逻辑斯谛种群增长方程中的参数r——Gause的草履虫实验及其推断的讨论

以五种食物供量重复Gause的草履虫实验。采用活体计数草履虫,逻辑斯谛方程中的r由枚举优选法计算。结果,r值随食物供量由0.6342(1/日)至1.437(1/日)逐渐增大。因而,Caughley关于r不随资源更新率变化的推断是不正确的。这一实验事实与流行的观点相反,说明逻辑斯谛方程中的参数r不是内禀增长率,而是对于特定食物数量的最大增长率。通常所用的目标函数不适合逻辑斯谛曲线,提出一种新的目标函数     

储量增长预测模型的对比分析

在调研国内外油气储量增长趋势预测研究的基础上,分析了翁旋回、龚帕兹、逻辑斯谛和高斯模型中各参数的地质含义和对曲线形态的控制作用.应用以上4种模型对苏北盆地2006—2030年石油储量增长趋势进行了预测.在预测效果上,左偏型的翁旋回和龚帕兹模型比对称型的逻辑斯谛和高斯模型更符合我国含油气盆地的储量增长特点.     

四川大头茶种群优势度增长动态的初步研究

用有限空间种群增长的逻辑斯谛模型探讨了四川缙云大头茶种胸硐面积的增长规律结果是：大头茶种群在不同林分密度下的纯林中，其胸面积最大增长速度是中密度〉高密度〉低密度，达到最大增长速度的径极范围都在１８ｃｍ左右，在不同林型中，大头茶种群胸面积的最大增长速度是纯林最大，常绿阔叶林次之，针阔混交林最小，达到最大增长速度的时间以针阔混交林最长，常绿阔叶林次之，纯林最短，还讨论了大头茶种群在不同林分密度下，不同     

基于出生性别比例的逻辑斯谛人口模型的混沌性质

建立了基于出生人口性别比例的逻辑斯谛人口模型,研究了该模型的混沌性质;得到了出生人口性别比例失调将导致人口规模呈混沌状态发展的结论.     

两阶段模糊c-均值聚类算法及其应用

针对模糊c-均值算法对初始值敏感、收敛结果易陷入局部极小值的缺点,提出了两阶段模糊c-均值聚类算法.首先通过恰当的贴近度(满足相似相近性)估计分类数,选取初始聚类中心;然后通过模糊c-均值算法进行聚类,最后对所得的聚类中心采用逻辑斯谛型的灰色模型进行预测.由于聚类中心具有统计特征,因此较好地克服了样本间的随机误差,灰色逻辑斯谛模型较好地克服了每个样本内误差.采用上述方法对全国30个省市农村居民年收入进行了分析和比较,得出了具有参考价值的结果.     

高原鼠兔体重生长动态数学模型之再探讨

本文用麦夸算法构造高原鼠兔体重生长的Logistic和Compertz曲线模型,其结果表明:Logistic曲线比Gompertz曲线更优化,Logistic模型比逻辑斯谛-指要饱和模型的精确度更高.     

应用逻辑斯蒂映射研究生态平衡

逻辑斯蒂映射与阻滞增长方程是对应的,而逻辑斯蒂映射可以比阻滞增长方程反映出更丰富、更多样的种群演化现象。     

渔业污水中大型蚤(Daphnia magna straus)反馈养殖的研究

利用排放的渔业污水先进行单胞藻的（栅列藻ＳｃｅｎｅｄｅｓｎｕｓｏｂｌｉｑｕａｓＴｕｒｐ）培养，再接种培养大型蚤，对栅列藻密度的经时变化，大型蚤种群增长及水体中氮、磷、钾在培养过程中的变动作了测定与分析．研究结果：①悬浮栅列藻在渔用污水中密度变动状态，开始时在充气、直接光照条件下以逻辑斯谛（Ｌｏｇｉｓｔｉｃ）曲线增长；在投放大型蚤并停止充气与直接光照后，则呈直线型下降．②大型蚤在接种进入含栅列藻的渔业污水后，在静态条件下其种群密度亦是按逻辑斯谛曲线增长．③以大型蚤间收式一次累加收获量作为种群总增长量（产出量），其累加数量及干湿重生物量数学模型均呈双对数曲线．④在间收式培养期间，大型蚤密度动态模型为一复合型指数函数．⑤渔用污水经栅列藻及大型蚤培养后再排放水体中氮、磷、钾含量分别下降了８５．５％，８１．１４％，７７．８９％．本研究结果既为枝角类集约化培养技术提供了生态学理论参数，也为污水调控及资源化提出一个良好的技术途径．     

用混沌法产生随机数发生器的研究

利用混沌动力学中的逻辑斯谛映射和满抛物线映射模型提出一种产生随机数列的新方法,这种新方法所产生的随机数列通过统计检验,表明具有良好的统计性质,同时具有一定的实用价值.     

工程项目生态系统概念与原理研究

依据生态学和应用生态学的基本概念和原理，结合工程项目系统的特征，提出了工程项目生态系统的概念。采用对比分析法对工程项目生态系统的层次结构、原则、组成进行了具体的分析。工程项目生态系统的演化、平衡和生命系统一样，是个非线性的耗散结构,其演化和平衡满足逻辑斯谛模型     

基于逻辑斯谛方程对纳滤膜污染预测的建模分析

为了解决目前应用较广泛的膜种纳滤膜的膜污染极大地限制了纳滤膜工艺发展的问题,从而在错流过滤条件下更好地预测纳滤膜污染的过程,对减缓纳滤膜污染进行指导,基于逻辑斯谛方程,对纳滤膜通量衰减曲线进行拟合,建立逻辑斯谛纳滤膜污染预测模型;利用所建立模型对不同型号纳滤膜的膜通量衰减曲线进行拟合,考察污染物种类、纳滤膜型号、跨膜压差、错流速率、水力条件等关键因素对纳滤膜通量衰减速率的影响。结果表明：所建立模型通过了显著性检验,实验数据与所建立模型拟合数据的拟合度较高,决定系数R²大于0.95;纳滤膜通量衰减速率越小,则过滤稳定后的纳滤膜通量累积衰减率越大,进而通过调整运行条件和原水质条件等因素,达到调整纳滤膜通量衰减速率,减少纳滤膜污染的目的。     

用参数空间逐点寻优法拟合逻辑斯谛曲线的探讨

提出了拟合逻辑斯谛曲线的１种新方法－参数空间逐点寻优法。同时,采用逐步缩小参数空间的方法对Ｇａｕｓｅ（１９４３）草履虫实验数据进行了拟合,并与其他几种方法进行了比较,结果表明刻方法所对应的剩余残差平方和最小,并且编程方法简便,程序运行时间亦较短,因此该方法的使用性非常强。     

Logistic曲线在预测中的一种应用

Logistic(逻辑斯谛)曲线最早由比利时学者(P.Frerulst)在1838年提出。后来,美国生物学家、人口统计学家(P.Peari)和学者(L.Jreed)于1920年在研究果蝇的繁殖中重新发现了这条曲线,并且开始应用在人口估计和预测之中。本文采用该曲线预测某城市职工在几类耐用消费品方面的普及率。     

盈余变动下的公司股利政策

运用非参数检验和多元逻辑斯谛回归等方法对中国上市公司盈余变动下的股利政策及行为进行了实证研究.实证结果表明:盈余变动会影响公司股利政策,当公司每股盈余增加时,公司选择不发放现金股利的概率最大;而当公司每股盈余减少时,许多公司选择不分发现金股利或增加每股现金股利,以向市场传递有关公司具有良好发展前景的信息.     

基于逻辑斯谛映射的非线性控制系统量化效应

参照逻辑斯谛映射构造了一个简单非线性数字控制系统,结合数值分析和动力学基本方法,分析A/D转换、系数以及乘积运算量化效应在该系统中的表现,揭示了量化在非线性控制系统中的一些独特性质.研究表明,由于量化效应的影响,一些非线性控制系统不可能由数字系统实现,而一些理想状态下的混沌系统则可能转变为稳定的周期系统.研究结果可为进一步研究非线性系统量化效应问题提供理论基础.     

载铁聚合物对水中锑(Ⅴ)的动态吸附

采用动态吸附实验法,分别考察不同空床接触时间、空床体积、初始进水浓度和进水pH等条件下载铁聚合物吸附剂CS/CA-Fe对锑(Ⅴ)的吸附去除效能.结果表明:CS/CA-Fe对锑(Ⅴ)动态吸附过程的穿透曲线符合逻辑斯谛曲线,空床接触时间越长或空床体积越大,吸附剂利用率越低;初始进水浓度越大,出水达到泄漏浓度的产水量越小;进...     

湘西土家族苗族自治州水华治理投入优化模型

针对湘西土家族苗族自治州（简称湘西州）的水华治理问题,选取藻类密度为衡量指标,利用电子舌技术测量.基于傅里叶级数理论和逻辑斯谛理论,建立湘西州水华污染处理的优化模型,并对6种常用的污染处理方法采用遗憾准则计算.结果表明,在3-5月采取微生物絮凝剂强化混凝方法处理水华污染更经济有效.最后结合湘西州地域的特点,提出防治和治理水华的措施.     

一种季节性生物种群消长模型

在逻辑斯谛方程的基础上 ,考虑生态因子对生物种群生长过程的影响 ,提出一种季节性生物种群消长模型 ,即N( t) =[K( 1 f( t) ) ] /( 1 ea- rt)其中 f( t) =∑ hi · cos(αi ωi· t) ,为各种生态因子对环境容纳量 K值总的影响函数 .同时采用非线性最小二乘数值拟合法 ,对沈信毅的关于棉蚜、稻田中华按蚊幼虫季节消长实验数据进行了拟合 ,结果分别为N ( t) ={4 2 5 0 [1 1.0 cos( 6.5 3 0 .2 5 5 t] }/( 1 e0 .9- 0 .9)和N( t) ={2 3 0 [1 0 .8cos( -0 .10 0 0 .3 0 0 t) ] }/( 1 e2 .4- 0 .6 )与实测数据吻合很好 ,并且相关系数大于 0 .990 ,从而证明了模型的实用性 .     

自媒体环境下医患舆情S型曲线演化模型研究

以“生命周期理论”和“逻辑斯谛方程”为基本理论依据,构建医患关系网络舆情S型曲线演化模型; 以“陕西榆林产妇坠亡案”为议题,借助SPSS序列2次编程法进行S型曲线拟合.分析不同时间段医患舆情热值的变化趋势,提出医患关系演化的4个阶段及其特征.最后从涉事方、政府和舆情演化阶段3个视角提出建议,为进一步研究医患关系及医患舆情预警提供支撑.     

两种种群动态模型的比较研究

对两种种群动态模型，逻辑斯蒂种群动态模型（简称ＬＭＰＤ）和可变资源下的种群动态模型，在微机上进行数值分析，比较了两种模型在１）没有资源输入２）具有不同初始资源状态３）有资源输入４）具有不同的资源消耗水平等四种情况下种群动态的差异。在ＬＭＰＤ中，种群的比增长率为种群大小的线性函数，而在ＭＰＤＶＲ中则为非线性函数，在ＬＭＰＤ，种群增长速率到达最大值（ｄＮ／ｄｔ）ｍａｘ的时间ｔｍ比在ＭＰＤＶＲ中要短，但