序論：寫作是一種深度的自我表達(dá)。它要求我們深入探索自己的思想和情感，挖掘那些隱藏在內(nèi)心深處的真相，好投稿為您帶來(lái)了七篇統(tǒng)計(jì)與預(yù)測(cè)論文范文，愿它們成為您寫作過(guò)程中的靈感催化劑，助力您的創(chuàng)作。

篇(1)

關(guān)鍵詞：最小二乘支持向量回歸機(jī)，金融時(shí)間序列，統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)理論

 

1 引言

金融時(shí)間序列是一種特殊的時(shí)間序列，通常具有如下三大特點(diǎn)[1]：(1) 產(chǎn)生過(guò)程的隨機(jī)性、復(fù)雜性；(2)數(shù)據(jù)多含有高噪聲，并伴有異常值；(3) 數(shù)據(jù)間具有較強(qiáng)的非線性。 股票市場(chǎng)是一個(gè)受多方因素交互影響的復(fù)雜系統(tǒng)，對(duì)于股票價(jià)格的精確預(yù)測(cè)是非常困難的，甚至不可能的，但對(duì)于短期的趨勢(shì)預(yù)測(cè)則相對(duì)較為簡(jiǎn)單，而且對(duì)投資者的投資行為具有極其重要的指導(dǎo)意義。論文格式，金融時(shí)間序列。

支持向量機(jī)（Supportvector machine, SVM）是由Vapnik等人根據(jù)統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)理論提出的一種借助于最優(yōu)化方法解決機(jī)器學(xué)習(xí)問(wèn)題的新工具。它以結(jié)構(gòu)風(fēng)險(xiǎn)最小化為原則，具有結(jié)構(gòu)簡(jiǎn)單、全局最優(yōu)、泛化能力好等優(yōu)點(diǎn)，已廣泛應(yīng)用于模式識(shí)別、回歸分析以及時(shí)間序列預(yù)測(cè)等領(lǐng)域[2-4]。

在SVM的基礎(chǔ)上，Suykens等[5]提出了最小二乘支持向量機(jī)(Leastsquares support vector machine，LS-SVM)，通過(guò)替換SVM的不等式約束為等式約束，將二次規(guī)劃的求解問(wèn)題轉(zhuǎn)換為求解線性方程組的問(wèn)題，從而大大簡(jiǎn)化問(wèn)題的計(jì)算復(fù)雜度和存儲(chǔ)量。本文將最小二乘支持向量回歸機(jī)應(yīng)用于上證180指數(shù)和香港恒生指數(shù)的收盤價(jià)的預(yù)測(cè)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，該模型具有學(xué)習(xí)速度快，預(yù)測(cè)精度較高的優(yōu)點(diǎn)，適合于高噪聲、非線性的股指預(yù)測(cè)，對(duì)于投資者的短期投資行為具有一定的參考價(jià)值和實(shí)用價(jià)值。

2 最小二乘支持向量回歸機(jī)

設(shè)給定一個(gè)訓(xùn)練集，其中，。論文格式，金融時(shí)間序列。通過(guò)將支持向量機(jī)的不等式約束改為等式，Suykens等提出了最小二乘支持向量回歸機(jī)的數(shù)學(xué)模型：

S．t ，(1)

(1)

其中:為權(quán)向量，為正則化參數(shù)，為經(jīng)驗(yàn)誤差，是一個(gè)非線性映射，為偏置。 為求解這個(gè)約束優(yōu)化問(wèn)題，構(gòu)造Lagrange函數(shù)：

(2)

其中:為L(zhǎng)agrange乘子。

根據(jù)KKT條件可知，

(3)

(4)

(5)

(6)

消去和，方程(3)-(6)可寫成如下形式：

(7)

其中:，為單位矩陣， ，，為核矩陣。

通過(guò)求解線性方程組(7)，得到最小二乘支持向量機(jī)的回歸函數(shù)為：

(8)

3 實(shí)證分析

為了驗(yàn)證最小二乘支持向量回歸機(jī)的有效性，選取在滬市較有影響力的上證180指數(shù)和香港恒生指數(shù)為實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)，將它們的收盤價(jià)格作為預(yù)測(cè)對(duì)象。 需要說(shuō)明的是，這里選取的核函數(shù)為徑向基核函數(shù)。論文格式，金融時(shí)間序列。最優(yōu)參數(shù)由網(wǎng)格搜索獲得，搜索區(qū)間均為。實(shí)驗(yàn)環(huán)境為windows XP，內(nèi)存512M，主頻1.86GHz，Matlab7.0。論文格式，金融時(shí)間序列。均方根誤差(RMSE)、平均絕對(duì)誤差(MAE)、平均相對(duì)誤差(MRE)是常見的衡量回歸模型性能的評(píng)價(jià)指標(biāo)，這里我們采用如下三種指標(biāo)評(píng)價(jià)模型的預(yù)測(cè)性能：

(1) RMSE=，

(2) MAE=，

(3) MRE=，

其中:代表第天股票指數(shù)的收盤價(jià)；代表第天股票指數(shù)的收盤價(jià)的預(yù)測(cè)值，N代表預(yù)測(cè)樣本的總個(gè)數(shù)。

3.1 實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)的選取

3.2 實(shí)驗(yàn)及結(jié)果分析

對(duì)以上數(shù)據(jù)，采用LS-SVM進(jìn)行數(shù)值實(shí)驗(yàn)，兩種指數(shù)的預(yù)測(cè)結(jié)果如圖1、圖2和表1所示。論文格式，金融時(shí)間序列。由圖1和圖2可以看出，LS-SVM對(duì)上證180指數(shù)和香港恒生指數(shù)的預(yù)測(cè)，真實(shí)值與預(yù)測(cè)值的擬合程度較好，且變化趨勢(shì)與實(shí)際情況比較接近。論文格式，金融時(shí)間序列。表1反映出LS-SVM在預(yù)測(cè)過(guò)程中具有較高的預(yù)測(cè)精度，并且在學(xué)習(xí)時(shí)間上也有優(yōu)勢(shì)，其中上證180指數(shù)的運(yùn)行時(shí)間為0.211690s，香港恒生指數(shù)的運(yùn)行時(shí)間為0.214235s，這在實(shí)際操作中具有非常重要的意義。

表1金融時(shí)間序列實(shí)驗(yàn)結(jié)果

篇(2)

〔關(guān)鍵詞〕論文耦合 著者耦合 核心期刊 CNKI 文獻(xiàn)計(jì)量學(xué)

〔分類號(hào)〕G350

Bibliographic Coupling Analysis of 6 Core Journals of Library and Information Science

Shu Zhengyong Jia Konghan Jia Yuwen Dong Yan

Management School ofLiaoning Normal University, Dalian116029

〔Abstract〕Based on bibliometrics methods and the data of CNKI, this paper makes a statistical analysis on 6 Chinese core journals of library and information science in 2005, including paper coupling, author coupling, coupling intensity, coupling ratio, the paper of most coupling, so as to provide a reliable and objective criterion for the evaluation of these 6 core journals. It also discloses some characteristics and rules of library and information science researches.

〔Keywords〕paper couplingauthor couplingcore journalsCNKIbibliometrics

論文耦合的概念最早由美國(guó)學(xué)者開斯勒(Kessler)在20世紀(jì)60年代初提出，這個(gè)定義是以論文本身為基礎(chǔ)的，即以被引證文獻(xiàn)為耦合鏈把某些引證論文聯(lián)接起來(lái)，從而體現(xiàn)引證論文之間的相互關(guān)系[1]。論文耦合現(xiàn)象在一定程度上揭示了科技文獻(xiàn)之間的潛在規(guī)律，對(duì)研究情報(bào)學(xué)、圖書館學(xué)、文獻(xiàn)學(xué)，以至科學(xué)學(xué)和預(yù)測(cè)學(xué)都有一定的實(shí)用價(jià)值。幾十年來(lái)，論文耦合的研究始終因其獨(dú)特之處吸引著不少學(xué)者，而且其理論和方法還在進(jìn)一步完善和深入，但總體而言，我國(guó)對(duì)論文耦合現(xiàn)象還未全面進(jìn)行研究，特別是近幾年更鮮有所見。

因此，下本文通過(guò)統(tǒng)計(jì)CNKI的數(shù)據(jù)，對(duì)2005年國(guó)內(nèi)6種圖書館學(xué)情報(bào)學(xué)核心期刊的論文耦合情況進(jìn)行較為全面、系統(tǒng)地分析與比較，以期得出一些重要的有益結(jié)論。

1統(tǒng)計(jì)數(shù)量說(shuō)明與引文基本情況

筆者基于CNKI的統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)，對(duì)其中收錄的2005年出版的《大學(xué)圖書館學(xué)報(bào)》、《中國(guó)圖書館學(xué)報(bào)》、《圖書情報(bào)工作》、《情報(bào)理論與實(shí)踐》、《情報(bào)學(xué)報(bào)》和《情報(bào)資料工作》這6種圖書情報(bào)學(xué)核心期刊為統(tǒng)計(jì)源，提取其中的4 235篇引文作為統(tǒng)計(jì)樣本，運(yùn)用文獻(xiàn)計(jì)量學(xué)方法與CNKI搜索引擎生成的數(shù)據(jù)，對(duì)樣本進(jìn)行了定量與定性統(tǒng)計(jì)分析。來(lái)源期刊中的“動(dòng)態(tài)”、“通知”、“簡(jiǎn)訊”等消息性文章不計(jì)入統(tǒng)計(jì)中。在此需要重點(diǎn)說(shuō)明的是本文統(tǒng)計(jì)結(jié)果全部基于CNKI收錄與生成的引文數(shù)據(jù)，與6種期刊的印刷版本中的原始數(shù)據(jù)有一定的誤差(見表1)。

從表1 可以看出，2005年6種來(lái)源期刊的論文引文率為76.78%，低于2004年6種來(lái)源期刊的論文引文率96.12%[2]。這種誤差的原因主要是CNKI在論文錄入時(shí)有引文漏錄或CNKI系統(tǒng)本身的缺陷造成的，但本文只對(duì)具有引文的論文進(jìn)行耦合比較，不影響結(jié)果。

2統(tǒng)計(jì)結(jié)果的分析與評(píng)價(jià)

2.16種來(lái)源期刊論文耦合比率

本文通過(guò)期刊某段時(shí)期論文耦合的篇數(shù)占全部具有引文的論文量的比率來(lái)反映6種來(lái)源期刊的耦合情況，以進(jìn)行定量的比較。根據(jù)CNKI所錄的包括圖書館學(xué)情報(bào)學(xué)在內(nèi)的所有期刊論文耦合比率，統(tǒng)計(jì)2005年6種期刊論文與6種期刊2005年以前收錄的論文耦合比率及2005年6種期刊的論文耦合比率(見表2)。

《情報(bào)學(xué)報(bào)》和《中國(guó)圖書館學(xué)報(bào)》與其他學(xué)科期刊或論文的耦合率最大，分別是6 955%和6 987％，這說(shuō)明這兩刊的研究范圍最為寬泛，與其他學(xué)科的交叉更加頻繁、滲透更加深入。同時(shí)也可看出其余來(lái)源期刊與其他學(xué)科的論文耦合比率也很高，相差不大，這說(shuō)明我國(guó)圖書館學(xué)情報(bào)學(xué)論文的著者知識(shí)面比較開闊，易于采納其他學(xué)科的新思維、新方法，善于借鑒和引進(jìn)其他學(xué)科的研究成果。特別與計(jì)算機(jī)科學(xué)、網(wǎng)絡(luò)技術(shù)、管理科學(xué)等密切結(jié)合，產(chǎn)生了相當(dāng)多的科研成果，使本學(xué)科的研究取得了實(shí)質(zhì)性突破，大大促進(jìn)了學(xué)科的發(fā)展。

2005年以前發(fā)表的論文與2005年發(fā)表的論文耦合比率最高的是《中國(guó)圖書館學(xué)報(bào)》與《圖書情報(bào)工作》，其次是《情報(bào)資料工作》和《情報(bào)理論與實(shí)踐》，《情報(bào)學(xué)報(bào)》和《大學(xué)圖書館學(xué)報(bào)》卻比較低，這說(shuō)明《中國(guó)圖書館學(xué)報(bào)》和《圖書情報(bào)工作》的論文具有比較高的時(shí)間上的科研延續(xù)性，論文的某種屬性較大，相關(guān)性較高，包括論文的主題、引證的數(shù)據(jù)、資料或背景較為相近或具有延續(xù)性。相反，《情報(bào)學(xué)報(bào)》與《大學(xué)圖書館學(xué)報(bào)》的耦合率很低則說(shuō)明其論文的延續(xù)性較低，但開創(chuàng)性較高，研究方向比較開闊與寬泛，創(chuàng)新性強(qiáng)。《情報(bào)理論與實(shí)踐》與《情報(bào)資料工作》則位于上面兩者之間。

在2005年發(fā)表的論文中，耦合比率的順序是《圖書情報(bào)工作》、《情報(bào)資料工作》、《情報(bào)理論與實(shí)踐》、《中國(guó)圖書館學(xué)報(bào)》、《情報(bào)學(xué)報(bào)》、《大學(xué)圖書館學(xué)報(bào)》。從中可以看出前幾種刊物的耦合比率都相差不多，唯獨(dú)《大學(xué)圖書館學(xué)報(bào)》的耦合比率比較低，這可能與《大學(xué)圖書館學(xué)報(bào)》本身的引文率相對(duì)比較低有關(guān)。據(jù)統(tǒng)計(jì)，《大學(xué)圖書館學(xué)報(bào)》的引文率在幾種刊物中一直是比較低的。例如，2004年6種期刊的論文引文率依次是:《情報(bào)學(xué)報(bào)》100%、《情報(bào)資料工作》99.32%、《情報(bào)理論與實(shí)踐》98.39％、《圖書情報(bào)工作》97.32%、《中國(guó)圖書館學(xué)報(bào)》96.03%、《大學(xué)圖書館學(xué)報(bào)》82.31%[2]。論文引文率高說(shuō)明借鑒能力強(qiáng)，反過(guò)來(lái)論文引文率低也可能是原創(chuàng)性高，當(dāng)然，這種引文率低也是相對(duì)的，《大學(xué)圖書館學(xué)報(bào)》的絕對(duì)引文率也是很高的。

從6種來(lái)源期刊的統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)中可以看出，圖書館學(xué)與情報(bào)學(xué)的論文耦合比率差不多，但相比之下，情報(bào)學(xué)的論文耦合比率要高一些，特別是在與其他學(xué)科的論文耦合上，這說(shuō)明情報(bào)學(xué)與其他學(xué)科的交叉滲透聯(lián)系略強(qiáng)與圖書館學(xué)，情報(bào)學(xué)的自身發(fā)展演變要快于圖書館學(xué)。

2.2耦合強(qiáng)度比較分析

論文耦合強(qiáng)度指被引證的論文的數(shù)量的多少，反映了引證論文之間的相關(guān)度，耦合強(qiáng)度越大，則引證論文之間的相關(guān)度越大。著者耦合強(qiáng)度指被引證的著者數(shù)量，揭示了一種學(xué)科專業(yè)人員在結(jié)構(gòu)成分組成上的相關(guān)度，耦合強(qiáng)度越大，則引證著者之間的相關(guān)性越高。根據(jù)CNKI提供的數(shù)據(jù)，本文統(tǒng)計(jì)出了6種來(lái)源期刊2005年刊登的論文的論文耦合強(qiáng)度和著者耦合強(qiáng)度(見表3)。

上。6種期刊中論文與著者平均耦合強(qiáng)度最高的是《情報(bào)學(xué)報(bào)》(1.37)，從中不難看出情報(bào)學(xué)的論文耦合強(qiáng)度要高于圖書館學(xué)的論文耦合強(qiáng)度，說(shuō)明情報(bào)學(xué)的論文的相關(guān)性要高于圖書館學(xué)。情報(bào)學(xué)的學(xué)者相關(guān)度要大于圖書館學(xué)，被引證的論文與著者的數(shù)量多，也反映了情報(bào)學(xué)的研究更寬泛一些，與其他學(xué)科的交叉滲透更強(qiáng)一些。

2.3論文耦合最大分析

期刊中每篇論文與其他論文耦合所形成的相關(guān)網(wǎng)絡(luò)大小是不一樣的，對(duì)期刊中與其他論文耦合最多的論文進(jìn)行定性分析，可以看出期刊論文的某些相關(guān)屬性，為包括文獻(xiàn)規(guī)律在內(nèi)的文獻(xiàn)研究提供分析基礎(chǔ)。

從表4中可以看出，2005年6種來(lái)源期刊中與其他學(xué)科期刊中的論文耦合量最大的是《情報(bào)學(xué)報(bào)》第1期的論文《基于粗糙集加權(quán)的文本分類方法研究》(590篇)，作者是胡清華，謝宗霞，于達(dá)仁;其次是《中國(guó)圖書館學(xué)報(bào)》第2期的論文《圖書館學(xué)基礎(chǔ)理論研究述評(píng)(1995－2004)》(558篇)，作者是吳慰慈。因此，從某種意義上說(shuō)，6種來(lái)源期刊中這兩篇論文所形成的相關(guān)網(wǎng)絡(luò)最大，與其他學(xué)科或論文的交叉滲透最深，涉及面最廣，是2005年圖書情報(bào)學(xué)最為重要的論文之一，其作者也是圖書情報(bào)學(xué)比較優(yōu)秀的學(xué)者，對(duì)這個(gè)相關(guān)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行研究，可以看出圖書館學(xué)情報(bào)學(xué)所涉及的范圍。

6種來(lái)源期刊2005年的論文與2005年以前的論文耦合量最大的是《圖書情報(bào)工作》第5期的論文《競(jìng)爭(zhēng)知識(shí)與競(jìng)爭(zhēng)知識(shí)管理――關(guān)于情報(bào)與情報(bào)學(xué)本質(zhì)的探討》(26篇)，作者是龔蛟騰;其次是《中國(guó)圖書館學(xué)報(bào)》第2期的論文《圖書館學(xué)基礎(chǔ)理論研究述評(píng)(1995－2004)》，作者是吳慰慈。可以看出，這兩篇論文在各自期刊中的傳承性較強(qiáng)，與以前的論文形成的相關(guān)網(wǎng)絡(luò)最大。對(duì)這些相關(guān)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行研究，可以分析出各自期刊論文的變化趨勢(shì)，在一定程度上能反映圖書館學(xué)情報(bào)學(xué)的變遷情況，對(duì)圖書館情報(bào)學(xué)的未來(lái)發(fā)展能做出某種科學(xué)上的預(yù)測(cè)。

6種來(lái)源期刊2005年的論文耦合最大的是《圖書情報(bào)工作》第10期的《數(shù)字圖書館建設(shè)與發(fā)展中的缺憾及思考》(7篇)，作者是陸剛，其次是《情報(bào)理論與實(shí)踐》第3期的《論情報(bào)學(xué)的科學(xué)發(fā)展觀》，作者是向英明。這反映了關(guān)于數(shù)字圖書館建設(shè)與情報(bào)學(xué)的科學(xué)發(fā)展觀的主題在2005年的論文中具有最大相關(guān)網(wǎng)絡(luò)，某種程度上反映了2005年圖情學(xué)研究的最大熱點(diǎn)。

2.4耦合強(qiáng)度最大分析

對(duì)期刊中耦合強(qiáng)度最大的論文與著者進(jìn)行分析，可以看出期刊中聯(lián)系最為緊密的論文和著者，能為學(xué)科中的論文檢索與學(xué)者之間的交流提供方便，可以組成相關(guān)著者群，為進(jìn)行學(xué)術(shù)交流建立通訊網(wǎng)提供線索。從表5中可以看出，《圖書情報(bào)工作》、《情報(bào)學(xué)報(bào)》、《情報(bào)資料工作》的最大耦合強(qiáng)度都為4，《中國(guó)圖書館學(xué)報(bào)》與《情報(bào)理論與實(shí)踐》的最大耦合強(qiáng)度為2，《大學(xué)圖書館學(xué)報(bào)》中凡是有耦合關(guān)系的論文耦合強(qiáng)度均為1，因此可以分析出，圖書館學(xué)情報(bào)學(xué)2005年聯(lián)系最為緊密的是表中耦合強(qiáng)度最大的幾篇論文，他們反映出2005年圖書情報(bào)學(xué)研究最為一致的主題。例如《圖書情報(bào)工作》2005年第7期的論文《當(dāng)代圖書情報(bào)學(xué)研究范式的變革及應(yīng)用研究取向》就與第5期的論文《圖書館學(xué)的科學(xué)化與合理性》有很強(qiáng)的相關(guān)性，兩篇論文應(yīng)該結(jié)合起來(lái)研究。表5中論文的作者可以建立必要的通訊網(wǎng)，加強(qiáng)之間的學(xué)術(shù)交流，讀者在閱讀本主題的論文時(shí)，可以集合起來(lái)閱讀，收益會(huì)更大，同時(shí)，也可為學(xué)科專業(yè)課題提供定題檢索的途徑，提高查準(zhǔn)率和查全率。

參考文獻(xiàn):

篇(3)

2012年12月份，我國(guó)生產(chǎn)化學(xué)農(nóng)藥原藥（折百）34.2萬(wàn)噸，同比增長(zhǎng)9.97 %。2012年1-12月，全國(guó)的產(chǎn)量達(dá)35

>> 2014年全國(guó)化學(xué)農(nóng)藥原藥產(chǎn)量情況 統(tǒng)計(jì)局：2013年11月我國(guó)化學(xué)農(nóng)藥產(chǎn)量同比增長(zhǎng)2.79% 2012―2015年我國(guó)煤礦瓦斯事故統(tǒng)計(jì)分析 2008年～2012年我國(guó)高校檔案學(xué)研究生統(tǒng)計(jì)分析 2000—2012年：我國(guó)教育技術(shù)相關(guān)著作統(tǒng)計(jì)分析 1998年-2008年我國(guó)網(wǎng)球碩博論文統(tǒng)計(jì)分析 我國(guó)媒介融合研究統(tǒng)計(jì)分析 我國(guó)能源結(jié)構(gòu)的統(tǒng)計(jì)分析 近30年我國(guó)綜合檔案館研究論文統(tǒng)計(jì)分析 2002年～2011年我國(guó)“棄檔”現(xiàn)象研究論文的統(tǒng)計(jì)分析 2005年～2015年我國(guó)檔案安全應(yīng)急預(yù)案研究文獻(xiàn)統(tǒng)計(jì)分析 《檔案管理》2012年載文統(tǒng)計(jì)分析 2012年我中心門診使用抗高血壓藥物統(tǒng)計(jì)分析 1985～2007年我國(guó)國(guó)際競(jìng)爭(zhēng)力論文的統(tǒng)計(jì)分析 19877―20166年我國(guó)檔案法規(guī)研究期刊論文統(tǒng)計(jì)分析 2013年10月中國(guó)化學(xué)農(nóng)藥產(chǎn)量同比下調(diào)6.08% 基于多元統(tǒng)計(jì)分析的我國(guó)各省級(jí)區(qū)域經(jīng)濟(jì)分析 USPTO中我國(guó)專利引用狀況的統(tǒng)計(jì)分析 FDI與我國(guó)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)之間關(guān)系的統(tǒng)計(jì)分析 我國(guó)入境旅游人數(shù)統(tǒng)計(jì)分析與模型預(yù)測(cè) 常見問(wèn)題解答 當(dāng)前所在位置：中國(guó) > 科技 > 2012年我國(guó)化學(xué)農(nóng)藥原藥產(chǎn)量統(tǒng)計(jì)分析 2012年我國(guó)化學(xué)農(nóng)藥原藥產(chǎn)量統(tǒng)計(jì)分析 雜志之家、寫作服務(wù)和雜志訂閱支持對(duì)公帳戶付款！安全又可靠！ document.write("作者： 本刊編輯部")

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篇(4)

【關(guān)鍵詞】 財(cái)經(jīng)院校統(tǒng)計(jì)專業(yè)畢業(yè)論文創(chuàng)新能力

統(tǒng)計(jì)專業(yè)本科畢業(yè)論文通常是在統(tǒng)計(jì)理論教學(xué)結(jié)束后，安排在第8學(xué)期的實(shí)踐教學(xué)環(huán)節(jié)過(guò)程，計(jì)6學(xué)分。畢業(yè)論文從確立選題到搜集文獻(xiàn)資料，從開題研究、分析論證到論文撰寫，都需要高度專注、潛心思考，是所有教學(xué)活動(dòng)中，學(xué)生獨(dú)立性、積極性、主動(dòng)性最強(qiáng)的環(huán)節(jié)，是學(xué)生大學(xué)期間專業(yè)綜合能力最集中的體現(xiàn)。

一、從統(tǒng)計(jì)學(xué)專業(yè)特色看統(tǒng)計(jì)專業(yè)畢業(yè)論文的特點(diǎn)

統(tǒng)計(jì)專業(yè)的培養(yǎng)目標(biāo)是：培養(yǎng)社會(huì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展需要，具有經(jīng)濟(jì)學(xué)和數(shù)學(xué)知識(shí)，系統(tǒng)掌握統(tǒng)計(jì)學(xué)基本理論和方法，熟練使用現(xiàn)代統(tǒng)計(jì)軟件處理分析數(shù)據(jù)，理論和實(shí)踐綜合業(yè)務(wù)素質(zhì)兼?zhèn)洌哂袆?chuàng)新精神，能夠在政府機(jī)關(guān)、經(jīng)濟(jì)管理部門、企事業(yè)單位，從事社會(huì)經(jīng)濟(jì)調(diào)查、信息管理與咨詢、數(shù)量分析與預(yù)測(cè)等工作的高素質(zhì)應(yīng)用型人才。財(cái)經(jīng)院校統(tǒng)計(jì)專業(yè)的特色是依托經(jīng)濟(jì)學(xué)和管理學(xué)學(xué)科，將統(tǒng)計(jì)學(xué)理論和方法與經(jīng)濟(jì)學(xué)、管理學(xué)和現(xiàn)代信息技術(shù)交叉融合，注重產(chǎn)、學(xué)、研結(jié)合，重視社會(huì)實(shí)踐環(huán)節(jié)，著重提高學(xué)生獨(dú)立組織統(tǒng)計(jì)調(diào)研活動(dòng)及運(yùn)用統(tǒng)計(jì)學(xué)理論與方法分析解決某一領(lǐng)域?qū)嶋H問(wèn)題的能力。因此，統(tǒng)計(jì)學(xué)專業(yè)畢業(yè)論文與其他各類理科論文及經(jīng)濟(jì)學(xué)論文相比，有其鮮明的特點(diǎn)：專業(yè)性、統(tǒng)計(jì)實(shí)踐性、科學(xué)創(chuàng)新性。

二、統(tǒng)計(jì)專業(yè)本科畢業(yè)論文質(zhì)量的現(xiàn)狀及成因

1、本科畢業(yè)論文質(zhì)量的現(xiàn)狀

畢業(yè)論文的質(zhì)量直接影響培養(yǎng)學(xué)生的質(zhì)量，然而近幾年來(lái)畢業(yè)論文質(zhì)量有明顯下滑的趨勢(shì)，主要表現(xiàn)在以下幾個(gè)方面。

（1）論文缺乏創(chuàng)新性。創(chuàng)新是要求學(xué)生通過(guò)統(tǒng)計(jì)專業(yè)理論與方法的學(xué)習(xí)和積累，很好地將統(tǒng)計(jì)理論和方法與其他實(shí)質(zhì)性學(xué)科相結(jié)合，創(chuàng)造性地加以應(yīng)用。雖然絕大部分同學(xué)在論文中進(jìn)行了一些文獻(xiàn)的綜述，或?qū)⑶叭说难芯砍晒M(jìn)行了闡述，但也只是進(jìn)行簡(jiǎn)單地羅列，而大部分論述也只是根據(jù)書本或文獻(xiàn)資料，進(jìn)行簡(jiǎn)單地重復(fù)。盡管一些同學(xué)閱讀了一定量的文獻(xiàn)資料，進(jìn)行了思考和分析，但所寫的論文不能很好地結(jié)合文獻(xiàn)綜述內(nèi)容，闡明自己的寫作觀點(diǎn)、寫作目的，在論點(diǎn)、方法上鮮有創(chuàng)新。

（2）論文數(shù)據(jù)來(lái)源單一，參考資料不充分。本科畢業(yè)論文要求學(xué)生結(jié)合第八學(xué)期的社會(huì)實(shí)踐或參加各種類型的統(tǒng)計(jì)實(shí)踐活動(dòng)去完成。但多數(shù)學(xué)生沒有認(rèn)真進(jìn)行社會(huì)實(shí)踐，只滿足于年鑒、網(wǎng)絡(luò)等一些工具資料，閉門造車。撰寫的畢業(yè)論文要么內(nèi)容空洞，缺乏說(shuō)服力，要么也只是參考他人的文章，置換新的數(shù)據(jù)進(jìn)行計(jì)算，得出不同的結(jié)果，根本談不上解決實(shí)際經(jīng)濟(jì)問(wèn)題。在查閱參考資料時(shí)，多數(shù)同學(xué)都能閱讀一定數(shù)量的中文文獻(xiàn)，但外文資料幾乎沒有看過(guò)，隨便從網(wǎng)絡(luò)下載一些外文資料，列示在附后的參考文獻(xiàn)中，以應(yīng)付學(xué)校對(duì)外文文獻(xiàn)閱讀量的要求。

（3）專業(yè)功底不深。學(xué)生論文答辯是就學(xué)生論文寫作有關(guān)的內(nèi)容，主要涉及論文選題原因、研究?jī)r(jià)值、主要內(nèi)容和觀點(diǎn)以及創(chuàng)新點(diǎn)進(jìn)行考察，同時(shí)還要考核學(xué)生與論文密切相關(guān)的知識(shí)點(diǎn)的掌握情況以及分析和解決問(wèn)題的能力。答辯組教師就論文中有關(guān)問(wèn)題向答辯同學(xué)提問(wèn)，而具體體現(xiàn)在答辯中的一些情況是，真正落實(shí)答辯的為數(shù)不多，一些同學(xué)只就自己的論簡(jiǎn)要的陳述和說(shuō)明，基本上是有答無(wú)辯，更有個(gè)別同學(xué)對(duì)一些統(tǒng)計(jì)理論和方法掌握得不夠準(zhǔn)確和透徹，有些理論回答模棱兩可，而對(duì)于有些統(tǒng)計(jì)方法的適用條件，也是模糊不清，導(dǎo)致方法的誤用和濫用。

（4）管理松懈。學(xué)生開題現(xiàn)為第七學(xué)期末，照理來(lái)說(shuō)，論文已經(jīng)布置，學(xué)生就應(yīng)著手開始撰寫，但學(xué)生不是將畢業(yè)實(shí)習(xí)與撰寫論文同步進(jìn)行，而是忙于找工作、考研，加上一部分學(xué)生在家就近分散實(shí)習(xí)，學(xué)校難以對(duì)畢業(yè)生實(shí)施有效的管理；另一方面，指導(dǎo)教師與學(xué)生見面的機(jī)會(huì)較少，只能通過(guò)網(wǎng)絡(luò)與其進(jìn)行簡(jiǎn)單溝通，因此對(duì)畢業(yè)生撰寫論文缺少必要的指導(dǎo)，加上有些指導(dǎo)教師知識(shí)結(jié)構(gòu)老化、科研能力差，對(duì)指導(dǎo)學(xué)生論文不夠得力。

2、影響和制約本科畢業(yè)論文質(zhì)量提高的成因分析

（1）學(xué)生本身對(duì)畢業(yè)論文重視不夠，寫作態(tài)度不夠認(rèn)真。目前，學(xué)生畢業(yè)后就業(yè)實(shí)行雙向選擇，有的畢業(yè)生在完成畢業(yè)論文之前，就已經(jīng)考研；有的已落實(shí)了工作單位；有的畢業(yè)生忙于各類招聘考試，或奔走于就業(yè)單位的應(yīng)聘，無(wú)心在撰寫畢業(yè)論文上花費(fèi)更多的時(shí)間。還有部分學(xué)生認(rèn)為畢業(yè)論文成績(jī)對(duì)就業(yè)沒有直接影響，因此根本沒有按照學(xué)校的要求和開題報(bào)告中擬定的寫作進(jìn)度撰寫，而是采取消極應(yīng)付的態(tài)度，在臨近答辯前一個(gè)月，東拼西揍、甚至抄襲等，匆匆應(yīng)付了事，根本談不上提高論文質(zhì)量。

（2）有些教師在指導(dǎo)畢業(yè)論文的過(guò)程中責(zé)任心不強(qiáng)，存在放任自流的現(xiàn)象。在學(xué)生寫作過(guò)程中，指導(dǎo)教師對(duì)學(xué)生要求不嚴(yán)，交流時(shí)間少，見面時(shí)間短，缺乏定期交流與審閱制度，甚至有的老師對(duì)學(xué)生的寫作不管不問(wèn)，任其“自由發(fā)展”。

（3）畢業(yè)論文撰寫過(guò)程時(shí)間短，質(zhì)量難以保證。雖然論文在第七學(xué)期末就已經(jīng)布置，但學(xué)生要實(shí)習(xí)、找工作、準(zhǔn)備各種考試，畢業(yè)論文的實(shí)際撰寫時(shí)間也只有五至六周左右的時(shí)間，而且與多數(shù)學(xué)生畢業(yè)找工作同步，這勢(shì)必導(dǎo)致論文的“拼揍”、“摻水”現(xiàn)象嚴(yán)重，質(zhì)量下滑。

（4）學(xué)生的科研和寫作能力欠缺，專業(yè)訓(xùn)練不足是制約論文質(zhì)量提高的重要因素。傳統(tǒng)教學(xué)方法導(dǎo)致學(xué)生完成論文的能力不足，畢業(yè)論文質(zhì)量不高的根本原因是傳統(tǒng)的教學(xué)方法注重課堂教學(xué)，以老師為主體的課堂教學(xué)占主導(dǎo)地位。平時(shí)任課老師布置學(xué)生撰寫小論文，或就某一問(wèn)題撰寫文獻(xiàn)綜述，學(xué)生也只是東拼西湊或抄襲，敷衍了事，根本起不到訓(xùn)練的目的，更談不上能力的提高。學(xué)生只會(huì)學(xué)習(xí)課本知識(shí)，只會(huì)讓老師牽著走，一旦放開就無(wú)從下手。學(xué)生缺乏前期的科研和論文寫作能力的訓(xùn)練成為提高畢業(yè)論文質(zhì)量的瓶頸。

三、提升統(tǒng)計(jì)專業(yè)本科畢業(yè)生論文質(zhì)量的建議和對(duì)策

加強(qiáng)管理，凸顯專業(yè)特色，全面提高統(tǒng)計(jì)專業(yè)本科畢業(yè)論文質(zhì)量是需要由教師和學(xué)生、院方和校方、教學(xué)單位和管理部門共同努力才能完成的一項(xiàng)長(zhǎng)期而艱巨的任務(wù)。

1、樹立正確的教學(xué)理念，充分認(rèn)識(shí)畢業(yè)論文在統(tǒng)計(jì)教學(xué)中的重要性

高校必須樹立正確的教學(xué)理念，把培養(yǎng)具有實(shí)踐能力和創(chuàng)新能力，德、智、體、能全面發(fā)展的高素質(zhì)人才做為統(tǒng)計(jì)教育的目標(biāo)，實(shí)現(xiàn)這一目標(biāo)的最佳時(shí)機(jī)就是畢業(yè)論文教學(xué)環(huán)節(jié)。因此，教學(xué)單位除了建立畢業(yè)論文工作領(lǐng)導(dǎo)小組外，還要定期召開座談會(huì)，討論和總結(jié)學(xué)生撰寫論文過(guò)程中出現(xiàn)的問(wèn)題。積極引導(dǎo)學(xué)生，使學(xué)生對(duì)畢業(yè)論文有一個(gè)正確的認(rèn)識(shí)。只有解決了認(rèn)識(shí)問(wèn)題，增強(qiáng)雙方的責(zé)任感和使命感，學(xué)校、老師和學(xué)生才會(huì)重視畢業(yè)論文，才會(huì)投入更多的時(shí)間和精力，以確保畢業(yè)論文的質(zhì)量。

2、積極探索畢業(yè)論文指導(dǎo)工作的新模式

在新的市場(chǎng)經(jīng)濟(jì)條件下，用人單位對(duì)統(tǒng)計(jì)人才需求觀念發(fā)生了較大變化，注重學(xué)生的綜合素質(zhì)和發(fā)展后勁。學(xué)校有統(tǒng)計(jì)部門和企事業(yè)單位等專業(yè)實(shí)踐基地，學(xué)生實(shí)習(xí)時(shí)可利用實(shí)習(xí)單位的統(tǒng)計(jì)資源，在實(shí)習(xí)單位的科研力量與學(xué)校指導(dǎo)教師聯(lián)合指導(dǎo)下，完成畢業(yè)論文，這不僅能加強(qiáng)學(xué)生綜合素質(zhì)的培養(yǎng)，適應(yīng)社會(huì)發(fā)展對(duì)統(tǒng)計(jì)人才的要求，也給學(xué)生提供了一個(gè)很好的就業(yè)平臺(tái)。

3、實(shí)行畢業(yè)論文導(dǎo)師制，是提高畢業(yè)論文質(zhì)量的重要手段

文成于思，思基于學(xué)。論文的選題、寫作是一個(gè)閱讀和反復(fù)思考的過(guò)程。只有大量閱讀本學(xué)科及相關(guān)學(xué)科的文獻(xiàn)，了解本學(xué)科前沿理論，在閱讀中得到啟發(fā)，在學(xué)習(xí)中不斷思考，在閱讀和思考的多次反復(fù)中才能確定論文選題并加以完成，這樣的畢業(yè)論文才會(huì)有新意、有價(jià)值，而這一過(guò)程對(duì)我國(guó)高校本科生來(lái)說(shuō)幾乎是空白。為彌補(bǔ)傳統(tǒng)教學(xué)方法的不足，提高本科生科研能力和論文寫作能力，確保本科畢業(yè)論文質(zhì)量，筆者建議對(duì)本科生實(shí)施集社會(huì)實(shí)踐、社會(huì)調(diào)研及畢業(yè)論文撰寫為一體的導(dǎo)師制度。從大二學(xué)期末就指派導(dǎo)師，根據(jù)專業(yè)特點(diǎn)和研究方向一致性原則，組建以導(dǎo)師為核心的包括大三、大四學(xué)生在內(nèi)的調(diào)研小組。導(dǎo)師的責(zé)任是參與、指導(dǎo)學(xué)生的社會(huì)實(shí)踐活動(dòng)和實(shí)踐報(bào)告的撰寫；為學(xué)生指定閱讀課程之外相關(guān)專業(yè)的報(bào)刊書目，與學(xué)生互動(dòng)交流，及時(shí)解決學(xué)生在閱讀中遇到的問(wèn)題；讓學(xué)生參與導(dǎo)師所研究課題的調(diào)查、資料搜集、信息分類、加工整理等工作，并訓(xùn)練學(xué)生撰寫專題文獻(xiàn)綜述、小論文；指導(dǎo)學(xué)生進(jìn)行實(shí)際實(shí)驗(yàn)或社會(huì)調(diào)研，收集、整理原始數(shù)據(jù)和資料；指導(dǎo)畢業(yè)實(shí)習(xí)和畢業(yè)論文的寫作。

4、加強(qiáng)對(duì)學(xué)生專業(yè)論文寫作的訓(xùn)練，進(jìn)行畢業(yè)論文的創(chuàng)新改革

開設(shè)畢業(yè)論文寫作課，從選題、收集資料、確定論點(diǎn)、布局謀篇，語(yǔ)言表達(dá)等各個(gè)環(huán)節(jié)對(duì)學(xué)生進(jìn)行指導(dǎo)，使之掌握基本的寫作規(guī)范。統(tǒng)計(jì)專業(yè)學(xué)生在大二、大三開始，就有統(tǒng)計(jì)專業(yè)課程論文和社會(huì)調(diào)查報(bào)告的撰寫，通過(guò)這一過(guò)程鍛煉學(xué)生運(yùn)用統(tǒng)計(jì)專業(yè)知識(shí)和統(tǒng)計(jì)思維方法寫作統(tǒng)計(jì)學(xué)術(shù)論文的能力，為撰寫畢業(yè)論文打下基礎(chǔ)。通過(guò)這一環(huán)節(jié)，可以鼓勵(lì)學(xué)生從大四開始，在教師的指導(dǎo)下，結(jié)合當(dāng)前經(jīng)濟(jì)形勢(shì)的熱點(diǎn)、難點(diǎn)問(wèn)題，以及統(tǒng)計(jì)工作的實(shí)際，撰寫能夠解決現(xiàn)實(shí)問(wèn)題，對(duì)實(shí)際部門有參考價(jià)值的文章，并可將質(zhì)量上乘的在統(tǒng)計(jì)專業(yè)期刊上。如果公開兩篇或兩篇以上，可免修學(xué)分。這在一定程度上，又會(huì)大大增強(qiáng)學(xué)生的科研能力和創(chuàng)新能力，為走向社會(huì)打下堅(jiān)實(shí)的理論基礎(chǔ)。

5、加強(qiáng)畢業(yè)論文的過(guò)程控制，嚴(yán)格規(guī)范管理

幾乎每個(gè)高校都有學(xué)生論文選題、開題報(bào)告、安排指導(dǎo)教師、論文格式、撰寫實(shí)習(xí)報(bào)告、論文中期檢查、答辯、成績(jī)?cè)u(píng)定等具體工作布署、具體要求、完整規(guī)范的質(zhì)量管理和檢查評(píng)估系統(tǒng)，關(guān)鍵是要規(guī)范指導(dǎo)教師的指導(dǎo)責(zé)任和管理部門的管理責(zé)任。對(duì)于指導(dǎo)教師而言，要以嚴(yán)謹(jǐn)科學(xué)的工作態(tài)度，對(duì)學(xué)生論文中的所有數(shù)據(jù)資料和文字資料進(jìn)行認(rèn)真核查，對(duì)文中計(jì)算結(jié)果要驗(yàn)算，保證論文的真實(shí)性和可靠性。把握好學(xué)生論文的初期、中期階段的檢查和定稿的質(zhì)量關(guān)。對(duì)于管理部門而言，主管學(xué)生工作的老師，應(yīng)配合教學(xué)部門，對(duì)學(xué)生畢業(yè)論文的過(guò)程進(jìn)行監(jiān)督與檢查，既要對(duì)學(xué)生檢查，也要對(duì)指導(dǎo)教師檢查，發(fā)現(xiàn)問(wèn)題及時(shí)解決，為畢業(yè)論文工作有序正常地進(jìn)行，為各項(xiàng)制度與措施的貫徹執(zhí)行提供保障。另外，還應(yīng)重視論文答辯這一環(huán)節(jié)，這樣有肋于提高學(xué)生對(duì)論文的重視程度，鑒別論文自我撰寫的真實(shí)程度，提高其表達(dá)能力。

【參考文獻(xiàn)】

[1] 邱鴻江：加強(qiáng)畢業(yè)論文（設(shè)計(jì)）的過(guò)程管理，提高畢業(yè)論文（設(shè)計(jì)）的管理[J].學(xué)術(shù)論壇，2006（6）下.

篇(5)

論文關(guān)鍵詞：供水管網(wǎng)，地震損失，宏觀估計(jì)

 

2008年汶川地震、2009年智利太子港地震、2010年玉樹地震、2011年新西蘭克萊斯特徹奇均對(duì)受災(zāi)地區(qū)的生命、財(cái)產(chǎn)造成了損壞，供水管網(wǎng)亦遭受了重大損失。因此對(duì)于地震的損壞影響進(jìn)行科學(xué)合理的預(yù)測(cè)估計(jì)就顯得尤為重要，但迄今為止的損失估計(jì)方法多集中在震后詳細(xì)統(tǒng)計(jì)評(píng)價(jià)，少量的預(yù)測(cè)估計(jì)統(tǒng)計(jì)提出了一些方法，但因?yàn)槠鋵?duì)于資料要求比較高而不大適用于供水系統(tǒng)的抗震規(guī)劃工作，因此建立適應(yīng)和尤其是對(duì)于宏觀方面的損失進(jìn)行戰(zhàn)略性的估計(jì)是非常必要的。

1研究現(xiàn)狀

M. D. Trifunac水利論文，M. I. Todorovska對(duì)于Northridge-California地震中的管道損壞密度進(jìn)行了分析，研究了其與表面土體應(yīng)變之間的關(guān)系，其研究中所采用的指標(biāo)是每km2的管道損壞數(shù)，因素為土壤的峰值應(yīng)變或者場(chǎng)地土震動(dòng)強(qiáng)度，通過(guò)分析其相關(guān)關(guān)系，建立起了預(yù)測(cè)模型，可以對(duì)San Fernando Valley和Los Angeles的管網(wǎng)在假設(shè)的地震場(chǎng)景下的損壞估計(jì)其地震損壞概率，對(duì)地震危機(jī)的應(yīng)急預(yù)案（例如地震后的消防規(guī)劃）具有重要的指導(dǎo)意義[[1]]。

Walter W. Chen， Ban-jwu Shih，Yi-Chih Chen等人對(duì)Ji-Ji地震進(jìn)行分析，利用GIS的數(shù)據(jù)庫(kù)，在研究中建立了修復(fù)率RR和地震峰值地動(dòng)加速度、峰值地動(dòng)速度、地震譜強(qiáng)度之間的關(guān)系[[2]]。

Yarg?c?Volkan對(duì)于埋地管線進(jìn)行了深入研究水利論文，針對(duì)1999年的DüZCE地震進(jìn)行了基于經(jīng)驗(yàn)的埋地管線地震反應(yīng)概率分析評(píng)價(jià)方法研究。該研究建立了管線損壞指標(biāo)基于土壤液化敏感性、場(chǎng)地土厚度（如果存在的話）、峰值地動(dòng)加速度、場(chǎng)地變形值等因素的有限狀態(tài)函數(shù)，由此建立了管線系統(tǒng)的修復(fù)與前述因素的相關(guān)關(guān)系，這些成果均有助于供水系統(tǒng)運(yùn)營(yíng)者做好抗震規(guī)劃[[3]]。

IainTromans也研究了埋地管線在地震區(qū)的損壞特征。該研究在歐洲51次實(shí)際地震的資料基礎(chǔ)上建立了經(jīng)驗(yàn)公式，著重探索了管線震害率與峰值地動(dòng)速度之間的關(guān)系，并認(rèn)為峰值地動(dòng)速度為因素建立管線震害率損壞指標(biāo)的關(guān)系比較合理[[4]]。

Takao Adachi1, Bruce R. Ellingwood等人[[5]]研究認(rèn)為管道損壞率（以搶修率近似）與管道損壞烈度存在關(guān)系：

（1）

RR——搶修率（RepairRatios），處/1000ft（處/305m）。

k——取決于管材、管徑、土地條件的常數(shù)。

PGV——峰值地動(dòng)速度（Peak Ground Velocity），in/s（2.5cm/s）。

但一般情況下地震區(qū)的地震烈度容易為供水系統(tǒng)的管理人員了解且直觀明了，峰值地動(dòng)速度比較專業(yè)且資料不易獲取，故該模型應(yīng)用受到限制。

2 管網(wǎng)損失宏觀估計(jì)模型研究

2.1 地震烈度值單變量模型

管網(wǎng)損壞的程度采用以每km修復(fù)數(shù)目的“修復(fù)密度”和以產(chǎn)銷差震前震后變化程度衡量的“恢復(fù)難度”兩項(xiàng)指標(biāo)來(lái)衡量，相關(guān)的影響因素考慮設(shè)防等級(jí)高于地震烈度的設(shè)防富余度、柔性管材與接頭比例兩項(xiàng)因素，對(duì)汶川各城鎮(zhèn)的損失情況分析如圖1、圖2所示。可見按照修復(fù)密度損壞指標(biāo)衡量的管網(wǎng)損失與各個(gè)因素相關(guān)度不高，如圖1、圖3所示；而柔性管材與接頭比例也與兩項(xiàng)損壞指標(biāo)相關(guān)性不強(qiáng)水利論文，如圖2、圖4所示。故考慮基于恢復(fù)難度損壞指標(biāo)與地震烈度、設(shè)防富余度因素的管網(wǎng)損失宏觀估計(jì)模型。

圖1修復(fù)密度與設(shè)防富余度關(guān)系圖

圖2 恢復(fù)難度與設(shè)防富余度關(guān)系圖

圖3 修復(fù)密度與柔性比例關(guān)系圖

圖4 恢復(fù)難度與柔性比例關(guān)系圖

表1表明按照恢復(fù)難度指標(biāo)計(jì)算的管網(wǎng)損失也與地震烈度基本呈正相關(guān)，因此同時(shí)考慮建立由基于地震烈度因素和恢復(fù)難度指標(biāo)的單變量管網(wǎng)損失宏觀估計(jì)模型, 利用表1的第2行與第4行的數(shù)據(jù)進(jìn)行單變量非線性回歸分析，借助于Microsoft Excel的散點(diǎn)圖進(jìn)行“加載趨勢(shì)線”實(shí)現(xiàn)，趨勢(shì)線選用多項(xiàng)式類型，得到結(jié)果如圖5所示。

表1 恢復(fù)難度與設(shè)防富余度關(guān)系表

 

城鎮(zhèn)名稱

綿竹

青川

都江堰

綿陽(yáng)

原來(lái)管網(wǎng)設(shè)防烈度

8

8

8

7

汶川地震實(shí)際烈度

9.5

9

9

7.5

設(shè)防富余度

-1.5

-1

-1

-0.5

恢復(fù)難度

2.53

1.8

0.67

0.42

城鎮(zhèn)名稱

江油

寧強(qiáng)

廣元

成都

原來(lái)管網(wǎng)設(shè)防烈度

8

7

7

8

汶川地震實(shí)際烈度

8

7

7

7

設(shè)防富余度

1

恢復(fù)難度

0.2

篇(6)

一、學(xué)生對(duì)畢業(yè)論文重要性的認(rèn)識(shí)

為加強(qiáng)專業(yè)學(xué)生對(duì)專業(yè)的了解，充分認(rèn)識(shí)畢業(yè)論文的重要性，在新生進(jìn)校的專業(yè)介紹中，對(duì)預(yù)防醫(yī)學(xué)專業(yè)培養(yǎng)方案作了專題講解；進(jìn)入第8學(xué)期，多種形式介紹了畢業(yè)論文工作的重要性；第10學(xué)期畢業(yè)論文過(guò)程中，充分調(diào)動(dòng)學(xué)生參與畢業(yè)論文的積極性和主動(dòng)性，使其真正從畢業(yè)論文工作中得到鍛煉和培養(yǎng)。完成畢業(yè)論文后的調(diào)查結(jié)果顯示，97.92%學(xué)生認(rèn)為非常有必要開展畢業(yè)論文教學(xué)，認(rèn)為畢業(yè)論文環(huán)節(jié)可鞏固知識(shí)、培養(yǎng)能力。調(diào)查發(fā)現(xiàn)，學(xué)生認(rèn)為畢業(yè)論文能鞏固專業(yè)知識(shí)、提高信息獲取能力、強(qiáng)化基礎(chǔ)知識(shí)、提高寫作能力、加強(qiáng)計(jì)算機(jī)應(yīng)用能力、鍛煉表達(dá)能力和培養(yǎng)協(xié)作精神的分別達(dá)到9167%、85.4觀、70.83%、70.83%、81.25%、66.67%、70.83%；對(duì)于專業(yè)培養(yǎng)計(jì)劃中畢業(yè)論文教學(xué)環(huán)節(jié)知曉情況，學(xué)生于第1234學(xué)年知道的分別為27.10%、12.50%、37.50%和16.70%，還有6.20%的學(xué)生到第5學(xué)年才知道畢業(yè)論文環(huán)節(jié)。

二、學(xué)生開展畢業(yè)論文的知識(shí)能力

畢業(yè)論文工作也是一次基礎(chǔ)知識(shí)、專業(yè)知識(shí)、信息獲取能力、統(tǒng)計(jì)軟件與計(jì)算機(jī)應(yīng)用能力、寫作能力的大檢驗(yàn)。預(yù)防醫(yī)學(xué)專業(yè)學(xué)生均選修了文獻(xiàn)檢索課程，但開展畢業(yè)論文工作前，33.33%的學(xué)生從未進(jìn)行文獻(xiàn)檢索，62.5%學(xué)生僅偶爾開展文獻(xiàn)檢索，僅4.17%的學(xué)生經(jīng)常運(yùn)用學(xué)校提供的網(wǎng)絡(luò)資源進(jìn)行文獻(xiàn)檢索工作。畢業(yè)論文工作中，文獻(xiàn)檢索知識(shí)和能力主要來(lái)源于指導(dǎo)老師和學(xué)生的輔導(dǎo)與幫助，分別占85.42%和58.33%，檢索方式主要為圖書館網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)庫(kù)，占91.67%；認(rèn)為文獻(xiàn)檢索可幫助選題、開題報(bào)告和論文撰寫的分別為35.4觀、43.75%和79.17%。

在論文過(guò)程中，僅14.58%的學(xué)生認(rèn)為能熟練翻譯與文題相關(guān)的外文資料，79.17%學(xué)生認(rèn)為外文翻譯困難特別是較難準(zhǔn)確表達(dá)專業(yè)含義，即使是己通過(guò)了六級(jí)測(cè)試的學(xué)生也尚不能自如完成翻譯工作。

通過(guò)專題講座和指導(dǎo)老師幫助，學(xué)生基本掌握了開題報(bào)告書寫格式和要求，其中的立題依據(jù)、研宄內(nèi)容、預(yù)期成果、技術(shù)路線等內(nèi)容書寫正確率分別為87.50%87.50%和54.17%。

在畢業(yè)論文資料收集整理前，85.42%的學(xué)生基本掌握了統(tǒng)計(jì)圖表的使用，但在論文工作中，初次使用統(tǒng)計(jì)圖表時(shí)，仍出現(xiàn)較多的應(yīng)用錯(cuò)誤，其中表題圖題、表目設(shè)置、表線、有效數(shù)字和單位、圖形圖標(biāo)錯(cuò)誤率分別達(dá)21.83%、31.25%、33.33%、22.92%、20.83%有關(guān)統(tǒng)計(jì)指標(biāo)的正確選用調(diào)查結(jié)果顯示，有20.83%的學(xué)生在資料分析中不能正確選用統(tǒng)計(jì)分析指標(biāo)。

畢業(yè)論文過(guò)程中，87.50%的學(xué)生采用了統(tǒng)計(jì)軟件，12.5%的學(xué)生因?yàn)樵假Y料的限制，僅用了描述性統(tǒng)計(jì)分析，采用的統(tǒng)計(jì)軟件類型主要是SPSS和Excel，雖在論文工作前，77.0極的學(xué)生己經(jīng)學(xué)習(xí)運(yùn)用過(guò)某種統(tǒng)計(jì)軟件，但實(shí)際應(yīng)用過(guò)程中，只有14.58%的學(xué)生能熟練運(yùn)用統(tǒng)計(jì)軟件，而85.42%的學(xué)生不太熟練甚至生疏。

通過(guò)學(xué)習(xí)和練習(xí)論文寫作，掌握和基本掌握論文書寫格式的學(xué)生分別占43.75%、56.25%，論文撰寫知識(shí)主要來(lái)源于指導(dǎo)老師（占93.75%）論文撰寫的難點(diǎn)主要為討論、英文文摘和結(jié)論，分別占66.67%、41.67%和27.08%。

三、學(xué)生對(duì)畢業(yè)論文工作的評(píng)價(jià)與建議

調(diào)查學(xué)生對(duì)畢業(yè)論文管理過(guò)程、自己和指導(dǎo)教師在畢業(yè)論文中精力投入、影響畢業(yè)論文工作質(zhì)量的評(píng)價(jià)及對(duì)畢業(yè)論文工作環(huán)節(jié)的具體建議，結(jié)果顯示，認(rèn)為畢業(yè)論文管理好、一般和差的學(xué)生分別為37.5%、5&33%、4.17%；72.92%的學(xué)生認(rèn)為自己在論文撰寫過(guò)程中能全身心投入，通過(guò)查閱資料、整理資料、及時(shí)與指導(dǎo)老師溝通，保證畢業(yè)論文進(jìn)度和質(zhì)量，27.0%的學(xué)生則認(rèn)為自己精力投入一般；關(guān)于“指導(dǎo)老師在畢業(yè)論文工作中投入的精力程度”評(píng)價(jià)，60.42%學(xué)生認(rèn)為帶教老師非常投入，35.42%的學(xué)生認(rèn)為老師一般投入，另有4.16%的學(xué)生人認(rèn)為帶教老師完全未投入。

通過(guò)挖掘資源、過(guò)程管理以及充分發(fā)揮教師主導(dǎo)和學(xué)生主體作用，畢業(yè)論文質(zhì)量得到基本保證，并逐年提高，2004屆、2005屆、2006屆畢業(yè)論文優(yōu)良率分別為85%、87%、94%，但由于各種主客觀因素的存在，畢業(yè)論文質(zhì)量影響因素絲毫不能忽視，專業(yè)學(xué)生認(rèn)為影響畢業(yè)論文的因素包括學(xué)生時(shí)間保障和重視程度、指導(dǎo)老師的能力和投入、工作條件、考研求職壓力影響和過(guò)程管理等，回答率分別占81.25%、77.08%、75.00%、70.83%、50.00%。

親歷畢業(yè)論文工作后，學(xué)生感慨良多，提出了很多保證畢業(yè)論文質(zhì)量的建議，調(diào)查結(jié)果顯示，58.40%學(xué)生建議應(yīng)于第9學(xué)期開始布置這項(xiàng)工作；關(guān)于文獻(xiàn)檢索課程開設(shè)時(shí)間，54.17%的學(xué)生認(rèn)為3-4學(xué)年學(xué)習(xí)較合適，問(wèn)卷調(diào)查結(jié)果顯示，因?yàn)榫W(wǎng)速慢、圖書館數(shù)據(jù)庫(kù)不全和學(xué)生文獻(xiàn)檢索方法的欠缺，影響了文獻(xiàn)檢索的質(zhì)量，建議今后信息獲取條件能得以改善。另外，在“你對(duì)畢業(yè)論文工作的改善還有何建議？”的開放式問(wèn)卷中，不少學(xué)生提出增加工作時(shí)間、加強(qiáng)論文前期課程理論結(jié)合實(shí)際教學(xué)、學(xué)生自主選擇題目和指導(dǎo)老師、增加工作經(jīng)費(fèi)、嚴(yán)格過(guò)程管理等方面的建議。

四、結(jié)語(yǔ)

實(shí)踐證明，學(xué)生通過(guò)親自參與畢業(yè)論文工作，掌握了在書本上學(xué)不到的知識(shí)和技能，并真正體會(huì)到畢業(yè)論文工作的重要性和必要性通過(guò)選題，可以啟發(fā)學(xué)生科研聯(lián)想和發(fā)現(xiàn)實(shí)際工作急待解決問(wèn)題，通過(guò)資料檢索和閱讀，可以提高學(xué)生信息獲取能力和專業(yè)知識(shí)面，通過(guò)資料整理分析，可以鞏固統(tǒng)計(jì)軟件和計(jì)算機(jī)知識(shí)和能力，通過(guò)論文的修改和寫作，可以培養(yǎng)學(xué)生寫作能力和邏輯分析能力，通過(guò)論文答辯過(guò)程，可以鍛煉學(xué)生表達(dá)能力和應(yīng)變能力，總之，畢業(yè)論文為學(xué)生搭建了鞏固知識(shí)、培養(yǎng)能力的平臺(tái)正如教育部辦公廳在2004年下發(fā)的《關(guān)于加強(qiáng)普通高等學(xué)校畢業(yè)設(shè)計(jì)（論文）工作的通知》中指出的“畢業(yè)論文在培養(yǎng)大學(xué)生探求真理、強(qiáng)化社會(huì)意識(shí)、進(jìn)行科學(xué)研宄基本訓(xùn)練、提高綜合實(shí)踐能力與素質(zhì)等方面，具有不可替代的作用，是培養(yǎng)大學(xué)生的創(chuàng)新能力、實(shí)踐能力和創(chuàng)業(yè)精神的重要實(shí)踐環(huán)節(jié)”。

篇(7)

一、論文名稱、課題來(lái)源、選題依據(jù)

論文名稱：基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的技術(shù)創(chuàng)新預(yù)測(cè)與評(píng)估模型及其應(yīng)用研究

課題來(lái)源：?jiǎn)挝蛔詳M課題或省政府下達(dá)的研究課題

選題依據(jù)：技術(shù)創(chuàng)新預(yù)測(cè)和評(píng)估是企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新決策的前提和依據(jù)。通過(guò)技術(shù)創(chuàng)新預(yù)測(cè)和評(píng)估， 可以使企業(yè)對(duì)未來(lái)的技術(shù)發(fā)展水平及其變化趨勢(shì)有正確的把握， 從而為企業(yè)的技術(shù)創(chuàng)新決策提供科學(xué)的依據(jù)， 以減少技術(shù)創(chuàng)新決策過(guò)程中的主觀性和盲目性。只有在正確把握技術(shù)創(chuàng)新發(fā)展方向的前提下， 企業(yè)的技術(shù)創(chuàng)新工作才能沿著正確方向開展，企業(yè)產(chǎn)品的市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)力才能得到不斷加強(qiáng)。在市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)日趨激烈的現(xiàn)代商業(yè)中， 企業(yè)的技術(shù)創(chuàng)新決定著企業(yè)生存和發(fā)展、前途與命運(yùn)， 為了確保技術(shù)創(chuàng)新工作的正確性，企業(yè)對(duì)技術(shù)創(chuàng)新的預(yù)測(cè)和評(píng)估提出了更高的要求。

二、本課題國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀及發(fā)展趨勢(shì)

現(xiàn)有的技術(shù)創(chuàng)新預(yù)測(cè)方法可分為趨勢(shì)外推法、相關(guān)分析法和專家預(yù)測(cè)法三大類。

(1) 趨勢(shì)外推法。指利用過(guò)去和現(xiàn)在的技術(shù)、經(jīng)濟(jì)信息， 分析技術(shù)發(fā)展趨勢(shì)和規(guī)律， 在分析判斷這些趨勢(shì)和規(guī)律將繼續(xù)的前提下， 將過(guò)去和現(xiàn)在的趨勢(shì)向未來(lái)推演。生長(zhǎng)曲線法是趨勢(shì)外推法中的一種應(yīng)用較為廣泛的技術(shù)創(chuàng)新預(yù)測(cè)方法，美國(guó)生物學(xué)家和人口統(tǒng)計(jì)學(xué)家Raymond Pearl提出的Pearl曲線(數(shù)學(xué)模型為： Y=L?[1+A?exp(-Bt)] )及英國(guó)數(shù)學(xué)家和統(tǒng)計(jì)學(xué)家Gompertz提出的Gompertz曲線(數(shù)學(xué)模型為： Y=Lexp(-Bt))皆屬于生長(zhǎng)曲線， 其預(yù)測(cè)值Y為技術(shù)性能指標(biāo)， t為時(shí)間自變量， L、A、B皆為常數(shù)。Ridenour模型也屬于生長(zhǎng)曲線預(yù)測(cè)法， 但它假定新技術(shù)的成長(zhǎng)速度與熟悉該項(xiàng)技術(shù)的人數(shù)成正比， 主要適用于新技術(shù)、新產(chǎn)品的擴(kuò)散預(yù)測(cè)。

(2)相關(guān)分析法。利用一系列條件、參數(shù)、因果關(guān)系數(shù)據(jù)和其他信息， 建立預(yù)測(cè)對(duì)象與影響因素的因果關(guān)系模型， 預(yù)測(cè)技術(shù)的發(fā)展變化。相關(guān)分析法認(rèn)為， 一種技術(shù)性能的改進(jìn)或其應(yīng)用的擴(kuò)展是和其他一些已知因素高度相關(guān)的， 這樣， 通過(guò)已知因素的分析就可以對(duì)該項(xiàng)技術(shù)進(jìn)行預(yù)測(cè)。相關(guān)分析法主要有以下幾種： 導(dǎo)前-滯后相關(guān)分析、技術(shù)進(jìn)步與經(jīng)驗(yàn)積累的相關(guān)分析、技術(shù)信息與人員數(shù)等因素的相關(guān)分析及目標(biāo)與手段的相關(guān)分析等方法。

(3)專家預(yù)測(cè)法。以專家意見作為信息來(lái)源， 通過(guò)系統(tǒng)的調(diào)查、征詢專家的意見， 分析和整理出預(yù)測(cè)結(jié)果。專家預(yù)測(cè)法主要有： 專家個(gè)人判斷法、專家會(huì)議法、頭腦風(fēng)暴法及德爾菲法等， 其中， 德爾菲法吸收了前幾種專家預(yù)測(cè)法的長(zhǎng)處， 避免了其缺點(diǎn)， 被認(rèn)為是技術(shù)預(yù)測(cè)中最有效的專家預(yù)測(cè)法。

趨勢(shì)外推法的預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)只能為縱向數(shù)據(jù)， 在進(jìn)行產(chǎn)品技術(shù)創(chuàng)新預(yù)測(cè)時(shí)， 只能利用過(guò)去的產(chǎn)品技術(shù)性能這一個(gè)指標(biāo)來(lái)預(yù)測(cè)它的隨時(shí)間的發(fā)展趨勢(shì)， 并不涉及影響產(chǎn)品技術(shù)創(chuàng)新的科技、經(jīng)濟(jì)、產(chǎn)業(yè)、市場(chǎng)、社會(huì)及政策等多方面因素。在現(xiàn)代商業(yè)經(jīng)濟(jì)中， 對(duì)于產(chǎn)品技術(shù)發(fā)展的預(yù)測(cè)不能簡(jiǎn)單地歸結(jié)為產(chǎn)品過(guò)去技術(shù)性能指標(biāo)按時(shí)間的進(jìn)展來(lái)類推， 而應(yīng)系統(tǒng)綜合地考慮現(xiàn)代商業(yè)中其他因素對(duì)企業(yè)產(chǎn)品技術(shù)創(chuàng)新的深刻影響。相關(guān)分析法盡管可同時(shí)按橫向數(shù)據(jù)和縱向數(shù)據(jù)來(lái)進(jìn)行預(yù)測(cè)， 但由于它是利用過(guò)去的歷史數(shù)據(jù)中的某些影響產(chǎn)品技術(shù)創(chuàng)新的因素求出的具體的回歸預(yù)測(cè)式， 而所得到的回歸預(yù)測(cè)模型往往只能考慮少數(shù)幾種主要影響因素， 略去了許多未考慮的因素， 所以， 所建模型對(duì)實(shí)際問(wèn)題的表達(dá)能力也不夠準(zhǔn)確， 預(yù)測(cè)結(jié)果與實(shí)際的符合程度也有較大偏差。專家預(yù)測(cè)法是一種定性預(yù)測(cè)方法，依靠的是預(yù)測(cè)者的知識(shí)和經(jīng)驗(yàn)， 往往帶有主觀性， 難以滿足企業(yè)對(duì)技術(shù)創(chuàng)新預(yù)測(cè)準(zhǔn)確度的要求。以上這些技術(shù)創(chuàng)新預(yù)測(cè)技術(shù)和方法為企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新工作的開展做出了很大的貢獻(xiàn)， 為企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新的預(yù)測(cè)提供了科學(xué)的方法論， 但在新的經(jīng)濟(jì)和市場(chǎng)環(huán)境下， 技術(shù)創(chuàng)新預(yù)測(cè)的方法和技術(shù)應(yīng)有新的豐富和發(fā)展， 以克服自身的不足， 更進(jìn)一步適應(yīng)時(shí)展的需要， 為企業(yè)的技術(shù)創(chuàng)新工作的開展和企業(yè)的生存與發(fā)展提供先進(jìn)的基礎(chǔ)理論和技術(shù)方法。

目前，在我國(guó)企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新評(píng)估中， 一般只考慮如下四個(gè)方面的因素： (1) 技術(shù)的先進(jìn)性、可行性、連續(xù)性; (2) 經(jīng)濟(jì)效果; (3) 社會(huì)效果; (4) 風(fēng)險(xiǎn)性， 在對(duì)此四方面內(nèi)容逐個(gè)分析后， 再作綜合評(píng)估。在綜合評(píng)估中所用的方法主要有： Delphi法(專家法)、AHP法(層次分析法)、模糊評(píng)估法、決策樹法、戰(zhàn)略方法及各種圖例法等， 但技術(shù)創(chuàng)新的評(píng)估是一個(gè)非常復(fù)雜的系統(tǒng)， 其中存在著廣泛的非線性、時(shí)變性和不確定性， 同時(shí)， 還涉及技術(shù)、經(jīng)濟(jì)、管理、社會(huì)等諸多復(fù)雜因素，目前所使用的原理和方法， 難以滿足企業(yè)對(duì)技術(shù)創(chuàng)新評(píng)估科學(xué)性的要求。關(guān)于技術(shù)創(chuàng)新評(píng)估的研究， 在我國(guó)的歷史還不長(zhǎng)， 無(wú)論是指標(biāo)體系還是評(píng)估方法， 均處于研究之中， 我們認(rèn)為目前在企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新評(píng)估方面應(yīng)做的工作是： (1) 建立一套符合我國(guó)實(shí)際情況的技術(shù)創(chuàng)新評(píng)估指標(biāo)體系; (2) 建立一種適應(yīng)于多因素、非線性和不確定性的綜合評(píng)估方法。

這種情況下， 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)就有其特有的優(yōu)勢(shì)， 以其并行分布、自組織、自適應(yīng)、自學(xué)習(xí)和容錯(cuò)性等優(yōu)良性能， 可以較好地適應(yīng)技術(shù)創(chuàng)新預(yù)測(cè)和評(píng)估這類多因素、不確定性和非線性問(wèn)題， 它能克服上述各方法的不足。本項(xiàng)目以BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)作為基于多因素的技術(shù)創(chuàng)新預(yù)測(cè)和評(píng)估模型構(gòu)建的基礎(chǔ)， BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)由輸入層、隱含層和輸出層構(gòu)成， 各層的神經(jīng)元數(shù)目不同， 由正向傳播和反向傳播組成， 在進(jìn)行產(chǎn)品技術(shù)創(chuàng)新預(yù)測(cè)和評(píng)估時(shí)， 從輸入層輸入影響產(chǎn)品技術(shù)創(chuàng)新預(yù)測(cè)值和評(píng)估值的n個(gè)因素信息， 經(jīng)隱含層處理后傳入輸出層， 其輸出值Y即為產(chǎn)品技術(shù)創(chuàng)新技術(shù)性能指標(biāo)的預(yù)測(cè)值或產(chǎn)品技術(shù)創(chuàng)新的評(píng)估值。這種n個(gè)因素指標(biāo)的設(shè)置， 考慮了概括性和動(dòng)態(tài)性， 力求全面、客觀地反映影響產(chǎn)品技術(shù)創(chuàng)新發(fā)展的主要因素和導(dǎo)致產(chǎn)品個(gè)體差異的主要因素， 盡管是黑匣子式的預(yù)測(cè)和評(píng)估， 但事實(shí)證明它自身的強(qiáng)大學(xué)習(xí)能力可將需考慮的多種因素的數(shù)據(jù)進(jìn)行融合， 輸出一個(gè)經(jīng)非線性變換后較為精確的預(yù)測(cè)值和評(píng)估值。

據(jù)文獻(xiàn)查閱， 雖然在技術(shù)創(chuàng)新預(yù)測(cè)和評(píng)估的現(xiàn)有原理和方法的改進(jìn)和完善方面有一定的研究，如文獻(xiàn)[08]、[09]、[11]等， 但尚未發(fā)現(xiàn)將神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用于技術(shù)創(chuàng)新預(yù)測(cè)與評(píng)估方面的研究， 在當(dāng)前產(chǎn)品的市場(chǎng)壽命周期不斷縮短、要求企業(yè)不斷推出新產(chǎn)品的經(jīng)濟(jì)條件下， 以神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)為基礎(chǔ)來(lái)建立產(chǎn)品技術(shù)創(chuàng)新預(yù)測(cè)與評(píng)估模型， 是對(duì)技術(shù)創(chuàng)新定量預(yù)測(cè)和評(píng)估方法的有益補(bǔ)充和完善。

三、論文預(yù)期成果的理論意義和應(yīng)用價(jià)值

本項(xiàng)目研究的理論意義表現(xiàn)在： (1) 探索新的技術(shù)創(chuàng)新預(yù)測(cè)和評(píng)估技術(shù)， 豐富和完善技術(shù)創(chuàng)新預(yù)測(cè)和評(píng)估方法體系; (2) 將神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)引入技術(shù)創(chuàng)新的預(yù)測(cè)和評(píng)估， 有利于推動(dòng)技術(shù)創(chuàng)新預(yù)測(cè)和評(píng)估方法的發(fā)展。

本項(xiàng)目研究的應(yīng)用價(jià)值體現(xiàn)在： (1) 提供一種基于多因素的技術(shù)創(chuàng)新定量預(yù)測(cè)技術(shù)， 有利于提高預(yù)測(cè)的正確性; (2)提供一種基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的綜合評(píng)估方法， 有利于提高評(píng)估的科學(xué)性; (3) 為企業(yè)的技術(shù)創(chuàng)新預(yù)測(cè)和評(píng)估工作提供新的方法論和實(shí)用技術(shù)。

四、課題研究的主要內(nèi)容

研究目標(biāo)：

以BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型為基礎(chǔ)研究基于多因素的技術(shù)創(chuàng)新預(yù)測(cè)和評(píng)估模型， 并建立科學(xué)的預(yù)測(cè)和評(píng)估指標(biāo)體系及設(shè)計(jì)相應(yīng)的模型計(jì)算方法， 結(jié)合企業(yè)的具體實(shí)際， 對(duì)指標(biāo)和模型體系進(jìn)行實(shí)證分析， 使研究具有一定的理論水平和實(shí)用價(jià)值。

研究?jī)?nèi)容：

1、影響企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新預(yù)測(cè)和評(píng)佑的相關(guān)指標(biāo)體系確定及其量化和規(guī)范化。從企業(yè)的宏觀環(huán)境和微觀環(huán)境兩個(gè)方面入手， 密切結(jié)合電子商務(wù)和知識(shí)經(jīng)濟(jì)對(duì)企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新的影響， 系統(tǒng)綜合地分析影響產(chǎn)品技術(shù)創(chuàng)新的各相關(guān)因素， 建立科學(xué)的企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新預(yù)測(cè)和評(píng)估指標(biāo)體系， 并研究其量化和規(guī)范化的原則及方法。

2、影響技術(shù)創(chuàng)新預(yù)測(cè)和評(píng)估各相關(guān)指標(biāo)的相對(duì)權(quán)重確定。影響技術(shù)創(chuàng)新發(fā)展和變化各相關(guān)因素在輸入預(yù)測(cè)和評(píng)估模型時(shí)， 需要一組決定其相對(duì)重要性的初始權(quán)重， 權(quán)重的確定需要基本的原則作支持。

3、基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的技術(shù)創(chuàng)新預(yù)測(cè)和評(píng)估模型研究。 根據(jù)技術(shù)創(chuàng)新預(yù)測(cè)的特點(diǎn)， 以BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)為基礎(chǔ)， 構(gòu)建基于多因素的技術(shù)創(chuàng)新預(yù)測(cè)和評(píng)估模型。

4、基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的技術(shù)創(chuàng)新預(yù)測(cè)和評(píng)估模型計(jì)算方法設(shè)計(jì)。根據(jù)基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的技術(shù)創(chuàng)新預(yù)測(cè)和評(píng)估模型的基本特點(diǎn)， 設(shè)計(jì)其相應(yīng)的計(jì)算方法。

5、基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的技術(shù)創(chuàng)新預(yù)測(cè)和評(píng)估模型學(xué)習(xí)樣本設(shè)計(jì)。根據(jù)相關(guān)的歷史資料， 構(gòu)建基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的技術(shù)創(chuàng)新預(yù)測(cè)和評(píng)估模型的學(xué)習(xí)樣本， 對(duì)預(yù)測(cè)和評(píng)估模型進(jìn)行自學(xué)習(xí)和訓(xùn)練， 使模型適合實(shí)際情況。

6、基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的技術(shù)創(chuàng)新預(yù)測(cè)和評(píng)估技術(shù)的實(shí)證研究。以一般企業(yè)的技術(shù)創(chuàng)新預(yù)測(cè)與評(píng)估工作為背景， 對(duì)基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的技術(shù)創(chuàng)新預(yù)測(cè)和評(píng)估技術(shù)進(jìn)行實(shí)證研究。

創(chuàng)新點(diǎn)：

1、建立一套基于電子商務(wù)和知識(shí)經(jīng)濟(jì)的技術(shù)創(chuàng)新預(yù)測(cè)和評(píng)估指標(biāo)體系。目前，在技術(shù)創(chuàng)新的預(yù)測(cè)和評(píng)估指標(biāo)體系方面， 一種是采用傳統(tǒng)的指標(biāo)體系， 另一種是采用國(guó)外先進(jìn)國(guó)家的指標(biāo)體系， 如何結(jié)合我國(guó)實(shí)際當(dāng)前經(jīng)濟(jì)形勢(shì)， 參考國(guó)外先進(jìn)發(fā)達(dá)國(guó)家的研究工作， 建立一套適合于我國(guó)企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新預(yù)測(cè)和評(píng)估指標(biāo)體系， 此為本研究要做的首要工作， 這是一項(xiàng)創(chuàng)新。

2、研究基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的技術(shù)創(chuàng)新預(yù)測(cè)和評(píng)估模型及其計(jì)算方法。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)具有并行分布處理、自學(xué)習(xí)、自組織、自適應(yīng)和容錯(cuò)性等優(yōu)良性能， 能較好地處理基于多因素、非線性和不確定性預(yù)測(cè)和評(píng)估的現(xiàn)實(shí)問(wèn)題， 本項(xiàng)目首次將神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)引入企業(yè)的技術(shù)創(chuàng)新預(yù)測(cè)和評(píng)估， 這也是一項(xiàng)創(chuàng)新。

五、課題研究的基本方法、技術(shù)路線的可行性論證

1、重視系統(tǒng)分析。以系統(tǒng)科學(xué)的思想為指導(dǎo)來(lái)分析影響企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新發(fā)展和變化的宏觀因素和微觀因素， 并研究影響因素間的內(nèi)在聯(lián)系， 確定其相互之間的重要度， 探討其量化和規(guī)范化的方法， 將國(guó)外先進(jìn)國(guó)家的研究成果與我國(guó)具體實(shí)際相結(jié)合， 建立我國(guó)企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新預(yù)測(cè)和評(píng)估的指標(biāo)體系。

2、重視案例研究。從國(guó)內(nèi)外技術(shù)創(chuàng)新預(yù)測(cè)與決策成功和失敗的案例中， 發(fā)現(xiàn)問(wèn)題、分析問(wèn)題， 歸納和總結(jié)出具有共性的東西， 探索技術(shù)創(chuàng)新預(yù)測(cè)與宏觀因素與微觀因素之間的內(nèi)在關(guān)系。

3、采用先簡(jiǎn)單后復(fù)雜的研究方法。對(duì)基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的技術(shù)創(chuàng)新預(yù)測(cè)和評(píng)估模型的研究， 先從某一行業(yè)出發(fā)， 定義模型的基本輸入因素， 然后， 逐步擴(kuò)展， 逐步增加模型的復(fù)雜度。

4、理論和實(shí)踐相結(jié)合。將研究工作與具體企業(yè)的技術(shù)創(chuàng)新實(shí)際相結(jié)合， 進(jìn)行實(shí)證研究， 在實(shí)踐中豐富和完善， 研究出具有科學(xué)性和實(shí)用性的成果。

六、開展研究已具備的條件、可能遇到的困難與問(wèn)題及解決措施

本人長(zhǎng)期從事市場(chǎng)營(yíng)銷和技術(shù)創(chuàng)新方面的研究工作， 編寫出版了《現(xiàn)代市場(chǎng)營(yíng)銷學(xué)》和《現(xiàn)代企業(yè)管理學(xué)》等有關(guān)著作， 發(fā)表了企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新與營(yíng)銷管理創(chuàng)新、企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新與營(yíng)銷組織創(chuàng)新及企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新與營(yíng)銷觀念創(chuàng)新等與技術(shù)創(chuàng)新相關(guān)的學(xué)術(shù)研究論文， 對(duì)企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新的預(yù)測(cè)和評(píng)估有一定的理論基礎(chǔ)， 也從事過(guò)企業(yè)產(chǎn)品技術(shù)創(chuàng)新方面的策劃和研究工作， 具有一定的實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)， 與許多企業(yè)有密切的合作關(guān)系， 同時(shí)， 對(duì)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)也進(jìn)行過(guò)專門的學(xué)習(xí)和研究， 所以， 本項(xiàng)目研究的理論基礎(chǔ)、技術(shù)基礎(chǔ)及實(shí)驗(yàn)場(chǎng)所已基本具備， 能順利完成本課題的研究， 取得預(yù)期的研究成果。

七、論文研究的進(jìn)展計(jì)劃

2003.07-2003.09：完成論文開題。

2003.09-2003.11：影響企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新發(fā)展的指標(biāo)體系研究及其量化和規(guī)范化。

2003.11-2004.01：基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的技術(shù)創(chuàng)新預(yù)測(cè)和評(píng)估模型的構(gòu)建。

2004.01-2004.03：基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的技術(shù)創(chuàng)新預(yù)測(cè)和評(píng)估模型計(jì)算方法研究。

2004.03-2004.04：基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的技術(shù)創(chuàng)新預(yù)測(cè)和評(píng)估模型體系的實(shí)證研究。

2004.04-2004.06：完成論文寫作、修改定稿，準(zhǔn)備答辯。

主要參考文獻(xiàn)：

[01] 傅家驥、仝允桓等。 技術(shù)創(chuàng)新學(xué)。 北京： 清華大學(xué)出版社 1998

[02] 吳貴生。 技術(shù)創(chuàng)新管理。 北京： 清華大學(xué)出版社 2000

[03] 柳卸林。 企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新管理。 北京： 科學(xué)技術(shù)出版社 1997

[04] 趙志、陳邦設(shè)等。 產(chǎn)品創(chuàng)新過(guò)程管理模式的基本問(wèn)題研究。 管理科學(xué)學(xué)報(bào)。 2000/2.

[05] 王亞民、朱榮林。 風(fēng)險(xiǎn)投資項(xiàng)目ECV評(píng)估指標(biāo)與決策模型研究。 風(fēng)險(xiǎn)投資。 2002/6

[06] 趙中奇、王浣塵、潘德惠。 隨機(jī)控制的極大值原理及其在投資決策中的應(yīng)用。 控制與決策。 2002/6

[07] 夏清泉、凌婕。 風(fēng)險(xiǎn)投資理論和政策研究。 國(guó)際商務(wù)研究。 2002/5

[08] 陳勁、龔焱等。 技術(shù)創(chuàng)新信息源新探。 中國(guó)軟科學(xué)。 2001/1. pp86-88

[09] 嚴(yán)太華、張龍。 風(fēng)險(xiǎn)投資評(píng)估決策方法初探。 經(jīng)濟(jì)問(wèn)題。 2002/1

[10] 蘇永江、李湛。 風(fēng)險(xiǎn)投資決策問(wèn)題的系統(tǒng)分析。 學(xué)術(shù)研究。 2001/4

[11] 孫冰。 企業(yè)產(chǎn)品開發(fā)的評(píng)價(jià)模型及方法研究。 中國(guó)管理科學(xué)。 2002/4

[12] 諸克軍、楊久西、匡益軍。 基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的石油勘探有利性綜合評(píng)價(jià)。 系統(tǒng)工程理論與實(shí)踐。 2002/4

[13] 楊力。 基干BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的城市房屋租賃估價(jià)系統(tǒng)設(shè)計(jì)。 中國(guó)管理科學(xué)。 2002/4

[14] 楊國(guó)棟、賈成前。 高速公路復(fù)墾土地適宜性評(píng)價(jià)的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。 統(tǒng)工程理論與實(shí)踐。 2002/4

[15] 樓文高。 基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的三江平原土壤質(zhì)量綜合評(píng)價(jià)與預(yù)測(cè)模型。 中國(guó)管理科學(xué)。 2002/1

[16] 胥悅紅、顧培亮。 基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的產(chǎn)品成本預(yù)測(cè)。 管理工程學(xué)報(bào)。 2000/4

[17] 陳新輝、喬忠。 基于TSA-BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的企業(yè)產(chǎn)品市場(chǎng)占有率預(yù)測(cè)模型。 中國(guó)農(nóng)業(yè)大學(xué)學(xué)報(bào)。 2000/5

[18] 劉育新。 技術(shù)預(yù)測(cè)的過(guò)程與常用方法。 中國(guó)軟科學(xué)。 1998/3

[19] 溫小霓、趙瑋。 市場(chǎng)需求與統(tǒng)計(jì)預(yù)測(cè)。 西安電子科技大學(xué)學(xué)報(bào)。 2000/5

[20] 朱振中。 模糊理論在新產(chǎn)品開發(fā)中的應(yīng)用。 科學(xué)管理研究。 2000/6

[21]Kim B. Clark Takahiro Fujimoto. Product Development Performance Strategy、Organization and Management in Industry. Harvard Business School Press. Boson 1993

[22] Gobeli D H, Brown D J. Improving the process of product innovation. Research, Technology Management, 1993. 36(2)：46-49

[23]Simon J.Towner. Four ways to accelerate new product development. Long Rang Planning 1994. 27(2)：57-65

[24]Abdul Ali,et al. Product innovation and entry strategy. Journal of Product Innovation Management 1995. 12(12)：54-69

[25]Eric Vin Hippel. The sources of Innovation. Oxford University Press. 1988

[26] Shtub A, Zimerman Y. A neural-network-based approach for estimating the cost of assembly. International Journal of Production Economics, 1993. 32: 189-207

[27] Wee-Liang Tan, Dattarreya G. Allampalli, Investment Criteria of Singapore Capitalists, 1997 International Council for Small Business, San Francisco, California, June 1997

[28]Michael Henos, The Road to Venture Financing: Guidelines for Entrepreneuts, RD Straregist Magazine,Summer 1991

[29]Chow GC, The Largrange Method of optimization with applications to portfoli and investment decisions. J of Economic Dymamics and Control 1996

[30]Jensen, R Information Cost and Innovation Adoption Policies, Management Science. Vol.34, No.2, Feb, 1988

[31]R.K. Zutshi, T.W.Liang, D.G.Allampulli, Singapore Venture Capitalists Investment Evaluation Criteria: A Reexamination. Small Business Economics 13:9-26(1999)