科学、合理、有效的体育锻炼活动对于增强民航飞行员体质、促进飞行技能掌握、缓解飞行疲劳具有重要作用。本文在深入了解目前我国民航现役航线飞行员和民航院校飞行学员体育锻炼特点的基础上,采用观察法、访谈法、问卷法和文献法对两者在体育锻炼认知、锻炼动机、锻炼行为、运动项目选择及锻炼影响因素等方面进行系统分析和全方位对比,找出他们之间的差异,为提高现役飞行员体育锻炼效果,提高民航院校飞行学员培养质量提出合理化建议。     

从中美简单对比看我国民航飞行员培养模式的发展趋势

本文主要是对中美两国在民航职业飞行员培养模式上进行简单比较分析,找出中国民航职业飞行员培养模式存在的不足之处,并且对中国民航职业飞行员培养模式的发展趋势提出自己的观点.     

青海省粮食需求趋势预测

本预测采用国内先进的预测方法,结合青海省粮食需求的历史和现状进行模型选择,配合计算机技术,进行定性定量分析。在未来十五年人口发展预测的基础上,分别对生活用粮,饲料用粮,工业用粮,种籽用量进行了科学预测,其结果具有一定的可靠性。     

BP神经网络在股市短期预测中的应用

设计了一个三层BP神经网络模型,结合MATLAB神经网络工具箱,针对一只个股实际数据,进行了该网络模型的训练与仿真,并时股市行情进行了短期预测。通过实验数据,计算出短期的预测值与实际收盘价的均方误差Q=0．027623,这说明此方法是有效和可行的。     

交通流量VNNTF神经网络模型及其预测研究

研究了VNNTF神经网络交通流量混沌时间序列预测的问题。首先,通过混沌理论提取了交通流量时间序列的混沌特征,并在此基础上建立了VNNTF神经网络交通流量时间序列模型;接着,阐述了VNNTF神经网络学习算法原理．设计了交通流量Voltem神经网络的学习算法快速学习算法：最后利用交通流量混沌时间序列对VNNTF网络模型、Voherra预测滤波器和BP神经网络进行了单步预测,并对预测结果的仿真图和真实值与预测值的方均根进行了比较,结果表明基于混沌学习算法的VNNTF神经网络的预测性能明显优于Volterra预测滤波器和BP神经网络。     

江西经济发展走势对运输需求的分析与预测

区域经济的发展是运输需求的源泉。新世纪以来,江西经济进入了持续稳定发展的快车道,极大地促进了运输需求的持续增长,运输线路长度不断延长,全社会运输量不断增加。随着江西经济社会快速发展,城镇化进程的加快,资源环境约束压力的加大,运输需求结构提升,对运输需求提出了更高的要求,运输需求多样化、个性化、机动化、快速化和网络化的趋势更加显著。     

BP神经网络在股市短期预测中的应用

设计了一个三层BP神经网络模型,结合MATLAB神经网络工具箱,针对一只个股实际数据,进行了该网络模型的训练与仿真,并时股市行情进行了短期预测。通过实验数据,计算出短期的预测值与实际收盘价的均方误差Q=0．027623,这说明此方法是有效和可行的。     

粒子群优化的神经网络预测交通流量

交通流量预测是智能交通系统研究的重要组成部分。提出了一种粒子群(PSO)优化RBF神经网络的交通流量预测方法。该方法以误差能量函数为适应度函数,利用PSO算法对RBF神经网络参数进行优化,有效克服交通流量数据非周期性、非线性和随机性等问题。仿真实验结果证明比单纯用RBF预测模型精度高、收敛速度快,表明粒子群优化的RBF神经网络模型具有良好的应用价值。     

浅析农业科技人才发展需求的有效预测

农业科技人才发展需求的预测过程,是对人才培养针对性不断提升的重要保证,也是对人才发展提供有效动力的重要途径。针对人才专业能力发展需求,对其进行有效的预测过程,使得人才专业能力的培养具有较强的“针对性”,并且提升农业科技人才自身所具有的社会发展价值以及应用价值。     

需求不稳定情况下的保本点预测分析

需求不稳定情况下的保本点预测分析冯根尧（陕西工学院７２３００３）１问题的引出我们在进行保本分析时，通常是将企业相对可以控制的因素看作定值，认为其在不太长的时期保持相对稳定：如固定成本企业可不增减；变动成本（率）力争相对稳定；价格可一经确定较长时间不变...     

基于改进的PSO-BP神经网络的桂林市物流预测研究

由于BP神经网络有收敛速度慢,容易陷入局部最小的缺陷,因此文章提出了一种改进的粒子群算法来优化BP神经网络的权值与阈值。使得预测模型能够在搜索最优解的过程中能够平衡算法的局部搜索和全局搜索,提高搜索的精度。对初步确定的输入指标和输出指标采用线性回归的方法,来筛选与输出指标具有强相关性的输入指标。通过MATLAB软件进行预测,比较标准的PSO-BP与改进PSO-BP模型,预测结果较好,说明改进的PSO-BP模型是有效的。     

神经网络与预测方法研究

1 引言在科学技术和社会高速发展的今天,愈来愈多的问题,具有系统的复杂性、时变性和模糊性的特点,这就使得利用传统的预测方法解决这类问题十分困难。1987年,Lapedes和Farber首先应用神经网络进行预测,开创了神经网络预测方法的历史。目前,在范围广泛的商贸信息交流中,神经网络技术可以解决用传统方法不能解决的问题。例如Varfis和Versino运用神经网络解决经济时间序列预测问题,White利用神经网络进行IBM公司每日库存占用资金率的预测,都得到了很好的效果,节约了大量的资金。人们     

1994年我国煤炭市场供需形势预测

煤炭在我国能源中占有主导地位,是我国能源的主体,80年代以来,我国煤炭产量和煤炭消费量占能源产量和消费量的比重,均一直保持在70％以上。煤炭产量的持续稳定增长对于缓解我国能源紧张状况,推动我国国民经济健康发展发挥着巨大作用。当前我国经济正处于高速增长阶段,尽管国家已采取了加强宏观调控的措施,但由于这次经济紧缩不象1989年那次,采取急刹车的全面紧缩措施,因此,经济的高速增长不会马上降下来,而将是平稳过渡到一个合适的增长速度上。在这种形势下,正确估量和预测我国1994年煤炭市场的供需状况,对于保持整个国民经济的健康发展是非常必要的。     

基于BP神经网络的我国外汇储备规模预测

本文基于MATLAB6.5平台编程,运用非线性BP神经网络对我国外汇储备规模进行预测分析.以我国历年外汇储备数据为训练样本,进行网络训练与检验.结果表明,BP弄中经网络具有良好的预测性能.同时发现了我国外汇储备存在超常规增长,并在文章最后提出了相关的政策和建议.     

交通运输特点与民航客运的需求预测

十四大报告中明确指出,要加快交通等基础设施和基础工业的开发和建设,这是当前加快经济发展的迫切需要,也是增强经济发展后劲的重要条件。国内外的实践说明,国家资源的开发,城乡经济的发展,国防的巩固,旅游资源的开拓等等,无不植根于交通运输的发展。因此,发达国家过去工业化的历程中都优先进行交通建设。我国经济建设     

浅析飞行员的流动成因

近年来,随着航空产业的飞速发展,飞行员短缺问题日益突出,飞行员作为一种特殊的人才在国内一直以来是以委培的形式进行培养,最近发生的一些飞行员流动问题成为社会关注的话题,本文简要介绍了飞行员流动的成因.     

江苏省电力需求的短期预测

为了促进江苏省经济的持续稳定增长,运用霍尔特双参数指数平滑模型,GM（1,1）模型以及组合预测模型对江苏省的电力需求进行预测,并分析预测值与实际值的误差和相对误差,选出了最优模型,根据最优模型对江苏省2010-2014年的电力需求进行预测。