预测功能

预测功能（共9篇）

1.预测功能 篇一

刘晓叙

(四川理工学院机械工程学院,四川自贡643000)

摘 要:在介绍灰色预测和一元线性回归预测基本方法的基础上,用两个例子对两种方法的预测值进行了比较,结果表明:对所用的两个例子,灰色预测的GM(1,1)模型对数据的预测值精度较一元线性回归要好。

关键词:灰色预测;一元线性回归;比较中图分类号:TB11

根据系统已有的数据,按一定的方法建立模型,对系统的未来变化情况作出预测,作。预测的方法很多,型,,,反之则存在较大的误差。

从系统论的观点来看,影响一个系统的各个参数之间都存在一定的关系,有些是很确定的关系,这种确定关系通常可以用一个数学表达式来描述。还有很多复杂系统的参数之间存在不完全确定的关系,这些关系的相互作用,就表现为系统特征参数之间变化的随机性和不确定性。对大多数的预测所研究的对象,是系统各个参数之间具有复杂和不完全确定关系的系统。

在研究预测的模型中,最简单和常用的是系统的两个特征参数变化和分布关系呈现接近线性的关系,对这样的模型,一般是采用一元线性回归的方法,即最小二乘法。灰色系统理论是一门新兴的理论,灰色系统理论

[1]

认为:由于任何一个系统的各个因素之间都存在互相的关联和影响,呈现部分已知,部分未知的.状态,所以,灰色系统理论把客观对象视为一个灰色的物质系统,在研究系统时,通过系统的表征信息,利用关联分析、灰数生成、灰色建模等信息加工手段,探求系统内在的规律,预测系统未来的发展状态。灰色预测就是运用灰色系统理论,通过灰色建模来对系统特征参数变化进行预测的一种实用方法。

本文将通过两个计算实例,用最小二乘法和灰色预测模型对数据预测精度进行一个比较分析。

收稿日期:206224

作者简介:刘晓叙(19572),男,四川叙永人,教授,主要从事机械设计方面的研究。

文献标识码:A

,一元线性回归所使用

Y方向的距离最小为条件求出回归直线的系数a和b的。即对给定的n个点列(x1,y1),(x2,y2)….(xn,yn),设回归的直线方程为

[2]

:

(1)

y=bx+a

n

点在y方向到直线的距离总的远近程度可以用

∑[y

i=1

i

-(a+bxi)]来定量的描述,所以可以把其看成

n

2

是一个二元函数:

Q(a,b)=

∑[y

i=1

i

-(a+bxi)]

2

(2)

从而把寻找一条直线,使其最接近n个点的问题,转化为找出两个数a^,b^,使二元函数Q(a,b)在a=a^,b=b^处达到最小的问题。通过公式推导,最后可得:

n

∑(x

b=

i

-x)(yi-y)

i

--

n

∑(x

i=1

-x)

n

-

式中:

-

x=

-

n

n

∑x

i=1

-

i

;y=

-

n

∑y

i=1

i

(3)(4)

a=y-bx

2灰色预测

对二维问题,可以采用灰色预测中的GM(1,1)模型,其基本的步骤如下:

两种模型的计算值与相对误差见表2,两种模型的图像如图1所示。

表2 模型计算值与误差

实际值

305070100125

(1)对原始数据进行重新生成,在GM(1,1)模型

中,它仅对原始数据进行一次累加再生成,方法是:

对一组原始数据列:

xx

(0)

=[x

(0)

(1),x

(0)

(2),....x

(0)

(n)](n)]

(5)(6)(7)

进行一次累加生成,得到数列:

(1)

灰色模型预测一元线性回归预测模型计算值相对误差%模型计算值相对误差%

3052.25970.09294.011126.09169.12(预测值)

0-4.5173-0.131595.9887-0.87441

27517599123147(预测值)

10-2-7.142911.6

=[x

(1)

(1)

(1),x

(1)

k

(2),....x

(0)

(1)

其中:x

zz

(1)

(k)=

∑x

i=1

(i)

(2)生成x(1)的紧邻均值等权数列:

=

z

(1)

(k)|k=1,2,....(1)

其中:

(1)

(k)=0.5[x(k)+x

(1)

(k-1)](k=2,3,…,n)

(8)

(3)根据灰色理论,对x(1)建立关于时间t的白化

形式的一阶一元微分方程模型,记GM(1,1)

dt

(1)

+ax

(1)

=b(9)

其中:

T

a,b为待解参数设a^=[a,b],运用最小二乘法求解得:

a^[a,b]

T

=(BB)

(T-1

BYN

(0)

10)

)]

其中

YN=(2(3)(n)(1),得

(0)(0)

.x(11)

-z

B=

-z-z

(1)

11.

(12)

.

(1)

1

(4)解出a^后,就可以得到白化形式的微分方程解,

命x

(1)

(0)=x

(1)

(0)

x^(k+1)=[x(1)-

-ak]e+aa

(13)

(k=1,2,….n)

(5)将上述结果累积还原,即可得到预测值:

x^

(0)

(k+1)=x^

(1)

(k+1)-x^

(1)

图1气缸磨损量与行驶里程关系预测模型图

(k)14)

(2)某产品的一个技术指标与该产品工作转速关系的测量值见表3。

表3压力和工作转速的测量值

转速(1/min)指标值(MPa)

5001.11

5501.22

6001.27

6501.33

7001.49

7501.58

3 计算实例

(1)某型内燃机气缸的磨损量与行驶里程的关系,

通过试验得到的测量数据见表1:

表1内燃机气缸磨损量测量值

行驶里程(km)磨损量下限值(μm)

5000100001500002500030

50

70

100

125

[3]

用灰色模型GM(1,1)计算得到的白化方程为:

x^

(1)

用灰色模型GM(1,1)计算得到的白化方程为:

x^

(1)

(k+1)=[x

0.066583k

(0)

(1)-

-ak]e+aa

(k+1)=[x

(0)

-ak(1)-]e+aa

0.2936k

=17.3963e-16.2863

k=1,2,3,4,5

=153.14032e-123.14032

(k=1,2,3,4,5,6)

采用一元线性回归得到的回归方程为:y=24x+3 (x=1,

2,3,4,5,6)

一元线性回归得到的回归方程为:y=0.087x+1.023 x=1,2,3,4,5

为便于比较,在建模时只使用前五个数据,用得到的模型计算了第六个值。两种模型的计算值与相对误

差见表4。两种模型的图像如图2所示。

表4模型计算值与误差

实际值

1.111.221.271.331.491.58

2.预测功能 篇二

1 固有无序蛋白序列、结构特点

1.1 序列特点

在生理条件下蛋白质氨基酸序列决定其是有序化还是固有无序化状态。IDPs编码基因的核苷酸与有序蛋白不同,其富含鸟嘌呤核苷酸和胞嘧啶核苷酸[7],这使得IDPs在氨基酸组成上与有序蛋白存在明显差异[8]。组成IDPs的氨基酸序列具有比较明显的偏性特征[9],疏水性氨基酸含量较低,而亲水性氨基酸含量较高,IDPs富含E、K、S、Q、P、D、T等氨基酸[10]。另外,IDPs在序列上常出现重复的区域,所以其序列复杂性低于有序蛋白质[11]。IDPs无序区和有序区氨基酸分布具有不对称性,主要是由于IDPs有序区与无序区氨基酸序列在疏水性、平均电荷等多种理化性质方面存在差异造成的。

1.2 结构特点

通常在溶液里,IDPs存在多种构象不断动态变化,主要是由于IDPs较高的未被中和的电荷产生了强烈的静电排斥,无法形成稳定的疏水核心[12],所以IDPs很难形成稳定的结构。在生理条件下,由无序区造成IDPs的构象变化使其整体或部分没有确定的三维结构[13],原子位置和主链的二面角的平衡值随时发生变化,主要存在熔球态[14]、前熔球态、无规卷曲这三种构象。IDPs结构具有灵活性,当与其他物质结合时,为形成相对稳定的结构,它们会诱导其构象由无序向有序转变,即诱导折叠,这个过程通常被称为折叠与结合的耦合[15]。尽管IDPs与受体结合后局部区域发生折叠变得更加有序,但肽链上的局部区域仍可能是无序的[16]。

研究发现,IDPs分子间的相互作用力弱于其与受体间的相互作用力,也就是说,IDPs结合状态下的有序结构主要靠其与受体间的非共价键作用力来稳定[17]。在细胞内部空间拥挤的条件下,因组成蛋白质的氨基酸序列不同,IDPs的构象也会发生改变。理论上讲,由于溶液中大分子的存在使得自由空间相对减小,所以蛋白质更倾向于形成体积较小的构象[18]。这种构象可能是非折叠态或是有序折叠态。

2 固有无序蛋白的预测、鉴定

2.1 预测方法

IDPs的功能位点大多分布在无序区,所以无序区是其发挥功能的主要区域,因此判断蛋白是否无序可着手于预测蛋白质无序区。有关IDPs的预测越来越受到人们的重视,著名的蛋白质结构预测大赛(Protein Structure Prediction Center,CASP)[19]从第五届开始就已经把IDPs的预测列为其中一项重要的比赛内容。

已开发出的无序区预测方法大致可分为三种[20]:第一,利用支持向量机(SVMs)、人工神经网络等机器学习法结合贝叶斯等多种分类方法开发的算法。如发展比较完善的基于氨基酸序列特征对无序区进行预测的PONDR[21]系列分类器可以根据序列对IDPs的长短区域进行分类预测[22]。而随后发展的对训练数据库不敏感的SPINE-D[23]可以高度精确的预测长短无序区。仅凭单核处理器在几小时内鉴定全基因组的ESpritz[24]可同时快速并准确地对多条蛋白序列进行预测。这为IDPs蛋白组学研究提供了条件。DISOPRED3[25]采用一种新型SVM分类器可对无序区和蛋白质结合位点进行预测,利用SVM和长区域神经网络预测无序区,更易于整合、更新数据和维护。这类软件虽然在IDPs预测方面表现很好,但由于它们的black-box性质通常缺乏对潜在机制的解释。第二,结合多种预测算法的元方法,这种方法不直接根据输入的信息预测IDPs,而是运行几个预测程序,通过一系列程序并考虑所有结果做出最后的综合预测。如PONDR-FIT结合了包括PONDR VLXT、VSL2、VL3、Fold Index、IU-Pred、Top IDP在内的6种独立的预测方法,通过八折交叉验证训练的单层人工神经网络整合6种预测方法的结果,精度分析表明PONDR-FIT与这6种方法相比准确度平均提高11%。已经通过实验数据证实,由8种主要基于序列信息的预测软件形成的Dis Meta[26],在许多蛋白质样品生产方面非常成功。这种方法还提供二级结构、信号肽、跨膜螺旋区和由PROFsec、Signal P、TMHMM和SEG形成的低复杂性区域的分析。此类算法由多种初级预测软件组成所以其预测速度相对较慢。第三,理论上运用相关特征参数,发展出的基于IDPs氨基酸理化性质的预测软件。如人们熟知的Fold Index[27]、IUPred[28]、和Fold Unfold[29]等。随后发展的Is Unstruct[30]采用伊辛模型并基于统计物理学识别无序区。这种方法在长短无序区预测方面表现很好,其准确率高于PON-DR-FIT。此类方法快速简单,但是不能优化利用数据,通常精确性不如前两类方法。

目前开发的预测算法逐步趋于专门化,但对于IDPs与DNA、RNA、蛋白等生物大分子的相互作用结合位点的预测算法的研究较少,而且对短无序区和蛋白C端、N端无序性预测的准确率还有待提高。所以应加深对无序区结构、理化特征的研究。通过实验手段深入探究IDPs与其他配体互作的结合位点获得的最适特征参数来设计预测算法,分析互作时结合位点的氨基酸残基[31,32],并考虑固有无序蛋白和结构化蛋白训练集中的错误率,扩大分类器搜索空间,减少过拟合现象,以此来提高预测的准确度。随着人们对IDPs生化性质的深入了解,对无序区域的预测质量将得到进一步提高。

2.2 鉴定

实验鉴定IDPs的方法主要分为两种,第一,根据IDPs的理化性质来鉴定IDPs。利用IDPs普遍的热稳定性、对蛋白酶的敏感性及其在SDS凝胶电泳中表现出的低流动性特征来判断无序蛋白。第二,基于物理化学的实验方法对IDPs进行表征,主要包括核磁共振(NMR)[33]、X射线晶体衍射技术(X-Ray)[34]、圆二色谱法(CD)[35]、荧光光谱(Fluorescence Spectroscopy)、振动性圆二色谱法(Vibrational circular dichroism)、拉曼光谱(Raman Spectroscopy)[36]、沉降法、傅里叶变换红外法、小角度X射线散射(SAXS)等。其中NMR是研究无序蛋白结构最为常用的手段,无序蛋白H化学位移通常限制在8.0~8.5 ppm[37]。由于IDPs的结构是动态变化的,为获取氨基酸水平的动态信息,可用NMR方法对瞬间出现的二级、三级结构进行检测,判断蛋白无序的程度。

为了有效区分IDPs和有序蛋白质可以综合利用多种实验方法,可以对具体IDPs的构象和功能特征深入研究,为系统认识IDPs的功能机制奠定实验基础。然而,这些实验手段并非对所有蛋白都适用,如NMR目前无法测定结构庞大的蛋白质结构。且实验周期长、成本高,还存在技术问题。至今为止,大规模测定IDPs的结构还很困难,所以IDPs的实测数据较少,只有在结构测定方面取得突破性进展才能在蛋白质组范围内进行大规模研究。可以综合运用计算方法和预测软件,对已测数据进行统计分析并对未知的实验无法测定结构的蛋白进行预测。

3 固有无序蛋白的功能

3.1 分子功能

IDPs的原子内部的分子间相互作用比较小,肽链相对伸展,自由度较高,容易发生各种构象变化,而这种变构效应也是实现功能复杂性的机制之一[38]。Disprot[39]数据库(http://www.disprot.org/index.php)根据其收录的IDPs归纳了IDPs所具有的几种不同功能:首先,作为分子伴侣,帮助其他蛋白质或RNA实现正确的折叠状态,防止蛋白聚集,并促使折叠错误的蛋白质重新折叠,如拟南芥中ERD10和ERD14能阻止高温诱导的聚合和各种基底失活,减少细胞失水,从而维持细胞的渗透平衡[40]。其次,作为修饰位点,通过化学添加剂或蛋白酶切割实现蛋白质修饰。泛素化位点、糖基化位点、甲基化位点和磷酸化位点等是IDPs上主要的修饰位点。由于无序区富含磷酸化位点,且被大量的翻译后修饰,说明IDPs很可能是大量激酶和其他修饰酶的底物。第三,作为分子识别效应器,允许多个伙伴高特异性、低亲和力的结合,且通常用于信号转导。IDPs与蛋白质、核酸、配体相互作用来启动和调节大部分的分子过程。如两种折叠后结合的效应器p21和p27,可以结合多种受体分子,从而形成不同的复合体,它们分别调节不同的负责控制哺乳动物细胞周期连续的周期依赖性激酶(Cdk)。第四,分子组装,IDPs可组装、调节和稳定蛋白复合物,如核糖体的装配,其依赖蛋白质和RNA一系列的协同结合步骤。虽然,rRNA折叠初期可能是由RNA本身驱动的,但是,通过结合rRNAs,核糖体蛋白随后折叠,导致RNA和蛋白质的结构变化,并使得复合物向其自然状态转变。第五,作为分子识别净化剂,IDPs与疏水基团结合使其更加可溶,可存储和中和它们的配体,如酪蛋白和其他钙结合磷蛋白(SCPPs)[41]可溶解牛奶和其他生物流体中的磷酸钙集群,唾液富脯氨酸糖蛋白可结合消化道内的鞣酸分子等。第六,存储和帮助消除或中和重金属以解毒,如Mp Dhn12蛋白作为一个功能互补蛋白,可使转Mp Dhn12基因的Cu2+敏感体酵母在高浓度Cu2+下生长,使突变体酵母细胞重新获得Cu2+的耐受性[42]。最后,IDPs可以提供高熵链,由于IDPs构象的无序才使得熵链执行功能。熵链通常连接两个有序的域,并调节它们之间的距离,如微管相关蛋白2(MAP2)投射域,因其排斥接近微管的分子,从而提供细胞骨架的空隙。

3.2 固有无序蛋白与人类疾病

随着越来越多的IDPs被发现,人们对其功能有了一定的认识。IDPs在细胞生物学和分子生物学上具有重要的生物学功能[43]。IDPs的无序区在需要许多生物元件相互作用的信号转导和信号通路等生物过程及蛋白互作网络[44]、蛋白活性调节、大蛋白复合体组装过程中[45]起到了非常重要的作用,对大部分低吸引力、高特定性蛋白质相互作用来说是必需的[46]。

IDPs重要的生物学功能以及在蛋白质相互作用网络中的核心地位使得IDPs与各种人类疾病相关。许多疾病相关位点处于固有无序区域,而且IDPs丰度改变也可引起某些疾病的发生,尤其是某些复杂疾病,例如癌症、糖尿病、神经性疾病以及心血管疾病,都被证实与IDPs相关[47]。通过生物学实验得知一些IDPs的病理学功能,所以IDPs的深入研究对疾病治疗也具有重要意义。IDPs的研究不仅为疾病治疗和蛋白的全新设计提供新选择,而且为药物靶点的设计提供新思路。以IDPs为基础设计药物应用前景非常广阔,可能对药物开发产生重大影响[48]。

3.3 固有无序蛋白与植物抗逆性

生命形式越高级则IDPs的含量就越多,即蛋白质中无序区域含量的增加是生物进化的一个重要特点。越来越多在环境应答方面发挥重要功能的IDPs在植物中被发现,如ASR1蛋白的表达可以提高植物抗盐、耐旱的能力[49]。在拟南芥中将近23%的蛋白质被预测为完全无序[50],IDPs缺乏稳定结构使得它们能够促进植物遇到胁迫条件时的相关功能[51],可使植物在遭遇胁迫时迅速反应,减少细胞损伤。

生物系统中由各种生理过程构成复杂的互作网络,中心节点蛋白质必须可以和大量不同的配体结合。基于IDPs的结构特点,中心节点上的蛋白均具有大量的无序序列。通过对蛋白质互作数据库研究发现[52],非生物胁迫信号通路中的关节点蛋白亦包含大量的无序区,基于它们在中心节点蛋白执行功能时的作用,对IDPs特殊功能域的研究将成为关注焦点。根据已有的实验数据可以清楚地了解到IDPs与植物抗逆性强烈相关,因此IDPs被视为作物品种改良中具有潜在应用价值的一类蛋白。

4 展望

随着蛋白质组学研究的发展,基于IDPs的非折叠蛋白质组学开始受到重视,并逐渐成为研究热点。有关IDPs的研究已经成为蛋白科学领域非常重要的组成部分。揭示、阐明IDPs的生物学功能是IDPs研究的核心问题之一。目前国内外对IDPs的研究主要包括以下三方面:第一,通过实验手段对IDPs的特征、功能特性进行深入研究。第二,开发预测软件分析IDPs氨基酸相关特性并推断其可能的功能以及高通量实验数据分析。第三,对与疾病相关的IDPs的动力学性质及其在药物开发方面的应用进行研究。

对IDPs的研究不仅有利于对蛋白质折叠机制的研究,帮助人们更好地测定蛋白质的结构,还有助于蛋白质设计,可能成为新的药物靶标[53],对提高植物抗逆性也具有重要意义。迄今为止,关于IDPs的研究成果大多基于功能及结构的预测,对蛋白无序性的精准预测仍有很多障碍;而且缺乏基于IDPs变构效应的多样性生物学功能的实验研究,尤其是IDPs特殊功能域的鉴定方面;对IDPs怎样与多种靶分子特异性结合及它们之间的互作应答机制等诸多问题有待研究。因此,精确高效地分析IDPs的结构及功能特性将是解决问题的关键,可通过综合利用预测及实验方法,开发有针对性的专门化预测软件,通过NMR、X-Ray等实验方法获得IDPs结构相关的实测数据后,利用基于蛋白互作的蛋白质体外结合实验等生化方法,筛选目的蛋白及证实蛋白间的互作。总之,深入研究IDPs,对与IDPs相关疾病的药物开发和植物抗逆机制的研究具有指导意义及实际的应用前景。

摘要：固有无序蛋白是一类在天然条件下没有稳定单一的三维结构,存在多种动态互变结构,与传统蛋白不同类型的蛋白质。这类蛋白普遍参与多种生理过程,具有特定的生物学功能。该文对固有无序蛋白的序列、结构特点进行了介绍,总结了无序蛋白预测和鉴定方法,对固有无序蛋白的分子功能和抗逆机理进行了阐述,最后对其在国内外的发展趋势及应用前景进行了展望。

3.预测功能 篇三

关键词:消费者信心指数 预测和引导

一、引言和文献回顾

国际金融危机下,世界各国的经济都纷纷衰退,各国政府都出台一系列救市计划,以求经济的尽快复苏。中国政府也已经推出四万亿的经济方案,提出GDP保八增长的期望,国家统计局近日发布的数据表明2009年的GDP增长也达到了8.7%,世界范围内也保持了较高的增长。在拉动经济增长的三驾马车中,出口由于国际环境的影响大幅下降,剩下的投资和消费就显得尤为关键,尤其消费,中国具有13亿人口的巨大市场,诸如家电下乡、汽车下乡等一些政策的出台为拉动内需提供了有力的促进,内需一旦被拉动起来,就会带动经济的更快复苏。可见,金融危机下对消费者行为的研究变得十分重要。

消费者信心指数(Consumer Confidence Index, CCI)是指消费者根据国家或地区的经济发展形势,对就业、收入、物价、利率等问题的综合判断后得出的一种看法和预期。消费者信心指数是对消费者整天所表现出来的信心程度和变动的一种预测。消费者信心指数是由美国密歇根大学调查研究中心乔治·卡通纳在20实际40年代后期提出的,由美国的会议委员会发布,随后日本、欧洲等国家每个月都发布当地的CCI指标。我国国家统计局从1998年开始编制我国的消費者信心指数,自1998年8月起定期发布《中国消费者信心监测报告》。经过几年的实践,消费者信心指数已经成为我国经济景气指数体系的有机组成部分。

国外研究中,许多文献认为消费者信心指数对公众消费具有引导预测作用。Fuhrer认为,CCI对消费者未来消费具有明显的影响;Kumar研究认为,在经济预测中加入CCI会增强解释力度;Batchelor研究发现,CCI可以有效的预测经济衰退。国内研究中,吴文峰等认为CCI基本能预测消费者行为,但是对各个经济部门信号引导功能不强;杨茂研究发现,我国CCI与北京、天津的消费需求存在明显的预测和引导关系,但与上海、广州消费需求不存在显著因果关系;席晓青等认为,CCI对CPI的影响,受到城乡消费差异的影响。

在金融危机背景下,尤其拉动内需对经济增长变得十分重要前提下,本文将围绕消费者信心指数与居民消费价格指数、社会消费品零售总额、上证综指、房屋销售价格指数以及GDP增长率、失业率等的关系作实证研究,探讨CCI对这些经济变量的影响作用。

二、样本选择和统计下描述

1、样本选择和变量描述

本文采取的样本数据为2006年1月至2009年12月共48个月度数据和16个季度数据,数据来源于中国国家统计局和雅虎财经网站。各变量描述如下:

CCI:消费者信心指数(月度)

CPI:居民消费价格指数(月度)

SPI:房屋销售价格指数(月度)

SHI:上证综合指数(月度)

CPS:社会消费品零售总额(月度)

CCIS:消费者信心指数(季度)

GDP:国内生产总值增长率(季度)

UR:城镇登记失业率(季度)

其中SHI按每月末统计,CCI的季度数据取3个月的平均值。

2、样本数据的基本特征

各个变量的基本特征见表一。

图一是一些月度经济变量的趋势图。从图一可以看出,遭遇金融危机后,各项经济指标在2008年7月开始均出现了整体的下滑,CCI和CPI、SPI、SHI有大致相同的走势,CPS在一直波动中上升。并且可以明显看出,各变量在2009年4月开始都呈上升趋势,表明中国的经济已经开始触底反弹。下面来具体分析CCI和这些变量之间的关系。

三、理论模型建立

如果某个βI显著不为零,说明加入CCI能更好的预测X,DCCI引导了DX。这样就算CCI对X没有预测作用,但若CCI对X有增量预测作用,则CCI变化在一定程度上引起了X的变化。这样我们就可以观察变量之间的动态变化关系。

四、实证检验和结果

分布滞后的回归检验结果如表二:

表中列出了系数α的估计值,括号内为t检验值的P概率。*(**)为5%(1%)置信水平下显著。

从表二中的调整R2值和F统计量可以看出,CCI和CPI、UR的回归模型是显著的,其他回归模型都不显著。这表明,消费者信心指数CCI对居民消费价格指数CPI、失业率UR有较强的预测作用,而对社会零售品销售总额CPS、上证综合指数SHI、房屋销售价格指数SPI、国内生产总值GDP等其他变量的解释和预测作用均不显著。这和吴文峰采用99年至03年数据,研究得出CCI对CPS有显著的解释和预测作用的结论不一致。

Granger因果关系检验的结果如表三:

从表三可以看出,CCI对CPI具有单向引导关系,CCI的变动引导CPI的变动。而CCI与其它变量均不存在引导关系。

五、结论与建议

通过对2006年1月至2009年12月CCI和各经济变量关系的检验发现,消费者信心指数CCI对居民消费价格指数CPI有显著的预测作用,并且CCI单向引导CPI的变动;CCI对城镇失业率UR有一定的预测作用。但是,CCI对其他经济变量的预测和引导作用不显著,CCI不能有效预测消费者的行为,对股票市场和房地产市场也缺乏预测和引导信号,CCI对GDP的影响也很小。

在金融危机发生后,国家的救市计划一定程度上能刺激经济的快速复苏,但同时也要密切关注社会的稳定,通货膨胀率和失业率是政府尤为关注的问题。通过每月公布的消费者信心指数,可以有效预测CPI和失业率,政府就能及时采取必要措施,防止通货膨胀的发生,降低失业率。

积极拉动内需依然迫在眉睫,目前我国的消费总量占GDP比重依然不高,这必然影响了CCI对消费的预测引导作用。政府要坚持鼓励消费,出台一系列刺激消费的政策,将内需真正的扩大来达到刺激经济增长的目的。

普及CCI的宣传,增强股票市场和房地产市场对消费者信心指数的关注,真正发挥出CCI的预测和引导功能。

参考文献:

[1]吴文锋,胡戈游,吴冲锋. 中国消费者信心指数的信号引导功能. 系统工程理论方法应用 2004.10

[2]杨茂. 中国消费者信心与消费需求拉动效应的实证分析. 经济经纬 2006.1

[3]席晓青,谢荷锋,陈南岳 CCI与CPI关系的实证研究.管理评论.2009.5

[4]李晓玉.消费者信心指数的理论背景与实际意义. 教学参考.2006.1

[5]Kumar V , Robert R P Leone ,Jone J N Gaskins. Aggregate and disaggregate sector forecasting using consumer confidence measures [J]. International Journal of Forecasting 1995

[6]Fuhrer J C. What role does consumer sentiment play in the U. S. microeconomic [J]. New England Economic Review 1993

4.预测功能 篇四

【雅思预测】2018年12月1日雅思口语预测

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18.Describe a time when you complaint and you were satisfied with the result 满意的投诉 三立教育

5.预测功能 篇五

采用最优加权方法,建立了基于灰色预测模型、灰色马尔科夫预测模型及逻辑斯蒂预测模型的组合模型;并根据东北地区1949-粮食产量资料,利用组合模型预测了该地区未来的粮食产量.结果得到,灰色预测、马尔科夫预测、逻辑斯蒂预测和组合预测方法的预测粮食产量的`平均相对百分误差分别为:12.74%,3.02%,13.29%,2.87%,结果证明组合预测模型可以较好地提高粮食产量的预测精度.通过组合模型预测结果表明,到东北地区的粮食产量可以达到1.25亿t,可以完成该地区增产150亿kg粮食的任务,到,粮食产量预计可达1.38亿t,东北地区增粮潜力巨大.

作 者：姚作芳 刘兴土 杨飞 闫敏华 孙丽 鲁新蕊 YAO Zuo-fang LIU Xing-tu YANG Fei YAN Min-hua SUN Li LU Xin-rui 作者单位：姚作芳,YAO Zuo-fang(中国科学院东北地理与农业生态研究所,吉林,长春,130012;中国科学院研究生院,北京,100049)

刘兴土,闫敏华,孙丽,鲁新蕊,LIU Xing-tu,YAN Min-hua,SUN Li,LU Xin-rui(中国科学院东北地理与农业生态研究所,吉林,长春,130012)

杨飞,YANG Fei(中国科学院地理科学与资源研究所,北京,100101)

6.预测功能 篇六

。现对这三个方案(以下简称甲、乙、两方案如表 1-1 所示)的.净现值(未来报酬率总现值投资额现值)作如下计算和分析比较：甲方案一次投资××万元，有效使用期为×年，期末无残值，

方案

乙、丙方案一次投资均为××万元，有效使用期均为×年，乙期末有残值××元，丙无残值，但每年现金净流量不等。三个方案的市场利率均为××%。 年份甲方案 ……你还没注册?或者没有登录?这篇文章要求至少是本站的注册用户才能阅读!如果你还没注册，请赶紧点此注册吧!如果你已经注册但还没登录，请赶紧点此登录吧

7.预测功能 篇七

近年来由于基因组计划的迅速推进, 蛋白质序列数据呈现指数级增长, 目前已超过13, 000, 000条[1], 而已通过实验方法得到功能注释的蛋白质不到1%[2], 对这些蛋白质的功能进行注释已成为分子生物学研究的中心任务之一。因为数据量巨大, 仅通过人工的手段对这些蛋白质的功能进行注释已不可能, 因此, 发展快速有效的计算方法显得非常紧迫和重要。

目前, 已有大量的计算方法用于预测蛋白质的功能, 这些方法主要可分为六类[1]。第一类为基于序列信息的蛋白质功能注释方法。它或者将靶标蛋白质的全序列到已知功能的蛋白质数据库中进行相似性搜索, 利用搜索得到的序列相似性最高的蛋白质对靶标蛋白质进行功能注释[3];或者仅对靶标蛋白质的局部序列或功能位点残基进行相似性搜索而进行功能注释[4]。第二类为基于结构信息的蛋白质功能注释方法。它通过将靶标蛋白质的三维结构与已知结构和功能的蛋白质或SCOP、CATH及The Structure Function Linkage Database等数据库中的结构进行相似性比对以对靶标蛋白质进行功能注释[5];或通过对蛋白质的局部结构特征, 如clefts和pockets的几何结构、表面电荷等, 进行相似性搜索以进行功能注释[6]。第三类为基于模块的蛋白质功能注释方法。这些模块通常由一些与功能直接相关的、并形成特定空间结构的氨基酸残基组成, 这类方法通过与这些已知模块进行相似性比对以对蛋白质进行功能注释[7]。第四类为基于进化轨迹的蛋白质功能注释方法。这类方法通过对比对序列进行系统发生分析, 找到功能关键性残基, 并把它们映射到蛋白质结构中, 得到三维结构模块, 并通过相似性比对搜索为靶标蛋白质进行功能注释[8]。第五类为基于集成学习的蛋白质功能注释方法。这类方法通过集成前四类蛋白质功能注释方法以提高模型的预测准确率[3]。第六类为基于网络结构的蛋白质功能注释方法。基因或基因产物构成网络结构的各个节点, 节点间的连线表示其相互关联, 暗示它们具有功能上的相似性。这种网络结构不仅可以考虑节点间序列、结构和进化上的相关性, 还可以加入节点间如蛋白质-蛋白质相互作用、基因共表达、系统共发生及文献中共同存在等功能关联信息。

2 新型机器学习介绍

目前虽然已提出了大量的用于蛋白质功能注释的计算方法, 但是蛋白质的功能多样性对蛋白质功能注释工作提出了更大的挑战[1]。研究表明, 大部分蛋白质含有多个功能结构域[9], 并具有多种功能, 如何对这些多功能蛋白质进行准确的功能注释显得非常重要和紧迫。目前通常的做法是通过构建多个二类分类器对这些多功能蛋白质进行注释[3], 但结果不尽人意, 所以构建更为快速科学的多功能蛋白质预测模型显得非常必要。Zhou (2007) 针对客观世界诸多真实的学习问题提出了多示例多标记学习 (multi-instance multi-label learning, MIML) 的概念 (图1) , 并把它成功应用于场景分类的学习问题[10]。研究发现, 其实含有多个结构域的多功能蛋白质的GO功能注释问题是个典型的多示例多标记学习问题。自Zhou (2007) 提出MIML学习的概念之后[10], 它已成为机器学习领域的又一热点, 涌现了很多优秀的MIML学习算法, 如MIMLBOOST、MIMLSVM、MIMLSVM+等, 并成功应用于场景分类、分本分类、图像分类、基因表达图谱注释和革兰氏阳性细菌蛋白质亚细胞定位等多个问题中。为了解决MIML学习过程中可能的信息丢失问题, D-MIMLSVM和MIML-kNN算法又被提出。另外, 为了探讨研究对象中示例与标记间的关联信息并用于提高模型的预测准确率, 又提出了MIMLRBF、M3MIML和MLMIL等算法。为了提高模型的预测性能, E-MIMLSVM+算法还在模型中整合了多个标记间隐含的关联信息。

3 结语

如果引入MIML学习思想, 针对多功能蛋白质构建新的功能预测方法, 并深入挖掘蛋白质结构域与功能间及蛋白质多个GO功能注释间隐含的关联信息, 以提高模型的预测准确率, 并应用于多种蛋白质及全基因组蛋白质的功能预测。这对全面快速进行蛋白质功能注释、了解蛋白质的生物学功能及其药物开发和疾病治疗都有着非常重要的作用。它将为蛋白质功能注释工作提供普遍适用的新方法, 为解决注释工作中面临的功能多样性难题提供新思路, 为大尺度全面开展蛋白质功能注释工作奠定基础。这对广泛理解蛋白质生物学功能, 药物的开发和疾病的治疗等具有非常重要的意义, 相信这也将是国际同行竞争的一个热点。

参考文献

[1]Erdin S, Lisewski AM, Lichtarge O:Protein function prediction:towards integration of similarity metrics.Curr Opin Struct Biol2011, 21:1-9

[2]Barrell D, Dimmer E, Huntley RP, Binns D, O'Donovan C, Apweiler R:The GOA database in2009--an integrated Gene Ontology Annotation resource.Nucleic Acids Res2009, 37 (Database issue) :D396-403

[3]Hawkins T, Luban S, Kihara D:Enhanced automated function prediction using distantly related sequences and contex-tual association by PFP.Protein Sci2006, 15:1550-1556

[4]Tian W, Arakaki AK, Skolnick J:EFICAz:a comprehensive approach for accurate genome-scale enzyme function infer-ence.Nucleic Acids Res2004, 32:6226-6239.

[5]HolmL, RosenstromP:Dali server:conservation mapping in3D.Nucleic Acids Res2010, 38 (Suppl.) :W545-W549

[6]Tseng YY, Dundas J, Liang J:Predicting protein function and binding profile via matching of local evolutionary and geometric surface patterns.J Mol Biol2009, 387:451-464

[7]Wallace AC, Laskowski RA, Thornton JM:Derivation of3D coordinate templates for searching structural databases:application to Ser-His-Asp catalytic triads in the serine pro-teinases and lipases.Protein Sci1996, 5:1001-1013

[8]Ward RM, Venner E, Daines B, Murray S, Erdin S, Kristensen DM, Lichtarge O:Evolutionary Trace Annotation Server:automated enzyme function prediction in protein structures using3D templates.Bioinformatics2009, 25:1426-1427

[9]Yeats C, Redfern OC, Orengo C:A fast and automated solution for accurately resolving protein domain architectures.Bioinformatics2010, 26 (6) :745-751

8.预测功能 篇八

一、灰色预测方法

1.灰色系统理论

灰色系统是指既含有已知信息又含有未知的或非确知信息的系统。灰色系统理论提供了在贫信息情况下解决系统问题的新途径。当寻求不到系统的概率特性时，灰色模型显现出突出的优越性。目前灰色预测模型在国民经济预测中得到了一定程度的应用，实践证明其预测精度比较好。

2.灰色预测模型

灰色预测模型称为GM（Grey Model）模型，利用GM模型可以对所研究系统的发展变化进行全局观察、分析和长期预测。根据预测因子的数目可分为一阶多元微分方程预测模型GM（1，n）和一阶一元微分方程预测模型GM（1，1）。下面将介绍GM（1，1）模型，并以此作为物流需求量的预测模型。

(1)建模过程。设有原始数列:。

第一步，基于光滑离散数据列递增指数律的思想，生成的数列比原始数列的指数递增规律性要强，并且弱化了原始数列的随机性。因此，对作一次累加，生成新数列：

上式中:为预测值，a为发展灰度，b为内省控制灰度。

第五步，模型精度检验,灰色GM(1，1)模型精度由下列方法来计算检验：

①原始数据列的方差：

，其中：

②残差方差：

，其中：

③后验方差比为:,小误差概率为：

一个好预测模型C值越小越好，一般要求C<0.35，最大不超过C<0.65。预测模型好坏的另一指标是小误差概率，要求P>0.95，不得小于0.7。具体精度等级见下图：

图 灰色预测模型精度等级

(2)建模说明。在建模前应对原始数列做GM（1，1）建模可行性判断。判断的标准一般为原始数列的级比（即前一数据除以其相邻后一数据）都必须落在可行区间内。否则，需要对原始数据进行开n次方、或取n次自然对数或平移处理，使数列的级比落在可行区间内。

二、物流需求表征指标的选取

物流服务需求涉及面广、内涵丰富，它包含了运输服务、仓储服务、包装装卸服务、配送服务等多方面内容，而这些服务都分别有各自度量衡。目前，度量物流需求的指标体系有实物量体系和价值量体系。实物量指标主要有货运量、货物周转量、库存量和加工量等；价值量指标主要有物流成本、物流收入、供应链增值等。由于缺乏必要的统计数据，价值量体系法一般根据专家经验对物流需求进行经验预测。因此，根据资料的可得性，采用实物量体系对物流需求进行量化研究，本文将通过货物周转量来表征物流需求。虽然货物周转量不能全部代表物流服务的作业量，但运输是物流过程中的最基本的活动，贯穿于整个物流过程，运量的多少也必然决定着相关物流业（如搬运、装卸、包装等）需求量的多少。因此，货物周转量表示物流需求在一定程度上是能够反映物流需求的变化规律的。另外，物流需求的变化所受影响因素比较复杂，用灰色预测模型来对其进行预测无疑是一种有效的方法。

三、四川省物流需求灰色预测建模及预测

选取四川省1999年至2004年的货物周转量数据见表1。经计算，数列级比均落入可行区间内。因此，无须对原始数据做处理。

于是根据上述建模过程，得到四川省物流需求的GM（1，1）模型：

其中：a=-0.06773，b=540.919。

预测结果及精度检验见表1。

表1 四川省物流需求灰色预测及其检验结果 单位:亿吨公里

数据来源：四川省统计年鉴2004年，2005年

从表1的相对残差百分比来看，灰色预测模型的平均模拟相对误差为2.24％ ，平均相对精度为97.76%，预测精度等级为第一级，好。因此，笔者认为由此建立起来的灰色预测模型精度很高。可以用来预测。

利用所建物流需求灰色预测模型公式（3）和（4），对2005年～2010年的物流需求进行预测。

令k=6，则

即第7期（2005年）预测结果为：841.661亿吨公里。同理预测其他年份的预测值见表2。

表2 四川省十一·五期间物流需求量单位：亿吨公里

四、结论

通过运用灰色系统理论建立了物流需求预测模型，从对四川省物流需求预测的结果看，预测精度较高。

模型在实际运用中，应根据实际情况随着观测点的增加不断修正预测模型，以便及时提高预测精度。

根据预测结果，四川省在十一五期间，物流需求将呈上升趋势。四川省应出台相关的物流产业政策和采取相应措施，保证四川物流业的健康发展。

9.中考作文命题预测 篇九

1．在你的长成过程中，有许多人、许多事、许多精神、许多情感„„会伴你一路同行，令你铭记，令你感怀，令你奋进。请你以“

伴我同行”为题，写一篇文章。

要求：①如选文题一，题目自拟。如选文题二，须在横线处填上恰当的词语，将题目补充完整。②文体自选，诗歌、戏剧除外。③不少于600字。④文中不要出现真实的地名、校明、人名。

2．在家里,我们受到父母、亲戚的呵护和关心；在学校，我们得到老师、同学的厚爱与鼓励；在社会，我们也会得到人们的真诚帮助；就是在大自然，我们同样享受到阳光雨露的恩泽„„对此，我们应当心存感激，并知恩图报。请以“感恩_________”为题写一篇文章。

要求：①在题目横线上填上适当的词语（如父亲、母亲、同学、朋友、大自然等）使题目完整，并将题目抄在正文的第一行。②文体不限，文字不少于600字。③题目和正文不要出现真实的地名、人名、校名。

3．依依翠柳，郁郁繁花，嫩嫩春笋，茵茵小草„„万物被温暖照亮，生机勃勃，尽情展示大自然的绚丽。

在青春旅途中，你也常被温暖照亮：眷眷亲情，殷殷师恩，醇醇友爱„„让你坎坷变坦途，郁闷变快乐，单调变精彩，蓬勃向上，纵情演绎成长的浪漫。请以“被温暖照亮”为题，写一篇文章。

要求：文体自选(诗歌除外)，不少于600字，要有自己的体验和感悟，文中不得出现真实的地名、校名和人名。⑧书写要正确、规范、美观。

4．电视，成为我们了解世界的窗口；网络，给了我们无限的空间；短信，传递着人间的温情„„科学技术给我们的生活带来了日新月异的变化。请以“______改变了我（们）的生活”为题作文。

要求：①将题目补充完整，所填词语要与科学技术有关。②文体不限，不少于600字③文中不得出现与本人相关的人名、校名。

5．生活是无字书，社会是大课堂。在我们的人生道路上，总会有一些人、一些事令我们感动，引我们思索，给我们教益，是我们明白一些做人、行事的道理。得请以“那一次，我懂得了 ”为题，写一篇不少于600字的文章。要求：①根据你所写内容选一个恰当的词语将题目补充完整。②综合运用多种表达方式，写出自己的真情实感。③文中不出现真实的校名和人名。

6．歌，咏叹生活的酸甜苦辣；歌，抒尽人间的喜怒哀乐；歌，穿透历史，在文学艺术的殿堂里余音绕梁；歌，跨越地域，在千千万万人的心灵里引发共鸣。展开丰富的联想与想像，你会发觉：山水有歌，风雨有歌，岁月有歌，亲情有歌，校园有歌„„（提示：“歌”既可作名词，又可作动词。）请以“歌”为话题写一篇文章。

要求：①题目自拟，文体不限(诗歌除外)。②字数不少于600字。

③题目或正文中如需出现本市人名、地名、校名者，请用××代替。7．题目：那一次，我尝到了__________的滋味 要求：①加上适当的词语，补足题目，扣题作文。②文体自选(诗歌除外)，字数不少于600字。

③题目或正文中如需出现本市人名、地名、校名者，请用××代替。

8．台湾女作家三毛说：“人想有益于社会，必须把自己塑造成器，想成器，就必须有那么点精神。”请以“人要有那么点精神”为话题写一篇文章。自定立意，自拟题目。9．我爱__________ 请将题目补充完整，然后作文。横线上可填一种情景，如“雪花飘飘”等；可填一种事物，如“家乡的白兰瓜”、“美丽的九寨沟”等；还可填一种活动、行为，如“唱歌”、“读书”等；„„

10.从下面两个题目中任选一题作文。

要求:①字数在600左右；②文中不要出现真实的人名、校名和地名。文题一:以“发生在初三的故事”为题写一篇记叙文。文题二:我从(生活、母亲、书本„„)那里学到的(请根据括号中的提示补全题目,写一篇文章,文体不限。)11．善待___________(生命、亲人、自己、友情„„)

① 根据括号中的提示补全题目，写一篇不少600字的文章。② ②文章中不要出现真实的地名、校名、人名。

12．每个人的内心都是一个丰富的世界，有喜悦，有愤怒，有忧伤，有快乐„„身体的变化，生活的酸甜苦辣，世界的纷繁复杂，有多少事有多少想法藏在人的心里，有多少解不开的疙瘩„„

请以“心事”为话题，自拟题目，写一篇文章。

13．人生离不开希望，没有希望的日子生活会暗淡无光。希望随处可见，父母眼神饱含着希望，师长叮嘱时寄托着希望，朋友交往中浸透着希望；希望因人而异，有的希望自己学业有成，有的希望家庭幸福，有的希望得到别人的理解„„希望伴随着人的一生，只要守住心中的希望，成功离我们很近；只要拥有美好的希望，幸福就在我们的心里。请以“希望”为话题，写一篇文章。

14．（1）请以“我的良师益友”为题，写一篇文章。

（2）请以“ 有___________才有真正的美丽”为题，写一篇文章。

提示：先把题目补充完整，然后作文。横线上可以填的词语如：志气、宽容、付出、自信、真诚、善良的心、无私的爱„„ 要求：

①文体自定。②不少于600字。③文中不出现真实的校名、人名。15．请在以下两题中任选一题作文。

(1)进出时都需要开门或是关门，生活中到处存在着门，有形的门，无形的门 „„门的内涵不同，引发的故事和感想也不同。请以“门”为话题，写一篇文章，题目自拟。

（2）____________，请听我倾诉

在横线上填上适当的词(如：父母、老师、人类„„)，使题目完整，然后写作。要求：①除诗歌、戏剧外，文体不限；②文中不能出现真实的地名、校名、人名；③不少于600字。

16．让___________走进心灵

1．在横线上填写合适的词语，如：“善良”、“勇敢”、“快乐”、“感恩”、“春天”、“音乐”、“明月清风”、“崇高的精神”、“灿烂的阳光”等(可根据自己需要填写其他词语)，将题目补充完整，然后作文。文章不少于600字左右。文体不限。

2.文中不得出现真实的人名、校名和地名，否则扣分。如果不可避免，请用××代替。

17．亲爱的同学，回首三年的初中生活，你难免心潮起伏：成功的喜悦、求学的艰辛、师长的关爱、同学的帮助„„你一定有说不完的话。请你以“一起走过”为题，写一篇文章。作文要求：

选择你最能驾驭的文体，写你最熟悉的内容，表达你最真实的情感。文章不少于600字。

18．文题一： 在海边，有一个拣贝壳的小男孩儿，每拣一枚贝壳，他都认为不是最好看的，就把它扔掉。黄昏来临，其他孩子都拣了满满一篮子美丽的贝壳，而他却愁眉不展，篮子里空空的。

屠格涅夫说：“人生的最美，就是一边走，一边捡拾散落在路旁的花朵。那么，一生将美丽而芬芳。”

每一枚贝壳，每一朵小花，都值得我们珍惜，都能给我们以启示。请根据自己的经历、体验，写一篇作文。题目自拟 文题二：震撼心灵的________________ 要求：文题一，要先拟题，后作文；文题二，先将题目补充完整，然后作文，感情真挚，除诗歌外，文体不限。文中真实的地名、校名、人名用“×××”代替。19．从下面两道作文题中，任选一题．按要求作文。

题一：请以“风景、感动、和谐、竞争）_________无处不在”为题写篇文章。题二：让自己的生命为他人开一朵花。一次送茶送水是一朵花．一次无偿献血是一朵花，一次受伤后的救助是一朵花，一次善意的批评是一朵花，一次碰撞后的忍让是一朵花．一次大度的让贤荐能是一朵花 „ „ 能为别人开花的心是善良的心。请以“为他人开一朵绚丽的花”为题，写一篇作文。

要求：(1）除诗歌外，文体不限（2）如选题一，请在提示的四个选项中选择一个词语补全题目；如选题二，围绕话题自拟题目。（3）不少于 6 00字。（4）书写工整、规范。（5）文中不得出现真实的人名、地名、校

20．国家与国家之间，集体与集体之间，人与人之间，人与自然之间，对手无处不在。他既是合作伙伴，又是竞争对象，还可能就是自己。失去了对手，往往就会失去借鉴、失去压力、失去竞争；有了对手，或许他会激发你的动力、成就你的命运。谈到对手，我们将产生许多的联想和感悟。要求：①自拟题目，自选文体（诗歌除外）；②不少于600字；③文中不得出现真实的人名、地名和校名。

21．生活中的人、事、景、物皆成文章。亲情使人感动，友谊令人陶醉，美景让人留恋。如海一般的父母深情，如梦一般的金色童年，如画一般的山山水水„„值得一写的真是太多了。让我们用手中的笔来抒写吧！

请你展开联想和想象，以《_______ 如_________ 》为题，写一篇文章。

要求：①先在“如”字前后分别填入合适的词语，把题目补充完整，然后作文。②文体自选（诗歌除外），不少于600字。③文中不要出现真实的人名、校名、地名。

22．对每一件美好的事物，我们也许都会心存感激。感谢师长辛勤的工作，感谢同伴热心的帮助，感谢挫折带来的磨砺„„拥有一颗“感恩”的心，善于发现生活中的真诚与美丽，体验成长中的活力与快乐，那我们就会以坦荡的心怀来品味人生的酸甜苦辣，让原本平淡的生活焕发出迷人的光彩。请以“感谢 ”为话题，写一篇600字以上的作文。要求先在 上填上合适的词语，将题目补充完整。

23．没有阳光，就没有日子的温暖；没有雨露，就没有五谷的丰登；没有水源，就没有生命；没有父母，就没有我们自己；没有亲情、爱情和友情，就没有爱的温暖相伴„„亲爱的同学，让我们以感恩的心去体察和珍惜身边的人、事、物；让多我们领悟和品味命运的馈赠与生命的激情。请以“珍惜”为题作文。要求：文章不少于600字，；文章中不得出现真实的地名、校名、人名，否则扣分。

24．请以“生活中的一朵浪花”为题目作文。

提示：“浪花”的本义是“波浪互相撞击或拍击其他物体溅起的水点或泡沫”，“浪花”有其比喻义，如人们说“感情浪花”就是用的比喻义，“浪花”在这个题目中可以是广泛的比喻义，或喻事，或喻景，或喻物，或喻情等等，但应与“浪花”相关相似。据此，请大胆地从你的生活海洋中寻找一朵一朵的浪花吧。要求：

为了更好地表达你的意思，使你的文章内容充实，文章不要少于600字。文章中不要出现真实的人名、地名、校名等。25．令我感动的一幕

要求：内容健康，感情真挚，语言生动形象，不少于600字。26．阅读下面的文字，按要求作文。

有一句谚语说得好，“送人玫瑰，手有余香。”每个人的人生道路上，都会遇到种种困难，在他人遇到困难时，伸出你的友谊之手，去帮他一把，余香就不仅仅留在你手中，还会沁入你的心脾。请你结合上述内容，自选角度，自选文体，自拟题目，写一篇不少于600的文章。文中不要出现真实的校名、人名。27． 是一种享受 提示和要求：