基于BP神经网络高等教育学费分析的模型

本文着重分析了生均培养费用,国家投入,人均GDP,学校办学水平对高校学费的影响.通过取用2006年部分高校各项指标的数据作为样本,并对各影响因素进行归一化处理,并用matlab进行了基于BP神经网络的收费模型的建立、训练.经过合理化检验,得到较合理的结果:当地人均GDP是影响学费标准的最主要原因.通过各学校的生均培养费用占家庭收入的比例,可以看出现行收费制度不合理,建议国家加大教育经费支出,适当降低学费,政府争取国民生产总值的稳步增长.     

基于GM(1,1)灰色模型的高校大学生拖欠学费预测研究——以江西某高校为例

大学生拖欠学费已经成为高校中普遍存在的现象,严重影响了部分学校的正常教学和发展.通过对江西某高校2005-2009年拖欠学费的数据进行分析,建立了GM(1,1)灰色系统预测模型,运用灰色预测方法对该校2010年拖欠学费进行预测,其结果可为教育管理部门和高校管理部门解决大学生欠费问题提供依据.     

引入权责发生制动态核算高校学费收缴的探析

通过分析在收付实现制下对高校学费收缴的财务处理方法存在的缺陷,引入权责发生制对高校学费住宿费收缴的会计处理的意义,分析高校学费收缴业务在会计核算上部分引入权责发生制,增加坏账核销,动态反映和监督学费的应收、实收及余额情况,提高了高校财务管理水平。     

高等教育学费标准的数学模型

针对2008年全国大学生数学建模竞赛B题“高等教育学费标准探讨”,本文通过对收集的数据进行分析,给出了不同地区、不同学校、不同专业对生均学费的影响权重,建立了加权生均学费的数学模型．     

CNC车床故障分布模型的评价与估计

对 8 0台CNC车床进行了现场跟踪调查 ,搜集了 10 0 0多条数据 ,初步建立了CNC车床故障数据库。根据数据库中的数据 ,应用定量、定性因素相结合的模糊综合评价法实现概率分布模型和样本数据拟合性好坏程度的评价 ,得出了CNC车床MTBF(无故障工作时间 )和MTTR(平均修复时间 )的概率分布模型。     

数据挖掘技术用于负荷与负荷影响因素的相关性分析

电力系统短期负荷预测中存在大量的不确定因素直接影响到负荷预测结果的准确性,将模糊聚类分析和粗糙集理论结合在一起对电力系统短期负荷与影响因素进行相关性分析。通过模糊聚类分析,根据气温、相对湿度以及日类型等影响负荷的因素将负荷历史数据分成若干类,提出了一种对原始数据先进行模糊聚类,再提取规则的基于模糊集和粗糙集技术的关联规则挖掘策略,可以在一定程度内减少噪声数据的干扰,消除数据对象中的冗余属性,有利于提高规则挖掘的有效性。     

模糊规则归纳法及GDP主要影响因素分析

使用一种新的自组织数据挖掘方法——模糊规则归纳法,根据GMDH技术,自动地从数据中提取模糊规则,形成更自然语言描述的模糊模型。阐述了模糊规则归纳法的算法原理及建模步骤,并给出了四川经济发展的建模研究实例,分析出影响GDP增长的主要因素,展示了模糊规则归纳法的突出特点。文中还对模糊规则归纳法和GMDH方法进行了比较,说明模糊规则归纳法进行因素分析的优越性。     

高等教育学费标准数学模型的构建

在分析影响普通高校学费收取标准的主要因素的基础上,以国家生均拨款、培养费用、家庭收入等指标为参数,建立高等学校学费的双目标优化模型.利用α算法将双目标规划转化为单目标规划模型,得出在假设条件下的学费收取标准,为我国政府制定高等教育学费标准提供借鉴.     

模糊综合评判在高校图书馆火灾风险评估中的应用

在综合分析高校图书馆火灾风险性因素的基础上,建立了高校图书馆风险性评估指标体系.鉴于层次分析法的不足,运用模糊层次分析法确定各评估因素的权重值,根据模糊综合评判方法的数学模型对某高校图书馆火灾风险进行评估,得出其火灾安全等级.模糊综合评估结果符合实际,可作为高校图书馆消防安全等级的评判依据.     

公路客车舒适性水平的综合评判

对公路客车乘坐舒适性影响因素分三层共23项指标进行分析，针对每个因素分别构造其模糊子集隶属函数，并对这些因素进行权重分配，运用模糊评判理论，确立了二级模型评判步骤。结合实际。以北方奔驰、西沃等客车的具体数据为参考，探讨了客车乘坐舒适性的综合评判方法。