一、How to Identify Leap Years（论文文献综述）
周琮禹[1]（2020）在《FPE加密技术在数据库中的应用研究》文中研究表明近年来,数据安全已经成为互联网应用的焦点。传统数据库的一些基础安全措施,在具体应用中仍存在一些不足:一些常用的加密方式（如RSA、DES等加密方式）虽然加密效率较高,但其加密结果与明文在具体格式上差异很大,无法按照原来的格式存入数据库中。FPE（Format-Preserving Encryption,保留格式加密）加密方法是一种适用于数据库的加密方式,在实现透明加密的同时可以保留原有数据的格式,具有无需修改数据库结构,就可以将密文存入原有的数据库中的优点。本文以数据库安全为研究基础,研究了保留格式加密的常用加密方法:Prefix加密方法、Cycle-walking加密方法和Generalized-feistel加密方法。研究了每个方法的加密方式和加密特性,并对保留格式加密算法的加密模型:FFSEM加密模型、FFX加密模型和RtE加密模型进行了研究。针对数据库典型数据的加密,本文分别对典型数据库MySQL的常用数据格式进行了分析和研究,对整数型的数据类型,选择并实现了以Feistel网络和FF1模型为基础的整数型保留格式加密算法,并为后面的保留格式加密算法打下了基础;研究并实现了以FFX为基础的字符型保留格式加密算法。提出并实现了使用分段加密和数值转换的方式对日期时间类型数据进行保留格式加密算法;提出并实现了以特征值提取方式的浮点数的保留格式加密算法。在研究成果的基础上,使用Java编程语言实现了可自动识别基本数据类型的通用保留格式加密模块,来解决数据库典型格式的保留格式加密问题。最后,对本文涉及的数据库加密模块的性能和功能进行了测试。与传统的加密方式相比,该模块拥有保留格式加密和可自动识别数据类型加密的特点。本文就数据库常用数据格式加密提出了新的思路。
桂文林[2]（2011）在《子年度经济时间序列季节调整模型与应用研究》文中研究说明几乎所有的子年度（月度或季度）经济时间序列中都包含季节因素的影响,季节调整的意义普遍存在。它的基本意义正如国际货币基金组织（IMF）所认为的那样,季节调整需求的原因是季节性的出现会使基本的低频动态变化和它们之间的关系变得更加模糊难辨。国家统计机构发布季节调整数据有助于用户准确把握数据的基本走势。季节调整的进一步衍生意义还包括,将经济时间序列分解成各组成成分,使得子年度数据具有可比性,识别商业周期的变化和进行转折点测度,利用季节调整数据进行折年率计算等。早在20世纪50年代初期,国外统计科学和实践领域已开始对季节调整方法和应用展开研究。时至今日,季节调整的理论和实践在发达国家已经非常完善,而发展中国家还在不断完善中。目前我国所有具有季节因素的时间序列均没有进行季节调整,消除季节之间不可比因素的一个主要方法仍是与上年度同期数据进行比较得到的同比指数。随着我国社会经济不断融入世界经济一体化进程中,客观上对我国传统的统计分析方法提出了新挑战,要求与国际上通行的方法接轨。引入时间序列的季节调整方法,不仅在于提高数据的分析和使用价值,同时也对传统的统计数据搜集方式提出了改革的要求。本文的研究内容中包含了较深的数理统计知识,涉及我国具体的宏观经济应用领域,同时需要计算机软件和程序的使用作为支撑。它很好地诠释了统计学的科学内涵,季节因素调整可谓是现代统计学的缩影。本文所用方法包括系统研究法,即通过对国内外已有文献进行搜集、整理、归纳、系统总结和改进,最终形成了一整套关于季节调整理论和应用的研究体系和研究框架,国际和国内相结合、引进和吸收相结合的方法。在借鉴国际上季节调整理论和方法的基础上,结合我国实际情况予以改进,使其最终成为真正适合我国国情的季节调整模型,理论与应用相结合的方法。季节调整理论始终立足于我国宏观经济运行中的实际问题,解决宏观经济运行中面临的各种热点或重点问题。经过研究,本文成为目前国内关于季节调整理论和应用的最为系统的研究成果之一。季节调整的理论研究方面既包括基于过滤器方法也包括基于模型的方法,既包括当前广为流行的X-12-ARIMA和TRAMO-SEATS方法,也包括尚属于理论研究阶段的状态空间季节调整模型、Bayes季节调整模型等,还包括目前国际上刚刚开发出来,即将投入实际使用的X-13A-S模型。此外,针对当前国内有关季节调整的应用研究仅仅局限于基本应用层面的缺陷,本文在应用研究部分展开了深入的研究。总体上,本文在国内外作了三个主要方面的创新性研究。第一,在有限的篇幅中深入系统研究了各种具有代表性季节调整模型的原理,其中,TRAMO-SEATS模型、X-13A-S模型、基于均方根信息滤波的状态空间季节调整模型和包括交易日效应的贝叶斯季节调整模型,在国内尚属首次使用。这是对国际季节调整模型予以合理改进,建立真正适合我国季节调整实践模型的前提,为进一步深入研究季节调整理论起到抛砖引玉的作用。第二,在应用研究方面,不仅仅停留在季节调整模型在我国季节性时间序列的基础层面的应用,而是根据季节调整模型的意义做了一些更为深入的推广和应用研究,包括我国居民消费价格实时监测的指数选择研究；我国粮食消费价格的运行特征；我国生产价格和消费价格的传导关系研究；改进旅游本底线并研究危机事件对我国旅游外汇收入和铁路客运量的影响研究；近年来我国投资率偏高,消费率走低问题研究以及我国的假日经济等研究课题。涉及到的宏观经济运行指标包括：季度GDP、社会消费品零售总额、居民消费价格指数（CPI）和生产价格指数（PPI）以及粮食消费价格、消费率、旅游外汇收入、铁路客运量等。第三,本文不仅对单个季节调整模型和应用展开独立研究,同时对多个季节调整模型进行比较研究,引入了各种先进的模型诊断方法并展开实证研究,其中不仅包括目前流行的平滑间距法、修正历史法、季节稳定性检验、谱分析方法,还包括随机模拟分析方法等。总之,本文通过对季节调整理论及应用研究,得出了一些有意义的结论和政策建议,将为季节调整理论在我国的进一步发展提供了理论方面的贡献,为经济运行中其它经济问题如经济周期等的研究提供了前期基础性研究,同时为各级政府部门准确把握我国宏观经济运行中存在的某些方面的问题提供支持,为制定有针对性的政策措施提供了科学依据。
张虎,李玮,郁婷婷[3]（2011）在《季节调整方法在CPI指数中的应用》文中研究说明文章首先对季节调整方法的发展及应用进行了说明,着重介绍了国际上使用最广泛的两种方法:X-12-ARIMA和TRAMO/SEATS;然后用X-12-ARIMA方法对我国居民消费价格指数序列进行了季节调整,探测了交易日、闰年、异常值和春节对CPI指数的影响,比较了三种季节调整模型之间的优劣并进行调整,得出了我国CPI指数只受春节因素的影响的结论,相应的最优模型也是春节效应模型;最后用这种模型对我国CPI指数进行季节调整,分离出趋势成分、季节成分和不规则成分,得到了最终的季节调整序列。
赵冬臣[4]（2012）在《小学数学优质课堂的特征分析》文中指出最近二十多年以来，中国数学课堂吸引了越来越多国内外研究者的关注和兴趣。认识与反思中国数学课堂的特征是中国数学教育界定与建设的重要内容。作为中国数学课堂的一部分，小学数学课堂应受到足够的研究关注。优质课是特定时期课堂教学的缩影，不同时期的优质课比较是课堂研究的新视角。这种视角便于凸显不同时期课堂教学的特征，从历史的角度把握教学改革的进程和趋势。本文呈现的是一项对中国大陆地区不同年代的小学数学优质课的比较研究。这里的优质课是指在国家级的教学观摩活动中被作为样例展示，或在国家级的教学评比中获得最高奖项的课。这项研究旨在揭示不同年代的优质课之间的共性与差异，从而增进对中国大陆地区近二十年来的数学课堂以及教学改革的认识。本研究采用了工具性个案研究和多重个案研究的思路，在20世纪90年代和21世纪头十年的优质课中选择了四组个案。前三组个案是不同年代相同主题的优质课比较，共11节课，每组个案聚焦于一个主题，每个主题下包含不同年代的优质课34节。第四组个案是同一年代不同主题的优质课比较，包括21世纪头十年的优质课11节，涵盖不同的教学主题。本研究通过分析课堂录像和文本形式的教学实录来揭示优质课的特征。分析采用“自上而下”和“自下而上”的双重策略。参考TIMSS录像研究的分析框架并结合本研究实际，确定了教学目标、教学内容、课的结构、教学方式、教科书使用等5个维度的分析框架。在以上框架内，采用“不断比较的方法”，“自下而上”地建立“扎根理论”。通过分析四组个案共22节优质课，发现不同年代的小学数学优质课共性与差异并存。一方面，优质课的特征因所处年代的不同而呈现出一些明显差别。具体表现为：相对于上世纪90年代优质课，近十年的优质课更加全面地关注学生的发展；课的结构、教学内容和教学方式更具开放性，给学生更大的自主探究的空间；教师对教科书的使用也体现出较大的灵活性和创造性，调适教科书，自主开发课程资源。另一方面，近二十年来的小学数学优质课也共享着一些稳定的特征。具体包括：在教学目标和教学内容方面，涵盖许多共同的知识与技能；在课的结构方面，包含一些相同的环节，并体现出较为相似的结构模式。在教学方式方面，不同年代的优质课都以公共活动为主，师生互动的主要形式是师生谈话和问答，教师话语多于学生话语，学生很少主动提问，学生齐言现象明显。此外，在不同年代的优质课中，教师都是基于教科书来设计教学和选择内容。在共享以上特征的基础上，优质课的特征也会因教学主题不同而略有变化。对优质课的共性与差异的分析表明：不同年代优质课的共同特征反映了教学的规律性和教学文化传统的稳定性；不同年代优质课的差异反映了不同时期教学改革的重点；教学改革是一个连续的、渐进的变化过程。基于对不同年代优质课的特征的分析和讨论，得到对教学改革的四点启示：一是教学的文化特性。教学与文化紧密关联。在审视教学活动时，应将教学置于特定的文化背景中加以理解和分析；当推行教学改革时，应考虑到改革理念试图架构的文化对既有文化的冲击和二者之间的相互适应。二是教学改革的渐进性。教学自身的规律性和文化传统的渐进式发展决定了教学兼具稳定性与变化性，教学改革表现为一个长期的、渐进的变化过程。既要承认教学变革的必要性和可能性，又要意识到其缓慢性和长期性。三是对教学实践的持续反思的必要性。每项改革都有其针对性，不存在全面而又彻底的改革。教学改革不应仅仅着眼于改革所提倡的“新”和其所针对的“旧”。持续不断的反思应全面关照课堂，贯穿实践全程，伴随改革始终。四是找准教学改革的“最近发展区”。教学活动有所变又有所不变，优质教学具有适切性的特点。然而教学不只是被动地适应，更应着眼于超越。教学改革应在适应与超越之间保持必要的张力，找准“最近发展区”。
王鹏[5]（2017）在《多类型数据保留格式加密技术的研究与实现》文中进行了进一步梳理在大数据时代,数据挖掘需要海量数据的支撑,政府、企业产生的海量数据都将有可能直接或者间接用于数据挖掘,与此同时数据发布中隐私信息的保护也变得越来越重要。传统加密方式由于破坏了数据的属性信息导致数据无法用于数据挖掘,现有的FPE加密方法仅限于最基本的数据类型的加密,对于身份证、电话号码、中文姓名等具有特定数据特征的数据不但效率和安全性偏低而且密文也不符合保留格式加密的要求。针对以上问题,本课题展开了对多类型数据保留格式加密的研究。论文首先回顾了保留格式加密技术的发展历程,对国内外发展情况做了总结。其次对FPE的几种典型算法和模型进行分析,并针对各种算法的特点来选择其适用的场景。之后,基于基本数据类型的保留格式加密算法,结合各种特征数据（如身份证号、银行卡号等）的分段特性,提出了分段加密的模型并实现了特征数据的保留格式加密。另外,鉴于目前保留格式加密在中文姓名方面还没有实质性的进展,本文针对中文姓名的特点提出了 Cycle-Prefix算法以及基于姓名库的中文姓名的保留格式加密模型,能够使加密后的中文姓名仍符合命名习惯。针对大数据发布的特性,为方便在数据发布中的加解密,本文实现了基于数据文件的保留格式加密系统,实现数据的自动拆包和封包,大大提高了数据加密的效率,同时还在Hadoop平台上实现了数据的保留格式加密,方便在数据量大的情况下完成数据的加密任务。本文在最后对多种类型的保留格式加密系统的各个模块的功能和性能进行了测试,与传统保留格式加密做了对比,分析了本系统相比于传统FPE的优势与改进。本文就保留格式加密在多个方面提出了新的实现思路,旨在扩展保留格式加密的应用范围并解决保留格式加密在中文加密和大数据加密方面的问题。
苏振宇,龙勇,汪於[6]（2019）在《基于季节调整和Holt-Winters的月度负荷预测方法》文中研究表明针对负荷序列中异常数据会导致模型误设或参数估计发生偏差的问题,提出利用季节调整方法,先对原始负荷序列进行季节调整,获得消除离群值、节假日影响的季节调整后序列和季节成分序列;然后用改进的HoltWinters方法对季节调整后成分进行预测,用虚拟回归方法预测季节成分序列;最后对各成分预测结果重构得到最终预测结果的月度负荷预测方法。通过实例检验,提出的方法能明显提高预测精度,预测效果要优于季节性Holt-Winters、SARIMA、神经网络、支持向量机等模型。
龙勇,苏振宇,盖晓平[7]（2017）在《成分分解方法预测月度电力负荷》文中研究指明为了提高月度负荷预测精度,提出了基于X-12-ARIMA季节调整模型的月度负荷预测方法。首先在季节调整前,消除原始负荷中离群值、工作日、闰年等效应的影响,然后对经季节调整后的趋势循环序列应用H-P滤波方法进行成分分解,再针对分解后得到的长期趋势、循环周期、季节因子、不规则成分序列的特点选择了适合的预测模型进行预测并得到最终结果。通过甘肃地区188个月的负荷数据进行检验,结果表明该预测方法是可靠有效的。
吕念芝[8]（2015）在《基于FPGA的闰年自动识别IRIGB码的设计》文中进行了进一步梳理利用先进的可编程逻辑器件——FPGA,根据国际中IRIGB码的定义,采用verilog语言进行代码编写.经过细腻的分析判断,把复杂的乘法运算判断变为简单的加法运算.利用加法运算,实现闰年的自动识别.经过在isplevel平台上面的测试仿真,验证生成的IRIGB码具有闰年自动识别的功能.方法简单,准确率高,生成的IRIGB满足时钟同步要求.
齐东军[9]（2004）在《季节调整方法在货币供应量中的应用》文中研究指明本文使用最新的季节调整方法X—12 ARIMA和TRAMO/SEATS对我国的货币供应量（M0、M1、M2）进行季节调整。首先用这两种方法分别对货币供应量进行预调整,探测交易日/工作日、闰年、异常值和假日的影响,得出我国货币供应量只受移动假日（春节）的影响。然后以M0为例,用这两种方法进行季节调整,并比较和检验它们调整的结果。最后针对货币供应量是由不同部分组成的总量数据这个特性,考虑间接和直接调整的方法,给出它们的比较数据。
龙勇,苏振宇,汪於[10]（2018）在《基于季节调整和BP神经网络的月度负荷预测》文中指出月度电力负荷序列中离群值及节假日因素会影响月度负荷预测的准确性.为此,提出了基于季节调整方法和BP神经网络的月度电力负荷组合预测模型.首先,利用季节调整方法对原始负荷序列进行预处理,消除离群值和春节假日的影响;然后用BP神经网络对回归残差序列建模预测得到预测结果或对季节调整后序列和季节成分序列分别建模预测,并对分量预测结果重构后得到最终预测结果的方法.通过实例对预测效果进行检验,结果表明提出的预测方法的预测表现要优于BP神经网络,SARIMA,支持向量机等模型,可以获得更高的预测精度.
二、How to Identify Leap Years（论文开题报告）
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
本文主要提出一款精简64位RISC处理器存储管理单元结构并详细分析其设计过程。在该MMU结构中,TLB采用叁个分离的TLB,TLB采用基于内容查找的相联存储器并行查找,支持粗粒度为64KB和细粒度为4KB两种页面大小,采用多级分层页表结构映射地址空间,并详细论述了四级页表转换过程,TLB结构组织等。该MMU结构将作为该处理器存储系统实现的一个重要组成部分。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
三、How to Identify Leap Years（论文提纲范文）
（1）FPE加密技术在数据库中的应用研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 课题研究背景和意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.3 论文研究内容 |
| 1.4 论文组织结构 |
| 第2章 FPE的数据库加密技术研究 |
| 2.1 保留格式加密技术 |
| 2.2 FPE基础方法和模型 |
| 2.2.1 FPE基础方法 |
| 2.2.2 FPE基础模型 |
| 2.3 MySQL的常用数据类型 |
| 2.4 各类型加密方法选择 |
| 2.5 本章小结 |
| 第3章 数据库保留格式加密算法设计 |
| 3.1 整数保留格式加密算法设计 |
| 3.1.1 方法的选择 |
| 3.1.2 Feistel网络 |
| 3.1.3 整数型加密模型设计 |
| 3.1.4 基础操作符和参数 |
| 3.1.5 核心加密算法设计 |
| 3.1.6 安全性和效率分析 |
| 3.2 基于FFX的字符串型加密算法 |
| 3.2.1 CtE模型 |
| 3.2.2 基于FFX的字符串型加密算法设计 |
| 3.2.3 基于FFX的字符串型加密算法的安全性和效率分析 |
| 3.3 日期时间类型加密算法设计 |
| 3.3.1 分段加密 |
| 3.3.2 合并字段方法 |
| 3.3.3 日期类型保留格式加密设计 |
| 3.3.4 时间类型保留格式加密设计 |
| 3.4 浮点类型加密设计 |
| 3.5 分段加密方案的效率分析 |
| 3.6 本章小结 |
| 第4章 保留格式加密的实现和测试分析 |
| 4.1 加密模型测试模块 |
| 4.1.1 加密模块的实现 |
| 4.1.2 测试过程 |
| 4.2 有效性分析 |
| 4.3 效率分析 |
| 4.4 安全性分析 |
| 结论 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
（2）子年度经济时间序列季节调整模型与应用研究（论文提纲范文）
| 中文摘要 |
| 英文摘要 |
| 目录 |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 选题背景和意义 |
| 1.1.1 本文的选题背景 |
| 1.1.2 本文的选题意义 |
| 1.2 国内外研究动态和文献综述 |
| 1.2.1 国外研究历程和现状 |
| 1.2.2 国内研究现状及趋势 |
| 1.3 全文结构的安排 |
| 1.3.1 论文研究框架 |
| 1.3.2 论文结构安排 |
| 第2章 X-12-ARIMA季节调整模型分析与应用 |
| 2.1 regARIMA模块分析 |
| 2.1.1 regARIMA模型原理 |
| 2.1.2 异常值回归变量识别和分析 |
| 2.1.3 日历效应回归变量识别和测定 |
| 2.2 X-11季节调整模块分析 |
| 2.2.1 移动平均的季节调整原理分析 |
| 2.2.2 X-11的对称和非对称移动平均分析 |
| 2.3 中国居民消费价格实时监测的指数选择 |
| 2.3.1 消费价格指数的特点与相互关系 |
| 2.3.2 中国月度消费价格指数的季节调整 |
| 2.3.3 中国居民消费价格实时监测的指数选择 |
| 2.3.4 基于X-12-ARIM模型的CPI折年率计算 |
| 2.4 本章小结 |
| 第3章 TRAMO-SEATS季节调整模型分析与应用 |
| 3.1 TRAMO模块分析 |
| 3.1.1 TRAMO模型的简单描述 |
| 3.1.2 TRAMO模型的参数估计和预测 |
| 3.1.3 默认模型和预试 |
| 3.1.4 TRAMO模型的缺失值处理 |
| 3.1.5 TRAMO模型的异常值处理 |
| 3.1.6 TRAMO模型中ARIMA模型的选择 |
| 3.2 SEATS模块分析 |
| 3.2.1 程序的简短描述 |
| 3.2.2 ARIMA模型的分解 |
| 3.3 中国粮食价格的运行特征 |
| 3.3.1 概述 |
| 3.3.2 数据来源、处理及说明 |
| 3.3.3 中国粮食消费价格运行特征实证研究 |
| 3.3.4 中国粮食消费价格预测 |
| 3.4 本章小结 |
| 第4章 季节调整模型的质量评估及X-13A-S模型 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 季节调整模型差异的理论分析 |
| 4.3 季节调整模型谱分析检验剩余季节性 |
| 4.4 季节调整模型稳定性诊断方法 |
| 4.4.1 幂等诊断 |
| 4.4.2 平滑间距(Sliding Spans)诊断 |
| 4.4.3 修正历史(Revision Histories)诊断 |
| 4.5 季节稳定性的检验 |
| 4.6 季节调整模型质量检验的一个模拟方法 |
| 4.6.1 几个假设 |
| 4.6.2 几种季节调整模型检验统计量 |
| 4.6.3 数据的生成过程DGP |
| 4.7 X-13A-S季节调整模型 |
| 4.7.1 X-13A-S模型概述 |
| 4.7.2 X-13A-S新的模型选项 |
| 4.8 本章小结 |
| 第5章 我国子年度经济时间序列季节调整模型扩展应用 |
| 5.1 中国生产价格与消费价格传导关系研究 |
| 5.1.1 概述 |
| 5.1.2 CPI与PPI的内涵和差异 |
| 5.1.3 CPI与PPI之间关系的理论分析 |
| 5.1.4 TRAMO-SEATS季节调整模型和HP滤波方法 |
| 5.1.5 PPI与CPI关系的季节调整-滤波方法研究 |
| 5.2 危机事件对中国入境旅游外汇收入影响评估 |
| 5.2.1 基于TRAMO-SEATS季节调整的本底线改进 |
| 5.2.2 基于改进本底线的旅游危机事件损失评估 |
| 5.3 基于季节调整本底线的SARS对中国铁路客运量的损失评估 |
| 5.3.1 基于季节调整本底线的危机事件铁路客运损失评估 |
| 5.3.2 改进季节调整本底线的铁路客运损失评估 |
| 5.4 本章小结 |
| 第6章 基于状态空间的季节调整模型与应用 |
| 6.1 状态空间模型分析 |
| 6.2 卡尔曼滤波方法分析 |
| 6.2.1 Kalman滤波的一般形式 |
| 6.2.2 Kalman滤波的解释和性质 |
| 6.2.3 Kalman滤波的初始条件 |
| 6.3 基于状态空间模型的超参数估计 |
| 6.4 基于状态空间方法的季节调整 |
| 6.4.1 简化状态空间模型 |
| 6.4.2 季节调整的状态空间表示 |
| 6.4.3 状态空间表示的季节调整模型求解 |
| 6.5 基于状态空间方法的中国季度GDP季节调整 |
| 6.5.1 概述 |
| 6.5.2 研究对象和数据来源及分析处理 |
| 6.5.3 季节调整状态空间模型的定义和参数估计 |
| 6.5.4 基于季节调整状态空间模型的中国GDP季节调整 |
| 6.5.5 状态空间季节调整模型和TRAMO-SEATS模型的比较 |
| 6.6 本章小结 |
| 第7章 基于SRIF的状态空间季节调整模型及应用 |
| 7.1 引言 |
| 7.2 一个状态空间季节调整模型分析 |
| 7.3 一个均方根信息滤波或平滑方法 |
| 7.3.1 Kalman滤波方法 |
| 7.3.2 一个均方根信息滤波平滑方法 |
| 7.4 均方根信息滤波的DECOMP程序分析 |
| 7.5 基于SRIF的状态空间季节调整模型与我国居民消费 |
| 7.5.1 数据来源及分析处理 |
| 7.5.2 模型中AR成分的选择 |
| 7.5.3 模型中交易日成分选择 |
| 7.5.4 季节调整模型所得各成分分析 |
| 7.5.5 社会消费品零售总额环比增长率和经济监测 |
| 7.6 消费率重估、分解和扩大消费需求 |
| 7.6.1 我国商品货物消费率估计和分解 |
| 7.6.2 我国消费率波动分析和政策建议 |
| 7.7 本章小结 |
| 第8章 基于Bayes的季节调整模型与应用 |
| 8.1 引言 |
| 8.2 季节调整Bayes方法分析 |
| 8.2.1 季节调整的经典回归方法 |
| 8.2.2 关于对趋势项和季节项的约束条件 |
| 8.2.3 带有随机约束的回归模型 |
| 8.2.4 Bayes季节调整模型构建与评价准则 |
| 8.2.5 贸易日和闰年调整 |
| 8.3 季节调整Bayes程序分析 |
| 8.4 基于Bayes季节调整模型的中国居民消费 |
| 8.4.1 数据来源及分析处理 |
| 8.4.2 中国居民消费季节调整Bayes程序分析 |
| 8.4.3 中国居民消费Bayes季节调整结果分析 |
| 8.4.4 基于Bayes季节调整模型的假日经济与居民消费 |
| 8.5 本章小结 |
| 第9章 结论与展望 |
| 9.1 本文的主要结论 |
| 9.2 本文的主要政策建议 |
| 9.3 本文的主要创新点 |
| 9.4 需要进一步研究的问题 |
| 主要参考文献 |
| 在学期间发表论文清单 |
| 在学期间承担科研项目情况 |
| 在学期间获奖和荣誉情况 |
| 后记 |
（3）季节调整方法在CPI指数中的应用（论文提纲范文）
| 0 引言 |
| 1 季节调整方法的发展与应用 |
| 1.1 X-12-ARIMA方法概述与改进 |
| 1.2 TRAMO/SEATS方法概述与应用 |
| 1.3 其他季节调整方法概述 |
| 1.4 季节调整方法的新发展X-13-SEATS |
| 2 实证研究:全国居民消费价格指数的季节调整 |
| 2.1 数据的预处理 |
| 2.2 利用X-12-ARIMA方法对CPI进行季节调整 |
| 2.2.1 考虑交易日及闰年因素的季节调整 |
| (1) 仅考虑交易日因素的季节调整模型 |
| (2) 仅考虑闰年因素的季节调整模型 |
| 2.2.2 考虑春节因素的季节调整 |
| 3 结论分析 |
（4）小学数学优质课堂的特征分析（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 导言 |
| 一、 研究的背景 |
| 二、 研究问题与基本思路 |
| 三、 研究的必要性 |
| 四、 论文的结构 |
| 第二章 文献综述 |
| 一、 综述框架的确定 |
| 二、 中国数学课堂的特征研究 |
| 三、 数学课堂录像研究 |
| 四、 数学优质课的特征研究 |
| 五、 文献综述的总结 |
| 第三章 研究设计与方法 |
| 一、 研究思路 |
| 二、 个案选取 |
| 三、 优质课的分析 |
| 四、 对研究设计与方法的反思 |
| 第四章 不同年代相同主题的优质课分析（一） |
| 一、 四节《认识分数》课的概况 |
| 二、 分析的结果 |
| 三、 本章总结 |
| 第五章 不同年代相同主题的优质课分析（二） |
| 一、 四节《圆的周长》课的概况 |
| 二、 分析的结果 |
| 三、 本章总结 |
| 第六章 不同年代相同主题的优质课分析（三） |
| 一、 三节《年月日》课的概况 |
| 二、 分析的结果 |
| 三、 本章总结 |
| 第七章 同一年代不同主题的优质课分析 |
| 一、 被选课的概况 |
| 二、 分析的结果 |
| 三、 本章总结 |
| 第八章 跨个案的整体分析与讨论 |
| 一、 四组个案的共性与差异 |
| 二、 对共性与差异的讨论 |
| 三、 本章总结 |
| 第九章 研究结论与启示 |
| 一、 结论 |
| 二、 启示 |
| 三、 未来研究展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 在学期间公开发表论文及著作情况 |
（5）多类型数据保留格式加密技术的研究与实现（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 引言 |
| 1.1 课题背景和意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.3 论文研究内容 |
| 1.4 论文内容安排 |
| 第二章 相关技术综述 |
| 2.1 基本类型数据的保留格式加密 |
| 2.1.1 整数类型数据保留格式加密 |
| 2.1.2 字符串类型保留格式加密 |
| 2.2 各种类型数据保留格式加密算法的选择 |
| 2.2.1 整数保留格式加密算法选择 |
| 2.2.2 字符串数据保留格式加密算法选择 |
| 2.2.3 特征数据保留格式加密算法选择 |
| 2.2.4 中文姓名保留格式加密算法选择 |
| 2.3 多类型自识别保留格式加密系统辅助技术 |
| 2.3.1 JExcelApi |
| 2.3.2 Hadoop平台 |
| 2.4 本章小结 |
| 第三章 特征数据保留格式加密的研究与设计 |
| 3.1 特征数据 |
| 3.1.1 特征数据的概念 |
| 3.1.2 特征数据的分类 |
| 3.2 基于分段思想的特征数据的保留格式加密 |
| 3.2.1 分段的目标 |
| 3.2.2 子段保留格式加密算法 |
| 3.2.3 合并子段及密文合法性校验 |
| 3.3 数字特征数据的保留格式加密 |
| 3.3.1 日期类型数据加密模型设计 |
| 3.3.2 日期类型保留格式加密流程设计 |
| 3.3.3 日期类型保留格式加密的算法设计 |
| 3.4 字符串特征数据的保留格式加密 |
| 3.4.1 身份证号码构造规则介绍 |
| 3.4.2 身份证号码保留格式加密流程设计 |
| 3.4.3 身份证号码保留格式加密算法设计 |
| 3.5 分段加密的安全性与效率分析 |
| 3.5.1 安全性分析 |
| 3.5.2 效率分析 |
| 3.6 本章小结 |
| 第四章 中文姓名保留格式加密的研究与设计 |
| 4.1 中文姓名保留格式加密模型及加密流程 |
| 4.1.1 中文姓名保留格式加密模型设计 |
| 4.1.2 中文姓名保留格式加密流程 |
| 4.2 Cycle-Prefix加密算法 |
| 4.2.1 Cycle-Prefix算法的设计 |
| 4.2.2 调整因子介绍 |
| 4.3 中文姓名保留格式加密方案 |
| 4.3.1 中文姓名保留格式加密算法设计 |
| 4.3.2 安全性分析 |
| 4.4 本章小结 |
| 第五章 多类型自识别保留格式加密系统的设计与实现 |
| 5.1 系统总体设计 |
| 5.1.1 系统模型设计 |
| 5.1.2 系统流程设计 |
| 5.2 多类型自识别保留格式加密系统实现 |
| 5.2.1 单机模式下系统实现 |
| 5.2.2 Hadoop平台下系统实现 |
| 5.3 系统测试与性能分析 |
| 5.3.1 测试环境 |
| 5.3.2 系统测试 |
| 5.3.3 性能分析 |
| 5.4 本章小结 |
| 第六章 总结和展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 攻读学位期间发表的学术论文 |
（7）成分分解方法预测月度电力负荷（论文提纲范文）
| 1 预测方法 |
| 1.1 负荷序列预调整 |
| 1.1.1 离群值效应 |
| 1) 单点异常值AO (additive outlier) |
| 2) 水平移动LS (level shift) |
| 3) 暂时变动TC (temporary change) |
| 1.1.2 工作日效应 |
| 1.1.3 闰年效应 |
| 1.2 负荷序列季节调整 |
| 1.3 H-P滤波 |
| 1.4 分量负荷序列预测 |
| 1.4.1 长期趋势序列 |
| 1.4.2 季节成分预测 |
| 1.4.3 循环周期成分和不规则成分预测 |
| 1.5 预测最终结果 |
| 2 实例 |
| 2.1 数据选择 |
| 2.2 负荷序列预调整 |
| 2.2.1 离群值影响 |
| 2.2.2 工作日和闰年效应 |
| 2.3 季节调整分解 |
| 2.3.1 H-P滤波 |
| 2.3.2 分解序列预测 |
| 2.4 预测结果 |
| 3 结语 |
（8）基于FPGA的闰年自动识别IRIGB码的设计（论文提纲范文）
| 1 IRIG_B码定义 |
| 2 IRIG_B码设计 |
| 2.1 IRIG_B码闰年自动识别原理 |
| 2.2 IRIG_B的仿真结果 |
| 3 总结 |
（9）季节调整方法在货币供应量中的应用（论文提纲范文）
| 引言 |
| 一、季节调整方法的发展 |
| 二、货币供应量的数据描述 |
| 三、货币供应量的预调整 |
| 1. 交易日和工作日的影响 |
| 2. 异常值的识别 |
| 3. 假日的影响 |
| 四、T/S和X12A对货币供应量进行季节调整 |
| 五、直接和间接季节调整 |
| 六、总结 |
四、How to Identify Leap Years（论文参考文献）
- [1]FPE加密技术在数据库中的应用研究[D]. 周琮禹. 北华航天工业学院, 2020(02)
- [2]子年度经济时间序列季节调整模型与应用研究[D]. 桂文林. 暨南大学, 2011(10)
- [3]季节调整方法在CPI指数中的应用[J]. 张虎,李玮,郁婷婷. 统计与决策, 2011(02)
- [4]小学数学优质课堂的特征分析[D]. 赵冬臣. 东北师范大学, 2012(05)
- [5]多类型数据保留格式加密技术的研究与实现[D]. 王鹏. 北京邮电大学, 2017(03)
- [6]基于季节调整和Holt-Winters的月度负荷预测方法[J]. 苏振宇,龙勇,汪於. 中国管理科学, 2019(03)
- [7]成分分解方法预测月度电力负荷[J]. 龙勇,苏振宇,盖晓平. 电力系统及其自动化学报, 2017(05)
- [8]基于FPGA的闰年自动识别IRIGB码的设计[J]. 吕念芝. 宁德师范学院学报(自然科学版), 2015(03)
- [9]季节调整方法在货币供应量中的应用[J]. 齐东军. 数量经济技术经济研究, 2004(06)
- [10]基于季节调整和BP神经网络的月度负荷预测[J]. 龙勇,苏振宇,汪於. 系统工程理论与实践, 2018(04)