基于logit模型的大学生投资行为倾向研究——以900名在校大学生的问卷调查为依据

为了解在校大学生投资行为的特点以及影响其投资倾向的主要因素,采用问卷调查的方式,对西南大学20多个学院的大学生进行随机抽样调查,以746份有效问卷为基础进行整理分析,总结大学生投资行为的特点,提出分析大学生投资倾向的logit模型。此模型可用于金融机构在金融产品销售时选择合适的投资者。

西安市中小企业融资现状及对策

中小企业是地方企业的重要组成部分,大量的中小型企业是整个社会经济强有力的支撑。在新形势下各银行把工作重点放在支持地方中小企业上,是支持地方经济发展方式和经济结构调整的关键。

重庆出海通道建设的路径选择

海运是国际贸易运输的主要方式。出海通道是一个地区与国际市场连接的命脉,是发展外向型经济的重要条件。出海通道的发达程度直接关系到一个地区外向型经济发展程度。对重庆这样的内陆经济区而言,便捷畅通的出海通道是重庆建成内陆开放型经济高地梦想的翅膀,在区域未来发展中具有十分重要的地位。应该建设一条从重庆主城到钦州港的货运高速铁路——渝钦高速铁路(货运专线)。若该项目建成后,从重庆到钦州港不到三小时,重庆将实现三小时出海。

道路交通噪声预测的研究进展

为评价道路交通噪声影响情况,以美国联邦公路管理局(FHWA)噪声预测模型为主,各国相继开发了基于当地实际情况的道路交通噪声预测模型,中国也以导则和规范等形式相继发布了各种交通噪声预测模型。中国进行噪声环境影响评价中,用得较多的主要有《环境影响评价技术导则声环境》(HJ 2.4—2009)、《公路建设项目环境影响评价规范》(JTG B03—2006)推荐的噪声预测模型,此外也有部分评价工作采用了德国的Cadna A软件。通过对比分析,HJ 2.4—2009的衰减及修正因素在综合考虑FH-WA噪声预测模型及JTG B03—2006基础上更加全面,而JTG B03—2006和Cadna A软件在源强和车速确定方面则均较成熟。有必要根据区域道路特点,选择适合特征区域的道路交通噪声预测模型,并结合实际情况对模型参数进行合理修正,最终形成一些可供区域参考的统一的模型修正参数,积极推动中国的声环境评价工作的发展。

高速公路交通噪声预测模型探讨

针对我国当前广泛使用的2种高速公路噪声预测模型《06规范》预测模型与《09导则》预测模型在预测时比较研究,重点利用环境现状监测数据分别对2种模型验证与对比分析。结果表明,2种模型预测值与实测值相差3dB～5dB,车流量>300辆/h,《09导则》更接近实测值;在夜间车流量<300辆/h,《06规范》更接近实测值,2种模型结合采用《06规范》计算的车速,距离衰减考虑车流量的大小,在此基础上应用《09导则》,预测结果与实测值更为接近。

浅析国际商法的发展趋势及存在的问题

国际商法是随着国际商事关系的出现而产生的一个独立的法律部门。随着国际商事关系的发展,国际商法的体系也在不断发展变化。将来,国际商法将更加"全球化",统一化。由于国际商法法律渊源方面的多样性、复杂性,为人们认识和把握国际商法的体系带来了困难,使得国际商法的进一步统一困难重重。

论我国无形资产评估中存在的问题及应对之策

我国无形资产评估由于缺乏统一的评估标准，评估对象的范围和对象界定不清，评估方法不合理，评估管理不规范，评估报告中信息披露不充分，评估人员素质不高，问题较为突出。针对这些问题，应采取相应的措施，加强立法，建立统一的无形资产评估标准，制定科学的评估方法和评估程序，拓宽评估对象的范围，规范评估报告的披露，加强对从业人员的培训。

硫磺回收工艺技术现状及前景展望

经济全球化的进程中随之而来的就是环境的污染和破坏,为了不走先污染后治理的老路,我国以科学发展观为指导思想,陆续出台了一系列法律法规确保生态平衡与可持续发展。其中就包括"提高硫磺回收标准"这一内容,以促使相关生产商注重改进技术及安装回收装置。本文将对硫磺回收工艺技术现状及前景展望进行简要介绍,并提供一些借鉴。

城市河道污染水质环境嵌入式监测系统设计

随着我国工业进程的不断加快,城市的河道系统做为主要的生活和工农业用水水源地,正在不同程度的受到工业化发展进程的影响。因此,对城市中的河道水质污染情况进行实时连续的检测系统设计和应用,能够做到污染防治的及时化和减量化,避免水污染事故的发生,本文基于城市河道污水的水质环境的长期发展研究,深入分析了嵌入式检测系统设计在城市河道水质环境监测中的一些原则和应用基础。

恩施市石漠化综合治理前景分析

漠化治理的最终目的在于恢复生态环境,改善民生,让老百姓过上好日子,共享石漠化治理成果。根据石漠化治理以人为本的理念,将生态建设与区域经济可持续发展、农民脱贫致富有机结合的基本思路和指导思想,提出石漠化治理的前景及其产生的效益。

寄生、附生植物及对漆树生长的影响和其经济价值

漆树上的寄生植物和附生植物分别是毛叶桑寄生、四川桑寄生、扁枝槲寄生。犁果和长松萝,节松萝、黑龙须等。本文报道了它们的生物学特性、对漆树生长发育的危害和防治措施以及它们的药用价值。

道路交通噪声预测模式预测结果的比较

为了分析实际环境影响评价中常用的各种公路交通噪声预测模型预测结果之间存在的差异,并验证各预测方式与实测值之间的相符性,通过对选取的高速公路和市政快速公路采用各种预测模型计算比较,并用实际监测值对各模型预测结果进行验证,结果发现,不同的预测方式会造成预测结果之间昼间4～9 dB、夜间5～10 dB的差异,采用2006版规范计算车速和单车噪声源强,距离衰减考虑车流量大小的预测方式得到的预测结果与实测值最为接近。

城市道路交通噪声的预测模型验证

《环境影响评价技术导则声环境》(HJ2.4-2009)对于公路道路交通噪声预测模式中的单车辐射声级没有给出固定的计算方式,本文对某两条城市道路采用实际环境影响评价中常用的各种预测模型计算并与实测值进行分析比较,结果发现,单车辐射声级采用2006版规范进行计算,同时结合2009新导则的预测模型得到的预测值与实测值较为相符。

广东省道路交通噪声预测统计模型

为了建立符合广东省的道路交通噪声预测模型,在国内学者相关研究成果的基础上,对FHWA模型进行了深入分析,并根据道路交通噪声预测模型原理,引入等效车流量等概念建立了理论噪声预测统计模型。在此基础上,对广东省市政路和高速路的交通噪声实测数据进行多元线性回归分析,确定广东省交通噪声预测统计模型。经验证,在广东省交通噪声预测评价中该模型预测精度非常高。该研究思路与方法值得在全国各地区处理交通噪声环境问题的工作中加以推广与应用。

基于深度学习模型的广州市大气PM_(2.5)和PM_(10)浓度预测

精准预测大气污染颗粒物PM_(2.5)、PM_(10)浓度能为大气污染防治提供科学依据,但目前较多PM;和PM;浓度预测在缺少污染源排放清单和能见度数据时,预测精度不高。而目前深度学习模型应用于PM;和PM;浓度预测的研究还鲜见报道。基于广州市2015年6月1日—2018年1月10日的空气质量和气象监测历史数据,分别构建了随机森林模型(RF)、XGBoost模型2种传统的机器学习模型和长短时记忆网络(LSTM)、门控循环单元网络(GRU)2种深度学习模型,并对广州市的PM_(2.5)、PM_(10)日均浓度值进行预测。结果表明:在缺少污染源排放清单和能见度数据时,4种模型也能较好地预测PM_(2.5)、PM_(10)日均浓度。根据MSE、RMSE、MAPE、MAE和R;等评价指标,对4个模型的PM_(2.5)、PM_(10)预测效果进行测评,得出深度学习GRU模型预测效果均为最佳,RF模型的预测结果均为最差。相比目前研究及应用较多的RF模型、XGBoost模型、LSTM模型,基于深度学习的GRU模型能更好地预测PM_(2.5)、PM_(10)浓度。

生态监测数据库大气污染源数据采集技术研究

随着人们物质生活的充足,对环境的要求越来越高,也越来越注重环境保护,我国在政策上也在向环境保护倾斜。大气污染源数据采集技术为我国的环保工作提供了可靠的数据支撑,不断改善我国的空气质量,对大气污染源的治理利用数据采集技术进行进一步地研究与创新。