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中国科学院华南植物园在预测森林树种应对气候变化的响应研究方面获进展（图）
华南植物园 预测森林树种 气候变化 林木资源
2023/2/18
全球气候的快速变化是生物多样性面临的严重威胁之一。森林树种在维护生态系统稳定、提升生态系统服务功能方面扮演着重要角色。理解森林树种应对气候变化的响应，是发掘未来气候条件下适宜种植的林木资源，贯彻适地适树的造林原则，达到森林资源管理最优化及可持续发展的关键。但是，对于世代时间长、遗传背景复杂的森林树种而言，通过同质园、交互移植等传统实验方法来探究物种对气候变化的响应十分困难。
Academy of Mathematics and Systems Science, CAS Colloquia & Seminars：集装箱港口货运需求预测研究：以环渤海三大港口为例
集装箱港口 货运需求预测 环渤海 三大港口
2023/4/28
本文基于TEI@I理论框架，提出了适用于港口物流货运复杂系统的TEI@I的综合集成预测模型，并基于环渤海三大港口青岛港、天津港和大连港集装箱吞吐量数据,预测和分析了TEI@I的港口物流货运量的集成预测理论框架的各部分。预测结果表明，基于TEI@I集成预测模型的效果远远优于单独模型的预测结果，方向变化统计量(Dstat)的评价结果从65%-75%提高到了90%以上，对主要决策者方向性的判断更有实际意...
Academy of Mathematics and Systems Science, CAS Colloquia & Seminars：粮食主产区粮食产量预测模型
粮食主产区 粮食产量 预测模型
2023/5/16
报告主要介绍东北四省区等粮食主产区的粮食产量预测的模型情况，以及模型的应用、改进空间等等。
CTMC模型的企业热线话务信道的预测
连续时间马尔可夫链模型 客服热线 话务信道 信道预测 系统占线率
2022/3/23
为了减少用户接通客服热线电话的等待时间，同时控制企业在客服热线方面的投入成本，结合用户行为，基于企业数据，采用连续时间马尔可夫链(continuoustimeMarkovchain，CTMC)的数学模型对企业热线话务进行信道预测分析，寻求影响信道需求的相关参数。对不同规模企业的话务进行仿真，比对在不同客户量、不同通话保持时间需求、不同通话频率条件下的成功通话率、阻塞通话率及系统占线率，实现一种企业...
上海财经大学商学院市场调研课件第十五讲 市场调研与预测结果。
上海财经大学商学院市场调研课件第八讲 回归分析预测。
上海财经大学商学院市场调研课件第二讲 市场调研与预测策划。
上海财经大学商学院市场调研课件第一讲 市场调研与预测导论。
基于LSTM模型的恐怖袭击事件发生时间预测
恐怖袭击事件 预测 长短时记忆 神经网络
2022/3/25
针对部分地区恐怖袭击短期内频发的问题，提出了基于长短时记忆（LSTM）神经网络模型的恐怖袭击事件发生时间预测方法。首先，建立了恐怖袭击事件演化模型，对局部地区存在的恐怖袭击事件短期内数量剧增现象进行了分析。其次，以演化模型为基础从全球恐怖主义数据库（GTD）中提取出17项代表恐怖袭击事件特性的指标，并构建了用于预测的LSTM模型。采用伊拉克2001年9月至2016年底的恐怖袭击事件数据进行实验分析...
新模型可提前一季预测臭氧浓度
新模型预测 臭氧浓度 季节数据 统计模型
2017/2/28
2017年2月21日，《美国科学院学报》载文称，科研人员根据季节数据开发出一个统计模型，首次可提前一个季度预测美国东部夏季月份臭氧的浓度。论文第一作者、哈佛大学应用工程与科学学院博士生沈路接受科技日报记者采访时表示，臭氧浓度升高不仅会对老人小孩等敏感人群健康造成威胁，引发慢性肺部疾病，甚至死亡，还会影响植被和农作物的生长。提前预测臭氧浓度有助于提前做好健康防护和食品安全管理。
兰州财经大学统计学院企业经济统计学课件第3章 企业市场调查与预测统计。
社会保障基金长期财务随机预测模型的比较与选择
社会保障基金 长期财务预测 随机预测模型
2013/8/21
为了测算分析社会保障制度的可持续发展，世界上不少国家建立了社会保障基金长期财务预测模型。与确定性财务预测模型相比，随机预测模型有利于阐明预测结果所面临的不确定。美国在运用随机预测模型对社会保障基金的财务状况进行预测方面走在世界最前端，中国对社会保障基金随机预测模型的研究基本处于空白。本文对美国社会保障署和国会预算办公室采用的社会保障基金长期随机预测模型进行了比较分析，对两种模型的选择给出了建议，最...
文章通过对陕西省第五次人口普查数据和历史人口数据的系统分析，建立于陕西省人口增长的Leslie动态模型。根据2000年各年龄组人口数量、生育率及死亡率数据，应用Matlab 6.1软件编辑计算机程序，按五年为一个时间段，求出了2050年前陕西省人口老龄化的各项动态指标的系列预测数据，并针对未来50年人口老龄化趋势给陕西省经济发展带来的负面影响进行了系统的分析。