Banach空间上的Banach框架

讨论Ｈｉｌｂｅｒｔ空间中框架与Ｂａｎａｃｈ框架之间的关系,得到Ｂａｎａｃｈ空间上的Ｂａｎａｃｈ框架的一些稳定性条件,Ｆａｖｉｅｒ和Ｃｈｒｉｓｔｅｎｓｅｎ的一些结果作为本文特例     

用KF/Al2O3合成肉桂醛

在ＫＦ／ＡＬ２Ｏ３催化下，苯甲醛与乙醛发生Ｃｌａｉｓｅｎ－Ｓｃｈｍｉｄｔ缩合反应，得到高收率的缩合产物，且为Ｅ式结构。     

部分充以粘性液体转子的动力稳定性

根据作用在部分充以粘性粹体转子上压力的显式表达式,讨论了上述转子的动力稳定性,得到了一些有价值的结果,统一了Ｈｅｎｄｒｉｃｋｓ和Ｃｈｒｉｓｔｅｎｓｏｎ的截然不同的结果,认为对于给定的粘性阻尼,只要适当选取外阻尼数值,就能调整稳定区域。     

铕－锌－肉桂酸盐的红外和发光特性

铕－锌－肉桂酸盐的红外和发光特性连锡山，刘占梅，徐茂（内蒙古大学化学系，０１００２１，呼和浩特）关键词Ｅｕ￣（３＋）离子，肉桂酸锌，红外光谱，发光ＣｈａｒａｃｔｅｒｉｓｔｉｃｓｏｆＩｎｆｒａｒｅｄａｎｄＦｌｕｏｒｅｓｃｅｎｃｅｏｆＥｕ－Ｚｎ－Ｃｉｎｎ...     

Studies on the Stability of Four－membered Ring Chelate Ⅳ Sulphur－coordinated Xanthate Complexes

ＳｔｕｄｉｅｓｏｎｔｈｅＳｔａｂｉｌｉｔｙｏｆＦｏｕｒ－ｍｅｍｂｅｒｅｄＲｉｎｇＣｈｅｌａｔｅⅣＳｕｌｐｈｕｒ－ｃｏｏｒｄｉｎａｔｅｄＸａｎｔｈａｔｅＣｏｍｐｌｅｘｅｓＺｕｏＢｅｎｃｈｅｎｇ；ＹａｎｇＹｕｅｈｕｉ；ＺｈａｎｇＸｉａｏｌｉｎｇ；ＺｈｕＨ...     

The Fluorescence spectra of Iron—arene complex photoinitiator

ＴｈｅＦｌｕｏｒｅｓｃｅｎｃｅｓｐｅｃｔｒａｏｆＩｒｏｎ－ａｒｅｎｅｃｏｍｐｌｅｘｐｈｏｔｏｉｎｉｔｉａｔｏｒＣｈｅｎＸｕｄｏｎｇ￣１；ＦｅｎｇＪｉｕｃｈａｏ￣２；ＤｅｎｇＣｈｕａｎｙｕｅ￣２１（ＤｅｐａｒｔｍｅｎｔｏｆＰｏｌｙｍｅｒａｎｄＥｎｇｉｎ...     

基团贡献法预测胜利原油〉350℃常压重油气液平衡

测定了胜利常压重油的气液相平衡常数和各窄馏分的相应物性参数,在此基础上,得到了计算胜利常压重油气液相平衡常数的经验关联式。用正构烷烃模型分子法及相对分子质量确定石油窄馏分的基团组成,在实测数据的基础上,对ＵＮＩＦＡＣ基团贡献型饱和蒸气压模型参数进行修正。对ＵＮＩＦＡＣ饱和蒸气压模型参数修正后,Ｋｉｋｉｃ－Ｋ和Ｌａｒｓｅｎ－Ｋ模型预测闪蒸温度的平均相对偏差均为０．７９％;气化率的平均相对偏差分别为７     

H2O—DMF—HCOOH体系汽液相平衡研究

在常压下测定了 Ｈ２Ｏ－ＤＭＦ－ＨＣＯＯＨ体系的汽液平衡数据并进行了热 力学关联计算，测定了三组二元体系和一组三元体系的汽液相平衡数据。用 Ｗｉｌｓｏｎ方程和缔合模型进行了热力学关联，求得Ｈ２Ｏ，ＤＭＦ，ＨＣＯＯＨ之间 的 Ｗｉｌｓｏｎ方程配偶参数。由二元配偶参数推算了 Ｈ２Ｏ－ＤＭＦ－ＨＣＯＯＨ三元体 系汽液相平衡数据，并与实验数据进行比较；其结果令人满意。     

INDIRECT ESTIMATION OF POLY－HYDROXYBUTYRICACIDBY CELL CARBO NANALYSIS

ＩＮＤＩＲＥＣＴＥＳＴＩＭＡＴＩＯＮＯＦＰＯＬＹ－ＨＹＤＲＯＸＹＢＵＴＹＲＩＣＡＣＩＤＢＹＣＥＬＬＣＡＲＢＯＮＡＮＡＬＹＳＩＳＳｏｎｇＳｈｕｉｓｈａｎ，ＪｅｎｓＪｏｒｇｅｎ，ＬｏｎｓｍａｎｎＩｖｅｒｓｏｎ（ＢｉｏｌｏｇｙＩｎｓｔｉｔｕｔｅ，Ｈｅｂｅｉ...     

HCFC-123饱和蒸气压方程的研究

ＨＣＦＣ－１２３是一种较为理想的 ＣＦＣ－１１的替代物，可用作水冷机组制冷剂以及泡沫塑料的发泡剂。在 Ｗｅｂｅｒ、 Ｋｕｂｏｔａ、 Ｙａｍａｓｈｉｔａ、 Ｍｏｒｒｉｓｏｎ和 Ｍａｅ－ｚａｗａ等学者的 ＨＣＦＣ－１２３饱和蒸气压试验数据的基础上，经过仔细分析，采用稳健回归方法进行了处理，筛选出一套由１２１组数据组成的综合数据，进而拟合得到适用范围较宽（２７３．１５～４５６．９６ Ｋ）精度良好的 ＨＣＦＣ－１２３蒸气压方程，具有较高的实际应用价值。     

含腐蚀缺陷管道拉伸应变能力预测模型研究

在埋地管道的基于应变设计和评估中,准确和可靠的拉伸应变能力(TSC)预测至关重要。国际管道研究理事会和可靠能源系统中心等研究机构提出的多种TSC预测模型均不适用于具有腐蚀缺陷的管道。鉴于此,本文基于经全尺寸管道拉伸实验验证的广泛参数有限元分析,提出了一种适用于腐蚀管道的TSC预测模型。在所提出的模型中,根据TSC与影响参数之间的相关关系,构建了一个缺陷几何因子函数以描述腐蚀缺陷尺寸(缺陷深度、宽度和长度)对拉伸应变能力的影响。通过非线性回归分析和误差分析验证了所提出模型的准确性和可靠性。结果表明：与有限元结果相比,所提出模型的平均预测误差为5.78%;与实验测试结果相比,模型的最小和最大预测误差分别为3.68%和24.51%;模型的预测范围可以满足应变设计地段腐蚀管道实际安全评估的需求。     

一种基于信誉度的Web服务质量预测方法

基于现有的服务质量预测方法大多是以其他用户的使用感受为依据,但前提部是假设这些信息是准确可信的,一旦这个假设难以得到保证,那预测的结果将会出现重大偏差.从服务用户信誉度的角度,提出一种Web服务质量预测的方法.首先介绍该方法的基本思想与主要过程,随后对评价用户信誉等级划分、评价用户信誉度计算以及服务质量的预测算法等内容进行重点分析:最后,通过仿真实验,将本文提出的方法与传统的算术平均值法进行比较.研究结果表明:该方法能有效提高Web服务质量预测的准确性.     

基于Kriging代理模型的造斜率预测方法研究

造斜率受导向工具结构、类型、钻井参数、井眼轨迹、地层和钻头等因素的影响,构成了一个多变量影响的非线性耦合体系。造斜率预测呈现一定的模糊性、随机性和非线性特点,难以用显性的定量关系式来精确刻画造斜率与其影响因素之间的函数关系。从回归分析预测法的角度,提出一种采用Kriging代理模型构建预测功能函数,进行造斜率预测的新方法。该方法基于空间插值理论,以造斜率预测值为输出目标。首先选取造斜率主要影响因素作为输入参数,确定训练样本和测试样本;然后,计算Kriging模型中的最优超参数,并构建该预测模型。最后,以测试样本为基准,计算模型预测性能指标,完成对Kriging代理模型的造斜率预测性能评价。通过现场案例研究表明,与常见的多元回归模型和径向基函数模型(radial basis function,RBF)相比,基于Kriging代理模型的造斜率预测方法在均方根误差(root-mean-square error,RMSE)、最大绝对误差(maximum absolute error,MAE)和平均绝对误差(average absolute error,AAE)3个常见的定量指标上表现了更佳的预测性能。预测结果更稳健,计算量更小,对造斜率的预测精度较高,能克服几何法预测精度不高或力学法计算量大等缺点。在工程应用中能节约计算成本和提高预测效率,便于推广应用。     

基于ATD-BP神经网络的页岩气产量预测方法

储层改造是页岩气开发的关键步骤,根据储层改造数据进行页岩气井产量预测,对后续施工优化有重要指导意义。然而,储层改造数据与气井产量间呈非线性相关关系,不适用于传统线性预测方法。且储层改造数据存在有效数据较少、噪声数据占比较大、维数较高等问题,不适用于受噪声影响较大的传统BP神经网络非线性预测方法。由此,本文提出一种页岩气储层改造产量预测方法,首先利用自适应阈值去噪(adaptive threshold denoise,ATD)算法去除噪声,再运用BP神经网络对储层改造数据进行非线性拟合,得到页岩气井产量预测模型。实验表明,相比传统的BP神经网络,本文所提方法能够有效提高预测的准确率和稳定性。     

基于VMD-GRU网络大型公共建筑冷负荷预测

基于冷负荷时间序列固有的复杂性和不规则性,针对预测过程中容易出现梯度消失、模态混叠和过拟合等问题,提出一种集成变分模态分解（variational mode decomposition,VMD）和门控循环单元网络（gated recurrent unit,GRU）的VMD-GRU模型。对原始数据进行相关性分析,挑选出相关性高的进行预测;使用VMD将原始数据序列分解为独立固有模式函数;使用GRU对每个分量进行预测;将分量预测结果相加得出冷负荷预测值。为验证模型的有效性,以西安某大型公共建筑为例进行能耗分析,并与BP、 GRU、EMD-BP、VMD-BP、EMD-GRU等其他预测模型进行对比。实验结果表明,提出的VMD-GRU模型可有效解决梯度消失、模态混叠和过拟合等问题,预测精度显著提高,预测效果优于其它预测模型,符合大型公共建筑冷负荷的变化规律,为节能优化提供有力数据支撑。     

基于无迹卡尔曼滤波的LSSVR在线多步时间序列预测

准确宽范围多步预测在时间序列预测应用中带来了巨大挑战.提出了一种基于最小二乘支持向量回归(LSSVR)和无迹卡尔曼滤波(UKF)的在线多步预测方法,利用时间滑动窗口减小算法的计算负荷,UKF方法实现LSSVR模型参数更新以提高预测精度.当预测范围达到预定步长p时,由核宽度σ、支持值参数{α_k}_k~L_(=1)以及偏移项b所构成的模型参数通过新的测量值和UKF进行在线更新.提出的方法不仅以较少的训练数据建立在线预测模型(所需训练数据集大小为相空间维数与滑动窗口长度之和),且多步预测值的精度相比于传统方法得到进一步提高.最后,通过几个实验研究论证了提出方法的有效性和优越性.     

基于改进自组织映射聚类算法的连锁故障预测模型

为提高电力系统连锁故障预测的快速性和全面性,提出一种基于改进自组织映射聚类算法的连锁故障预测模型.针对事故链预测模型的故障指标模糊、事故链模型过于庞大等问题,该模型首先设计了初始故障集评价指标、上下级支路间关联性指标.其次改进自组织映射聚类算法,对关联性指标进行聚类分类,并在上下级支路关联性确定中,设定适当阈值.最后,...     

基于邻近项目的Slope One协同过滤算法

协同过滤是个性化推荐系统中的常用技术,数据稀疏性是影响协同过滤算法预测准确度的主要因素。提出了改进的Slope One算法,在该算法中,首先根据用户历史评分计算项目间相似性,然后依据项目相似性选取当前活跃用户评价过的k个相似项目记为邻近项目集合,并计算目标项目与其邻近项目的评分偏差,最后以项目间相似性为权重,计算当前活跃用户对目标项目的评分预测值。该算法使用邻近项目进行计算,降低数据的稀疏性,同时减少了计算量。使用标准MovieLens数据集对该算法的预测结果进行验证,结果表明：相对于原算法,该算法提高了预测的准确性,与其他协同过滤算法相比,推荐准确度也有明显的提高。     

基于近邻成分分析的短期风电功率集成预测

针对短期风电功率预测关键气象因素影响程度的差异和单一模型预测精度不足的问题,提出一种基于近邻成分分析(neighborhood components analysis, NCA)特征加权和Stacking集成预测的短期风电功率预测模型。考虑气象特征对风电功率影响程度不同,利用NCA对气象特征进行加权,将加权特征作为模型输入,强化关键特征的影响程度;在此基础上,构建多个基预测器预测风电功率,并利用结合器将预测结果融合,建立Stacking集成预测模型。算例分析表明,以加权特征作为输入的Stacking集成预测模型具有更高的短期风电功率预测精度。     

Temporal dynamics in social trust prediction

Inferring unknown social trust relations attracts increasing attention in recent years. However, social trust, as a social concept, is intrinsically dynamic, and exploiting temporal dynamics provides challenges and opportunities for social trust prediction. In this paper, we investigate social trust prediction by exploiting temporal dynamics. In particular, we model the dynamics of user preferences in two principled ways. The first one focuses on temporal weight; the second one targets temporal smoothness. By incorporating these two types of temporal dynamics into traditional matrix factorization based social trust prediction model, two extended social trust prediction models are proposed and the cor- responding algorithms to solve the models are designed too. We conduct experiments on a real-world dataset and the results dem- onstrate the effectiveness of our proposed new models. Further experiments are also conducted to understand the importance of temporal dynamics in social trust prediction.