通过八项指标建立一种简单实用的金价预测模型
通过八项指标建立一种简单实用的
金价预测模型
杨国阳
（2016年10月8日）
摘要：从定性研究到定量研究，是研究程度的深入，也是研究质量的提升，本文先定性分析了影响黄金价格主要因素标：世界主要经济体经济发展状况、通货膨胀率、股票市场、黄金供需及其他大宗商品价格，据此选取、量化影响黄金价格的八个指标，定量研究这些指标对黄金价格的影响，再利用主成分分析法降维并建立回归模型，最后用实证结果表明，该模型是一种简单实用的金价预测模型，对于公司购销部门研究预测黄金价格有一定指导意义。
关键词：黄金价格、主成分分析、主成分回归模型
黄金是一种稀贵金属，在历史上曾经作为一种重要货币参于国际贸易，现在虽然作为国际结算货币已经退出历史舞台，但是任然具有货币属性，是一种即具有商品属性又具有货币属性的特殊商品，因此，影响黄金价格的因素相比一般商品更为复杂，而国际黄金价格的起落，对我公司这样一家年产黄金过16吨的冶炼加工企业的盈利水平、经营效果有着巨大影响，准确预测金价走势意义重大，因此，定性研究影响着黄金价格的因素，定量分析各项因素的影响程度是一项重要课题。国内外现有文献分析了多种因素对黄金价格的影响。例如：有研究指出，按照一般商品属性，黄金供给增
加会使金价下降；统计研究显示黄金价格波动趋势与美国国库券、长期政府债券的价值、主要货币汇率和主要工业国家的股票价格指数变动负相关；一些专家学者如杨柳勇和史震涛（2004）、刘曙光和胡再勇（2008）等研究认为影响黄金价格的长期决定性因素主要有道琼斯指数、美国通货膨胀率或美国消费者价格指数、美元名义有效汇率、美国联邦基金利率等。本文立足现有研究，结合近年黄金价格走势，分析影响黄金价格的因素并建立金价预测模型，最后通过实证结果分析，检验模型预测的准确性，为有效预测黄金价格走势提供了一条简单可行的路径，能为公司把握购销时点，提升经营效益，提供一定帮助。
一、黄金价格影响因素理论分析
从理论上来说，影响黄金价格的因素可以分为黄金作为一般商品属性的影响因素如：黄金供求因素；黄金货币属性的因素如：美元指数、石油价格；及两种属性综合影响的因素如：通货膨胀、政治动荡、战争等因素。其中，有些因素造成金价短期波动，有些影响金价中长期走势；有些影响可以通过数据来反映，有些则只能进行定性分析，而且这些可量化因素之间也会相互影响。下面从理论上分析其中一些可量化因素对黄金价格可能造成的影响。
（一）通货膨胀
黄金一直都是人们在面对严重通货膨胀时的首要选择。当一国通货膨胀率远超过正常水平时，货币购买力严重下降，货币资产明显减值，那么消费者和投资者常常倾向于购入黄金力求资产保值。通货膨胀程度的高低一般用CPI （消
费者物价指数）指数来反映，CPI 指数越高，表明通货膨胀程度越严重，这时投资者对黄金的需求越大，黄金价格也就随之上涨。此外，由于美国、欧盟、日本等西方发达国家在世界经济中处于主导地位，其通货膨胀程度对黄金价格影响相对较大。目前在美国，消费者物价指数是以1982-1984年的平均物价水准为基期，涵盖了房屋支出、食品、交通、医疗、成衣、娱乐、其它等七大类364种项目的物价来决定各种支出的权数，通常由劳工统计局在每月的第三个星期公布。
（二）汇率
汇率是指两种不同通货间的交换比率。由于美元在世界货币体系中的主导地位，黄金价格又是以美元标价，所以黄金价格对用来综合反映美元在国际外汇市场汇率情况的美元指数更为敏感，所以美元汇率是影响金价波动的重要因素之一。布雷顿森林体系瓦解后，随着全球一体化进程不断加快，实行市场汇率国家的汇率随外汇市场上货币供求关系变化而变化，汇率的波动幅度与金本位时期比较要大很多。这种波动会对一国的国际收支，国际资本流动，外汇储备等方面产生影响，进而影响对黄金的需求和供给。一般来说，美元汇率上升表明美国国内经济形势良好，其国内股票和债券将得到投资人追捧，黄金作为价值贮藏手段的功能受到削弱，金价下行；美元汇率下降则往往与通货膨胀、股市债市低迷等有关，黄金的保值功能又再次体现，刺激金价上升。而其他国家的货币汇率对黄金价格的影响往往先要传导到兑美元汇率再影响黄金价格。如：受市场对英镑“硬脱欧”
预期及法国总统奥朗德针对英国“硬脱欧”立场做出的强硬回击影响，几天前（2016年10月4日）开始，英镑兑美元暴跌，10月7日早盘更是一度暴跌近800点至31年新低1.1841，引发汇市大波动，受此影响，美元指数攀升至逾两个月新高97.41，相应黄金价格连续下跌，刷新逾四个月新低从1360美元/盎司跌至1241美元/盎司，跌幅达到8.75%。
（三）世界主要经济体的货币政策
货币政策一直是各个国家中央银行调整经济活动的主要措施，其中控制货币发行量和调控利率是抑制通货膨胀，保证就业人数和实现经济增长的两个主要手段，由于黄金市场的主要参与者也是各国央行，所以这些货币政策会直接或间接地影响黄金价格，并且在世界经济中占主导地位的美国货币政策对黄金价格的影响尤为明显。一般来说，美国货币发行量增加，如实行量化宽松，黄金价格上升；货币发行量减少，如实行紧缩的货币政策，黄金价格下跌；中央银行的利率政策对黄金投资的影响主要体现在两个方面；一是利率政策的调整影响了投资成本，从而对黄金的价格产生一定影响；另一种则是通过外汇市场的预期对主要货币产生影响，从而传导到黄金价格波动变化上来。
（四）黄金需求大国的经济发展状况
中国和印度是两个主要的黄金需求大国。统计数据显示，2013 年第三季度，全球黄金需求量约为 868 吨，其中中国和印度就分别占了约 220 吨（25%）和 150 吨（17%）。当这些国家的经济运行状况良好，人们收入水平提高，民间购买黄金进行保值或者装饰的能力大为增加，金价会上涨。
相反，如果这些黄金需求大国经济萧条，人们的温饱都难以得到保障，对黄金的需求自然也就会降低，金价会下跌。
（五）其他大宗商品价格
黄金价格与大宗商品尤其是石油、基本金属等的价格变化相关性较高，大宗商品价格的快速大幅上涨会迅速扩大通货膨胀压力，投资者买入黄金的需求增加，从而金价会上升。反之，投资黄金的需求减少，会对金价构成抑制。但是，与其他大宗商品不同的是黄金还具有货币金融属性，如2008 年美国发生金融危机，导致石油等大宗商品价格大幅度下跌，同时也导致美元大幅度贬值，投资者为了规避美元风险而选择黄金，这也增加了黄金需求进而刺激黄金价格走高。
（六）主要工业国家股票市场
作为投资者资产组合选择中的两个最重要的标的物，股票和黄金具有竞争性。股市处于中长期的牛市时会吸引黄金市场的资金流入，导致黄金价格下跌；股市处于中长期的熊市时，股市资金回流至黄金市场，导致黄金价格上升。但是，并不是所有国家股票市场指数都与黄金价格有明确的相关关系，如道-琼斯指数和黄金价格一直保持较高的负相关关系。
（七）黄金的需求和供应
黄金的需求主要包括工业需求、投资需求和央行黄金储备需求三方面。首先，工业需求中珠宝首饰这类奢侈品的加工需求占到一半以上，因此物价上升时市民购买力降低会使黄金工业需求减少，黄金价格随之降低。其次，投资需求主要是为规避通货膨胀和汇率风险而产生，因此一国通货膨胀
率升高或货币升值都会使黄金投资需求增加，黄金价格上升。第三，央行黄金储备需求源于一国使储备多元化、稳定国有经济和本国币值、提高在国际支付中的清偿能力及调节黄金市场供需等目的。黄金的供应主要来自于矿产金，再生金，各国央行、国际货币基金组织净售金和生产商对冲四个方面。新的金矿发掘，对黄金价格会产生较大影响。各国央行、国际货币基金组织净售金和生产商对冲这些规模较大的黄金投资者和生产者对黄金价格影响也不能忽视。例如，塞浦路斯2013 年 3 月爆发的债务危机使其计划出售黄金储备用来应付融资需求，结果引起黄金市场极大恐慌，导致黄金价格直线下跌，从约1600美元/盎司的价位一直最低下探到约1200美金/盎司，跌幅高达 25%。
二、变量选取和数据说明
（一）选取变量
影响黄金价格的因素较多且存在相关性，选择主成分回归模型可以消除变量间的多重共线性，增强回归模型的稳定性。基于前文分析，选取 8 个指标，指标区间从 1993
年至 2012 年，分别是 X1美国 CPI 变化率，X2美元指数，X3美国联邦基金利率，X4美国 GDP，X5纽约期货市场当月原油价格年平均值，X6道-琼斯指数，X7美元的货币供应量，X8中国城镇居民可支配收入。因变量 Y 为世界黄金协会提供的黄金各年平均价格。
（二）数据说明
美国 CPI 变化率反映了美国一般物价水平，本文数据来自于美国劳工部发布的每月 CPI 变化率，取其年平均值；
美元指数是美国联邦储备委员会发布的每日数据，取其年平均值；联邦基金利率是美国联邦储备委员会制定的每月有效利率的年平均值；GDP 数据来源于美国商务部；道-琼斯指数取每个交易日指数的年平均值；美元货币供应量采用的是美国联邦储备委员会发布的非季节调整广义货币 M2 供应量每月供应量的数据，取其年平均值；与其他研究不同的地方是，考虑到新兴经济体近年来经济发展十分迅速，经济活力远远超过发达经济体，特别是“金砖五国”对黄金的需求在世界范围内都是很突出的，本文把中国城镇居民可支配收入纳入到模型中，以代表发展中国家对黄金价格波动的影响。
三、模型构建及实证分析
（一）构建主成分回归模型
首先，对选取的 8 个指标进行主成分分析（简称PCA），主成分分析也称主分量分析，旨在利用降维的思想，把多指标转化为少数几个综合指标（即主成分），其中每个主成分都能够反映原始变量的大部分信息，且所含信息互不重复。这种方法在引进多方面变量的同时将复杂因素归结为几个
主成分，使问题简单化，同时得到的结果更加科学有效的数据信息。具体分析过程我们采用是SPSS工具，SPSS是Statistical Product and Service Solutions的缩写，是一款统计产品与服务解决方案软件。利用SPSS对选取的8
个指标进行主成分分析，我们发现，前两个主成分累计贡献
率达到 87.8%，说明这两个主成分所含的信息能代表原始数据所含信息，将其定义为F1，F2，则这两个主成分为：第一主成分：
F1=-0.61X1-0.68X2-0.868X3+0.988X4+0.746X5+0.925X6+0.991 X7+0.961X8
第二主成分：
F2=0.752X1-0.288X2+0.375X3-0.006X4+0.556X5-0.066X6+0.05 9X7+0.191X8
然后，利用因变量 Y 和 F1，F2两个主成分建立回归方程：
Y=467.483-0.021F1+0.558F2
将 F1，F2的方程式代入上式，得到黄金价格模型，Y=467.483+0.4324X1-0.1464X2+0.2275X3-0.0241X4+0.2946X5 -0.0563X6+0.0121X7+0.086X8
（二）实证结果分析
实证表明，美国 CPI 变化率与黄金价格是正向关系，美国 CPI 每上涨或者下跌 1%，黄金价格相应地上涨或者下跌约 0.45 美元/盎司，这表明黄金通常是躲避通货膨胀风险的重要选择；美元指数与黄金价格是反向关系，美元指数每上涨或者下跌 1 点，黄金价格相应地下跌或者上涨约0.15 美元/盎司；美国联邦基金利率与黄金价格是同向关系，利率每上涨或者下跌 1%，黄金价格相应地上涨或者下跌约 0.23 美元/盎司；美国 GDP 与黄金价格是反向关系，美国 GDP 每上升或者下跌十亿美元，黄金价格相应地下跌
或者上涨 0.02 美元/盎司；黄金与原油之间存在着正相关的关系，原油价格每上涨或者下跌 1 美元，黄金价格相应地就上涨或者下跌 0.3 美元/盎司；道-琼斯指数和黄金价格高度负相关，指数每上涨或下跌 100 点，黄金价格就下跌或上涨 5.6美元/盎司；美元货币发行量与黄金价格是正相关关系，货币供应量每提高或者降低 1000亿美元，黄金价格也就上涨或者下跌 1.2美元/盎司；中国城镇居民可支配收入与黄金价格正相关，城镇居民可支配收入每上涨 100 元，黄金价格相应地上涨约 8.5美元/盎司。
四、结论
本文通过分析影响黄金价格走势的主要因素，把 8 个可以量化的因素作为影响黄金价格的指标，利用主成分分析方法进行降维处理，得到能大部分反映原始数据信息的两个主成分，并利用多元线性回归方法建立回归模型。通过实证分析，美国 CPI 变化率，联邦基金利率，纽约期货市场当月原油价格年平均值，美元的货币供应量和中国城镇居民可支配收入这五个因素与黄金价格正相关，而美元指数，美国GDP 值和道-琼斯指数这三个因素与黄金价格负相关。中国城镇居民可支配收入这一要素对黄金价格的影响比想象中要大得多，说明新兴经济体对金价的影响也不容忽视。本模型可以有效地对黄金价格走势进行分析预测。
参考文献：
[1]侯丹.影响黄金价格的因素分析[J].中国证券期货，2012（4）:223-223.
[2]刘曙光，胡再勇.黄金价格的长期决定因素稳定性分析[J].世界经济研究，2008（2）:35-41.
[3]杨柳勇，史震涛.黄金价格的长期决定因素分析[J].统计研究，2004（6）：21-24.
建立能力素质模型的基本步骤
建立能力素质模型的基本步骤 能力素质模型的定义和结构 能力素质模型（Competencemodel）就是用行为方式来定义和描述员工完成工作需要具备的知识、技巧、品质和工作能力，通过对不同层次的定义和相应层次的具体行为的描述，确定核心能力的组合和完成特定工作所要求的熟练程度。这些行为和技能必须是可衡量、可观察、可指导的，并对员工的个人绩效以及企业的成功产生关键影响。 能力素质模型通常包括三类能力：全员核心能力、职系序列通用能力、专业技术能力。全员核心能力是指适用于公司全体员工的工作胜任能力，它是公司企业文化的表现，是公司内对员工行为的要求，体现公司公认的行为方式；职系序列通用能力是指在企业内一个职系多个角色都需要的技巧和能力，但重要程度和精通程度有所不同；专业技术能力指某个特定角色和工作所需要的特殊的技能，通常情况下，专业技术能力大多是针对岗位来设定的。 建立和实施能力素质模型的目的 建立和发展企业内部员工的核心能力体系，其最终目的是为了支持企业的经营发展需要。 经营目标的达成是企业的最终目的之一，企业内任何规划和行动都应该支持这一目的。在企业内部建立和发展能力素质模型是为了帮助企业找到合适的人员来完成其经营目标，与此同时，内部人员也得到个人相关的能力发展和培养。人员的能力支持企业的经营，企业的经营要求人员不断成长。两者相辅相成，不断更新。而企业的经营发展目标，无论是短期的还是长期的目标，始终是企业内部进行人员能力体系发展的指导原则。 企业在市场中要形成自身的核心竞争力，为企业获取持续竞争优势提供来源和基础，而要实现企业的核心竞争力，员工就必须具有相应的核心能力。因此，在建立能力素质模型时，必须首先了解整个企业的中长期经营目标和经营策略，从中我们可以分析整个企业的关键竞争优势，即：企业在哪些方面的核心竞争能力最终能够支持企业的市场地位。企业的关键能力要靠内部的人员来达到，这就是企业对内部人员的整体要求：什么样的人员能够在企业内生存和发展，并且能够支持企业的生存和发展。 因此，找到对经营结果最有帮助的行为和能力，了解如何有计划地建立和培养这样的能力，才能建立能力素质模型。根据能力素质模型的具体内容对人员的能力进行评估，找出人员现有能力与所要求的能力之间的差距，采取针对性的措施，才能最终形成具有企业特色的以能力素质模型为核心的人才规划、选拔、发展、激励和储备的人力资源管理体系，为经营目标的实现提供切实的保障。 能力素质模型的作用 以能力素质模型为核心构建人力资源管理体系，能力体系成为企业人力资源管理各项活动的基础，给企业的管理和员工的发展带来很多的益处。
预测模型与案例
预测模型 最近几年，在全国大学生数学建模竞赛常常出现预测模型或是与预测有关的题目，例如疾病的传播，雨量的预报等。什么是预测模型？如何预测？有那些方法？对此下面作些介绍。 预测作为一种探索未来的活动早在古代已经出现，但作为一门科学的预测学，是在科学技术高度发达的当今才产生的。“预测”是来自古希腊的术语。我国也有两句古语：“凡事预则立，不预则废” ，“人无远虑，必有近忧” 。卜卦、算命都是一种预测。中国古代著名著作“易经”就是一种专门研究预测的书，现在研究易经的人也不少。古代的预测主要靠预言家，即先知们的直观判断，或是借助于某些先兆，缺乏科学根据。预测技术的发展源于社会的需求和实践。20 世纪初期风行一时的巴布生图表就是早期的市场预测资料，哈佛大学的每月指数图表为商品市场、证券市场和货币市场预测提供了依据。然而这些预测都未能揭示1929－1930 年经济危期的突然暴发，使工商界深感失望。尔后，经济学家们从挫折中吸取了教训，采用趋势和循环技术对商业进行分析和预测，科学预测也因此开始萌生。20 世纪30 年代凯思斯提出政府干预和市场机制相结合的经济模型，1937 年诺依曼又提出了扩展经济模型，对近代经济模型产生重要的影响，科学的经济和商业预测也就步入发展阶段。 技术预测开始于二次世界大战后的20 世纪40 年代，直到20 世纪50 年代未才广泛应用于工农业和军事部门。由于社会、科学技术和经济的大量需求， 预测技求才成为一门真正的科学，预测未来是当 代科学的重要任务 20 世纪以来，预测技术所以得以长足进步，一方面，与社会需求有很大关
系，另一方面通过社会实践和长期历史验证，表明事物的发展是可以预测的。而且借助可靠的数据和科学的方法，以及预测技术人员的努力，预测结果的可靠性和准确性可以达到很高的程度，这也是预测技术迅速发展的另一个重要原因。 科学技术、经济和社会预测的应验率也是很高的。维聂尔曾预言20 世纪是电子时代，法国思想家迈希尔18 世纪末到19 世纪初对巴黎未来几百年的发展进行了预测。从1950 年的实际情况分析，他的预测中有36％得到证实，28％接近实现，只有36％是错误的。法国哲学家和数学家冠道塞在法国大革命时期曾采用外推法进行了一系列社会预测，其中75％得到证实。沙杰尔莱特1901 年在《二十世纪的发明》一书中的一些预测，其中64％得到证实。凯木弗尔特在1910 年和1915年公布的25项预测中，到1941年只有3 项未被证实，3 项是错误的。我国明朝开国功臣刘基就预测将来是天上铁鸟飞，地上铁马跑，那时还没有火车、飞机。 预测的目的在于认识自然和社会发展规律，以及在不同历史条件下各种规律的相互作用，揭示事物发展的方向和趋势，分析事物发展的途径和条件，使人们尽早地预知未来的状况和将要发生的事情，并能动地控制其发展，使其为人类和社会进步服务。因而预测是决策的重要的前期工作。决策是指导未来的，未来既是决策的依据，又是决策的对象，研究未来和预测未来是实现决策科学化的重要前提。预测和决策是过程的两个方面，预测为决策提供依据，而预测的目的是为决策服务，所以不能把预测模型和决策模型截然分开，有时也把预测模型称为决策模型。
三维预测模型的建立
三维预测模型的建立 三维预测相对于传统的矿产预测最大的进步是二维平面预测扩展到了三维空间，使研究区形态更生动形象。在创建三维预测模型之前，必须先建立三维矿床模型( 即数字矿床) ，再根据成矿有利信息分析将有利预测变量提取出来，最终形成三维预测模型。 2. 1 数字矿床的建立 数字矿床为矿床的信息模型，即一个以地理坐标为依据的、数字化的、三维显示的虚拟矿床，其核心思想是用数字化的手段整体地解决矿床及其与空间位置相关的信息的表达与知识管理。数字矿床的建立是三维定位和定量研究的重要基础。本次研究应用目前主流地质三维建模分析软件micromine，对个旧松树脚研究区地层、岩体、已知矿体、化探异常等进行三维实体建模，从而实现数字矿床的建立。数字矿床有地质体模型和工程模型。地质体模型包括地表、岩体、地层、构造、已知矿体实体模型。将收集到的等高线文件插值加密并导入micromine软件中，生成研究区地表模型，并与范围实体模型相叠加生成地表实体模型; 将收集到的岩体等深线图以同样方法生成岩体实体模型。地层实体模型与构造实体模型都是通过对勘探线剖面图进行处理，即以中段平面图为基准面，将剖面线以实际坐标投到中段平面上，再根据相应地层界线或断裂界线进行线框连接成体，得到地层实体模型及构造实体模型。同样，矿体模型是根据各剖面图上矿体面进行线框连接，本次研究区内都为层间氧化矿，因此采用平推渐灭方法生成矿体实体模型。工程模型包括钻孔模型与巷道模型。钻孔数据是钻探工程所取得的地下地质体样品的数据，是进行勘探线剖面解译各种地质现象推理和资源储量估算的重要依据。本次研究将收集到的钻孔资料按照孔口坐标表、测斜数据表、岩性分析表、样品分析表的格式进行整理后，导入micromine软件中形成钻孔数据库。通过Surpac 中数据库功能将钻孔显示出来，形成钻孔模型。
浅析电力系统模型参数辨识
浅析电力系统模型参数辨识 （贵哥提供） 一、现状分析 随着我国电力事业的迅猛发展, 超高压输电线路和大容量机组的相继投入, 对电力系统稳定计算、以及其安全性、经济性和电能质量提出了更高的要求。现代控制理论、计算机技术、现代应用数学等新理论、新方法在电力系统的应用，正在促使电力工业这一传统产业迅速走向高科技化。 我国大区域电网的互联使网络结构更复杂，对电力系统安全稳定分析提出了更高的要求，在线、实时、精确的辨识电力系统模型参数变得更加紧迫。由于电力系统模型的基础性、重要性，国外早在上世纪三十年代就开始了这方面的分析研究，[1,2]国内外的电力工作者在模型参数辨识方面做了大量的研究工作。[3]随后IEEE相继公布了有关四大参数的数学模型。1990年全国电网会议上的调查确定了模型参数的地位，促进了模型参数辨识的进一步发展，并提出了研究发电机、励磁、调速系统、负荷等元件的动态特性和理论模型，以及元件在极端运行环境下的动态特性和参数辨识的要求。但传统的测量手段，限制了在线实时辨识方法的实现。 同步相量测量技术的出现和WAMS系统的研究与应用，使实现在线实时的电力系统模型参数辨识成为可能。同步相量是以标准时间信号GPS作为同步的基准，通过对采样数据计算而得的相量。相量测量装置是进行同步相量测量和输出以及动态记录的装置。PMU的核心特征包括基于标准时钟信号的同步相量测量、失去标准时钟信号的授时能力、PMU与主站之间能够实时通信并遵循有关通信协议。 自1988年Virginia Tech研制出首个PMU装置以来，[4]PMU技术取得了长足发展，并在国内外得到了广泛应用。截至2006年底，在我国范围内，已有300多台P MU装置投入运行，并且可预计，在不久的将来PMU装置会遍布电力系统的各个主要电厂和变电站。这为基于PMU的各种应用提供了良好的条件。 二、系统辨识的概念 系统模型是实际系统本质的简化描述。[5]模型可分为物理模型和数学模型两大类。物理模型是根据相似原理构成的一种物理模拟，通过模型试验来研究系统的
结直肠癌术前N分期的随机森林预测模型的建立与验证
结直肠癌术前N分期的随机森林预测模型的建立与验证 目的:研究基于CT结肠成像(CTC)或注水法结肠CT检查并结合临床及病理资料建立的随机森林(RF)模型在预测结直肠癌术前N分期方面的价值。方法:回顾性收集并分析从2016年1月到2017年12月在吉林大学第一医院接受手术,经病理证实为结直肠癌的患者,在病理科得到每位患者的N分期,筛选出术前接受过 CT结肠平扫+增强检查的239例患者(其中N0、N1、N2期患者数目分别为119例、99例、21例),使用计算机随机分配软件以大致2:1的比例将患者分为训练集(167)测试集(72)。 分别检测病灶平扫、动脉期、静脉期的CT值,并计算动脉期、静脉期的对比强化率。病变均为单发病灶,入组患者在术前均接受CT结肠成像(CTC)或注水法结肠CT检查。 在PACS系统中收集影像学资料,在医生工作站上收集临床及病理资料(年龄、性别、糖类抗原19-9、癌胚抗原、糖类抗原72-4、肿瘤最大直径、肿瘤的位置、强化率、术后病理N分期)。使用SPSS软件分别对连续变量(性别和肿瘤位置) 进行t假设检验,对离散变量(年龄、癌胚抗原、糖类抗原19-9、糖类抗原72-4、肿瘤最大径、强化率)进行卡方检验,筛选出相关度最高的特征,进而用降维后得到的特征进行机器学习建模,通过ROC曲线和敏感度特异度等参数评价模型。 结果:结直肠癌N分期与CA199、A、V、A-P、V-P、A-P/P、V-P/P这七个特征有相关性(P值均<0.05,与年龄、最大直径、CEA、CA72-4均无相关性。随机森林模型预测的N分期与术后病理N分期具有高度一致性,训练集Kappa系数为0.78452(95%置信区间为0.69073-0.87830),测试集Kappa系数为0.58333(95%置信区间为0.39579-0.77088)。
模型计算步骤
计算步骤步骤目标 建模或计算条件控制条件及处理1.符合原结构传力模式2.符合原结构边界条件3.符合采用程序的假定条件1.振型组合数→有效质量参与系数＞0.9吗？→否，则增加2.最大地震力作用方向角→θ0-θm ＞150？→是，输入θ0＝θm ，附加方向角θ0＝03.结构自振周期，输入值与计算值相差＞10%？→是，按计算值改输入值4.查看三维振型图，确定裙房参与计算范围→修正计算简图5.短肢剪力墙承担的抗倾覆力矩＜40%？→是，改为一般剪力墙结构；短肢剪力墙承担的抗倾 覆力矩＞50%？→是，规范不许，修改设计 6.框剪结构框架承担的抗倾覆力矩＞50%？→是，框架抗震等级按框架结构确定；若为多层结构，可定义为框架结构，抗震墙可作为次要抗侧力构件，其抗震等级可降低一级。 1.周期比控制：T 扭/T 1≤0.9（0.85）？→否，修改结构布置，强化外围削弱中间 2.层位移比控制：最大/平均≤1.2？→否，按双向地震重算 3.侧向刚度比控制：要求见规范；不满足时程序自动定义为薄弱层 4.层受剪承载力控制：Q i /Q i+1<[0.65(0.75)]？→否，修改结构布置；0.65（0.75）≤Q i /Q i+1<0.8？→否，强制指定为薄弱层（注：括号中数据为B级高层），（《高规》4.4.3条） 5.整体稳定控制：刚重比≥[10(框架)，1.4(其它)] 6.最小地震剪力控制：剪重比≥0.2αmax？→否，增加振型数或增大地震剪力系数 7.层位移角控制：弹性Δu ei /h i ≤[1/550(框架)，1/800(框剪)，1/1000(其它)]；弹塑性Δ u pi /h i ≤[1/50(框架)，1/100(框剪)，1/120(其它)]1.构件构造最小断面控制和截面抗剪承载力验算 2.构件斜截面承载力验算(剪压比控制) 3.构件正截面承载力验算 4.构件最大配筋率控制 5.纯弯和偏心构件受压区高度限制 6.竖向构件轴压比控制 7.剪力墙的局部稳定控制 8.梁柱节点核心区抗剪承载力验算 1.钢筋最大最小直径限制 2.钢筋最大最小间距要求 3.最小配筋配箍要求 4.重要部位的加强和明显不合理部分局部调整2.计算一（一次或多次）整体参数 的正确确 定 1.地震方向角θ0＝0；2.单向地震+平扭耦联；3.不考虑偶然偏心；4.不强制全楼刚性楼板；5.按总刚分析；6.短肢墙多时定义为短肢剪力墙结构；1.按计算一、二确定的模型和参数；2.取消全楼强制刚性板；3.按总刚分析；4.对特殊构件人工指定。构件优化设计(构件超筋超限控制)4.计算三（一次或多次）5.绘制施工图结构构造抗震构造措施几何及荷 载模型 1.建模整体建模判定整体结构的合理性（平面和竖向规则性控制） 1.地震方向角θ0＝0,θ m ； 2.单(双)向地震+平扭耦 联； 3.(不)考虑偶然偏心； 4.强制全楼刚性楼板； 5.按侧刚分析； 6.按计算一的结果确定结 构类型和抗震等级3.计算二（一次或多次）
关于几种经济预测模型的应用研究
第１７卷第２期２００１年６月 哈尔滨商业大学学报 ＪｏｕｍａｌｏｆＨａ由ｍｕｍｖｅｎｌｔｙｏｆｃｏｍｍｅｒｃｅＮａｍｍｓｃｌｅｎｃ髓Ｅｄ血ｏｎ Ｖｏｌ－１７．Ｎｏ２ ＪｕＮ．２Ｉ）０１ 文章编号：１００４—１８４２（２００１）０２—００４４一０４ 多段式半导体激光器的端面输出谱 王佳菱１，林竹江２ （１哈尔滨商业大学基础部．黑龙＿｝工哈尔滨１５００７６； ２黑龙江商业高级技术学校，黑龙江暗尔演１ｊ００２７） 摘要：在充分考虑敏光源于放太卣盅辐射、而自发辐射可能产生于半导体激光嚣（ＬＤ）有潍层中的各点等精理事妻的基础上，我们采用射线击、越递推备式的形式导由院争段式卓导体激光嚣的输出谱的解折表选或，并叶某些常见的情￣兄进行了简单扼要地讨论。 关键词：多段式半导体激光嚣；输出谱：射线法 中图分类号：０４７１４文献标识码：Ａ Ｅｘｐｒｅｓｓｉｏｎｏｆｔ｜心ｏｕｔｐｕｔＳｐｅｃｔｒｕｍ ＦｒｏｍＭｕｌｔｉ－Ｓｅ掣ｎｅｎｔｅｄＳｅｍｉｃｏｎｄｕｃｔｏｒＬａ阶ｒｓ 肼ⅣＧＪ珏ｎｎ一，Ｌ．『：Ⅳ厨ｕ了ｉ∞矿 １Ｂａ啪Ｃｏ—Ｄ。Ｐａｎｎ婀止Ｈａ舳ｎ【ｍ嘲＇】ｌｖｏｆＣ０ｍｍｅ盹ｅ，Ｈａｔｂｌｎ１５００７６．ＣｈｌＴｌａ， ２Ｈｄｌ帅目ｌａ“ｇ（■ｍｍａＫ】一ｓｃｈｏｏｌ＇ｍｒｂｌｎ１５∞２７，ｃｈｉｎ曲 Ａｂｓｔ瑚ｃｔ：Ｔａｋｉ“ｇｉｎｔｏａｃｃｏｕｎｔｃｈｅ矗ｃｃｓｔｈａｔｔｈｅｋｅ¨ａ出ａｎｏｎ１ｓｄｅｖｅｌｏｐｅｄ矗ｏｍｄｌｅａｍｐｈ一丘ｅｄｓｐｏｎｃａｎｅｏｕｓｅＩＴｌｉｓ虹ｏｎ（ＡｓＥ）ａｎｄｔｈｅＡｓＥｎｌａｙｂ。ｇｅｎｅｆａ怔ｄａｔａⅡｙｐｏｊｎｔ。ｆ出ｅａｃｎｖｅｈｙ— ｅｒｏｆｔｈｅｓｅｌｌｌｉｃｏｎｄｕｃｔｏｒｌａ５ｅｒ（ＬＤ），ｔｈｅｒａｙ仃ａｃｅｍｅｃｈｏｄｈａｓｂｅｅｎｕｓｅｄｔｏｄｅｎｖｅｔｈｅｅｘｐｒｅｓｓｌｏｎｏｆ出ｅｏｕｔｐｕｔ８ｐｅｃｔｒＬｌｍ丘ｏｍａｍＬｄｎ一５。粤ｎｅｎｅｔｅｄｓｅｌｃｏｎｄｕｃｔｏｒｌａｓｅｒＩｎａｄｄｉｎｏｎ，ｂｎｅｆｄｅｓｃｎｐ— ｔｉｏｎｓｈａｖｅｂｅｅｎ目ｖｅｎｔ。ｃ踮船。矗ｅｎｅｎｃｏｕｎｔｅｒｅｄ Ｋｅｙｗｏｒｄｓ：ｍｕｌ石一ｓ。ｇｍｅｎｔｅｄｓｅ而ｃｏｒｌｄｕｃｔ。ｒｌａｓｅｒ：ｏｕｔｐｕｔ ５ｐｅｃｃｒｕｍ；ｒａｙｔｒａｃｅｍｅ出。ｄ ０引言 其实，多段式半导体激光器（ｎｓＬＤ）也是一种常见的半导体激光器（ＬＤ），可以用夹生产双稳或调谐输出的两电极、三电极等多电极半导体激光器实际上就是ｎｓＬＤ中的一种。在这类激光器中．由不同电极泵浦的有源层中的载流子密度可能会不同：换句话说，由柜互间【几乎）绝缘的电极的定义的各区的折射率也可能会不同，它们间的过渡区域可以被认为是一个有一定反射能力的界面【ＩＪ。前人的研究表明，如果ＬＤ的有源层内存在着反射率大于２×１０１的反射的话，其输出光谱将会发生昵显的变化目：文献…的研究结果表明，在ｎｓＬＤ军，文献［２】胪描述的情况是很容易得到满足的，故在研究光谱特性时多电极半导体激光器应该被看作是某种ｎｓＬＤ。Ｙｏｕｎｇ等人“和ｗｅｌｄｏｎ等人１４在沿ＬＤ纵旬特定的地方人为地引进了某些反射／散射、吸收点后，用较低的成本实现了模式抑制比大亍２０ 万方数据
(人力资源管理)岗位能力素质模型实施方案
制造二部构建员工岗位能力素质模型实施方案 第一章总则 第一条建立员工岗位能力素质模型的目的 1、为我部更好的选拔、培养、激励那些为企业做出突出贡献的员工；便于选拔、开发人才，建立能力发展阶梯；便于内部人员的合理配置；可以更加有效地组合人才，以实现管理目标和发展战略。 2、通过建立员工岗位能力素质模型为员工指明了努力的方向，给员工一个自我认知的工具。 3、激励员工结合岗位需求，针对自己的差距，有计划有目标地学习与成长，帮助员工更好地提高个人绩效；帮助员工更好地提高个人绩效。 4、明确各岗位能力素质要求，为人才培训与开发、人员调配、员工绩效考核、薪酬设计、选拔任用干部、员工职业生涯规划、人才战略与规划制定等方面提供依据。 第二条员工岗位能力素质模型建立原则 1、以员工的行为动作和员工实际工作中的客观能力素质需求为基本依据。 2、关注行业特点和业务流程特点，体现不同层级和类别岗位之间能力要求的差异 3、坚持对岗原则，从岗位对能力素质需求的实际出发，认真作好调查分析工作，为模型完整建立奠定扎实基础。 4、严格遵循“客观、科学”的原则，真实反映各岗位实际能力素质要求，尽量避免因个人和其他主观因素影响建模的准确度。 第三条员工岗位能力素质模型实施对象 制造二部所有在岗的正式员工。 第四条组织结构及职责 1、部领导 ⑴提出岗位胜任能力模型构建及岗位任职资格修订工作的总体要求； ⑵组织、指导岗位胜任能力模型构建及岗位任职资格修订工作的实施、推进； ⑶对岗位胜任能力模型构建及岗位任职资格修订工作进行审核、确认； 2、工作小组 ⑴研究、建立岗位胜任能力模型框架，确定建模流程、方法， 形成建模实施方案； ⑵运用多种方式进行岗位信息的调查、数据搜集、分析、筛 选、论证，设计调查使用表格； ⑶形成能力素质模型，并进行评估、确认； 3、各部门 ⑴积极配合工作小组各阶段工作的推进实施；
如何构建胜任力素质模型
随着企业的迅猛发展，员工人数大增，人浮于事的问题日益明显，严重阻碍了企业的稳步快速发展，加之为响应国家企业减编号召，公司将人员减编提上议程。但是应该“减”哪些员工，如何对员工进行科学准确的能力评价，如何搭建科学规范的胜任力素质模型就成为企业管理者关注的焦点。基于此，搭建科学规范的胜任力素质模型对员工进行科学客观的能力评价就显得迫在眉睫。科学规范的胜任力素质模型可以公平、公正的评价人员，对人员配置起到真正的指导作用。由此可见，搭建科学规范的胜任力素质模型是企业精简员工，着重培养有能力员工的重要手段。本文是人力资源专家——华恒智信为某能源电力公司搭建胜任力素质模型的项目纪实。 【客户行业】能源电力公司 【问题类型】胜任力素质模型 【客户类型】大型国有企业 【客户背景】 某能源有限公司隶属于某大型能源国有企业分公司，位于陕西省某市。公司依托集团公司煤、电、路、港、航一体化的资源优势，按照“点、线、面”相结合的方针策略，致力于打造“低碳环保、技术领先、世界一流的数字电站”。公司负责承建多个项目，是国家西部大开发经济发展的重要力量。经过十三年的发展，已成为具有一定规模的跨地区、跨电网的全国性发电企业，业务发展遍及国内15个省区及1个海外地区，拥有全资、控股、参股企业近50家（含托管），目前，公司员工数量近千人，涵括技术人员、管理人员、基层劳务人员等多个层次类型，安全生产经营形势良好，经济效益明显，正向着“国际一流发电企业”的战略目标稳步推进。 随着企业的迅猛发展，员工人数大增，人浮于事的问题日益明显，同时，为响应国有企业减编的号召，该公司也将人员减编提上议程，但是，应该“减”哪些人、如何有效评价员工各方面的能力成了管理者的难题，因此，该公司力邀人力资源专家—华恒智信进驻企业，帮助企业设计一套能落地的员工胜任力素质模型。 【客户需求及分析】 该能源公司面临着员工数量过剩、大量人员闲置的问题，严重影响了企业前进的步伐。公司的发展虽然蒸蒸日上，效益和产量也连获佳绩，但公司员工的过多过剩却分流了一大部分收益，导致公司的利润停滞不前，甚至出现滑坡。同时，在国家精简人员政策的号召下，公司也将人员减编和优化人力资源配置提上了管理日程。基于此，公司引入了外部相对较为科学规范的胜任力素质模型，对员工能力和素质进行有效评估，并以此为人员减编、人力资源配置提供科学依据，将一些不能胜任岗位的人员辞退、调到适合的岗位或是调到一些边缘性岗位上，并培养、重用一些真正有能力的员工。 但是，是应用胜任力素质模型的过程中，公司领导发现，外部的胜任力素质模型都是定性描述，比如解决问题能力的等级划分中，一级的评价标准是“能提出一些解决问题的思路，并取得一定的效果”，二级的评价标准是“能提出比较好的解决问题的思路，并能解决一些问题”，这些定性描述在实际应用的过程中很难划分几个等级之间的差异，虽然有各个等级的划分标准，但是，用的过程中受评价人员的主观因素影响较大，难易准确划分人员能力的等级。对用一个员工的表现，有的评价人员要求比较严格，认为其解决问题能力处于一级水平，而有的评价人员要求较为松散，可能会认为其解决问题的能力处于二级水平。这样，就造成了人员评价的不公平性。同时，员工也不清楚自身的提升方向，不知道公司鼓励员工做哪些工作或是怎样做工作，也不知道哪些工作行为是不好的。虽然有的外部胜任力素质模型，在等级划分上相对比较科学，但是又不太适合该能源公司的工作及人员特点，用该公司张总的话说，不是“太学术”就是“无法落地”。基于以上问题，该公司的管理者提出建立一套定制式的、能落地的胜任力素质模型，以公平、公正的评价人员，对人员配置起到真正的指导
实验指导书(ARIMA模型建模与预测)
实验指导书（ARIMA模型建模与预测） 例：我国1952-2011年的进出口总额数据建模及预测 1、模型识别和定阶 （1）数据录入 打开Eviews软件，选择“File”菜单中的“New--Workfile”选项，在“Workfile structure type”栏选择“Dated –regular frequency”，在“Date specification”栏中分别选择“Annual”(年数据) ，分别在起始年输入1952，终止年输入2011，文件名输入“im_ex”，点击ok，见下图，这样就建立了一个工作文件。 在workfile中新建序列im_ex，并录入数据（点击File/Import/Read Text-Lotus-Excel…， 找到相应的Excel数据集，打开数据集，出现如下图的窗口，在“Data order”选项中选择“By observation-series in columns”即按照观察值顺序录入，第一个数据是从B15开始的，所以在“Upper-left data cell”中输入B15，本例只有一列数据，在“Names for series or number if named in file”中输入序列的名字im_ex，点击ok，则录入了数据）：
（2）时序图判断平稳性 双击序列im_ex，点击view/Graph/line，得到下列对话框： 显著非平稳。 IM_EX 240,000 200,000 160,000 120,000 80,000 40,000 556065707580859095000510 （3 因为数据有指数上升趋势，为了减小波动，对其对数化，在Eviews命令框中输入相应
基于多元回归分析的上证指数预测模型
上证指数预测模型 摘要 股票市场是我国资本市场的重要组成部分，在推动我国经济发展进程中起到了非常重要的作用。为了更好地理解股票市场以及获得更高的收益，股市的预测成了重多投资者和学术研究者研究和分析的热点问题。而上证指数是研究和判断股票价格变化趋势必不可少的重要依据,在一定程度上反映了我国的经济实力，是宏观经济的晴雨表，也是分析微观经济的重要指标，所以研究上证指数的预测模型具有非常重要的现实意义和使用价值。 本文在充分分析影响股市价格众多因素的基础上，选择多组变量，基于多元回归线性分析建立上证指数的预测模型。首先需要尽可能多的选择原始数据，在这里为了方便计算选择了3月到5月上证指数及各变量的数据（除去休盘日）共64组，22个变量。使用SPSS 软件进行线性分析后，剔除某些无关，甚至关联很小的变量后，得出了回归方程的系数，从而得出了上证指数的预测模型 2210-21 2010-191810-17 16151413121110954321x 101.800+0.834x +x 102.887+0.017x -x 103.391-0.003x -10x -4.824e -0.030x -0.258x -0.387x +0.019x -21.964x -18.203x +11.195x -0.032x -0.180x +0.230x -0.703x -0.677x +-774.860=y ??? 然后利用图表分析了此模型的好坏程度。 关键词：1上证指数；2多元回归分析法；3 SPSS 分析；
一、问题的背景与提出 上证指数，是上海证券综合指数的简称。是最早发布的指数，以上海证券交易所挂牌上市的全部股票为计算范围，以发行量为权数的加权综合股价指数。它是研究和判断股票价格变化趋势必不可少的重要依据,在一定程度上反映了我国的经济实力，是宏观经济的晴雨表，也是分析微观经济的重要指标，所以研究上证指数的预测模型具有非常重要的现实意义和使用价值。 本文将在此背景下，充分分析上证指数的组成，使用多元线性回归的方法对其进行合理的预测，建立模型，具有实际意义，以预测未来上证指数的变化趋势。 二、基本假设 1. 忽略除文中提到的影响因素之外的因素对上证指数的影响。 2. 假设经济形势稳定，不会出现较为明显的通货膨胀或通货紧缩。 三、主要变量符号说明 为了便于描述问题，我们用一些符号来代替问题中涉及的一些基本变量，如表1所示。 表1 主要变量符号说明一览表 1x DIFF 2x DEA 3x RSI 4x D 指标 5x J 指标 6x 财政收入增长率 7x 财政支出增长率 8x 货币供应量1M 9x 货币流通量0M 10x 居民消费价格指数
时间序列模型的建立与预测
第六节时间序列模型的建立与预测 ARIMA过程y t用 Φ (L) (Δd y t)= α+Θ(L) u t 表示，其中Φ (L)和Θ (L)分别是p, q阶的以L为变数的多项式，它们的根都在单位圆之外。α为Δd y t过程的漂移项，Δd y t表示对y t 进行d次差分之后可以表达为一个平稳的可逆的ARMA 过程。这是随机过程的一般表达式。它既包括了AR，MA 和ARMA过程，也包括了单整的AR，MA和ARMA过程。 可取 图建立时间序列模型程序图 建立时间序列模型通常包括三个步骤。（1）模型的识别，（2）模型参数的估计，（3）诊断与检验。
模型的识别就是通过对相关图的分析，初步确定适合于给定样本的ARIMA模型形式，即确定d, p, q的取值。 模型参数估计就是待初步确定模型形式后对模型参数进行估计。样本容量应该50以上。 诊断与检验就是以样本为基础检验拟合的模型，以求发现某些不妥之处。如果模型的某些参数估计值不能通过显著性检验，或者残差序列不能近似为一个白噪声过程，应返回第一步再次对模型进行识别。如果上述两个问题都不存在，就可接受所建立的模型。建摸过程用上图表示。下面对建摸过程做详细论述。 1、模型的识别 模型的识别主要依赖于对相关图与偏相关图的分析。在对经济时间序列进行分析之前，首先应对样本数据取对数，目的是消除数据中可能存在的异方差，然后分析其相关图。 识别的第1步是判断随机过程是否平稳。由前面知识可知，如果一个随机过程是平稳的，其特征方程的根都应在单位圆之外；如果 (L) = 0的根接近单位圆，自相关函数将衰减的很慢。所以在分析相关图时，如果发现其衰减很慢，即可认为该时间序列是非平稳的。这时应对该时间序列进行差分，同时分析差分序列的相关图以判断差分序列的平稳性，直至得到一个平稳的序列。对于经济时间序列，差分次数d通常只取0，1或2。 实际中也要防止过度差分。一般来说平稳序列差分得到的仍然是平稳序列，但当差分次数过多时存在两个缺点，（1）序列的样本容量减小；（2）方差变大；所以建模过程中要防止差分过度。对于一个序列，差分后若数据的极差变大，说明差分过度。 第2步是在平稳时间序列基础上识别ARMA模型阶数p, q。表1给出了不同ARMA模型的自相关函数和偏自相关函数。当然一个过程的自相关函数和偏自相关函数通常是未知的。用样本得到的只是估计的自相关函数和偏自相关函数，即相关图和偏相关图。建立ARMA模型，时间序列的相关图与偏相关图可为识别模型参数p, q提供信息。相关图和偏相关图（估计的自相关系数和偏自相关系数）通常比真实的自相关系数和偏自相关系数的方差要大，并表现为更高的自相关。实际中相关图，偏相关图的特征不会像自相关函数与偏自相关函数那样“规范”，所以应该善于从相关图，偏相关图中识别出模型的真实参数p, q。另外，估计的模型形式不是唯一的，所以在模型识别阶段应多选择几种模型形式，以供进一步选择。
人力资源管理者的能力素质模型构建【最新版】
人力资源管理者的能力素质模型构建 人力资源管理是企业管理中一项重要的职能:一方面，从事人力资源管理工作的管理者，不但在行政事务上，而且在企业战略制订、执行上参与企业的管理;另一方面，人力资源管理的职能已经细分为招聘、选择和录用、人力资源开发、薪酬体系设计、劳动关系等几个方面。各个基本职能的内容越来越专业化。以上两个方面对于人力资源管理者提出了更高的要求:他们必须了解其他部门的业务及相关知识，同时对本专业业务有更深人、更高层面的了解。 近年来，市场竞争的加剧导致人才竞争的加剧。企业对人力资源管理水平提高的期望促使了人力资源管理者的职业化。 人力资源管理者的能力素质研究 胜任力是指一个人与工作绩效直接有关的知识、技能、才干或个性特征，它对个人的工作绩效具有直接的影响。个人胜任力这一概念，在管理领域中有着悠久的历史。许多公司都通过询问直线经理对人力资源管理的期望和人力资源管理人员应当具有哪些胜任力，从而确认公司人力资源管理
人员需具备的关键胜任力。(比如，直线管理人员希望通过人力资源管理得到什么)这种方法假定每个公司对人力资源专业人员都有其独特期望;并且作为人力资源管理部门的内部客户的直线管理人员在界定这些胜任力时起着核心作用。 20世纪90年代所进行的三次大规模的人力资源能力研究，已经对这个职业做出了一些有趣的解释说明。在第一项研究当中，Towers Perrin和IBM公司合作，对包括人力资源专业人员、公司顾问、直线主管人员以及学者在内的3000位人士进行了范围广泛的人力资源问题调查研究。这项研究工作从不同的方面对人力资源胜任力进行了揭示。在接受调查研究的四组人员当中，普遍认可以下的胜任力特征: 1、计算机知识(直线主管人员观点); 2、广博的人力资源知识和观念(学者观点); 3、预测变化所带来影响的能力(公司顾问观点); 4、对直线管理人员的教育培训和影响力(人力资源主管人员观点);
用Python建立预测模型的方法
用Python建立预测模型的方法 由于近几年来，Python用户数量上涨及其本身的简洁性，使得这个工具包对数据科学世界的Python专家们变得有意义。本文将帮助你更快更好地建立第一个预测模型。绝大多数优秀的数据科学家和 kagglers建立自己的第一个有效模型并快速提交。这不仅仅有助于他们领先于排行榜，而且提供了问题的基准解决方案。 预测模型的分解过程 我总是集中于投入有质量的时间在建模的初始阶段，比如，假设生成、头脑风暴、讨论或理解可能的结果范围。所有这些活动都有助于我解决问题，并最终让我设计出更强大的商业解决方案。为什么你要在前面花费这段时间，这有充分的理由： 1. 你有足够的时间投入并且你是无经验的（这是有影响的） 2?你不带有其它数据观点或想法的偏见（我总是建议，在深入研究数据之前做假设生成） 3.在后面的阶段，你会急于完成该项目而没有能力投入有质量的时间了。 这个阶段需要投入高质量时间，因此我没有提及时间表，不过我建议你把它作为标准的做法。这有助于你建立建立更好地预测模型，在后面的阶段的只需较少的迭代工作。让我们来看看建立第一个模型的剩余阶段的时间表： 1. 数据描述性分析一一50%的时间 2. 数据预处理（缺失值和异常值修复）一一40%的时间 3. 数据建模一一4%的时间 4. -------------------- 性能预测6%的时间 让我们一步一步完成每个过程（每一步投入预测的时间）： 阶段1 :描述性分析/数据探索 在我刚开始成为数据科学家的时候，数据探索占据了我大量的时间。不过，随着时间的推移，我已经把大量的数据操作自动化了。由于数据准备占据建立第一个模型工作量的50%，自动化的好处是显而易见的。
人口预测模型经典
中国人口预测模型 摘要 本文对人口预测的数学模型进行了研究。首先，建立一次线性回归模型，灰色序列预测模型和逻辑斯蒂模型。考虑到三种模型均具有各自的局限性，又用加权法建立了熵权组合模型，并给出了使预测误差最小的三个预测模型的加权系数，用该模型对人口数量进行预测，得到的结果如下： 其次，建立Leslie人口模型，充分反映了生育率、死亡率、年龄结构、男女比例等影响人口增长的因素，并利用以1年为分组长度方式和以5年为 率负指数函数，并给出了反映城乡人口迁移的人口转移向量。 最后我们BP神经网络模型检验以上模型的正确性 : 关键字：一次线性回归灰色序列预测逻辑斯蒂模型 Leslie人口模型BP神经网络 ；
一、问题重述 1. 背景 人口增长预测是随着社会经济发展而提出来的。由于人类社会生产力水平低，生产发展缓慢，人口变动和增长也不明显，生产自给自足或进行简单的以货易货，因而对未来人口发展变化的研究并不重要，根本不用进行人口增长预测。而当今社会，经济发展迅速，生产力达到空前水平，这时的生产不仅为了满足个人需求，还要面向社会的需求，所以必须了解供求关系的未来趋势。而人口增长预测是对未来进行预测的各环节中的一个重要方面。准确地预测未来人口的发展趋势，制定合理的人口规划和人口布局方案具有重大的理论意义和实用意义。 2. 问题 人口增长预测有短期、中期、长期预测之分，而各个国家和地区要根据实际情况进行短期、中期、长期的人口预测。例如，中国人口预期寿命约为70岁左右，因此，长期人口预测最好预测到70年以后，中期40—50年，短期可以是5年、10年或20年。根据2007年初发布的《国家人口发展战略研究报告》（附录一）及《中国人口年鉴》收集的数据（附录二），再结合中国的国情特点，如老龄化进程加速，人口性别比升高，乡村人口城镇化等因素，建立合理的关于中国人口增长的数学模型，并利用此模型对中国人口增长的中短期和长期趋势做出预测，同时指出此模型的合理性和局限性。 二、问题的基本假设及符号说明 问题假设 1．- 2．假设本问题所使用的数据均真实有效，具有统计分析价值。 3．假设本问题所研究的是一个封闭系统，也就是说不考虑我国与其它国家的人口迁移问题。 4．不考虑战争瘟疫等突发事件的影响 5．在对人口进行分段处理时，假设同一年龄段的人死亡率相同，同一年龄段的育龄妇女生育率相同。 6．假设各年龄段的育龄妇女生育率呈正态分布 6．人类的生育观念不发生太大改变，如没有集体不愿生小孩的想法。 7.中国各地各民族的人口政策相同。 符号说明 () a t--------------------第t时间区间内第i个年龄段人口总数 i c t--------------------第t时间区间内第i个年龄段人口总数占总人口的比() i 例 ·
能力素质模型构建
能力素质模型构建 ㈠解读能力素质模型、绩效 1、素质能力模型起源 越战以后美国选拔派驻各国外交官。哈佛教授麦克利兰教授用关键事件行为访谈（1.5：1、打散），最成功的3件事，最失败的3件事，对行为进行罗列，分出优秀、一般，然后对行为进行编码。找出优秀的人员共同的行为特征，分析这些行为背后的深层次的原因，定义这些原因的特质（DNA），要高绩效就找具有这种特质的人培养这种DNA。麦克利兰教授认为这种DNA是持久达成岗位绩效最好的判断因素。 有这种DNA不一定产生高绩效，但没有这种DNA一定不能产生高绩效。 2、素质能力模型的作 3、名词解释 素质：素，元素，组成事物的基本单位。质，质量，质量水平、生理、心理组成，结构极其质量水平。 知识：用于解决问题、指导实践的结构化的信息。显性、隐性。一切人类总结、归纳、沉淀、加工、提炼，并认为正确、真实，可以指导实践、解决问题的观点、思想、经验、方法、技巧、程序等信息。 技能：指结构化地运用所掌握的知识完成某项具体工作的能力； 能力素质模型 导致人员在具体文化和岗位中做出优秀业绩的行为特征的集合。
职业素养：素质、涵养体现在职业上的行为表现。 3、名词解释 任职资格（低起点、门槛、人岗匹配） 胜任力模型（高起点、产生高业绩的胜任特质） 能力素质模型（胜任力+任职资格） 胜任力是就高不就低、任职资格是就低不就高。能力素质模型是由低到高。 4、素质能力模型的起点和终点 5、解读绩效 ※绩效=绩+效 绩=目标+职能 效=行为+品行+职业化 ※绩效=业绩+行为+品格+职业化 绩效=SMART+KBI+KRI+OC 绩效管理目的是通过各种手段把人变好的过程，不是淘汰人、坏人开除不完（人员流失是组织最大的成本）。 “一个伟大的人不是没有肮脏的思想，而是理智地把肮脏的思想控制在一定范围”——马克思※绩效的本质 ●目标与任务（实现组织目标与任务） ●进步与成长（促使员工成长与进步）
沉降监测中几种预测模型的建立总结
沉降监测中几种预测模型的建立总结 要：通过现场监测及时掌握工程进展状况和环境变化，对工程的安全稳定具有十分重要的意义，尤其是沉降监测的实时处理与预警。本文结合某工程实际沉降监测数据建立起了几种预测模型，并对其发展趋势进行了预测。 关键词：监测；沉降；预测；模型 1 引言 随着建筑行业的发展，各种工程建筑的规模越来越大，对工程的精密控制要求也越来越高，因为一旦发生某种疏忽，对工程的打击将是致命的。为了及时发现工程中的不稳定因素，我们必须实时了解周边土体以及建筑物的沉降变化，以便及时采取补救措施，确保施工过程的稳定安全，减少和避免不必要的损失[1]。在工程中，通过对资料的研究和分析，确定监测项目及监测实施方法，并建立相应预测模型，通过将监测数据与预测值作比较，既可以判断上一步施工工艺和施工参数是否符合或达到预期要求，同时又能实现对下一步的施工工艺和施工进度控制，从而切实实现信息化施工[2]。因此，建立起预测模型，以便进行控制和检查，对沉降监测是相当重要的。目前，用于变形监测的预报模型主要有回归分析模型、时间序列模型（AR）、灰色系统预测模型（GM）、Kalman 滤波模型和人工神经网络模型等，各种预测方法有其优缺点。本文通过结合某工程的实测沉降数据，分别用回归分析中的对数曲线模型、时间序列模型（AR）、灰色系统预测模型（GM）对其沉降进行了预测，并对建立起来的三个模型进行了精度分析与比较。
2 监测数据处理 在监测施工中，由于观测设备各种故障或人为读数误差，观测数据中往往会混入一些无效数据，这些数据不能客观地反映出变化情况。因此，为避免错误的发生，在数据分析前，最好先进行粗差的检测和剔除。如果一组观测值若混有粗差值而没有被剔除，则将影响最后分析预测结果。为了得到精度更高的结果，我们必须对观测值进行正确的取舍，剔除观测数据中的粗差。一般的数据取舍原则有莱依达原则、格拉布斯准则、t检验准则、肖维勒准则以及狄克逊准则等[3]。本文采用格拉布斯准则对数据进行粗差的剔除。 格拉布斯准则是在未知总体标准差情况下，对正态样本或接近正态样本异常值的一种判别方法。下面以某工程中特征点W137沉降数据为例，采用格拉布斯准则去除数据中的粗差。沉降数据见表1。 格拉布斯准则计算步骤如下[4]。 （1）首先计算平均值 （2）根据公式计算对应的残差，结果见表2。 （3）根据公式计算 （4）判断异常数据，将按大小排列 3 三种沉降预测模型 3.1 对数曲线模型[5] 对数曲线法就是把实测沉降历时曲线看成是沉降随时间缓慢增加的对数曲线，对数曲线的方程为 式中，t 为时间；为t 时刻的沉降；a、b 为待定系数。
关于模型校核与验证
关于模型校核与验证标准化管理部编码-[99968T-6889628-J68568-1689N]
轨道线网客流预测模型建立后，必须进行校核、验证与确认，以便确定该模型是否能足以准确地反映实际系统的各种动、静态特性、是否可保证放心地使用所建立的模型。如果不满足要求，还将进行相应的修正。建模和模型校核、验证与确认是一个相互交替的过程，而且贯穿于模型研究过程的整个生命周期中。 模型校核、验证与确认实质上是进行模型有效性分析，它发生在模型发展的每个阶段，概括地讲，模型校核是一个过程，在这个过程中要检查和确定计算模型是否准确地表达了概念模型（数学模型，物理模型）。 模型验证是在建模目的意义下模型能否准确地代表实际系统，有两个方面的含义：一是首先要检查概念模型（数学模型，物理模型）是否正确地描述了实际系统；二是进一步考察模型输出是否充分接近实际系统的行为。模型验证的目的并不是为了使模型与实际系统完全一致，由于模型只是对实际系统的一种相似，所以让模型百分之百地复现真实系统的行为是不可能的，也是不必要的。 模型校核与验证的难点： （1）模型验证工作是一个过程 模型是建模者根据建模目的按照相似原理对于实际系统的科学抽象与简化描述。它反映了建模者对实际系统由感性到理性认识的一个阶段，这种认识是否正确与精确，还得经过实践的检验。因此，模型验证工作，实际上是由实践到理论，再由理论到实践的过程。有时得经过多次反复才能完 成。 （2）模型验证工作具有模糊性 模型是原型（研究对象）的相似系统，而相似程度具有一定的模糊或不确定型。这种不确定性不仅与建模者对原型认识的深刻程度有关，而且与他所采用的方法与技巧有关。就是说对于同一原型系统，抱着同样的建模目的，不同的人可能建造出与原型相似程度不同的模型。 （3）模型验证工作受多种因素影响 首先是模型本身的因素，总所周知一个完成的模型包含两个方面的内容：一方面是它的结构，另一方面是它的参数。结构往往可以代表某一类模型的共性，而参数的加入，体现的是模型的个性。这两方面是模型能否代表原型的决定因素。是内因。因此，在进行模型验证时，要倍加关注它的正确性与准确性。 其次是模型运行的环境即外因，其中最基本的是给模型系统施加的输入作用。这种作用应与给实际系统施加的作用相似，只有这样，才能为分析判断模型的有效性创造条件。 4模型验证过程往往存在大量的统计分析与计算 假设检验、统计判断、置信区间估计等都要涉及到复杂的计算。因此，模型验证工作需要付出很高的代价。特别是对于复杂的大型仿真系统更是如此，以致使得模型的全面验证实际上成为不可能。