简介：伴着我国信用卡应用的迅速普及,依托信用卡刷卡消费行为的准确程度预测,也已转变为行业人士考量的关键内容.一般,现实风险评估多选取单纯的BP神经网络系统计算方法,但此种计算方法携带部分自身原有缺陷,如小范围最低值、聚拢速率比较低等,进而可能对风险评估造成干扰.基于对单纯BP神经网络算法及其存在不足的分析、试验,学术界又推出一款复合型计算方式,即将BP神经网络算法与传统遗传算法融合,以弥补不足的同时对其做以改良.参数集合的实证检验结果证实：此款复合型计算方式明显比单纯BP神经网络系统计算方式更完善,能够切实地增强凭卡消费活动风险预测的测试比率及精准比率.

简介：有关专家预测,今后几年,再就业培训开支将(?)人们消费的重点内容。主要原因有两点:一是下岗职工知识、技能水平低,不培训很难再就业,只有自己投资,不断学习,(?)行驾驶员、厨师、会计、美容保健等专门技能的学习受学历教育和夜大、函授、自学考试等。一是科学(?)迅速发展,知识必须不断补充更新,接受培训才能(?)

简介：采用文献资料，问卷调查等研究方法，对邵阳市居民的体育消费现状进行分析，指出目前邵阳市居民体育消费水平很低，结构不合理，内容为简单价廉的体育项目，其中居民经济收入是制约体育消费的关键因素，也与居民的消费观念及落的体育观有关，并预测了体育消费的趋势，提出了相应的对策。

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简介：【摘要】 近年来成都市消费率逐步回升,城乡居民消费水平不断上升,农村居民消费也不断增速。本文在分析成都市近几年的城乡居民消费支出的基础上，构建城乡居民消费支出模型，并再次进行统计调查,使用时间序列分析了成都市消费支出情况，得出成都市城乡居民时间序列变化模型，为成都市城乡居民未来消费情况提供参考依据。

简介：本文以2000--2009年的居民消费物价指数（CPI）时间序列月度数据为基础，根据Box--Jenkins时间序列建模方法，经过数据序列平稳化，模型识别，定阶以及参数估计等步骤，建立了关于CPI序列的自回归移动求和模型ARIMA（5，2，0），并对2010年度的CPI指数值进行预测。本文所建模型具有一定的实际应用性和可扩展性。

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简介：消费流行是对消费市场、消费者行为影响最突出、最直接的一种消费现象,既反映了一个社会的经济发展水平,也反映了特定历史时期的社会心理特点和社会行为倾向.消费流行有其自身的发展规律.其发展过程中表现了消费者的诸多消费心理,消费价值观对消费行为有重要的影响.本文通过对建国以来服装流行的三个典型变化、发展阶段的分析,论证了消费者的各种心理需求始终是促成消费流行的根本原因;消费流行的发展趋势必将造成对其自身的否定.

简介：在分析灰色预测模型GM（1，1）以及BP神经网络预测模型2种单一模型在电力消费量预测方面不足的基础上。提出灰色神经网络组合预测模型。以河北省电力消费量为基础，分别用3种模型进行预测，并加以比较分析。结果表明．灰色神经网络组合模型提高了关于河北省中长期电力消费量的预测精度，对河北省未来电力系统及能源需求规划具有一定参考价值。

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简介：有的小朋友消费时不够事理智，花钱买回了东西却用不上，或不好用。理智消费的人只买自己真正需要的东西.

简介：20世纪90年代以来，随着市场经济体制的逐步建立、商品生产的日益丰富以及大众传媒的迅速发展，中国开始步入消费社会，消费主义文化思潮渐趋成熟，越来越多的人开始崇尚时尚，炫耀性与符号性消费成了消费的主要目的。从根本上说，消费文化倾向于短暂、即时性的审美趣味，追求无深度、平面化的快感体验，拒绝对深度意义、理性蕴藏的探索，其对文学的渗透，体现在小说、诗歌、影视文学等各个领域。“消费文化”因之成为当下文学研究的新兴关键词之一。

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简介：过年了，我和妈妈一起去欧尚超市大采购。来到零食柜前，我就迈不开脚步了。妈妈乐呵呵地说：“小馋猫，你挑一些喜欢吃的零食吧，过年可以放宽些。”我乐坏了，要知道有些零食被冠以垃圾食品的“美誉”，平时是被爸爸妈妈明令禁止的呀。

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简介：文章从符号的要素——能指、所指出发，从符号消费视域分析了休闲体育消费中存在的问题：休闲体育消费正在从理性消费走向感性消费，并出现炫耀性消费，同时休闲逐渐异化为消费性的休闲。

简介：　　法院要求消费者提供购买商品是为生活消费的证据,消费者对所购买的商品如何处分,消费者对任何商品如何消费都属个人的自由和隐私

简介：儒家消费伦理思想是中国传统消费伦理的主流，对建构现代条件下的新型消费伦理具有一定的借鉴意义。体育消费不仅是经济现象，还存在着一定的伦理意蕴。以儒家消费伦理思想作为切入点，用现代的视野对其进行诠释，并分析当代体育消费中存在的伦理失落与道德困境，选择性地借鉴儒家有益的消费伦理思想来构建当代的体育消费伦理，对遏制体育消费异化现象和升华人的精神道德有着积极的价值，也为体育消费研究提供一个新的视角。

简介：通过介绍灰色GM(1,N)模型基本原理和改进措施,提出残差修正GM(1,N)模型。运用残差修正GM(1,N)模型对成都市社会消费品零售额进行预测。平均预测误差为10.66997%,比非残差修正的灰色GM(1,N)模型的平均预测误差14.60739%减小了26.95499%,近期预测误差更小,2017年预测误差仅为1.76773%。研究还发现,对成都市社会消费品零售额影响由大到小的因素为城镇化率、城镇居民人均可支配收入、地区人口数量、农村居民人均纯收入。