简介：摘要准确的电力短期负荷预测是电网调度制定发供电计划和做好电网供需平衡的关键，作者根据多年来国内外负荷预测方面的研究成果，对电力负荷的传统预测方法和现代预测方法进行了高度概括，对现有方法的经验积累及改进提供了参考，同时对未来的预测技术进行了展望。

简介：考虑了素数阶循环群中的短序列的等价序列，并在某些情况下给出序列的Index值的上界．

简介：本文讨论了目前我国养老保险体制改革的相关问题。首先,通过分析年工资增长趋势,对其数据进行回归分析,构造出年工资的Logistic模型,并预测出职工未来年份的年平均年工资;其次,构造养老金替代率模型,并得到多种情况下的替代率;再次,建立养老金缺口模型,用来分析养老基金缺口情况以及达到平衡时领取养老金的年数;最后,分析得出影响养老金替代率和收支平衡的4个因素,即社会统筹基金的缴费比例、基金收益率、退休年龄和开始缴纳养老保险的年龄,对其进行敏感性分析,并提出一些相应的改进建议。

简介：我国城镇养老制度是应计划经济向市场经济转轨需要而产生,并随着市场经济不断深化而发展。但总的来说这项制度由于缺乏顶层设计,到目前已不适应全体居民对养老保障层次和水平的日益增长的需求,更不能满足全面建立健全社会主义市场经济体制的需要。一、我国养老保险制度主要问题从理论上一般认为:对目标人群的覆盖程度,应该是一种广覆盖或是必须实现广覆盖的制度。主要在财务上,应该是直接进行资金筹集与支付为基础,其稳固的前提应

简介：考虑带随机利率，负索赔是随机变量的复合二项养老保险模型。通过引入调节系数，得出破产概率的上界。进一步分析了破产前盈余分布和破产持续时间概率，并获得了递推公式。

简介：中医健康云能将中医的特色化、标准化与大数据、人工智能应用完美融合。本文基于中医健康云技术和老龄群体对养老服务的迫切需求,对中医健康云服务平台和架构设计进行建设性研究,同时分析中医健康云平台的关键技术所在,进而提出中医健康云在健康养老服务中的应用设计。以期利用互联网与大数据,融合传统中医智慧,对老龄群体的健康进行动态跟踪与实时咨询,为老年群体提供及时、有效和针对性的健康养老服务。

简介：目的:基于支持向量机回归(SVR)模型在非线时间序列的预测能力及经验模态分解(EMD)方法在处理非线性非平稳性的优势,提出一种复合自回归经验模态分解支持向量机回归(AR-EMDSVR)模型,提高非线性非平稳船舶运动极短期预报精度。创新点:1.研究非线性非平稳船舶运动的极短期预报问题,提出一种复合的预报方法;2.基于不同层次的预报模型和模型试验数据,分析非线性非平稳性对极短期预报精度的影响。方法:1.在SVR模型中引入基于自回归(AR)预报端点延拓的EMD方法,形成复合的AR-EMDSVR预报模型;2.基于集装箱船模水池试验运动数据将AR-EMD-SVR模型与AR、SVR和EMD-AR三种模型进行比较,分析非线性非平稳性对极短期预报的影响以及不同模型的预报性能。结论:1.AR-EMD方法能够有效的克服非平稳对极短期预报模型(AR和SVR)在精度上所带来的不良影响;2.基于船模试验数据的预报结果表明:相较于AR、SVR和EMD-AR三种预报模型,基于AR-EMD-SVR模型的非线性非平稳船舶运动极短期预报结果具有更高的精度。