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在日常的学习、工作、生活中，肯定对各类范文都很熟悉吧。大家想知道怎么样才能写一篇比较优质的范文吗？这里我整理了一些优秀的范文，希望对大家有所帮助，下面我们就来了解一下吧。
河南省语文预测篇一
【作文题目】
阅读下面的材料。根据要求写一篇不少于800字的文章。(60分)
共享单车是指企业与政府合作，在校园、地铁站点、公交站点、居民区、商业区、公共服务区等地提供自行车单车共享服务，是共享经济的一种新形态，而共享经济是一种信用经济。共享单车符合低碳出行理念，为解决城市出行的“最后一公里”提供了有力支撑。3个多月前，成都街头开始兴起共享单车，为市民短距离出行和与公共交通系统接驳换乘提供了方便。但也随之产生一系列问题，比如乱停乱放、单车被盗、私自加锁、用户私藏、改装兜售等。特别是近日三圣花乡共享单车被烧案件，引发社会强烈关注。有人据此断言：“凭国人现在的素质，共享单车我们还玩不起。”
对此，你有什么所见所闻所思所感?请结合材料内容及含意写一篇文章，要求选好角度，确定立意，明确文体，自拟标题，不要套作，不得抄袭。
范文：信共享，拒固守
共享单车依托于人与人之间的信用，针对部分人对这种关系的破坏，我们不应退缩于一块称为“国民素质不高，我们玩不起”的龟壳里。切忌因噎废食，相反，我们更应该相信共享单车的可行，拒绝自我否定，拒绝认为国民素质太低的陈旧观点。
共享单车就像是一个刚诞生的生命，充满了人们美好的期待和祝愿，若仅仅因为人们对它的伤害便干脆抹杀新事物，岂不是更大的伤害?新生命的分娩不是一丝苦痛都不会产生的，阵痛让母亲痛苦，但不能扼杀新事物出生带来的欣喜、改变，乃至革新，真正让新生命成长的是遭遇伤害、痊愈，消灭伤害，而非母亲的自我否定和对新生事物的扼杀。
我们相信共享单车的可行，因为它客观上方便着人们的生活，促进着人们的进步，要看到的不该是有一帮人破坏规则，不守秩序;而应着眼于在这么几十上百万人中只有一小撮人破坏着整体形象。我们相信共享单车，也是因为国民素质是在稳步提升的，尤其是在新的一代人中，素质教育更是被提及又提及。知礼明让已成为了新一代中国人奉行的标准。我们有理由相信，同时也有资格去接受这样一种经济形式。
故步自封，不知实际变化的断言是武断、狭隘、缺乏价值的，正如同水源一般，诚然，方今中国确实有一些水面有污浊，便若是自我否定，自我放弃，自我封闭，放弃从新事物变化中汲取活的水源，结果是会且只可能是越来越坏的。现如今一部分人素质不够，不能以偏概全地认为所有人都不够格。一棒子抡死了所有人，那谁又知道断言人所期待的“现在”之后的哪一分哪一秒该是我们玩得起共享单车及其类似共享经济的时候呢?
人总是带着原始破坏性的，所有以才有了伏契克临终一句：“人们，我爱你们，可你要警惕”，让人们小心，但是我却认为应该“人们，你要警惕，可我爱你们”。局限于阴暗的树木必将枯廋将朽，只有把阴影甩在背后，面对阳光的人才能活得出真滋味。
我们需要政府及有关企业进一步深化改革，需要人与人之间的互信和监督，也需要个人坚守底线。相信共享是相信自我，拒绝固守是拒绝自我否定。
河南省语文预测篇二
你四岁时父亲就去世了，母亲用芦苇秆在沙地上写画，教给你写字。还教给你诵读许多古人的篇章。到你年龄大些了，家里没有书可读，便就近到读书人家去借书来读，有时借着进行抄写。还没抄录完毕，就可以背诵这本书了。就这样夜以继日、废寝忘食，只是致力读书。从小写的诗、赋文字，下笔就有成人的水平，终于成为了文坛的巨匠。
仁宗天圣八年（1030）你成为进士。次年任西京（今洛阳）留守推官，与梅尧臣、尹洙结为至交，互相切磋诗文。景佑元年（1034），召试学士院，授任宣德郎，充馆阁校勘。景佑三年，范仲淹上章批评时政，被贬饶州。你为他辩护，被贬为夷陵（今湖北宜昌）县令。
你还善于论诗。在《梅圣俞诗集序》中，你提出诗“穷者而后工”的论点，发展了杜甫、白居易的诗歌理论，对当时和后世的诗歌创作产生过很大的影响。你的《六一诗话》是中国文学史上第一部诗话，以随便亲切的漫谈方式评叙诗歌，成为一种论诗的新形式。
你历经人世沧桑，却毫不退缩，勇往直前。真可谓令后生们汗颜！
河南省语文预测篇三
;摘要：为提高cpi建模精度，本文使用sarima、sarima-lstm、lstm三个模型对河南省月度cpi进行建模预测。研究发现sarima-lstm模型效果最优，可以反映河南省居民消费价格指数的真实状况，用于cpi实际预测。
关键词：sarima;sarima-lstm;lstm
（1）单一模型法，如arima、sarima、灰色模型法等。袁志强、陈锐使用arima模型利用r软件对国内cpi进行了短期预测，倪颖、年靖宇对重庆市cpi进行了预测;张甜瑞对陕西省cpi建立了sarima模型;李志超、刘升对上海市cpi建模，发现arima和灰色模型效果相当，回归模型较差。
（2）组合模型法，如arima-svm、arima-bp等。梁晓莹基于arima和svm根据整体误差最小化原则对郑州市cpi进行组合预测，比单一模型效果好。吴晓峰、杨颖梅和陈垚彤利用bp拟合arima残差，整体效果较优。
深度学习中长短期记忆网络（lstm），对于非线性数据拟合较好，并且在金融、医学、水文等时间序列预测领域已取得不少进展。欧阳红兵、黄亢和闫洪举使用lstm对道琼斯工业指数日收盘价进行预测，发现lstm能捕获序列的短期和长期态势，效果较优。李琳等将lstm用于新疆地区慢性阻塞性肺病的月门诊量进行预测，并与arima比较，发现lstm精度较高。胡庆芳等将lstm用于汉江上游安康站日径流预测，发现多因素条件下效果较好。
综上所述，关于cpi预测并未有统一的方法。并且，较少有学者结合sarima对线性拟合和lstm对非线性拟合的优势对cpi进行建模预测。本文以河南省月度同比cpi为研究对象，尝试使用sarima-lstm对其建模，以探究其在cpi预测中的效果。
1模型简介
1.1sarima模型
φplapls（δdδdsyt）=θqlbqlsvt（1）
其中，δd表示非季节性差分算子，δd=1-ld;δds表示季节性差分算子，δds=1-lds;φp（l）为非季节性自回归算子，φp（l）=1-φ1l-φ2l2-…-φplp;apls为季节性自回归算子，apls=1-α1ls-α2l2s-…-αplps;θql为非季节性移动平均算子，θql=1+θ1l+θ2l2+…+θqlq;bqls为季节性移动平均算子，bqls=1+β1ls+β2l2s+…+βqlqs;vt为白噪声。
1.2lstm
it=σwiht-1，xt+bi（2）
ft=σwfht-1，xt+bf（3）
c～t=tanhwcht-1，xt+bc（4）
ct=ft⊙ct-1+it⊙ct（5）
ot=σwoht-1，xt+bo（6）
ht=ot⊙tanhct（7）
其中，w为权重矩阵，b为偏移列向量。lstm将信息存放在门控单元中，f是遗忘门，表示对于当前时刻的输入xt，决定了从上一时刻传来的信息要丢弃的部分。i表示输入门，决定在t时刻应该更新哪些值，c～是一个候选值的向量，将i和c～组合起来得到c对神经元状态进行更新。o是输出层，决定神经元状态需要输出的部分。h是网络的输出。
2实证分析
2.1数据来源
本研究以河南省为研究对象，选取其1995年1月-2020年4月月度同比cpi数据进行分析，数据来源于瑞思数据库。cpi走势如图1，从中可以看出，2004年、2008年cpi较高，2012年之后较为平稳。近来，受猪肉价格影响，cpi较高。
2.2sarima模型构建
（1）平稳性检验。函数进行单位根检验，结果如下：
augmented dickey-fuller test
data：cpi
p值为0.01，在5%的显著性水平下拒绝原假设“序列不平稳”，由此可知，数据平稳。
（2）模型识别。加载r语言forecast包，根据aicc最小准则对1995年1月-2020年4月cpi进行模型构建，模型为sarima（2，0，1）（1，0，0）12，系数估计见表1。其中，残差方差估计值为0.4822，对数似然估计值为-322.05，赤池信息准则aic为656.11，aicc为656.39，贝叶斯信息准则bic为678.41。
使用confint函数对模型系数进行检验，结果见表2。由表2可知，在95%的置信区间下，参数取值范围均不含0，即系数显著。
（3）模型诊断。函数对残差进行检验，得
从box检验得知残差符合正态性假设且不相关，认为模型拟合比较充分。
对2019年11月-2020年4月cpi进行预测，结果见表3。其均方根误差为0.8227，建模精度较高，基本可以描述2019年11月到2020年4月cpi月度同比数据。
2.3sarima-lstm模型构建
针对sarima模型对非线性数据拟合不好的问题，本文使用lstm对其残差进行建模。使用1995年1月-2019年10月的残差进行训练模型，对2019年11月-2020年4月的残差进行测试。经对比，数据平滑期设置为8，隐藏层节点数为100，训练次数为150。测试集的均方根误差为0.6316，相比sarima模型减少了23%。残差预测值加上sarima模型预测值即为sarima-lstm预测值，结果见表3。
2.4lstm模型构建
本文同时使用lstm模型对1995年1月-2019年10月cpi数据直接建模，并对2019年11月-2020年4月数据预测，预测均方根误差为1.0651，比sarima、sarima-lstm均要高。cpi预测值见表3。
3结语
本文利用模型sarima、sarima-lstm、lstm对河南省1995年1月-2020年4月月度同比cpi进行对比建模，sarima-lstm建模精度最高，sarima次之，lstm效果最差。由此可知，模型sarima-lstm可以较好地对河南省cpi进行建模，以预测河南省cpi的状况。对于本文数据，lstm效果较差，其它数据中lstm效果可能更优，针对不同数据，需做具体分析。下一步研究可以使用更多因素利用lstm对cpi进行对比建模，以提高预测准确度。
参考文献
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