粒子群算法(优化算法)毕业设计毕设论文

本文首先分析了国际上先进医疗及养老保险标准，并结合深圳市的现状及当代国情，对深圳市未来需要在这方面实现的目标进行了量化描述，接着分析了深圳市经济与居民健康水平发展的趋势及原因，运用多元线性回归方法，综合考虑疾病类型、医疗保障和环境质量因素，分析了如何合理配置医疗和养老资源以实现所制定的目标，最后给出了与目标相匹配的医疗与养老保险方案。  针对问题一，本文将建立时间序列模型对未来医疗和养老保障目标进行预测。首先，在对深圳市未来养老保障进行预测时，本文选取老龄化程度、市人口数量、年龄结构作为影响因素，对医疗保障进行预测时，本文选取医院床位、医疗费用、城市人口作为影响因素。其次，通过搜集国际上医疗及养老保障先进的国家的数据，将深圳近几年数据与之相比较，分析出差距及发展前景；最后，本文分别建立医疗和养老保险数据集，并对数据预处理，将影响因素作为自变量，将医疗和养老保障作为因变量，使用 SPSS 建立时间序列模型，整理养老与医疗床位数，实现目标的量化描述。  针对问题二，在预测未来十年深圳常住人口时，本文运用了 Matlab 多元线性回归，对近十年的数据进行了多次拟合,并对这些拟合进行了比较，得出深圳常住人口模型公式。矩阵预测出了未来十年人口结构的分布。通过分析深圳近人口数量和人口结构的变化，预测未来十年深圳市人口数量和结构的发展趋势，以此为基础预测未来全市和各区医疗床位需求呈线性递增趋势。  针对问题三，首先对医疗保险方案进行分析，本文根据深圳市近几年对医疗卫生事业的投资力度及当代发展特点，得出未来医疗保险方案应结合计算机技术，完善信息系统，改善医疗保险监控手段，合理控制医疗费用的增长，进而保障医疗保险基金高效运行，以实现目标；其次对养老保险进行分析，养老保险会对患者和老人造成影响，且深圳未来老龄化正在加速，因此在未来养老保险方案制定上，需要考虑两点：第一、养老保险能够调节供求匹配度，第二、从深圳市政府利益的角度，要尽可能使得保险金额少，所以本文从这两方面进行综合考虑设计养老保险方案。  关键词：时间序列模型 多元线性回归 老龄化 医疗与养老保险

图片格式转换DXF格式工具，是CAD设计和线切割加工的辅助软件好帮手！

经典的C++练习题，大家可以试试，特别是对于那些刚刚入门学习C++的同学，值得一试

【实例简介】1553B-F2812开发系统是本公司最新推出的嵌入式1553B总线开发系统系列产品的中又一力作。1553B-F2812开发系统由F2812平台系统以及1553B总线子系统构成。1553B总线协议部分采用美国DDC公司的1553B总线通讯引擎BU61580S3，控制、管理BU61580S3的CPU采用TI公司经典的数字信号处理芯片TMS320F2812，BU61580S3与TMS320F2812二者强强联合共同构成了1553B-F2812开发系统。开发者基于此系统不但可以开展1553B总线协议、1553B总线BCRT模式控制等方面的学习，而且还可以开展DSP（F2812）处理器方面的系统化的学习过程。此套系统所具有的硬件资源以及软件资源相当丰富，提供了包括1553B总线BC模式、RT模式等20多个实验项目，提供了完整的硬件系统原理图、软件实验代码和常用的外围端口资源，同时开发系统的硬件构成解析以及软件代码讲解都非常详尽，这样使得初学者、初步开发者能够很快的掌握如此复杂、如此深奥的1553B总线以及F2812等方面的相关知识。 同时1553B-F2812开发系统完全可以作为公司、高校以及各大研究院所的研究和教学工具。另外1553B-F2812开发系统在硬件设计方面充分考虑了EMC、EMI以及散热等因素，最大限度的引出了系统的所有端口资源，用户可以直接作为一个功能模块内嵌到用户的目标产品中，因此可以大大缩短用户的1553B总线系统的开发周期。

MATLAB中经典的风速建模，用于风电机组的动态仿真分析等。

通用信息管理系统框架(VFP+sql).为可执行的源代码。

geoserver 整个框架解析，源码分析

常见气象数据格式解析，NC数据的读取方法，代码相对比较全

常微分方程组的四阶Runge-Kutta方法

最近刚学UG二次开发，用到了《图表详解UG NX 二次开发》好不容易搞到光盘资源，与大家分享一下