基于多尺度投入-产出表的中国对外贸易产业结构调整多目标优化

出口贸易引发的资源流失风险是当今研究的热点. 本文动态地分析了出口贸易引起的资源流出变动及其影响因素, 并对2018-2022年中国地区出口贸易进行优化调整. 首先, 本文利用行业间投入-产出表和资源消耗数据计算中国各行业的直接和完全资源消耗系数; 其次, 利用结构分解模型挖掘出口导向的隐含资源流出量变动的主要原因; 随即, 将45个行业进行聚类分析, 探讨未来各行业的节约资源潜力和调整路径; 最后基于情景分析和多目标优化理论, 从出口贸易结构, 贸易额和技术发展视角对中国未来出口贸易进行模拟分析. 实证分析结果表明: (1) 直接消耗强度, 技术进步, 出口总量和出口结构等4个影响因素中, 出口额对资源流失风险的贡献率最大. 直接能源消耗强度有助于降低因出口导致的能源流出, 而完全消耗水资源强度的降低大大减少了资源流失风险, 符合现实； (2) 以2017 年为基准年, 利用多目标优化模型求解2018-2022年出口结构和出口量, 结果表明优化结果有利于降低资源流出量. 通过调整未来各行业资源消耗强度, 优化结果发现技术提升带来的资源节约优势逐渐增强, 本文认为, 为技术改善的资金(人员)投入的边际产出呈现逐渐增强效应.     

基于EMD能量占比的海面漂浮小目标特征检测

针对传统的时频分析方法对海杂波分析有限的问题，提出一种基于经验模态分解(empirical mode decomposition, EMD)能量占比的海面漂浮小目标特征检测方法。首先，采用EMD将接收回波分为独立不同尺度的若干个固有模态(intrinsic mode function, IMF)分量，实现对接收回波的频率从高频到低频的分解。然后，分别建立IMF分量与接收回波数据的相关系数，并利用平均均值-标准差之比作为筛选IMF分量的准则，自动筛选出能量较大且波动平稳的低阶IMF分量。最后，提取IMF分量在原始信号中的平均能量占比作为特征，利用蒙特卡罗方法设置门限，进行海面目标异常检测。实测数据的结果显示，所提算法的性能优于对比算法。     

基于模拟机匣的中介轴承微弱故障特征提取技术

中介轴承是航空发动机支承传动系统中的重要零件，其运行状态直接影响航空发动机的工作状态和运行安全。围绕航空发动机中介轴承微弱故障特征信号提取的问题，以振动信号分析和处理为基础，开展航空发动机中介轴承微弱故障特征信号提取实验。仿照某型涡扇发动机机匣结构设计加工了模拟机匣，用来模拟振动信号的复杂传递路径。基于包络谱分析和经验模态分解（Empirical Mode Decomposition）包络谱分析处理振动信号，对比二者对滚动轴承微弱故障特征信号的提取效果。实验结果表明，在中介轴承微弱故障特征信号提取中，模拟机匣可以有效地模拟振动信号的复杂传递路径，EMD包络谱分析法比单一采用包络谱分析的方法能够更加明显有效地提取中介轴承微弱故障信号。     

四阶方程的有理Legendre函数全对角化谱方法

针对四阶椭圆型方程,提出了在半直线域上全对角化的有理Legendre谱方法。构造了Sobolev正交的Legendre有理基函数,并导出了相应的全对角化的离散代数方程组。与此同时,微分方程的真解和数值解都表示为Fourier级数形式及其截断形式。数值结果表明了该方法的高效性并保持谱精度。     

2006—2016年三峡水库出入库水质变化及影响因素分析

使用2006—2016年宜昌断面及朱沱断面水质数据与影响因素数据,计算水质变化幅度,基于VAR模型的脉冲响应函数和方差分解,得到各影响因素对三峡水库出入库断面水质变化幅度的影响时长及贡献率大小.研究表明:长江从朱沱断面到宜昌断面水质变化幅度2006年为0. 07,到2016年下降到-0. 24,在年度上呈好转趋势.水质综合指数对工业污染源废水排放量的响应最大,持续时间最长;对农药施用折纯量和化肥施用折纯量的响应非常小,持续时间最短,但受其间接影响的持续时间非常长.主要驱动因素在研究时间内的贡献率由大到小依次为:工业污染源废水排放量贡献率为38. 10%、城镇生活污水排放量贡献率为33. 78%、船舶油污水贡献率为24. 17%、化肥施用折纯量贡献率为2. 61%、农药施用折纯量贡献率为1. 33%.不同污染物指数变化的影响因素不同,溶解氧的主要影响因素为船舶油污水产生量,高锰酸盐的主要影响因素为工业废水排放量,氨氮的主要影响因素为城镇生活污水排放量.     

基于混合流量预测的虚拟网络拓扑重构方法

目前在构建虚拟网络时, 为满足用户动态变化的带宽需求, 虚拟网络控制平台通常把虚拟链路带宽设置为流量最大值, 一定程度上造成了资源浪费。针对这一问题, 提出一种基于混合流量预测的虚拟网络拓扑重构方法, 利用基于参数优化选择的混合流量预测算法对下一周期的网络流量进行预测, 根据流量预测结果进行拓扑重构, 在避免出现乒乓效应的同时节省更多带宽资源。为了提高流量预测算法的精度与效率, 首先采用小波分解方法将流量数据分解为高频的细节时间序列和低频的近似时间序列, 然后利用基于粒子群优化的相空间重构方法, 对该时间序列进行特征提取构建训练样本。之后分别采用混沌模型对细节时间序列进行训练预测, 采用极限学习机(extreme learning machine, ELM)神经网络对近似时间序列进行训练预测。仿真结果表明, 所提的流量预测算法在保证预测精度的同时, 运行时间更短, 预测效率更高, 进而保证了拓扑重构方法可以节省更多的带宽资源。     

取用水监测点的水量计算与变化趋势分析

加强取用水监测是实施最严格水资源管理制度的重要举措.为了更有效地利用大量的取用水在线监测数据,需要对获取的监测数据进行预处理.本文首先提出应用中位数法与曲线拟合相结合的方法对取用水监测数据进行异常值检测,再用曲线拟合方法对异常值进行校正;其次,根据校正后得到的数据进行两个方面的分析,一方面是计算监测点的年取水量,另一方面是应用集成经验模态分解方法分析监测点的日取水量变化趋势;最后,以M市的16个自来水厂2016年取用水在线监测数据为例进行实证分析,结果表明,本文提出的中位数法与曲线拟合相结合的方法能够有效地检测异常值,进而再用曲线拟合方法能够更好地对异常值校正.根据校正后得到的数据进行分析发现81%的监测点年取水量相对2011年水利普查数据有所增加,个别监测点超出许可取水量较多,75%的监测点从春季到冬季日取水量变化为先增后减的抛物线趋势.     

巨灾风险大数据处理应急分类、分解、分拣算法与应用

本文主要研究巨灾风险大数据处理的应急分类、分解、分拣算法,给出了相应的算法原理和可操作的步骤.首先根据巨灾风险大数据灾害规模巨大的特征,提出了一种用来解决巨灾风险大数据中一级事件的应急分类与二级事件及以下更低级事件的应急分解算法,并以特大地震灾害作为实例进行了算法应用.接着定义了事故灾难度,用来对巨灾风险大数据处理过程中,对各种级别的事故灾难后果进行不同的数字标识.然后提出一种用来解决巨灾风险中大数据快速处理的应急分拣算法,并在汶川地震中大规模灾害的应急救援计划中进行应用.经过采用这样的应急分拣原理,就可以在面对巨灾风险大数据的复杂、繁多和零乱的重灾事件状态下,使整个应急救援方案优化,并能够有条不紊地进行救援.     

大蓟多糖提取条件优化

本文研究温度、时间、液固比3项因素对中药大蓟中提取多糖的影响,并利用正交实验对该提取工艺进行了优化,结果表明:提取温度95 ℃,提取时间2 h,液固比20:1为最佳提取工艺.     

基于改进EEMD的卷积神经网络滚动轴承故障诊断

集合经验模态分解(EEMD,ensemble empirical mode decomposition)对信号进行分解,得到的模态函数(IMF,Intrinsic model function)在2端点存在严重的发散现象,如果将分解结果直接应用到故障诊断系统中,会导致诊断的准确率下降。首先将支持向量机(SVM,support vector machine)和EEMD算法结合进行信号分解,并利用仿真信号进行可靠性分析;其次对SVM(support rector machine)-EEMD分解的分量进行选择后再分解并构建能量向量,最后和卷积神经网络结合,构建滚动轴承故障诊断模型并通过实验验证。结果表明,改进EEMD算法可以有效缓解端点发散问题,构建的故障诊断模型提高了故障诊断精度。