大黄鱼溃烂病与环境因子关联分析系统的研发
这是一篇关于海水养殖,大黄鱼溃烂病,水质监测,灰色关联分析,灰色预测模型的论文, 主要内容为随着渔业科技的快速发展,我国已经掌握了成熟的大黄鱼养殖技术,但由于发展迅速,产量庞大,大黄鱼养殖病害情况也不断发生。其中以大黄鱼患溃烂病情况最为严重,大黄鱼溃烂病与环境因子的变化密切相关,传统的人工养殖对于养殖环境的判断和分析还停留在样本采集和经验处理方面,缺乏更高效便捷的养殖分析手段。本文通过物联网技术搭建了由多传感器组成的水质监测平台,平台监测的数据包括:水温、盐度、浊度、p H、COD、DO和氨氮,同时使用Lo Ra作为数据远程传输的通信网络,使用户可以无场地限制的获取养殖环境的相关数据。在水质监测的基础上提出以关联分析为基础的鱼类病害分析系统。传统的灰色关联分析算法在计算关联度时各个因子对模型的影响都是一样的,但实际上每个因子对于系统的作用和影响力是不同的。本文通过在计算关联度时引入权重,进而改进了传统灰色关联分析算法,得到更优化的关联结果。利用关联度大的因子水温和浊度,建立GM(1,2)模型,该模型拟合级别为优秀,预测感染率平均精度为84.03%,满足了用户对于大黄鱼病害准确分析预测的需求。本系统使用便捷的B/S架构,前端使用HTML、Java Script等语言,后端使用Java语言,将My SQL作为数据库共同构成了大黄鱼溃烂病与环境因子关联分析系统。大黄鱼溃烂病与环境因子关联分析系统能够实时监测养殖环境的水质数据,并有效利用养殖过程中产生的数据资源构建分析预测模型,为大黄鱼的养殖和病害预防提供了决策支持,促使我国大黄鱼养殖业蓬勃发展。
大黄鱼溃烂病与环境因子关联分析系统的研发
这是一篇关于海水养殖,大黄鱼溃烂病,水质监测,灰色关联分析,灰色预测模型的论文, 主要内容为随着渔业科技的快速发展,我国已经掌握了成熟的大黄鱼养殖技术,但由于发展迅速,产量庞大,大黄鱼养殖病害情况也不断发生。其中以大黄鱼患溃烂病情况最为严重,大黄鱼溃烂病与环境因子的变化密切相关,传统的人工养殖对于养殖环境的判断和分析还停留在样本采集和经验处理方面,缺乏更高效便捷的养殖分析手段。本文通过物联网技术搭建了由多传感器组成的水质监测平台,平台监测的数据包括:水温、盐度、浊度、p H、COD、DO和氨氮,同时使用Lo Ra作为数据远程传输的通信网络,使用户可以无场地限制的获取养殖环境的相关数据。在水质监测的基础上提出以关联分析为基础的鱼类病害分析系统。传统的灰色关联分析算法在计算关联度时各个因子对模型的影响都是一样的,但实际上每个因子对于系统的作用和影响力是不同的。本文通过在计算关联度时引入权重,进而改进了传统灰色关联分析算法,得到更优化的关联结果。利用关联度大的因子水温和浊度,建立GM(1,2)模型,该模型拟合级别为优秀,预测感染率平均精度为84.03%,满足了用户对于大黄鱼病害准确分析预测的需求。本系统使用便捷的B/S架构,前端使用HTML、Java Script等语言,后端使用Java语言,将My SQL作为数据库共同构成了大黄鱼溃烂病与环境因子关联分析系统。大黄鱼溃烂病与环境因子关联分析系统能够实时监测养殖环境的水质数据,并有效利用养殖过程中产生的数据资源构建分析预测模型,为大黄鱼的养殖和病害预防提供了决策支持,促使我国大黄鱼养殖业蓬勃发展。
基于B-S实物期权法的CCER碳排放权价值评估——以神木风电场项目为例
这是一篇关于碳排放权,价值评估,B-S实物期权,灰色预测模型的论文, 主要内容为正如我国在联合国大会上提出的二氧化碳排放努力争取到2030年达到峰值,到2060年达到碳中和的目标,可以看出在我国低碳环保已成为了一种必然的趋势,碳交易市场必然蓬勃发展。中国核证自愿减排量(CCER)作为碳排放权交易的其中一种重要产品,我国在2017年暂停对CCER项目的审批,不过北京绿色交易所已经在着手准备建设全国自愿减排交易中心,CCER项目重启指日可待。为此,在推动我国建立市场化碳交易体系的重要时刻,有效评估出合理范围内的CCER碳排放权的价值,一方面有利于规范碳交易市场的秩序,另一方面可以帮助企业做出对CCER项目的投资决策,实现经济效益的整体优化。基于以上研究背景,本文选取CCER碳排放权作为研究对象。本文首先对碳排放权的资产属性、价值影响因素、价格预测模型和评估方法的国内外文献进行整理;其次结合碳排放权的定义以及特征,界定了本文的研究对象CCER碳排放权属于无形资产;然后本文具体研究了我国碳交易市场的发展历程和每个碳交易试点省市的发展情况,同时也研究了CCER目前的发展现状和交易现状,为后文的展开做出铺垫;再次本文分析了传统估值方法对CCER碳排放权的适用程度,认为在目前的碳交易市场条件下,传统的估值方法不适用于评估像碳排放权这样交易价格波动性大、所处交易市场不成熟的资产。而由于碳交易价格呈现出极大的不确定性,这完全满足灰色理论的“有些信息已知,有些信息未知”的应用条件,所以本文采取分数阶灰色预测模型来预测未来碳排放权交易价格;最后,本文在预期碳交易价格的基础上结合净现金流量折现法和改进的考虑交易费用的B-S实物期权法分别对神木风电场项目的CCER碳排放权的净现值和期权溢价进行评估,二者之和就是CCER碳排放权的价值。总体而言,本文以CCER碳排放权作为主要研究对象,基于分数阶灰色预测模型,将改进的B-S实物期权法与净现金流量折现法相结合,来估算CCER碳排放权的价值,得出了以下结论。首先,本文用实际碳价格和预测碳价格做对比,可以看出二者差别不大,证明了运用分数阶灰色预测模型来预测未来碳排放权交易价格是具有科学性和可行性的;其次CCER碳排放权的一些特征与实物期权十分相似,所以在净现值的基础上,也要考虑期权溢价,这样碳排放权的价值才更完整;最后神木风电场项目碳排放权的价值评估为CCER项目投资者提供了价值参考,同时也丰富了评估体系,为CCER碳排放权的估值提供了新思路。
大黄鱼溃烂病与环境因子关联分析系统的研发
这是一篇关于海水养殖,大黄鱼溃烂病,水质监测,灰色关联分析,灰色预测模型的论文, 主要内容为随着渔业科技的快速发展,我国已经掌握了成熟的大黄鱼养殖技术,但由于发展迅速,产量庞大,大黄鱼养殖病害情况也不断发生。其中以大黄鱼患溃烂病情况最为严重,大黄鱼溃烂病与环境因子的变化密切相关,传统的人工养殖对于养殖环境的判断和分析还停留在样本采集和经验处理方面,缺乏更高效便捷的养殖分析手段。本文通过物联网技术搭建了由多传感器组成的水质监测平台,平台监测的数据包括:水温、盐度、浊度、p H、COD、DO和氨氮,同时使用Lo Ra作为数据远程传输的通信网络,使用户可以无场地限制的获取养殖环境的相关数据。在水质监测的基础上提出以关联分析为基础的鱼类病害分析系统。传统的灰色关联分析算法在计算关联度时各个因子对模型的影响都是一样的,但实际上每个因子对于系统的作用和影响力是不同的。本文通过在计算关联度时引入权重,进而改进了传统灰色关联分析算法,得到更优化的关联结果。利用关联度大的因子水温和浊度,建立GM(1,2)模型,该模型拟合级别为优秀,预测感染率平均精度为84.03%,满足了用户对于大黄鱼病害准确分析预测的需求。本系统使用便捷的B/S架构,前端使用HTML、Java Script等语言,后端使用Java语言,将My SQL作为数据库共同构成了大黄鱼溃烂病与环境因子关联分析系统。大黄鱼溃烂病与环境因子关联分析系统能够实时监测养殖环境的水质数据,并有效利用养殖过程中产生的数据资源构建分析预测模型,为大黄鱼的养殖和病害预防提供了决策支持,促使我国大黄鱼养殖业蓬勃发展。
国资监管系统—财务快报子系统设计与实现
这是一篇关于国有资产,监管,财务快报,UML建模,灰色预测模型的论文, 主要内容为信息化作为社会发展的趋势,不仅在社会发展等领域得到普及,而且在关乎国计民生方面也发挥着积极的作用。随着国家经济实力不断增强,国有资产不断变化,其中资产监督管理不全面、财务数据上报不及时、数据不共享等问题逐渐显露。因此在这样的背景下,通过信息化手段开发国有资产监管中企业财务快报信息系统,建立和完善企业的财务快报工作体系,加强对企业财务监管,实现财务快报审核、确认上报是企业财务状况信息统计工作的重要组成部分,是出资人及时了解和掌握国有企业运营情况的重要手段,对提高国家整体的经济效益具有重大意义。为了对国有资产进行全面、科学合理的管理,系统采用B/S方式构建,前端采用Bootstrap框架,后端选用SpringMVC+Hibernate框架技术进行系统开发,主要实现了企业财务快报监管业务的网上填报和相关的国有资产监管业务的处理,以及相应的数据统计分析。论文以项目开展过程为主体,主要工作如下所示:(1)以国有资产监督管理系统为背景,通过需求调研和需求分析等手段和过程,对现行国有资产监管的现状以及业务方面进行了研究和梳理,综合国务院国资委监管政策以及系统用户需求,对财务快报业务需求进行整理,划分了财务快报子系统的功能模块。(2)使用UML统一建模语言定义了用户角色功能并对主要模块进行了设计,集成使用帆软报表以及PageOffice工具完成图表可视化以及财务报告的生成,最终完成该系统功能的开发和测试工作。(3)根据当前企业经营状态以及几年前的的实际情况进行净利润数据的预测,在考虑管理者制定企业下一步发展战略的基础上建立财务快报灰色预测模型,分析并预测企业的财务收益,帮助决策者了解企业经济运营情况,预测未来企业净利润的发展趋势,为管理层决策提供数据支持,为企业发展、财务管理政策制度的建立及调整提供建议。财务快报子系统的建设完成并使用,企业的财务快报可以得到及时的确认上报,使得国资监管工作基础设施更加健全,同时提高了对监管企业的监管手段,对于推进国有资产保值和增值具有重大的现实意义。
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