简介:摘要石油化工企业的生产工艺普遍具有连续性强、操作复杂的特点,其原料、产品中包含大量有毒、有害、易燃、易爆、高腐蚀性的物质,且反应多在高温、深冷、高压等特殊环境下进行的,因此反应装置的运行、检修、安装等环节也普遍存在着危险性。目前我国危险化工工艺的安全保障系统在风险辨识方面仍处于起步阶段,未形成通用性的评价方式,因此相关工作人员必须在不断总结经验教训的基础上,结合理论分析,参考专家的咨询意见,建立有针对性的评估指标体系,以科学的管理方法,实现石化企业的安全生产。
简介:合理选择评估模型,建立样点地价与因素影响分值之间的函数关系,是科学评估地价的关键。单纯的最小二乘方法或地理加权回归方法在评估城市住宅用地基准地价仍然存在不少问题。本文引入兼顾两者优点克服两者缺点的基准地价评估新方法——混合地理加权回归方法,并以北海市住宅用地基准地价评估进行实证研究。研究表明:在基准地价评估中,混合地理加权回归方法的拟合精度、检验精度和预测精度均优于普通最小二乘法和地理加权回归方法,从理论上具有科学性,丰富了现行基准地价评估方法理论;基于该方法评估出的细网格化的结果从实践上具有可行性、便捷性,可以满足城市地价精细化管理的需求,可以快速、高效地求取区片价或级别价及其它形式的地价。
简介:根据美国1989年通过的《金融机构改革、复兴和实施法案》(FIRREA)第11章,美国设立评估分会(AppraisalSubcommittee),对涉及联邦权益的金融领域的评估进行监管。在ASC的众多职责之中,“保存各州从事涉及联邦交易评估业务的许可评估师和注册评估师注册登记簿,并对其进行维护”是极其重要的一项工作。虽然该注册名单仅反映了从事金融评估业务的不动产评估师相关信息(评估分会无义务对此领域以外的评估师进行注册、统计),但作为美国仅有的能够反映其全国范围内的评估师数量的统计数据,该注册名单对于了解、研究美国评估行业具有重要的意义。
简介:摘要政府绩效评估是现代政府改革的重要内容,也是其关键环节。作为一项新型政府治理工具,它承载着加强政府责任、提高政府效率的重任,对于整个政府改革起着积极的作用。然而,政府绩效评估自个别试点到全面开展以来,其实践效果并未完全实现人们对它的价值期待,绩效评估的真实性与有效性也受到社会争议。信息失真成为当前政府绩效评估中的一个亟待解决的新难题。由主客观因素所造成的地方政府绩效评估信息失真,除直接危及到评估质量外,其所带来的政治、社会危害更为直接和严重。本文通过阐述政府绩效评估信息失真的表现,挖掘其成因,认为有必要从树立正确的绩效评估价值观、建立非政府组织评估机构、选择科学的评估指标、运用科学的评估方法、健全政府绩效评估的监督机制等方面对信息失真进行消解。
简介:TensorFlow是美国谷歌公司于2015年发布的开源机器学习系统,具有灵活易用、开源免费等特点。该框架集成了大量机器学习方面的算法,使得利用这一框架开发应用系统较为高效。在数据量充足且对自动化要求较高的应用场景中,TensorFlow人工神经网络可以作为房屋价格批量评估的选择之一。本文介绍了基于TensorFlow构建房屋价格的人工神经网络模型,并应用于批量评估实例,期望为有需求的研究者提供参考。