基于奇异谱方法的网络行为分析

运用数字信号处理中的奇异谱分析方法，讨论了如何提取网络流量的周期和趋势特征，并结合最大熵谱方法对吞吐量趋势做出预测，将该方法运用于中国教育和科研网CERNET华东（北）地区网的主干网，分析了若干天的网络流量行为特征，分析结果与使用情况相吻合，对主干的流量进行了预测，并将预测结果与实际情况做了比较，定义了评价预测准确性的公式，将预测的准确性与国际上具有代表性的成果进行多方面的比较，结果说明该方法准确性较好。     

橡胶垫基础隔震建筑的地震作用简化计算

讨论了橡胶垫基础隔震建筑的地震作用简化计算。其中上部结构采用层间剪切模型，隔震系统采用双线性恢复力滞回特性曲线。考虑设防烈度、场地类别、隔震系统的阻尼比、刚度及其折减系数等因素的影响，将相应的地震记录输入分析模型进行时程分析，对时程分析的结果（基底剪力、基底位移、地震作用沿高度的分布）进行回归分析，提出了橡胶垫基础隔震建筑的地震作用简化计算方法，该方法的优点是计算简单且适用于双线性隔震系统。     

蛋白质结构型预测的研究

以 nα、nβ、nβαβ、n4α、n4β等五个二级结构参数为基础 ,用离散增量研究了蛋白质的聚类和蛋白质的结构型预测 .α型 ,β型和 αβ型可以很好地分别聚在三个大支中 .蛋白质结构型预测总体预测正确率为 82 % ,用 Self-consistency和 Jake-knife这两种方法测试的结果没有明显的差别 .从结果可以看出利用蛋白质的二级结构参数能较好地体现出各种结构型蛋白质的特点 .     

神经网络及其在股市预测中的应用

将BP神经网络和RBF神经网络应用于股市综合指数预测.预测结果表明,RBF网络计算量少,学习速度快,预测精度高.     

基于网络服务的蛋白质二级结构预测软件

借助位于互联网的蛋白质结构预测服务，开发了一个蛋白质二级结构预测软件，它能全面快速地搜索到不同网站的各种预测结果，对其进行综合分析可获取更准确的预测，用户不必分别访问每个网络服务界面并填写数据，程序能自动提交预测请求，并收集，分析各个网站的预测结果，因而该软件能够大大提高结构预测效率和准确率。     

大坝基础渗流量预测的交替学习人工神经网络方法研究

人工神经网络通过神经元之间的相互作用来完成整个网络的信息处理，具有高度非线性、自适应、自学习等一系列优点，广泛应用于物理量的预测预报中。为此提出并建立了基于交替学习迭代算法的人工神经网络模型，结合清江隔河岩水电站的实际，研究了这种模型在大坝基础渗流量预测中的应用，其预报精度较高，可望推广应用到大坝安全监控中去。     

工程场地随机地震波动分析方法

研究了在随机地震波源激励下确定性介质工程场地的随机波动分析问题。基于随机振动理论与无限域波动有限元分析，提出了一条考虑随机激励的波动分析途径，从而将随机振动分析由一般能量封闭系统扩展到能量开放系统。利用这一方法，可以得到工程场地地震动的统计信息。所编制 的程序与相应的Monte Carlo模拟结果符合良好，表明了该方法的有效性。     

振动台试验用层状剪切变形土箱的研制

比较了桩－土－结构去和相互作用试验用到的各种盛土容器的优缺点，在此基础上，研制了用于试验的层状剪切变形土箱装置，并进行了土体自由场地的振动台试验，试验结果表明，所研制的装置非常成功的模拟了土的侧向变形边界条件。     

GM(1,1)模型研究的一些进展

介绍作者对灰色GM（1，1）模型研究取得的成果，具体内容为：证明了GM（1，1）模型为有偏差的指数模型，导出了模型的相关公式，提出了无偏灰色预测模型（无偏GM（1，1）模型），并用实例说明了该模型的优越性。     

准噶尔盆地昌吉凹陷西斜坡侏罗系层序地层特征

在对地震、岩心、钻井、测井及分析化验资料综合分析的基础上 ,研究了准噶尔盆地昌吉凹陷西斜坡侏罗系的层序地层特征。结果表明 ,工区内侏罗系本身构成了一个由低水位、湖侵和高水位体系域组成的二级层序 (超层序 ) ,超层序的顶、底界面分别是侏罗系与三叠系、侏罗系与白垩系的区域性不整合面。根据层序内局部不整合面的分布范围、地层叠置样式 ,识别出 4个三级层序。由于侏罗系沉积时期受振荡性构造运动的影响 ,三级层序的发展不完整。除了层序 1发育低水位和湖侵体系域外 ,其他 3个层序均由湖侵和高水位体系域组成。超层序的低水位体系域 (相当于八道湾组下段 )发育湿地扇扇前河流平原沉积体系。湿地扇辫状沟道中的粗粒碎屑岩是该区的有利储层 ,与上覆煤层或炭质泥岩配置可形成优质储盖组合。湖侵体系域发育三角洲或滨浅湖沉积 ,高水位体系域发育辫状河沉积。