国际生猪产业发展趋势特征及经验镜鉴

随着中国经济进入高质量发展新阶段,生猪产业的发展方式面临从以数量扩张为主转向以质量提升为主的重要转型,需要在稳产保供、风险防控、提质增效、环境友好等多方面共同发力。在分析与借鉴国际发达国家生猪产业发展过程中形成的实践经验的基础上,结合中国生猪产业发展实际,提出持续推动生猪产业链整合发展,充分发挥科技支撑作用,进一步强化疫病疫情防控能力建设,大力推动种养结合循环农业生产模式,完善生猪生产和价格调控体系的建议,以期为推动中国生猪产业转型升级、实现生猪产业高质量发展提供参考依据。

新时代农民工就业趋势特征及高质量就业路径探究

中国农民工总量已经超过2.9亿人,是劳动力市场的主力军,在实现共同富裕的目标下,要确保农民工更加充分、更高质量地就业。近年来,农民工就业出现新的趋势特征,从人口学视角上来看,农民工群体呈现出年龄结构逐渐老化、人力资本结构逐步优化的特征;从流动方式上来看,农民工群体趋向于举家搬迁、就近就地就业的本地化特征;从就业结构上来看,农民工群体从事行业呈现多元化特征。但是受到经济下行压力等多重因素叠加影响,农民工就业面临一些困境,包括需求端的就业环境严峻、供给端的个体禀赋不足、保障端的渠道权益受限等,这都在一定程度上制约了农民工实现高质量就业。为应对困境,文章提出可以按照优化外部就业环境、提高内生就业能力和健全就业保障体系作为实现路径,推进农民工实现高质量的就业创业新局面。此外,文章认为应将引领县域产业体系升级、健全教育和技能培训体系、提升公共就业服务水平等作为政策着力点,以保障农民工群体更充分和更有质量地就业。

中国旅游业复苏研究:理论框架、趋势特征与对策建议

新冠疫情防控转段后,中国经济正在恢复发展,旅游市场在其中发挥了独特的作用。在此背景下,文章对疫情转段后我国旅游业复苏态势作出学理解释,并分别利用官方统计数据与第一手调查数据加以分析。研究显示:旅游业复苏的宏观趋势是国内旅游市场成为复苏主力,重要节假日市场带动整体复苏,入境旅游市场复苏形势优于出境旅游;旅游业复苏的微观特征为个人及家庭旅游消费明显回暖,自然观光游等产品更受青睐,旅游信息获取主要依赖线上平台,旅游交通和目的地信息等公共服务较受关注,游客整体满意度高但购物和旅行社评价偏低;旅游业复苏面临的主要问题为旅游时间高度集中于法定节假日,旅游消费结构不均衡,行业复苏基础不牢固,市场预期需进一步增强。为此,短期内要巩固扩大旅游市场复苏趋势,长期要培育旅游业新质生产力,以人民为中心实现旅游业价值,并针对痛点和堵点优化治理环境。

基于深度神经网络和趋势特征向量的舱室火灾蔓延预测

为了增强CFAST模型的预测精度和应对模型误差,本文提出一种基于LSTM的深度神经网络模型,结合趋势特征向量算法,预测火灾烟气流动的趋势和温度分布。该模型考虑了舱室火灾蔓延度和火灾扩散度等指标,通过提取CFAST预测的火灾时间序列中的趋势特征,并通过LSTM网络的迭代训练过程,校准CFAST的预测偏差,实现对火灾烟气流动和温度分布的高效预测。最终基于船舱火灾典型案例的仿真试验,验证了本文所设计优化方法对舱室火灾蔓延预测的性能。

我国交叉学科发展的趋势特征及多维测度研究

学科交叉融合是当前科学技术发展的重大特征,大力发展交叉学科是健全新时代我国高等教育学科专业体系的必然要求,更是经济社会发展的内在需求。本文以我国高校2019-2021年连续三年自主设置交叉学科名单为基础数据,通过定量统计分析总结了我国交叉学科的发展态势和基本特征,对我国交叉学科发展的均衡性和差异性进行了测度,并应用复杂网络分析方法对不同学科门类的集聚优势、各交叉学科的连接度、交叉学科间的凝聚性进行多维定量测度。结合定量研究结果,分析了我国目前交叉学科发展存在的问题和面临的挑战,并进一步从国家宏观政策引导和高校体制机制创新等方面提出了促进我国交叉学科发展的对策建议。

我国居民消费升级的演变、趋势特征与动能提升

消费升级是有效供给和有效需求相匹配的一个动态均衡过程。根据消费政策,我国居民消费升级可以分为“重积累、轻消费”的消费抑制阶段、放开限制的消费初步释放阶段、消费的市场化改革与开放阶段、消费的民生回归阶段。通过消费升级的历史演变的经验分析,我国居民消费升级的趋势特征为:由实物型消费向服务型消费升级、由生存型消费向品质型消费升级、由传统型消费向创新型消费升级、由线下消费向线上消费升级。当前,增强居民消费升级动能需要从完善三层次收入分配体系和税收制度,提高社会保障水平与公平性几个方面来推进。

基于重要点的时间序列趋势特征提取方法

现有的基于时间序列分段线性表示的趋势特征提取算法不能完全正确提取时间序列基本趋势特征.为此定义时间序列基本趋势的自然分割点为重要点,提出一种新的分割目标函数.新的目标函数包括2个优化目标:最小化时间序列基本趋势与其分段基本趋势的不一致,最小化时间序列趋势值与其分段趋势值之间的误差平方和.根据新的目标函数,设计了一种重要点和自底向上分割相结合的时间序列分段线性化趋势特征提取方法.按重要点分段可以正确提取基本趋势,而自底向上分割方法以初始小尺度分割后迭代融合拟合误差平方和增加最小的相邻分段,可以得到较高的拟合精度.仿真实验表明,该方法克服了现有分段线性化方法的缺点,在分段数相同的情况下提取精度比现有方法高.

雅砻江流域近60a径流趋势特征分析

为揭示雅砻江流域年径流趋势变化特征,综合运用Mann-Kendall法、累积距平曲线检验法、滑动t检验法以及R/S法等方法对锦屏水文站近60 a(1954~2013年)年径流量进行计算分析,总结出年际径流突变年份以及趋势特征,并采用线性回归法对突变年进行突变成因分析。结果表明:受降水和下垫面等因素影响,1967年为突变年,该年前后径流趋势呈显著突变,且在未来年份中年径流有递增趋势。研究结果可为调度人员掌握雅砻江流域水文特性提供参考,进而指导下游水库群联合调度工作。

新一轮稻田养殖的趋势特征及发展建议

随着现代农业建设不断深入,渔业技术创新和管理创新的步伐加快,我国稻田养殖呈现出加快发展的新趋势。本文介绍了新一轮稻田养殖产生背景、内涵、趋势特征以及典型模式,分析了新一轮稻田养殖发展中存在问题以及需解决的关键技术,并基于此,提出了加大扶持力度、构建发展机制、解决关键技术的新一轮稻田养殖发展的政策建议。

现代篮球科学化训练主要趋势特征研究

随着现代科技的进步 ,科学化训练在竞技运动训练中运用日益普及 ,作用日渐突出。探讨现代篮球科学化训练的主要趋势特征 ,旨在提高篮球运动训练的科学性与有效性 ,使训练方法、手段、目的与特点更加符合世界篮球运动的发展趋势与比赛要求 ,从而提高篮球运动训练过程的针对性与目的性 ,达到有效提高我国篮球运动训练水平的目的。

R/S和Mann-Kendall法综合分析水文时间序列未来的趋势特征

讨论了R/S法和Mann-Kendall法用于水文时间序列分析存在的不足,提出综合了应用两者分析水文时间序列未来趋势特征的方法,以闽江流域竹岐站年径流序列为例进行了分析。结果表明,综合应用R/S和Mann-Kendall法能比较好地分析水文时间序列未来的趋势特征,也揭示了闽江流域中、上游地区年径流的未来有显著下降的趋势特征。

“十二五”时期京津冀发展阶段与趋势特征分析

本文重点分析了京津冀三地所处发展阶段、产业结构、增长动力、城市化进程、社会发展进程以及生态城市建设等的趋势特征,并从京津冀区域整体角度,针对"十二五"时期可能面临的主要矛盾,提出从加快经济转型入手,打造"多轮驱动力",构筑区域新型产业分工格局,增强区域竞争力等对策建议。

基于ACF非线性趋势特征的时间序列聚类

在时间序列挖掘工作中,比如聚类和分类,需要计算距离来衡量时间序列样本之间的相似性,有许多研究都致力于时间序列相似性度量的研究.充分利用非线性趋势特征来进行时间序列挖掘.首先计算时间序列的ACF,进而构造ACF的非线性趋势特征,利用该特征作为时间序列相似性度量来进行聚类,它给时间序列平稳性的判定提供了一种新的途径.列举了一个模拟数据和一个实际数据来进行实例验证,实验结果表明,ACF非线性趋势特征作为一种新的相似性度量,相对已有的一些相似性度量而言,ACF非线性趋势特征通常只需计算少量的若干特征值就能更合理地刻画时间序列的平稳性特征.借助K-means进行聚类实验.

当前群体性事件的趋势特征与有效应对

当前群体性事件依然是危害我国社会和谐稳定的重要因素。从当前我国群体性事件的发展趋势来看,呈现出参与主体成分多元化、由非法集资和生态环境问题引发的事件明显增多、无直接利益者参与众多、群体行动组织性与联动性越来越明显、行为激烈后果严重、多种因素交织事件调处化解难度增大、网络聚焦放大功能凸显对社会稳定冲击越来越强等特征。群体性事件的发生,是社会张力加大和社会稳定性降低的表现,主要诱因是经济社会发展产生的利益受损、社会结构变化引发的心态失衡、决策不透明带来的社会不信任、基层组织涣散导致的控制弱化、敌对势力渗透破坏使事态复杂、应对能力低下引致的处置失当等。为有效预防和处置群体性事件,应当重视源头预防切实维护群众合法权益、建立主动的矛盾排查和预警机制、完善有效的矛盾调解机制、强化快速高效的现场处置机制、健全信息发布和舆论引导机制、做好扎实细致的善后工作,从而从根本上解决问题。

中华酒文化的内涵、形态及其趋势特征初探

中华酒文化是中华民族创造的有关酒事的一切文化成果,具有物质、精神、制度、行为4种基本形态。它随着物质文明的进步,心态观念的变迁,社会制度的更迭,以及现代文化的冲击和外来文明的切入而不断地发展变化,并呈现出多元多样性、交流融合性、复合再生性、传统继承性四大特征。

基于趋势特征向量的火灾烟气流动与温度分布预测

火灾发生时烟气流动与温度分布预测是建筑和消防领域中的热门技术。针对现有的火灾烟气流动与温度分布预测工作烦琐、预测准确度低的现状,提出基于趋势特征向量的火灾烟气流动与温度分布预测模型,用深度学习方法进行相关数据的训练与预测,对揭示火灾发生及其发展规律有重要意义,可为火灾扑救和人员疏散提供辅助信息。所提模型能够抽取火灾时间序列数据中的趋势特征,并将这些特征作为先验知识来加速和优化深度神经网络的训练过程。文中还设计了LSTM-TFV(LSTM based on Trend Feature Vector)算法。实验结果表明,所提预测模型提高了火灾烟气流动与温度分布预测的准确度,实现了高效且方便的火灾时间序列数据预测。

区域负荷趋势特征分析与金字塔模型超短期预测方法

以区域负荷作为研究对象,分析区域负荷与电网负荷在变化波形性、周期性等方面的特征差异。针对区域负荷变化过程中时序关联性较弱的特点,提出基于金字塔模型的区域负荷自适应超短期预测方法。采用灰色关联分析法,提取与负荷变化具有强关联性的客观特征因素。建立自适应增强随机权网络,加强模型对负荷特征的学习能力以及最优求解效率。设计分层金字塔模型结构,采用滚动淘汰的方式,提升预测模型对区域负荷特征变化的自适应性,降低区域负荷变化趋势突变对超短期预测精度的影响。仿真结果表明,该方法可准确跟随区域负荷变化趋势,具有较高的预测精度与稳定性。

我国零售业态演化的动力机制与趋势特征

随着经济体制改革进程的深入,我国零售业态演化呈现出多元化、多样化的发展态势,并由传统百货店向连锁经营、购物中心演化。本文在总结既有研究的基础上,分析了我国零售业态演化的双驱因素概念模型与趋势特征,试图高度概括地揭示其演化的动力机制、规律与趋势。

一种过程数据趋势特征提取方法

由于噪音的存在,工业过程数据局部趋势变化频繁,不利于整体趋势分析。此外,海量的历史数据也给过程数据趋势分析带来困难。为此,提出一种过程数据趋势分析方法——k阶极值法。该方法研究了单个数据点对整体趋势的影响(趋势因子),给出一种趋势因子度量方法。通过趋势因子,不仅可以根据局部趋势重要程度合理提取趋势特征,还能够支持趋势显示的缩放,说明k阶极值法具有相当大的灵活性和适应性。

农村居民收入周期趋势特征及影响因素分析

为了探索农村居民收入的周期趋势特征及其影响因素,文章采用B-N分解法对农村居民收入及其影响因素变量进行了周期趋势分解,结果表明我国农村居民收入具有基钦短周期与朱格拉中周期的混合型特征,具有稳健的确定趋势及波动渐弱的随机趋势。影响因素变量的周期与其具有协同性,确定趋势与其具有长期关联性,可持续的农业发展、稳定的物价、不断改善的农业生产条件以及长期财政支农政策是农村居民收入增加的重要影响因素。