基于遗传优化图神经网络的企业贸易经济预测

在智能化算法研究的基础上,设计基于遗传优化的图神经网络(GOGNN)模型,用于实现企业贸易经济预测功能。根据经济贸易特征因子,通过引入种群适应度的平均值和适应度值的离散程度来动态调整交叉概率和变异概率。根据种群的进化情况动态调整这些概率,避免模型陷入局部最优解。选择影响贸易经济的评价指标构建经济贸易预测图数据,使用图神经网络对指标因素进行聚合,以预测准确率作为适应度函数的输出值。结合来自国家统计局、国家外汇管理局、行业调查研究等网站的历史外贸经济数据,将提出的GOGNN模型与其他模型做对比。实验结果表明:GOGNN模型对训练数据的均方误差大约为0.74335,小于其他模型;GOGNN模型对测试数据集的预测误差值在0.03以下,且相对于其他模型有着较好的收敛精度。

新课程背景下高中数学作业布置的策略研究

作业不仅是课堂教学的重要组成部分,也是课堂 教学的进一步延伸。作业不仅是教师了解学生一种方式,也是 培养学生能力和训练学生思维的一种方式。随着新一轮课程 改革的全面推进,教师需要明确布置数学作业的目的,努力探 索如何科学合理地布置数学作业,从而使学生在完成数学作业 的同时,能够引导他们主动运用数学方法解决问题,最终达到 增强学生学习数学的兴趣、提高自信心、提升数学能力的目的。