基于滚动时间窗的碳市场价格分解集成预测研究

提高碳市场价格预测准确性对于交易风险监测以及碳市场平稳发展具有重要价值。针对复杂的、非线性碳市场价格数据的短期预测误差偏大、分解过程易产生数据泄露问题，提出了基于滚动时间窗的SSA-SVR分解集成预测框架。首先，选取时间窗数据，继而借助奇异谱分析将时间窗内碳价序列分解重构为高、低频序列；然后，使用支持向量回归方法对高、低频序列分别进行预测；最后，加和集成预测结果，得到下一时刻的碳市场价格预测值。通过不断更新时间窗的数据内容，动态执行“分解-预测-集成”过程，实现碳市场价格的实时预测。研究结果表明，本文所提出框架表现出优异且稳定的预测性能，在碳市场价格预测研究中具有良好的适用性和有效性。     

闭环供应链中互联网回收平台合作推广研究

考虑单个制造商，单个网络零售商和单个第三方回收商组成的闭环供应链系统，网络零售商在销售产品、推广零售平台的同时,利用自身知名度向消费者宣传推广第三方回收商的互联网回收平台，制造商选择是否分摊零售商和回收商的推广成本，文中分三种情形研究供应链成员的最优决策，并进行了对比分析。研究表明：制造商分摊推广费用比不分摊推广费用的效果好；制造商分摊网络零售商的推广费用比分摊第三方回收商的推广费用的推广效果好。     

团体绘画艺术疗法对留守儿童社交焦虑的干预研究

在城乡二元结构背景下，留守儿童社交焦虑问题成为社会关注的焦点。基于社交焦虑作用机制模型，分析留守儿童社交焦虑的发生机制。采用干预实验研究法，对实验对象进行干预。结果显示，干预前，实验组和控制组在青少年社交焦虑量表（SAS-A）得分上无显著差异（p>0.05）。干预后，实验组和控制组在青少年社交焦虑量表得分上组间差异显著（p<0.01）。这表明，团体绘画艺术疗法能够显著降低留守儿童社交焦虑水平，并在改善留守儿童自我聚焦和外界关注方面有着积极效应。团体绘画艺术疗法的推广和国家、社会的共同发力有助于改善留守儿童社交焦虑问题。