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题名贵州省人口总量时间序列的ARIMA模型
被引量:4
- 1
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作者
田应福
缪柏其
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机构
贵州民族学院数学与计算机科学系
中国科学技术大学统计与金融系
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出处
《云南民族大学学报(自然科学版)》
CAS
2006年第3期202-205,共4页
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基金
国家自然科学基金资助项目(10471135)
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文摘
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.
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关键词
贵州省人口总量
人口预测
B-J法
ARIMA模型
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Keywords
Guizhou population
forecast population
B - J method
ARIMA models.
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分类号
F224.0
[经济管理—国民经济]
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题名基于数据挖掘技术的试卷质量聚类分析系统
- 2
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作者
张儒良
王翰虎
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机构
贵州民族学院数学与计算机科学系
贵州大学信息与计算机科学学院
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出处
《贵州大学学报(自然科学版)》
2004年第4期393-396,共4页
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文摘
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。
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关键词
数据挖掘
试卷质量
k平均分区算法
层次聚类算法
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Keywords
data mining
test paper quality
k means partition algorithm
layer clustering algorithm
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分类号
TP391.77
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名日本林火的广义线性模型
被引量:5
- 3
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作者
田应福
金百锁
缪柏其
宋卫国
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机构
贵州民族学院数学与计算机科学系
中国科学技术大学统计与金融系
中国科学技术大学火灾科学国家重点实验室
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出处
《统计与决策》
CSSCI
北大核心
2006年第14期50-52,共3页
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基金
国家自然科学基金项目(30400344
10471135)
国家重点基础研究发展规划项目(HZ2005-KF09)
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文摘
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。
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关键词
广义线性模型
森林火灾
概率
气象参数
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分类号
F224.7
[经济管理—国民经济]
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题名基于编译器控制流结构测试用例的生成
- 4
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作者
饶彦
陈伟
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机构
贵州民族学院数学与计算机科学系
中国科学院软件所
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出处
《计算机时代》
2005年第4期34-35,共2页
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文摘
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。
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关键词
控制流
编译器
软件测试
测试用例
算法
结构测试
NAP
决定
策略
有效性
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分类号
TP311
[自动化与计算机技术—计算机软件与理论]
TP314
[自动化与计算机技术—计算机软件与理论]
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题名基于贝叶斯网学生模型的教学决策方法
被引量:1
- 5
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作者
杨承中
刘椿年
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机构
贵州民族学院数学与计算机科学系
北京工业大学计算机学院
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出处
《计算机应用与软件》
CSCD
北大核心
2004年第8期11-12,68,共3页
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基金
国家自然科学基金资助项目(698830 0 1 )
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文摘
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。
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关键词
计算机辅助教学
智能教学系统
贝叶斯网
学生模型
教学决策
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Keywords
Intelligent tutoring system Teaching strategies Bayesian nets Student modeling
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分类号
G434
[文化科学—教育技术学]
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题名基于ADL模型的贵州人口时间序列分析
被引量:2
- 6
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作者
田应福
王林
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机构
贵州民族学院数学与计算机科学系
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出处
《数理统计与管理》
CSSCI
北大核心
2009年第4期745-750,共6页
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基金
贵州省科学技术基金资助(J20062118)
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文摘
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。
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关键词
贵州人口时间序列
自回归分布滞后模型
协整
Granger成因
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Keywords
the Guizhou population time series, auto-regressive distributed lag model, cointegration, Granger cause
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分类号
O212
[理学—概率论与数理统计]
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