最低工资调整模型开题报告
因此，本文运用了RBF神经网络，并结合宏观经济学原理，以最低工资为研究对象，建立最低工资调整模型，对我国当前最低工资的制定，解决收入分配问题具有重大意义。
２．研究思路、研究方法以及手段
本文就最低工资调整模型，先从国家统计年鉴中下载历年宏观经济统计指标和最低工资标准，运用灰色关联度对各个经济指标与工资增长的影响程度进行分析，选取出较为重要的影响因素。接着结合宏观经济学的分析，以下年合理最低工资增长率为因变量，当年影响因素为自变量建立模型，并用RBF神经网络进行拟合。最后利用区间估计的方法给出最低工资增长率的合理区间，对近几年最低工资标准的调整进行合理性判断，并预测未来的调整情况。
研究思路：
一、研究背景及意义；
二、国内外研究现状；
三、灰色关联度、RBF神经网络模型的理论和方法；
四、建立最低工资调整模型；
五、评估近年最低工资标准调整的合理性并预测未来调整情况；
方法与手段：
阅读相关文献、书籍，收集相关数据，建立模型，使用MATLAB和SAS求解模型，撰写论文。
毕 业 论 文（设 计）开 题 报 告
3. 进度安排
1、2015-10-08至2015-10-20：确立题目、完成开题工作。
2、2015-10-20至2015-12-30：查阅相关文献与资料，收集数据，学习相关理论知识。
3、2015-12-31至2016-01-31：撰写并提交论文初稿。
4、2016-02-01至2016-03-20：论文定稿及打印装订。
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