基于GM(1,1)-Markov链组合模型的河南省粮食产量预测

针对粮食产量预测中随机性和波动性特点,建立适用性较强的GM(1,1)-Markov链组合模型。选取2006-2019年河南省粮食产量为原始数据序列,建立GM(1,1)-Markov链预测模型,对河南省2020-2022年的粮食产量进行预测。从平均相对误差、后验差比和小误差概率三个方面对模型进行检验,模型精度标准均为一级。GM(1,1)-Markov链模型的平均相对误差和平均绝对误差相对于GM(1,1)模型分别减小了25.32%和21.81%,表明该模型对河南省粮食产量预测有较高的实用性。     

深度融入信息技术的线性代数课程混合式教学模式探索

计算机技术在教育中的广泛应用促进混合式教学的蓬勃发展,将计算机技术与教育教学深度融合的移动教学平台将为混合式教学提供极大方便。本文以超星学习通在线性代数教学中的运用为例,在教学资源、教学内容、教学方法、教学活动和学习效果评价等方面,开展对混合式教学模式的深入探讨。实践证明,通过融合信息技术的线性代数混合式课堂教学,能够调动学生学习兴趣,培养学生的主动学习能力,从而达到与教师有效互动,改善课堂教学的目的。