基于Microsoft Excel表的有重复正交试验结果的方差分析

基于Microsoft Excel提供的常用函数、数学与三角函数以及统计函数的计算描述统计量,以本实验室大枣粗多糖热水浸提的L9（3^4）正交试验的测试结果为例,叙述了利用Microsoft Excel表开展有重复正交试验结果的方差分析的方法与步骤。本文建立的用EXCEL表进行方差分析的程序与方法可扩展应用到正交设计、随机区组设计、裂区设计等试验结果的统计分析中,在实际的研究与教学工作中具有快捷和方便运用的普遍意义。     

基于VBA的Excel下投票测评系统的分析与设计

本论述简要介绍了VBA程序设计的有关知识以及VBA在Microsoft EXCEL中绑定的简单应用，详细分析了如何利用功能强大的VBA来实现投票测评系统的分析与设计，并叙述了VBA在Microsoft OFFICE其它应用程序中的扩展。     

多元线性回归预测及其检验在EXCEL中的实现

多元线性回归预测是市场分析和经营决策中较为常用的定量化分析方法。本文着重研究了如何利用目前普遍使用的EXCEL软件来实现多元线性回归预测及其检验,从而避开程序开发等复杂的技术问惠,实现市场预测的快速化。     

基于VBA的EXCEL操作考试及评分系统的研究与实现

本文主要介绍一种以Microsoft Office EXCEL 2003文档为操作对象,适应于无纸化考试评分系统的实现方案。利用VBA编写Microsoft Office EXCEL 2003操作试题自动批阅系统,此系统编写简单,维护方便。文中结合具体实例对评分过程、科学性、可靠性都做了简单介绍。     

AR模型在网站点击量预测中的应用与研究

对数据挖掘的“预测”功能进行了研究，在对网站进行流量统计的基础上，利用AR模型建立点击量时间序 列模型进行点击量的预测，同时也与其他常用的预测方法进行对比。从实验结果可以看出AR模型的预测精度要 优于其他的预测方法，达到了预期的精度要求。     

分布式系统主机负载预测方法的评估

动态负载均衡是网络计算的关键技术,如何提高动态负载均衡的性能,一直是网络计算人员研究的一个热点.通过实验评估比较了线性时间序列模型、特殊的自我平衡及趋势预测时间序列模型、神经网络BP模型的预测性能,获得了各预测模型的优劣,从中选择了具有较佳预测性能的时间序列AR、混合趋势预测MT两种预测模型构建了预测模型模板库。     

AR模型在网站点击量预测中的应用与研究

对数据挖掘的“预测”功能进行了研究，在对网站进行流量统计的基础上，利用AR模型建立点击量时间序列模型进行点击量的预测，同时也与其他常用的预测方法进行对比。从实验结果可以看出，AR模型的预测精度要优于其他的预测方法，达到了预期的精度要求。     

EXCEL在成绩统计中的应用

Microsoft Excel是微软公司的办公软件Microsoft office的组件之一,由于具有强大的数据处理能力,被广泛地应用于数据处理、统计分析和辅助决策等领域。在成绩统计中,运用EXCEL的函数、统计和模板功能,可在很大程度上提高统计的效率和准确性。     

预测未来的科学

"未来无法预测"的说法肯定是错误的。在科学基础上预测未来是常见的事,并不奇怪。典型例子如天气预报,而对地震的研究导致了地震学科的建立。客观世界遵循自然规律,但又是无规、随机、非线性和有突变的,因而预测未来既可能又很难成功。不能用因果性要求批评量子物理实验;可以用因果性对待经典物理实验,但不应死守"因先于果"的时序限制。因果律的精髓应是"在任何情况下果都不能影响因"。在Maxwell-d’Alembert方程求解过程中,完整的数学分析结果是有一个滞后解和一个超前解。过去的习惯作法是抛弃超前解而只留下滞后解,虽然从逻辑上的因果性出发而这样做并不合理,能被人们接受的理由只是"滞后解才与实验情况相符合"。现在已出现了众多的负波速实验,证明了超前波存在,并且在实验中"果超前于因"。这些实验体现了"进入未来"的意蕴,或许可以看成是"时间机器"设想的某种体现。一般认为经过时空隧道可作时间旅行;也可利用量子力学现象,例如纠缠态和后选择。量子隐形传态传送的是量子态而非实体物质,从逻辑上讲量子后选择传态与时间旅行是一致的。因此旅行者实际上未动,而传送的是描写旅行者的全部信息。很明显,在量子理论中时间旅行是可能的。量子力学是未来学发展的动力。……然而未知事物大量存在,要承认未来充满了不确定性;对未来学的研究面临巨大困难,道路是漫长的。     

预测未来的科学

“未来无法预测”的说法肯定是错误的。在科学基础上预测未来是常见的事,并不奇怪。典型例子如天气预报。而对地震的研究导致了地震学科的建立。客观世界遵循自然规律,但又是无规、随机、非线性和有突变的,因而预测未来既可能又很难成功。不能用因果性要求批评量子物理实验;可以用因果性对待经典物理实验,但不应死守“因先于果”的时序限制。因果律的精髓应是“在任何情况下果都不能影响因”。在Maxwell—d’Alembert方程求解过程中,完整的数学分析结果是有一个滞后解和一个超前解。过去的习惯作法是抛弃超前解而只留下滞后解,虽然从逻辑上的因果性出发而这样做并不合理,能被人们接受的理由只是“滞后解才与实验情况相符合”。现在已出现了众多的负波速实验,证明了超前渡存在,并且在实验中“果超前于因”。这些实验体现了“进入未来”的意蕴,或许可以看成是“时间机器”设想的某种体现。一般认为经过时空隧道可作时间旅行;也可利用量子力学现象,例如纠缠态和后选择。量子隐形传态传送的是量子态而非实体物质,从逻辑上讲量子后选择传态与时间旅行是一致的。因此旅行者实际上未动,而传送的是描写旅行者的全部信息。很明显,在量子理论中时间旅行是可能的。量子力学是未来学发展的动力。……然而未知事物大量存在,要承认未来充满了不确定性;对未来学的研究面临巨大困难,道路是漫长的。     

进场航空器跑道占用时间预测

摘 要：为了准确预估跑道占用时间（runway occupancy time, ROT）,提出了一种将灰狼优化算法和随机森林算法结合的预测模型。首先基于ADS-B轨迹,根据纽瓦克自由国际机场的实际运行情况,提取出进场航空器的跑道占用时间;其次分析跑道出口选择、跑道出口角度、气象条件、跑道入口端速度、跑道出口端的速度、机型、航空公司对跑道占用时间的影响;最后利用灰狼算法实现随机森林参数优化,基于优化后的随机森林模型完成对进场航空器跑道占用时间的预测。实验结果表明,相比实验和文献中的其它方法,该方法对跑道占用时间的预测更为准确,预测值与实际误差值在10 s内的占93.6%。研究结果可用于大型机场实际运行航班跑道占用时间预测。     

概率论与数理统计的MATLAB实验

《概率论与数理统计》作为理工科类一门基础文化课程,在培养应用技术型人才目标中具有非常重要的地位。它有自己独特的概念和计算方法,与其他学科联系紧密,同时又向基础学科、工科学科渗透,相互融合发展成为边缘学科。本文结合概率论与数理统计的教学实践,探讨如何利用数学实验辅助教学。主要利用MATLAB、EXCEL、SPSS等软件,通过概率论与数理统计课程的某些具体实例,展示了MATLAB、EXCEL、SPSS等在课程教学中,对提高学生学习热情和提升学生解决实际问题能力方面所发挥的作用。     

我院高级职称教师年龄结构浅析和预测

师资队伍的年龄结构反映了队伍的活力与兴衰。而高级职称教师是学校师资队伍中最高层次,这个层次是学校教学第一线的带头人,也是学校教师队伍的学术带头人。他们的水平是一个学校教学质量、学术水平的标志。因此,他们的年龄结构如何不仅关系     

温室黄瓜生育期预测的正弦指数模型

通过正弦指数模型描述黄瓜在各个生长阶段发育速率与温度的关系.以连栋温室2006-2007年3茬黄瓜生育期资料为基础,得到不同生育阶段模型所需参数.利用2008年试验资料对模型进行了验证,并进一步与有效积温法对各个试验的模拟结果进行比较.结果表明,模型能够较好的预测各个生育期的出现时间和持续天数,且预测效果要优于有效积温法.     

典型金属冲击韧性的仿真预测

遵循金属冲击韧性试验的国家标准（GB／T229-1994）,采用有限元软件ABAQUS模拟典型金属材料的冲击试验过程。预测金属在冲击过程中,冲击时间与冲头损失动能的对应关系。通过评估已知金属材料各项性能参数即材料的强度、韧度等与冲击时间的函数关系,得到与材料冲击韧性相关的比例系数v。参考该比例系数实现对未知金属材料冲击韧性的数值预测。     

非晶态合金晶化电特性时间序列模型及预测

在非晶态合金晶化过程中,尽管无法知道那些系统变量及它们之间如何相互作用来支配晶化的演化,但可以肯定的是过程变量尤其是晶化电特性蕴含着不同的时频特性.因此,将材料科学与信息科学技术相结合,利用非线性系统辨识方法,提出一种基于小波变换和ARFILSSVM方法的晶化电特性时间序列模型及预测方法.首先利用小波变换对时间序列进行分解,分离出时间序列中的低频和高频序列,然后利用AR模型预测高频序列,利用FILSSVM方法预测低频序列,最后将各模型的预测结果叠加,从而得到原始序列的模型及预测.仿真试验表明,该方法是非晶态合金晶化电特性时间序列的有效预测方法.     

RNA-蛋白质复合物结构预测研究进展

RNA-蛋白质复合物是生命体中参与细胞活动的重要生物大分子,相关复合物三级结构的测定对理解细胞活动过程和相关疾病的治疗有重要帮助.然而,实验测定RNA-蛋白质复合物分子结构需要大量的时间和财力,高分辨率的复合物结构测定依然面临重大挑战. RNA-蛋白质复合物结构预测是目前软物质物理和生物物理学领域最具挑战性和影响力的研究方向之一.本文首先综述了RNA-蛋白质复合物结构预测的研究进展与挑战,随后讨论了如何优化复合物结构采样和结构评估,最后对如何利用生物分子大数据和深度学习模型进一步优化RNA-蛋白质复合物预测方法做了展望.     

基于SVM短时交通流量预测

交通流量预测是智能交通系统中非常重要的研究领域,传统的预测方法在交通流量预测中有着非常广泛的应用.但是,在短时交通流量预测中,由于其影响因素错综复杂,传统的预测方法对于短时交通流量不能很好地进行预测.随着机器学习和数据挖掘各种理论的不断提出及完善,机器学习和数据挖掘与交通流量预测的结合是智能交通系统未来发展的一个重要方向.本文利用SVM (support vector machine)构建了短时交通流量预测模型,并利用遗传算法(genetic algorithm)对SVM的惩罚参数C和核参数σ进行优化,同时比较SVM中不同核函数,包括多项式核函数(polynomial kernel)和径向基核函数(RBF kernel)的预测效果.径向基SVM (RBF SVM)训练时间要比多项式SVM (polynomial SVM)短,预测准确率和精度也要比多项式SVM要好.从仿真结果上看,SVM非常适合应用于短时交通流量预测,能够取得很好的预测效果与精度.     

南极洲地表平均温度的定量分析

针对如何定义并评估区域平均地表温度的问题,使用了MATLAB、EXCEL等软件,分别建立极限区域平均地表温度模型、三维插值模型和多项式拟合模型,从而得出了南极洲从2001—2015年平均地表温度值以及其与时间的函数关系式。紧接着根据得出的温度与时间的关系对未来近5年进行了预测,以便更好地掌控未来温度信息,做出及时的应对措施。     

利用MFC开发交互式参数化机构实验软件

介绍如何充分利用MFC（Microsoft Foundation Classes，微软基本类）这一强大面向对象软件工具（OOP）来开发机械原理中的典型实机构实验软件，该实验软件具有交互式，参数化等优点，为机械原理的教学和实验提供帮助，并且它的开发方法也可以应用于机械设计软件的开发。