贵州省人口总量时间序列的ARIMA模型

人口研究、预测和控制是关系国计民生的大事．对全国人口总量时间序列模型，已有很多人进行了一定的研究，对贵州省人口总量时间序列模型还未有人研究．通过研究贵州省人口总量时间序列（1952～2002年），应用B-J法建立了ARIMA模型．为人口预测和控制提供一个简单易行的统计方法．

基于数据挖掘技术的试卷质量聚类分析系统

教育是一个复杂的系统工程,试卷质量分析是这系统工程中的重要环节。为了全面地分析试卷背后隐藏的内在问题,本文在k平均分区算法和层次凝聚算法的基础上,提出了一种速度更快、聚类质量更好的聚类算法(ICAA算法),并已成功地将该算法应用到试卷质量分析中。

日本林火的广义线性模型

森林火灾发生概率的预测是一个涉及气象、树种、地理环境和人类活动等因素的复杂问题,气象参数与林火的关联一直是森林火灾研究的重点之一。本文研究日本森林火灾数据,及气象参数与林火的关联。根据火灾事件的二值特征和稀有特征,发展了林火与气象因子关联的广义线性模型。结果表明:广义线性模型可以作为预测林火发生概率的可靠方法,可以作为林火研究与管理人员提供一种参考。

基于编译器控制流结构测试用例的生成

测试用例的产生策略是软件测试尤其是编译器测试的一个热点研究领域,测试用例的质量不仅决定了软件测试的科学性,还决定着软件测试的有效性和完整性。本文针对编译器测试中对控制流的测试,提出NAP算法,通过该算法可以生成相关的各种控制流结构。实验证明,NAP算法对编译器控制流的测试有很强的针对性和通用性。

基于贝叶斯网学生模型的教学决策方法

智能教学系统 (IntelligentTutoringSystem缩写ITS)的一个很重要的问题是当学生在学习中遇到困难需要帮助时 ,系统怎样决策 ,怎样给予学生恰当的反馈和帮助。本文论述一个模仿教师辅导单个学生解答练习题的智能教学系统的决策方法。该方法以贝叶斯网为学生模型 ,根据学生模型上提供的启发信息 ,对解图空间进行搜索 ,以获取最佳教学决策。

基于ADL模型的贵州人口时间序列分析

众所周知,经济对人口总量有显著性影响。本文分析了人口总量关于出生率、死亡率和GDP的Granger成因,最后用自回归分布滞后模型研究贵州省人口模型,得到精度约为8‰的贵州人口的自回归分布滞后模型。