导读:本文包含了社会预测论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:社会形势分析,主攻方向,区域发展,中国经济生活,改革试点城市,学前教育,基本社会保险,养老院,普惠性,保险覆盖面
社会预测论文文献综述
周甫琦[1]（2019）在《全市实现长者饭堂100%覆盖街道社区》一文中研究指出10月21日，广州大学广州发展研究院、广东省区域发展蓝皮书研究会、广州城市研究会召开发布会，联合发布《广州蓝皮书：2019年中国广州社会形势分析与预测》。蓝皮书指出，广州将以优质教育、医疗事业、住房保障作为主攻方向，加快优质公共资源配置向基层下沉的速度，(本文来源于《南方日报》期刊2019-10-22）
邹炎汉,杨哲,马岚,马云涛,刘燕[2]（2019）在《母亲的情绪对孩子有多重要？——探究母亲的情绪表达对青少年情绪功能、社会交往、问题行为与亲子关系质量的预测作用》一文中研究指出发展心理学家尤为关注个体社会情绪能力的社会化过程,即个体在和外在环境(如父母、兄弟姐妹、教师、同伴、媒体等)互动过程中,如何发展出特定的功能。根据已有研究,父母的情绪对青少年社会情绪能力发展具有重要影响。本研究聚焦在大多数家庭中的承担主要教养任务的照料者-母亲,使用Halberstadt, Cassidy,Stifter, Parke和Fox(1995)编制的情绪表达量表,探究母亲的积极情绪表达(如表达开心、感激)、支配型消极情绪表达(如表达敌意和不满)和顺从性消极情绪表达(比如,表达伤心和难过)对青少年的情绪功能(焦虑、抑郁、消极情感、积极情感、自尊;情绪表达;情绪调节能力;共情能力)、社会交往(社会主动和退缩性)、问题行为与亲子关系质量的预测作用。深圳市叁所中学的296名初中生(平均年龄:13.96岁,SD=1.19岁;其中男生占50.4%,女生占49.6)受邀参与此次研究。在本研究中,青少年完成一系列问卷调查,评估母亲在家庭环境中得情绪表达情况及自己的社会情绪发展情况。将母亲的叁种类型的情绪表达作为预测变量同时放入回归分析,结果发现:母亲的积极情绪表达可以显着正向预测青少年的积极情绪体验(b=.32***)、自尊(b=.39***)、情绪表达(b=.18**)、共情能力(b=.34***)、亲子关系质量(b=.50***)、社会主动性(b=.35*),显着负向预测青少年的抑郁(b=-.20**)、焦虑(b=-.50***)、消极情绪体验(b=-.21**)、情绪调节能力(b=-.25***)、问题行为(b=-.32***);母亲的支配型消极情绪表达可以显着负向预测亲子关系质量(b=-.50***),显着正向预测青少年的抑郁(b=.22**)、社会退缩(b=.18*);母亲的顺从性消极情绪表达可以显着正向预测青少年的情绪表达(b=.16*)、情绪调节能力(b=.16*)。本研究结果表明,母亲的积极情绪表达对青少年发展具有积极促进作用,母亲的支配型消极情绪表达与母亲的顺从型情绪表达对青少年发展具有一定程度上的消极影响。本研究全面探究了中国文化下母亲的情绪表达与青少年各方面社会情绪能力发展、亲子关系质量之间的关系,为了解中国父母情绪社会化过程及机制、进行家庭教养实践干预提供了参考依据。(本文来源于《第二十二届全国心理学学术会议摘要集》期刊2019-10-19）
田志媛[3]（2019）在《基于Elman神经网络的社会消费品零售总额预测》一文中研究指出本文利用Elman神经网络的非线性映射能力和粒子群优化算法的全局搜索能力,建立社会消费品零售总额预测模型,预测未来一段时间内的社会消费品零售总额。预测结果表明:所建立的社会消费品零售总额预测模型具有较强的预测泛化能力,仅依靠过去一段时间内社会消费品零售总额便可以准确稳定地预测出未来一段时间内的社会消费品零售总额。(本文来源于《中国商论》期刊2019年17期）
舒服华[4]（2019）在《基于NAR神经网络的湖北省社会消费品零售额预测》一文中研究指出科学预测地区社会消费品零售额,对该省制定区域宏观经济调控政策,有效配置资源,改善供给质量,促进消费发展,确保国民经济长久发展具有重要意义.动态神经网络主要通过系统之前的信息预报系统未来的变化发展趋势,具有反馈和记忆功能,能进行长时段预测.运用动态神经网络对湖北省社会消费品零售额进行了预测,模型的拟合误差为0.96041%,预测得到了2020-2026年湖北省社会消费品零售额数值.(本文来源于《青海师范大学学报(自然科学版)》期刊2019年03期）
刘智[5]（2019）在《基于大数据和深度学习的全社会月用电总量预测》一文中研究指出为解决经典方法预测全社会用电总量的预测数值精度较低、模型结构参数过于复杂等技术难题,本文提出将电力大数据和人工智能领域深度学习算法相结合的研究方法。采用计算机建立具有阶层结构的深度神经网络,根据仿生学原理引入线性整流函数解决梯度消失及神经网络收敛速度减慢问题,采用梯度下降来进行优化模型,同时通过引入指数衰减法由神经网络模型自动设定学习率以提高模型预测精度并降低迭代次数。从数量场的梯度原理并结合泰勒公式,推导出梯度下降法背后数学原理。为解决过拟合问题引入早停算法以提高模型训练速度及泛化能力。最后深度学习算法预测数值与经典线性回归算法预测数值相比较,深度学习算法在对全社会月用电总量的预测精准度、稳定性指标上明显优于线性回归算法,深度神经网络模型对未来全社会电力需求的预测数值具有高度的可信性。(本文来源于《电力大数据》期刊2019年08期）
颜转运,戴蓓蓓[6]（2019）在《社会责任信息披露与权益资本成本——基于分析师预测的中介效应检验》一文中研究指出以沪深两市2012—2017年发布社会责任报告的A股上市公司为样本,研究分析师预测误差和预测分歧度在社会责任信息披露和权益资本成本中的中介作用。结果发现企业社会责任信息披露能够显着降低权益资本成本与分析师预测误差和预测分歧度,分析师预测误差和预测分歧度在企业社会责任信息披露和权益资本成本关系中起部分中介作用。(本文来源于《商业会计》期刊2019年15期）
赵余,潘雨红,陈杨[7]（2019）在《社会养老设施需求预测与空间布局优化研究——以重庆市为例》一文中研究指出面对人口老龄化进程加速的严峻形势,家庭养老问题日渐突出,机构养老需求日趋加剧。针对重庆市人口老龄化现状及养老设施配置情况展开调查,采用GM(1,1)模型对重庆市各区县未来9年老年人口、养老床位、护理员数量及养老设施建设规模进行预测。研究发现全市养老床位缺口总数为72.54万张,护理员总数为114857人,养老设施建设规模580.33万m~2,借此对重庆市养老设施供需不均的现状提出空间布局优化建议。(本文来源于《城市住宅》期刊2019年06期）
武子卓[8]（2019）在《社会福利援助预测模型的设计与实现》一文中研究指出随着社会经济的发展,人们对贫困人群的关注度也在逐渐提升,那些生活在社会阴影下的低收入水平家庭渐渐浮现在大众的眼中。然而,各种属性信息的繁杂带来的分析难度,使社会福利制度无法准确地关注每一个需要帮助的人。本文结合哥斯达黎加的一份贫困家庭的信息数据,构建了判定家庭贫困程度的预测模型。根据此模型,社会福利机制可以根据不同贫困程度的家庭可以给予不同水平的福利保障,使得社会福利制度发挥其最大的作用。(本文来源于《现代商业》期刊2019年17期）
刘虹[9]（2019）在《多元线性回归模型在重庆市社会消费品零售总额预测中的应用》一文中研究指出本文运用多元线性回归方法建立模型,主要采用IBM SPSS Statistics软件作为统计分析工具,通过相关指标的检验和逐步回复方法,确定对重庆市社会消费品零售总额具有重要影响的经济指标。结果显示,影响我市社会消费品零售总额的主要因素是城镇居民消费水平、常住人口、城镇居民最低生活保障人数。其中,城镇居民消费水平、常住人口与社会消费品零售总额正相关,城镇居民最低生活保障人数与社会消费品零售总额负相关。(本文来源于《中国物流与采购》期刊2019年12期）
王旭霞[10]（2019）在《基于联合模型的认知功能和社会功能对阿尔茨海默病风险预测研究》一文中研究指出目的:探讨轻度认知障碍(Mild Cognitive Impairment,MCI)患者的认知功能和社会功能的变化轨迹与结局是否发生阿尔茨海默病(Alzheimer’s disease,AD)的关系,分析协变量分别与认知功能、社会功能及AD风险之间的关系,比较不同纵向标记物对痴呆风险预测的准确性。方法:研究对象来自于阿尔茨海默病神经影像学倡议数据库(Alzheimer’s Disease Neuroimaging Initiative,ADNI),我们共筛选了501名在基线评估为MCI的患者。认知功能采用阿尔茨海默病评估量表-认知分量表(Alzheimer Disease Assessment ScaleCognitive,ADAS-Cog)11、13和简易精神状态评价量表(the Mini Mental State Examination,MMSE)评价。社会功能评估采用社会功能活动调查表(Functional Assessment Questionnaire,FAQ)。采用联合模型评估认知功能和社会功能的变化轨迹和结局痴呆之间的关系,其中用线性混合模型来对纵向标记物的变化轨迹建模,用Cox比例风险模型对生存过程建模。模型拟合优度评价采用对数似然函数值、AIC和BIC信息准则。采用ROC曲线下面积(Area Under the Curve,AUC)来评价四个纵向标记物的预测准确性。最后基于建立的联合模型进行个体动态预测。结果:501名MCI患者中277名患者在随访结束后转化为AD。ADAS-Cog11的联合模型结果表明:年龄(b=0.087,P=0.001)、婚姻状况(b=-1.570,P=0.002)和ApoEε4基因(b=1.426,P<0.001)对MCI患者认知功能下降有影响;ApoEε4基因对AD的发生有影响(风险比(hazard ratio,HR):1.443,95%CI:1.089~1.913),ADAS-Cog 11评分每纵向增加1个单位,会使患AD的风险增加19.3%(HR:1.193,95%CI:1.159~1.228)。ADAS-Cog13的联合模型结果表明:年龄(b=0.126,P=0.001)、婚姻状况(b=-2.318,P=0.001)和ApoEε4基因(b=2.395,P<0.001)对MCI患者认知功能下降有影响;ApoEε4基因对AD的发生有影响(HR:1.367,95%CI:1.030~1.815),ADASCog13评分每纵向增加1个单位,会使患AD的风险增加15.3%(HR:1.153,95%CI:1.128~1.178)。MMSE的联合模型结果表明年龄(b=-0.042,P<0.001)、婚姻状况(b=0.478,P<0.05)、文化程度(b=0.518,P<0.05)、性别(b=-0.389,P<0.05)和ApoEε4基因(b=-0.382,P<0.05)对MCI患者认知功能下降有影响;ApoEε4基因对AD的发生有影响(HR:1.554,95%CI:1.180~2.047),MMSE评分每纵向增加1个单位,会使患AD的风险降低20.3%(HR:0.797,95%CI:0.766~0.829)。FAQ的联合模型结果表明婚姻(b=-1.338,P<0.05)对社会功能障碍有影响;携带ApoEε4等位基因(HR:1.587,95%CI:1.197~2.106)的女性(HR:1.366,95%CI:1.040~1.794)MCI患者进展到AD的风险较高,FAQ评分每纵向增加1个单位,会使患AD的风险增加18.1%(HR:1.181,95%CI:1.153~1.209)。模型拟合优度评价结果表明,以MMSE和FAQ评分的重复测量为纵向标记物建立的联合模型相对于其他标记物拟合较好。预测准确度评估结果中FAQ量表的预测准确度较好,AUC的范围为0.736~0.852;其次为ADAS-Cog13和ADAS-Cog11,AUC的范围分别为0.636~0.811和0.645~0.806,MMSE的预测准确性稍差,AUC的范围为0.665~0.753。采用FAQ为纵向标记物的联合模型进行AD风险的个体预测。示例患者68岁进入研究队列,男性,已婚,受教育程度为大专及以上,不携带ApoEε4基因,目前随访了36个月。预测到该患者在73岁时可能发生AD的平均概率为30%(95%CI:10%~60%)。结论:年龄、婚姻状况、文化程度、性别和基因ApoEε4等对MCI患者认知功能下降有影响;婚姻对社会功能减退有影响;女性、携带ApoEε4基因、认知功能和社会功能的下降均会增加MCI转化为AD的风险,并且FAQ在预测发生AD风险的准确度上优于其他指标。老年人维持稳定的婚姻状态,多读书,适当身体和社会活动可能延缓认知功能和社会功能的下降,以此来预防痴呆的发生。将联合模型应用于AD进程中的纵向和生存数据研究,可为老年人认知损害和社会功能下降个体化预防指导和早期干预提供理论依据,并为其它纵向和生存数据的统计建模提供方法学借鉴。(本文来源于《山西医科大学》期刊2019-06-10）
社会预测论文开题报告
（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：
发展心理学家尤为关注个体社会情绪能力的社会化过程,即个体在和外在环境(如父母、兄弟姐妹、教师、同伴、媒体等)互动过程中,如何发展出特定的功能。根据已有研究,父母的情绪对青少年社会情绪能力发展具有重要影响。本研究聚焦在大多数家庭中的承担主要教养任务的照料者-母亲,使用Halberstadt, Cassidy,Stifter, Parke和Fox(1995)编制的情绪表达量表,探究母亲的积极情绪表达(如表达开心、感激)、支配型消极情绪表达(如表达敌意和不满)和顺从性消极情绪表达(比如,表达伤心和难过)对青少年的情绪功能(焦虑、抑郁、消极情感、积极情感、自尊;情绪表达;情绪调节能力;共情能力)、社会交往(社会主动和退缩性)、问题行为与亲子关系质量的预测作用。深圳市叁所中学的296名初中生(平均年龄:13.96岁,SD=1.19岁;其中男生占50.4%,女生占49.6)受邀参与此次研究。在本研究中,青少年完成一系列问卷调查,评估母亲在家庭环境中得情绪表达情况及自己的社会情绪发展情况。将母亲的叁种类型的情绪表达作为预测变量同时放入回归分析,结果发现:母亲的积极情绪表达可以显着正向预测青少年的积极情绪体验(b=.32***)、自尊(b=.39***)、情绪表达(b=.18**)、共情能力(b=.34***)、亲子关系质量(b=.50***)、社会主动性(b=.35*),显着负向预测青少年的抑郁(b=-.20**)、焦虑(b=-.50***)、消极情绪体验(b=-.21**)、情绪调节能力(b=-.25***)、问题行为(b=-.32***);母亲的支配型消极情绪表达可以显着负向预测亲子关系质量(b=-.50***),显着正向预测青少年的抑郁(b=.22**)、社会退缩(b=.18*);母亲的顺从性消极情绪表达可以显着正向预测青少年的情绪表达(b=.16*)、情绪调节能力(b=.16*)。本研究结果表明,母亲的积极情绪表达对青少年发展具有积极促进作用,母亲的支配型消极情绪表达与母亲的顺从型情绪表达对青少年发展具有一定程度上的消极影响。本研究全面探究了中国文化下母亲的情绪表达与青少年各方面社会情绪能力发展、亲子关系质量之间的关系,为了解中国父母情绪社会化过程及机制、进行家庭教养实践干预提供了参考依据。
（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。
社会预测论文参考文献
[1].周甫琦.全市实现长者饭堂100%覆盖街道社区[N].南方日报.2019
[2].邹炎汉,杨哲,马岚,马云涛,刘燕.母亲的情绪对孩子有多重要？——探究母亲的情绪表达对青少年情绪功能、社会交往、问题行为与亲子关系质量的预测作用[C].第二十二届全国心理学学术会议摘要集.2019
[3].田志媛.基于Elman神经网络的社会消费品零售总额预测[J].中国商论.2019
[4].舒服华.基于NAR神经网络的湖北省社会消费品零售额预测[J].青海师范大学学报(自然科学版).2019
[5].刘智.基于大数据和深度学习的全社会月用电总量预测[J].电力大数据.2019
[6].颜转运,戴蓓蓓.社会责任信息披露与权益资本成本——基于分析师预测的中介效应检验[J].商业会计.2019
[7].赵余,潘雨红,陈杨.社会养老设施需求预测与空间布局优化研究——以重庆市为例[J].城市住宅.2019
[8].武子卓.社会福利援助预测模型的设计与实现[J].现代商业.2019
[9].刘虹.多元线性回归模型在重庆市社会消费品零售总额预测中的应用[J].中国物流与采购.2019
[10].王旭霞.基于联合模型的认知功能和社会功能对阿尔茨海默病风险预测研究[D].山西医科大学.2019
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