农业转基因技术应用对公众环境权的伤害性分析

农业转基因技术应用对公众环境权产生的伤害主要体现出一种可能性和潜在性,但是此种伤害一旦现实化了,那么将是严重的而不是轻微的。此外,从公众环境权受到伤害的主体上看更具广泛性、代际性;从对公众环境权伤害的内容上看更具不确定性;从对公众环境权伤害的时间上看更具长期性。鉴于此,在农业转基因技术应用推广中,需要采取措施以维护好公众的环境权。     

基于GM(1,1)模型的学科创新力预测

首先以情报学为例,通过关键词综合评价,得出情报学近18年的6组学科创新力值,并分别用GM(1,1)全模型、GM(1,1)部分模型、GM(1,1)新信息模型和GM(1,1)新陈代谢模型对学科创新力的6组值进行模拟,通过分析比较,得出GM(1,1)新陈代谢模型具有较高精度,然后选取该模型对情报学学科创新力进行预测。接着计算图书馆学近12年的4组学科创新力数据,建立图书馆学学科创新力GM(1,1)新陈代谢模型,用该模型对图书馆学创新力进行预测。最后将图书馆学与情报学学科创新力进行比较和分析,得出情报学和图书馆学不同的学科特点和发展趋势。     

基于灰色系统GM(1,1)的组合预测模型及其应用

建立了一种基于灰色系统GM(1,1)的组合预测模型,该模型的预测结果是一个区间.建立的模型提高了预测精度及实用性,并进一步将其应用于上海世博会入园参观人数的预测.     

基于L1范数IOWGA算子的大学生就业信心指数组合预测模型

大学生就业信心指数的预测可以在一定程度上了解大学生就业信心的变化趋势.因此,文章建立了基于L1范数的诱导有序加权几何平均（IOWGA）算子的组合预测模型及预测有效度评价指标体系,以山东省德州市某高校2000—2012年大学生就业信心指数数据,对大学生就业信心指数中的全局信心指数进行分析预测,并与采用GM（1,N）预测模型、单指数平滑预测模型和ARMAX预测模型分析结果从预测精度、预测模型有效性上进行比较.结果表明：基于L1范数的IOWGA算子组合预测模型比其他三种单项预测方法预测方法精度更高且为优性组合预测,本模型对大学生就业信心指数预测是可行的,可以用于对大学生就业信心的定量研究.     

Financial crisis early-warning model of listed companies based on predicted value

To establish a financial early-warning model with high accuracy of discrimination and achieve the aim of long-term prediction, principal component analysis (PCA), Fisher discriminant, together with grey forecasting models are used at the same time. 110 A-share companies listed on the Shanghai and Shenzhen stock exchange are selected as research samples. And 10 extractive factors with 89.746% of all the original information are determined by applying PCA, which obtains the goal of dimension reduction without information loss. Based on the index system, the early-warning model is constructed according to the Fisher rules. And then the GM(1,1) is adopted to predict financial ratios in 2004, according to 40 testing samples from 2000 to 2003. Finally, two different methods, a self-validated and a forecasting-validated, are used to test the validity of the financial crisis warning model. The empirical results show that the model has better predictability and feasibility, and GM(1,1) contributes to the ability to make long-term predictions.     

基于主成分分析和GM（1,1）的土地利用结构变化分析及预测——以徐州市为例

根据2003~2008年的地类数据,采用主成分分析法来研究和分析徐州市土地利用结构变化情况和影响因素,得出当前徐州市土地利用结构变化最根本的动力是人口因素;然后借助GM（1,1）模型,对其未来土地利用结构进行预测和检验.结果表明,该模型比较符合土地利用结构变化的预测,可以为当地修编土地利用规划和城市规划提供参考.     

改进GM（1,1）预测模型在公路运输量中的应用

为了提高公路交通运输量的预测精度和公路运输行业的管理水平,研究了GM（1,1）模型特性、GM（1,1）在背景值和初始值选择两方面所存在的缺陷;提出一种新的背景值计算方法;最后,利用2000-2004年的公路客运量的实际数据进行了验证,结果表明：改进模型的预测精度要高于GM（1,1）模型的预测精度,前者比后者具有更高的预测精度和可靠性.     

关于轴承磨损量的灰色预测模型

介绍了灰色数学模型GM(1,1)模型的理论,建立了关于轴承磨损量的灰色预测模型.计算结果表明,该预测模型可以进一步了解设备运行状态的发展趋势.     

基于GM(1,1)-MLP神经网络组合模型的物流总额预测

由于传统的基于GM(1,1)的物流总额预测方法需假设其他因素变化对物流总额无影响,给预测结果带来较大误差,本文采用GM(1,1)-MLP神经网络组合模型对我国未来物流总额进行预测。将组合模型与GM(1,1)的2012—2016年物流总额拟合结果进行比较,发现组合模型的预测平均误差仅为2. 3%,远低于GM(1,1)的预测平均误差(25. 2%),精准度大大提高,可以被有效应用于我国未来的物流总额预测。     

基于灰色模型的农民工资性收入预测

运用灰色系统理论及方法,通过对河南省近年农民工工资性收入数据序列采取不同长度序列的方法进行逐一新陈代谢,分别建立GM(1,1)模型,在matlab环境下利用建立的模型进行预测,将预测值与实际值进行误差比较,通过比较不同长度序列的误差平均值,选取误差平均值最小的序列长度值,并以2011年和2012年为例进行实证分析。