我国碳排放权交易价格预测研究——基于LSTM模型

科学预测碳排放权交易价格对我国碳市场建设以及“双碳”目标实现具有重要意义。近年来,碳市场价格表现出非平稳、非线性等不规律特征。传统统计模型和方法的预测能力有限,随着深度学习等智能算法的普及,神经网络被用于时间序列预测中,较好地解决了上述预测难题。基于此,本研究采用长短时记忆网络(LSTM)模型对我国碳排放权交易价格进行长期预测,并将预测结果与循环神经网络RNN模型对比分析。研究结果显示,LSTM模型对我国碳排放权交易价格具有较好的预测能力,克服了传统模型的局限性。这一研究为未来碳市场价格趋势的预测和相关政策制定提供了有价值的参考。

数字经济背景下电子商务物流效率优化策略探析

随着数字经济的迅速发展,电子商务已成为全球经济的重要组成部分。电子商务的蓬勃发展使得物流行业迎来了前所未有的发展机遇,但同时也面临着更为严峻的挑战。在此背景下,如何优化电子商务物流效率,促进经济高质量发展,成为了一个十分重要的课题。本文在明晰电商物流与传统物流的基础上,从我国电商物流行业的发展状况与存在的问题入手,围绕数字经济对物流业发展带来的机遇,从推动物流服务模式创新、促进供应链协同优化、推进可持续发展绿色低碳物流建设、增加行业专业人才供给等方面,提出了电子商务物流效率的主要优化策略。本文的研究为相关领域的实践工作提供了有益的参考和借鉴。

强化企业成本管理浅谈

结合企业成本管理存在的问题与矛盾，通过完善成本管理体系、强化过程控制、找准控制关键、加强成本考核与评价、加大成本管理宣传力度等对策，不断提高企业经济效益和竞争能力。

推进老年管理精细化、多样化、亲情化提高为老服务水平

适应新形势发展要求，结合老年工作特点，充分认识做好老年工作的重要性认识，推进老年管理工作精细化、多样化、亲情化，提高为老服务水平。