進入后續改革時期,人民的生活在不斷改善的同時,發展成果非廣泛性的共享問題突顯,階層性的收入分配差距拉大,社會福利分配不平等程度逐漸擴大,發展不均衡現象嚴重。共享理念能夠有效縮短貧富差距,緩解區域、城鄉經濟發展不均衡的局勢,減少分配不公現象的發生,促進人和自然界和諧共處,進而形成穩定的社會環境。本文的主要研究工作如下:(1)共享發展成果的理論基礎。以習近平總書記在十八屆五中全會中所指出的“共享是中國特色社會主義的本質要求。”為基礎,共享發展成果的概念界定為:社會發展所帶來的一切成果,包括經濟、政治、文化、社會、生態、機會平等六個方面的發展成果,這些成果應當由全體人民或所有參與推動中國特色社會主義建設的勞動者們公平享有。(2)根據發展成果共享的內涵與特征,從經濟權益共享、政治權益共享、社會權益共享、文化權益共享、生態權益共享、平等機會共享六個方面出發共選取20個具體指標,構建發展成果共享評價指標體系。經濟權益共享包含了社會財富和人民財富,社會財富包含經濟增速、科技投入、經濟增長穩定性、收入分配不公共4個指標,人民財富包括人均收入、人均支出、恩格爾系數共3個指標;政治權益共享主要是指話語權,...

【文章頁數】：57 頁

【學位級別】：碩士

【部分圖文】：

圖4.1BP神經網絡結構

16網絡各層之間的權值和閾值，進而使網絡的誤差達到設定好的精度。圖4.1BP神經網絡結構BP神經網絡是包含正向和逆向傳播的訓練網絡。具體的學習分為四個階段：第一個階段是數據正向傳播階段，使工作信號從輸入層各個節點開始經過隱含層向輸出層傳播，依次計算各層神經元的實際輸入值和輸出值；....

圖4.2網絡拓撲圖

26（2）構建神經網絡模型。首先，需要確定網絡層數。經典的神經網絡結構包含輸入層、隱含層、輸出層，三層的BP神經網絡足以擬合任意函數，所以本文選擇一個輸入層、一個隱含層、一個輸出層所組成的三層BP神經網絡結構即可。其次，確定網絡輸入、輸出的節點數。輸入層的節點數是第三章構建的發展....

圖4.3網絡輸出結果

27練，并采用無量綱化后的數據直接代入網絡訓練中。編程語言如附錄所示。在進行網絡訓練之前，前饋型神經網絡需要對權值和閾值進行初始化處理，newff（）函數可以自動幫助網絡完成這一過程，弊端就是沒有辦法重新賦予初值，因此引入init（）函數，幫助網絡權值自動恢復到初始化狀態，因此在....

圖4.4神經網絡擬合效果檢驗圖4.4分別表示訓練樣本、驗證樣本、測試樣本和總體的預測結果，R值越接近1，說明網絡預測的精準度越高

28圖4.4神經網絡擬合效果檢驗圖4.4分別表示訓練樣本、驗證樣本、測試樣本和總體的預測結果，R值越接近1，說明網絡預測的精準度越高。根據圖4.4所示，訓練樣本的R值為0.9544，效果很好，再看測試樣本的R值為0.95839，比訓練樣本的R值稍稍好一些，說明這個模型擬合的很好。....

本文編號：4001687