摘要：本文主要对中国人口增长的中短期和长期趋势做出预测，并用得到的数据对老年、少儿人数、社会抚养比等进行分析。
在对人口预测进行分析时，人口预测模型应符合人口繁衍变化的自然特征、符合社会经济实践的不同需求且应具有反映人口随时间变动而变动的特性。
而影响人口增长的主要因素有生育率、死亡率、迁移、人口年龄结构。
基于上述原则，我们选择了Leslie矩阵模型作为基础，并根据具体情况作出改进，建立相应的人口增长预测模型。
在参数的设定上，考虑了前面计算结果对后面参数的影响，且时间跨度越小，影响越显著，这样从一定程度上更符合实际情况。
通过对新建模型及结果的详细分析，我们有以下结论：(1）短期内，人口压力不会得到缓解。
(2）未来老年人口呈快速递增态势。
(3）未来少儿人数呈波浪式减少态势。
(4)社会抚养比近30年较低，未来有升高的趋势。
(5）男女比例呈现波动态势，未来还有升高趋势。
最初本文对模型进行了评价，给出了模型的优缺点。
关键字：年龄移算法；
净迁移人数；
直接延续认定法；
分时段设置法；
Leslie矩阵
在对人口预测进行分析时，人口预测模型应符合人口繁衍变化的自然特征、符合社会经济实践的不同需求且应具有反映人口随时间变动而变动的特性。
而影响人口增长的主要因素有生育率、死亡率、迁移、人口年龄结构。
基于上述原则，我们选择了Leslie矩阵模型作为基础，并根据具体情况作出改进，建立相应的人口增长预测模型。
在参数的设定上，考虑了前面计算结果对后面参数的影响，且时间跨度越小，影响越显著，这样从一定程度上更符合实际情况。
通过对新建模型及结果的详细分析，我们有以下结论：(1）短期内，人口压力不会得到缓解。
(2）未来老年人口呈快速递增态势。
(3）未来少儿人数呈波浪式减少态势。
(4)社会抚养比近30年较低，未来有升高的趋势。
(5）男女比例呈现波动态势，未来还有升高趋势。
最初本文对模型进行了评价，给出了模型的优缺点。
关键字：年龄移算法；
净迁移人数；
直接延续认定法；
分时段设置法；
Leslie矩阵
2023/3/9 18:45:55
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压缩包内含：基于LSTM的股票价格预测_数据+代码+报告，可以最为数据挖掘的大作业。
股票作为人民金融投资的普遍方式，如何在股票中赚钱成为股民的共同目标。
要想在股票买卖中赚钱便要掌握股票的走势，因此股票价格预测工作引起社会及学术界的广泛关注。
股票的走势随市场变动，而且受诸多因素影响，如国际环境，政策变化，行业发展，市场情绪等等，这使得股民很难预测股票的走势。
理论上，根据股票以往的价格走势，可以预测股票的未来走势。
因为股票预测是高度非线性的，这就要预测模型要能够处理非线性问题，并且，股票具有时间序列的特性，因此适合用循环神经网络对股票进行预测。
虽然循环神经网络（RNN），允许信息的持久化，然而，一般的RNN模型对具备长记忆性的时间序列数据刻画能力较弱，在时间序列过长的时候，因为存在梯度消散和梯度爆炸现象RNN训练变得非常困难。
Hochreiter和Schmidhuber提出的长短期记忆（LongShort-TermMemory，LSTM）模型在RNN结构的基础上进行了改造，从而解决了RNN模型无法刻画时间序列长记忆性的问题。
因此，本文基于LSTM实现一个股票价格预测模型。
股票作为人民金融投资的普遍方式，如何在股票中赚钱成为股民的共同目标。
要想在股票买卖中赚钱便要掌握股票的走势，因此股票价格预测工作引起社会及学术界的广泛关注。
股票的走势随市场变动，而且受诸多因素影响，如国际环境，政策变化，行业发展，市场情绪等等，这使得股民很难预测股票的走势。
理论上，根据股票以往的价格走势，可以预测股票的未来走势。
因为股票预测是高度非线性的，这就要预测模型要能够处理非线性问题，并且，股票具有时间序列的特性，因此适合用循环神经网络对股票进行预测。
虽然循环神经网络（RNN），允许信息的持久化，然而，一般的RNN模型对具备长记忆性的时间序列数据刻画能力较弱，在时间序列过长的时候，因为存在梯度消散和梯度爆炸现象RNN训练变得非常困难。
Hochreiter和Schmidhuber提出的长短期记忆（LongShort-TermMemory，LSTM）模型在RNN结构的基础上进行了改造，从而解决了RNN模型无法刻画时间序列长记忆性的问题。
因此，本文基于LSTM实现一个股票价格预测模型。
2023/2/23 2:23:41
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Preparedbythemultipleregressionofcross-validationprocedure
2023/2/11 23:24:48
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该文档包括混沌时间序列预测模型研讨硕士论文及预测模型的原型系统（Matlab编程），论文部分详细阐述了预测模型构建等方面研讨。
2023/2/6 6:36:13
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针对数据量庞大引起模型参数更新时样本选择困难及训练速度慢的缺陷,提出基于投影寻踪回归的铜闪速熔炼过程关键工艺指标预测方法。
首先采用机器学习方式提取用于建模所需的类似样本集,借助投影寻踪回归思想,建立铜闪速熔炼过程关键工艺指标预测模型;然后利用基于实数编码的加速遗传算法进行模型参数的实时更新。
训练样本的机器选择可以避免人工选择带来的主观性和盲目性缺陷,模型参数的更新训练只在类似样本集中进行,可有效提高模型参数更新速度。
实际生产数据仿真结果验证了所提方法的有效性和可行性。
首先采用机器学习方式提取用于建模所需的类似样本集,借助投影寻踪回归思想,建立铜闪速熔炼过程关键工艺指标预测模型;然后利用基于实数编码的加速遗传算法进行模型参数的实时更新。
训练样本的机器选择可以避免人工选择带来的主观性和盲目性缺陷,模型参数的更新训练只在类似样本集中进行,可有效提高模型参数更新速度。
实际生产数据仿真结果验证了所提方法的有效性和可行性。
2018/3/12 21:46:20
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在日常工作中，钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而，有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。
每天早晚，我总是得牢记打开钉钉应用，点击"工作台"，再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌，会忘记打卡，导致考勤异常，影响当月的工作评价。而且，由于我使用的是苹果手机，有时候系统更新后，钉钉的某些功能会出现异常，使得打卡变得更加麻烦。
另外，我的家人使用的是安卓手机，他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说，每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误，导致打卡失败。
为了解决这些烦恼，我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习，我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。
2024-04-09 15:03
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