利用随机模拟的方法确定灌溉用水量频率曲线

对运城地区37年实测降雨、蒸发资料进行统计分析,分别考虑降雨蒸发为独立和互相关联的两种情况,建立了单变量和多变量季节自回归模型,生成了长系列月降雨和蒸发序列,并计算了长系列作物灌溉用水量频率曲线.结果表明:当降雨量大时,多变量模拟的蒸发量比单变量的要小,相反就大.因此多变量季节自回归模型更符合实际.通过多变量模型确定灌溉用水量频率曲线,其结果与实测序列基本吻合,该模型具有较强的实用性.     

探究洛伦兹曲线模型及实例分析

利用洛仑兹曲线的特性,构造出新模型,证明了该模型满足洛伦兹曲线条件.并用实际数据进行验证,找出了五种洛伦兹曲线模型与之对比,发现新模型拟合效果非常显著,这一模型为更好地监控居民收入分配格局提供了较好的理论依据,具有一定的实际意义.     

城市创新能力的成长动力、成长曲线与驱动机制研究——基于213个城市面板数据的实证

城市作为区域发展的中心,集聚各类要素资源与经济社会活动,其创新能力的提升关乎城市经济发展、区域协调发展及国家可持续发展。本文基于以往的研究成果,采集我国213个地级及以上城市2007-2016年间的面板数据,运用时间序列分析、空间数据分析及多元回归分析等研究方法描绘了城市创新能力的成长曲线,对城市创新能力的成长动力与驱动机制进行了探索,得出各个解释变量均对城市创新能力产生了显著的正向影响,其中,创新人才变量驱动能力最强的结论。在此基础上,本文还揭示不同区域不同城市的创新能力驱动机制,对成长动力各个维度在我国不同区域不同城市中的驱动强度进行了验证。     

压力下HfCr2合金的电子结构和弹性性质

采用基于密度泛函理论的第一性原理方法,对实验上发现的HfCr_2合金立方和六角相在0～20GPa范围内的稳定性、电子结构和弹性等进行了研究.计算结果表明,在研究的压力范围内2种结构在力学上都是稳定的,但从能量上看,立方相结构能量更低,从而六角相以亚稳态存在,这与实验结果相符.随压力增加,HfCr_2合金的体模量B、剪切模量G和杨氏模量E的值均增加,但剪切模量值始终最小,表明合金抗剪切能力较差.对合金的弹性各向异性研究发现,在研究压力范围内2结构都展示出较强的各向同性,但随压力增加,立方相各向同性增强,而六角相则减弱.对各向异性的进一步研究表明,立方相和六角相的体模量总体上呈现出较强的各向同性,而杨氏模量则呈现一定的各向异性.对HfCr_2合金泊松比和G/B值的研究表明,2个相在0 GPa下均表现出延展性,且随压力增加延展性增强.最后,研究HfCr_2合金的应力-应变关系,结果表明对于立方相结构,理想的拉伸强度和剪切强度分别发生在[1 0 0]方向和(1 1 1)■方向,而对于六角相结构,则分别发生在[0 0 0 1]方向和■方向.     

苏里格气田召30区块高分辨率层序地层旋回划分与对比方法

针对苏里格气田召30区块河流相储层标志层缺乏、砂体叠置、掘蚀严重、难以精细等时对比的难点,从高分辨率层序地层学基准面变化原理出发,在剖析关键取芯井的基础上,通过测井数据最大熵谱分析、小波分析和多曲线融合方法,对研究区进行了单砂体级别的层序识别与对比。结果表明:测井数据最大熵谱分析及小波变换分析的综合运用能够实现不同级次基准面旋回结构类型和叠加样式的识别与对比,据此,将研究区山_1段(S_1)—盒_1段(H_1)地层划分为3个长期基准面旋回层序、10个中期基准面旋回层序。其中,气层段(S_1-H_(8S)段)可识别出3个中期旋回和16个短期基准面旋回。在旋回识别与对比的基础上,结合多曲线融合技术提取标志层,实现了单砂体级别的地层对比,在一定程度上解决了河流相储层砂体空间变换复杂、短期旋回对比困难的问题,提高了等时对比的可靠性。     

基于盒维数的锚杆工作荷载无损检测研究

为研究锚杆工作荷载,应用了分形理论中的盒维数方法。根据一维杆波动理论,在锚杆外露端头安装一个自激式加速度传感器,利用锚杆无损检测加载试验台分级加载、检测标定测得锚杆-围岩相互作用体系在激发荷载作用下的速度响应,计算其加速度响应曲线的盒维数,拟合得出荷载-盒维数曲线,直观地判断锚杆工作荷载和锚固质量。     

椭圆曲线y2=(x+a)(x2-ax+p)的大整数点

确定椭圆曲线的有理点(尤其大整数点)是数论与算术代数几何中十分有趣的问题。尤其椭圆曲线在密码学等方面的应用中,针对不同的情况,需要构造不同的椭圆曲线。本文在这类椭圆曲线y²=(x+a)(x²-ax+p)中找到了一族有大整数点的椭圆曲线。同时得到了这族椭圆曲线有整数解的充要条件,且给出了8条椭圆曲线的大整数点。     

基于BP神经网络的网络小说排行预测

近年来随着"IP"热潮兴起,网络文学市场发展迅速,逐渐成为文化娱乐行业投资热点.本文将机器学习方法引入到小说排行预测方面,通过网络爬虫获取网络小说信息并提取了影响排行的特征,提出了基于BP神经网络模型进行小说排行预测.针对训练数据的不均衡,本文采用ROC和AUC作为预测评价指标;实验结果表明,基于BP神经网络的网络小说排行预测的准确率较高,相比传统的文学定性分析方法,机器学习预测方法可解释性和应用性更高.     

Koch曲线的Hausdorff测度的改进下界估计

为了研究Koch曲线的Hausdorff测度的下界,本文在Koch曲线上定义了质量分布函数μ,对任意覆盖U导出了关系式μ(U)≤1. 876|U|s,利用质量分布原理,得到了Koch曲线的Hausdorff测度下界的更好估计值Hs(K)≥0. 533 049 041.