基于精算模型的新型农村社会养老保险制度的偿付能力预测

基于新型农村社会养老保险的基础养老金支出和个人帐户支出精算模型,对新型农村社会养老保险制度的偿付能力进行分析,确定国家和地方财政对养老保险基金的投入增长比例,指出对个人账户要制定更加有弹性的缴费方式,并且提出一系列辅助对策及措施,确保农村养老保险基金的偿付能力。     

基于BP神经网络的土壤墒情预测精度研究——以肥东县为例

本文以肥东县土壤墒情为例,选用BP神经网络模型,对土壤墒情预测进行探究。先介绍神经网络相关理论知识,然后针对模型建立需要确定的参数做了详细说明。着重比较了隔日和五日两种预测结果的精度,结果表明隔日预报精度要高于五日预测精度,得出结论 BP神经网络短期土壤墒情预报能取得较高的精度,对农业生产具有实际指导意义。     

基于最小二乘支持向量机的灌区粮食产量预测研究

对常用作物产量预测模型进行了简要评述,建立了基于最小二乘支持向量机的灌区产量预测模型。对灌区作物产量进行模拟计算,并用检验样本与灰色预测和神经网络模型的预测结果进行了比较。结果表明,最小二乘支持向量机预测的最大误差7．12％,平均误差4．81％。最小二乘支持向量机模型有较高的预测精度和良好的推广能力,可做为灌区粮食产量预测的一种新方法。     

抚顺≥33℃高温天气研究

通过对抚顺1960~2009年≥33℃高温天气的气象要素和环流形势统计,分析高温天气时空分布特征,形成高温天气系统,初步得出高温预报指标及预报流程。结果表明,抚顺夏季高温日数呈增多趋势,进入90年代以后,高温日数、持续时间、强度有增加趋势;抚顺高温日出现在5~9月,其中7月份最多。高温空间分布抚顺西部多,东部少。大陆高压、副热带高压、强暖平流影响是高温天气出现的主要天气系统。高温预报指标为ECMWF数值预报当日08：00 850 hPa温度、500 hPa影响高压系统和高温日预报的14：00相对湿度、风力、云量,根据预报指标预报出当日最高气温。     

两次相隔较近的降雨和降雪天气对比分析及其预报着眼点

针对2009年2月相隔时间较短的两次降雨和降雪天气过程,从环流形势、影响系统、中低层温度层结特征、数值预报产品应用等进行了对比分析。结果表明,判断冬季降水形态是雨还是雪,除了要细致分析温度垂直分布状况外,还要准确预报冷空气入侵时间、气温下降的速度,尤其是雨雪分界线相配合的高低层气温临界值更是做好雨雪预报的关键点;降水前高空地面温度不同是照成降水性质不同的主要原因。     

2009年春末初夏持续高温天气分析及预报模型

分析了平凉市2009年春末初夏持续高温天气特征,日最高气温≥32℃日数部分县区为近40年最多,平均气温、平均最高气温、地面最高温度、地面平均温度大部分县区破历史极值。对造成持续高温天气的500hPa环流特征进行分析,归纳出3种类型的高温环流形势,2009年6月份的高温天气主要是由大陆暖高压造成的。同时,利用欧洲数值预报产品用MOS建立了6～8月高温预报方法,通过6月检验,高温24、48、72、96、120h预报准确率分别达76.6%、69.5%、61.4%、58.1%、51.9%。     

农村信用社农户小额信用贷款增长分析

依据2001～2007年全国农村信用社农户小额信用贷款的年末余额数据,采用BASS模型对我国农村信用社农户小额信用贷款增长进行了分析。结果表明,村信用社农户小额信用贷款余额和联保贷款余额具有BASS模型的增长机理,可以用BASS模型对这2种贷款的动态增长特征进行分析和预测;2种小额信用贷款已经都处在了增长速度不断下降阶段,农户小额信用贷款增长的速度明显下降;农户小额信用贷款和联保贷款都属于内部影响或者称示范效应主导增长型金融产品。     

K指数和低空急流在暴雨过程中的预报特征分析

利用2010年5月～6月初中国南方持续暴雨资料,对K指数、低空急流的预报特征进行了分析。结果发现,K2对未来24 h区域暴雨强度及落区预报具有较好的指示性、超前性和相关性,正相关系数达0.987;低空急流对未来24 h区域暴雨强度及影响范围同样有较好的超前指示意义,相关系数达0.8以上。将K2和低空急流作为主要因子,建立了暴雨落区的基本概念模型。该模型已通过计算机程序,实现了业务自动化。其中,K2为暴雨强度和落区预报提供了重要依据。     

灰色GM(1,1)模型在贵州省畜产品产量预测中的应用

以1995～2007年贵州省畜产品产量为原始数据,分别建立了贵州省肉类、禽蛋和奶类产量的GM（1,1）灰色预测模型,并对其分别进行了残差、关联度和后验差检验。结果表明,3种预测模型均通过检验,并显示出较高精度,可用于贵州省畜产品产量的预测研究。     

庆阳市小麦黄矮病预测模型的建立

利用庆阳市西峰区后官寨乡1985—1992年小麦黄矮病(BYDV)发生量的调查数据,建立了黄矮病发生程度与上年秋苗蚜虫量、早春蚜虫量间的回归模型。对模型的分析表明,上年秋苗蚜虫量和早春蚜虫量与黄矮病发生程度呈正相关。利用该模型对1993—1999年当地小麦黄矮病发生程度进行预测,预测结果与实际发生程度完全吻合。