河流复氧系数中液膜厚度的推导

氧传质理论因存在不确定的参数而不能用来预测河流复氧系数。从水力学角度推导了液膜厚度δ的表达式，用实测资料拟合了其中的比例系数，从而使含参数δ的传质理论模型能够用于预测河流复氧作用。     

河流复氧系数研究

氧传输理论因存在不确定的参数而不能用来预测河流复氧系数，以双膜理论为出发点，从水流紊动结构角度上推导了液膜厚度δ的表达式，并用实测资料拟合了其中的比例系数，从而使含参数δ的传质理论模型能够用于预测河流复氧作用。     

建设项目河流水环境质量影响评价有效性研究

通过分析在均匀平直河流中连续排放污染物,污染物在水体均匀混合河段中,使用完全混合模式进行水质预测评价,对河流水质现状污染物浓度所选取的断面进行分析。结果表明,在完全混合模式中河流水质现状污染物浓度选择使用控制断面的污染物混合浓度,水质预测评价能更客观的反映水体水质状况。     

济阳坳陷新近系河流相储层油气藏综合研究

济阳坳陷新近系发育了以河流相为储层的岩性油气藏，为了加强该类型的油气藏的勘探，重点论述了河流相沉积的地质特征、地球物理特征，并在此基础上，优化出河流相储层以及含油性的地球物理预测的方法，该方法在济阳坳陷河流相储层油气藏预测中取得了很好的效果。     

南淝河COD削减模式的研究

文章利用南淝河的水文资料,根据各污染源COD的排放情况,对南淝河进行了河流的功能区划分,确定相应的水质标准,并且计算出各排放口断面的允许排放量。建立了COD的削减模式,并根据流域内COD的预测排放量,提出COD的年度削减规划,可为南淝河流域综合治理和环境规划提供参考。     

岚河流域径流中长期GM(1,2)时滞预测模型

针对半干旱地区的降雨径流机制比较复杂这一特点,应用灰色系统理论,提出一种较适合于水文实测资料缺乏情况下的中长期预报方法,建立了岚河流域径流中长期GM(1,2)时滞预测模型。运用该模型对岚河流域的未来径流量进行了预测,结果表明,模型具有比较高的预测精度,且考虑2年时滞效应的灰色预测模型具有比较好的预测结果。     

中国主要河流的输沙量及其影响因素

本文选择了中国40余条重要河流，并对这些河流多年来平均输沙量及其环境因素资料进行分析，发现黄河及其支流的输沙量很大，这主要是由于流域干燥的气候、松散的黄土层以及人类开垦活动加剧等原因造成的。对中国河流输沙量影响较大的因素是河流的径流量、干旱指数、最高海拔和人为活动。而流域年均降雨量、年均气温、相对高差、森林覆盖率等的影响则不明显。与世界主要流域输沙量的影响因子相比，中国主要河流输沙量受到人类活动和干旱指数的影响较为显著。在相关数据分析的基础上，提出了中国主要河流产沙量的估算模式，即logDs=0．1852logH 0．3989logR 0．0803logQ 0．1639logCult 3．0689，模式得到了较好的验证，但有待进一步完善。     

张峰水库库区泥沙淤积预测

根据沁河流域飞岭站和润城站的历年实测资料，用一雏非恒定非饱和输沙模型，对张峰水库库区泥沙淤积进行了预测，并对水库干流和支流的淤积形态进行了判别，测算出多年水库的淤积量，以及多年校核洪水位下的总库容损失。     

基于人工神经网络的雅鲁藏布江水化学变化趋势研究

为探究雅鲁藏布江(简称雅江)河流水化学组分的历史变化趋势及未来气候变化的影响,将2016,2017和2018年雅江实测数据与文献数据相结合,采用线性倾向性估计方法,分析雅江上、中、下游近60年来气象及11种水化学组分的变化,采用气候变化模式和BP神经网络模型预测未来气候情景下总溶解固体(TDS)的浓度,以期为资料缺失的雅江流域水资源管理和水环境治理提供科学支撑。研究结果表明,近60年来,雅江流域年均气温上升趋势显著,升温速率为0.38°C/10a;年降雨量总体上呈上升趋势,速率为7.34 mm/10a;河流水化学组分存在一定程度的波动,其中TDS远高于全球河流平均水平(120 mg/L),并存在上升趋势,pH为弱碱性并存在上升趋势。在未来气候变化模式(RCP4.5)下,BP神经网络模型预测结果显示雅江流域上、中、下游TDS浓度将显著增加,下游最为显著,河流水质存在恶化的风险,将对流域居民生产生活产生不利影响。     

谢一矿5121B10工作面B1O煤层河流冲蚀规律探讨

本文就谢一矿5121B10工作面掘进过程中所揭露的B1O煤层的薄化现象，在充分分析现场及以往资料的基础上抓住沉积环境，进而从沉积相与沉积旋回的角度论述了古河流冲蚀是该工作面煤层变薄的主因，最后对薄煤带的规模作了预测。     

用回归分析预测法预测伤亡事故

利用回归分析预测法对伤亡事故进行了预测,并采用VB6.0了相应的计算机软件。实践证明回归分析预测法是一种有效的事故发生趋势预测法。     

组合预测法在弹药消耗预测中的应用

提出了利用组合预测法预测弹药消耗的设想,建立了基于BP神经网络的弹药消耗组合预测模型,并对弹药消耗影响因素进行了初步探讨,为今后弹药消耗预测的研究工作提供了参考依据。     

电力短期负荷的混沌局域关联性预测

在混沌局域预测中,相空间最近邻域点的确定通常采用欧氏距离法,其预测精度在很大程度上取决于所确定的最近邻域点性态,然而距离最近并不一定意味着预测效果最好,当该邻域存在伪近邻点或系统具有高嵌入维数时某些邻域点的演化轨迹在一步或多步后会远离预测点,究其原因是欧氏距离难以反映最邻近点与预测状态的关联程度.因此,作者提出了将欧氏距离和关联度相结合的思想,并将该方法应用于电力短期负荷预测,结果显示该方法能有效地提高预测精度.     

基于预测有效度的优性组合预测模型研究

针对基于预测有效度的组合预测模型提出了新的优性组合预测、预测方法优超和冗余度的概念 ;指出了简单平均组合预测方法至少是非劣性组合预测 ;并探讨了优性组合预测存在的充分条件 ;给出了冗余信息出现的两个判定定理     

组合预测模型在北京市汽车拥有量预测中的应用

将单项预测模型有机地结合,从相关性角度出发,各单项模型在各时点的权重系数与该时点的预测精度有关,得到了基于Theil不等系数的IOWGA算子组合模型,克服了传统组合预测的缺陷.介绍了相应的优性组合预测的概念,并利用该组合模型对北京市家用汽车拥有量进行预测,5种误差指标值均较低,说明了本文方法的有效性.     

径流中长期预报的灰色预测方法

基于时间序列的扩维原理和灰色系统理论的关联分析，提出一种较适合于水文实测资料缺乏情况下的中长期预报方法，利用玛纳斯河水文的实测资料序列对该方法进行验证。     

对紊乱科学预测法在森林害虫灾害预测预报中的思考

对紊乱现象的研究称为紊乱科学。紊乱科学预测是在紊乱中寻找规律和秩序，并应用数理统计原理进行数学描述，从而实现对无规则自然灾害特点的掌握，并运用于生产实践。本文拟通过引入紊乱科学的预测方法，探讨这种预测方法在森林害虫灾害管理实践中的应用，以丰富森林害虫灾害的预测预报方法和模式，加深预测预报层次，拓展预测预报空间。     

汇率波动的预测研究

本文提出的多层递阶－灰色预测综合预测法是运用多层递阶法,通过辨识时变参数,建立时变参数动态预测模型,并在此基础上进一步运用灰色预测方法,通过对时变参数的预测来预测汇率波动．实例表明：本法与非时变多项式回归预测比较,有效提高了预测精度     

SARS经济预测模型

利用经济预测方法，建立了非典数学模型，分别利用0．618法、时间序列的指数平滑技术及温特法对数据进行纵向和横向处理，得出了数据预测趋势走向图和统一预测公式．     

基于组合预测方法的安徽经济发展预测

利用最优加权组合法,对时间序列模型、灰色预测模型和神经网络模型进行组合,通过计算确定其权重,得出未来五年安徽省的GDP,同时根据平均绝对百分误差、均方根误差以及泰尔系数,将组合预测模型与单一的预测模型进行比较,得出组合预测模型的精度比单一预测模型预测精度高,并根据组合预测结果可以看出在未来五年安徽省的经济会持续稳定的发展。