打造保定形象 建设和谐家园——关于保定城市形象及宣传推广的研究

不久前,中科院发布了《2012年中国社会形势分析与预测》蓝皮书,书中指出,2011年中国城镇人口占总人口比例首次超过50%。这说明中国区域经济社会结构正在由传统向现代转型,城市化已经成为推动经济社会发展的新引擎。在此形势下,确立城市形象,打造城市品牌,提升城市品位,扩大其知名度和美誉度,     

城市建筑安装涂料VOCs排放量模拟预测研究

通过建立灰色离散分数阶预测模型GM(1,1)、BP和RBF神经网络预测模型,以西安市建筑安装涂料产生的VOCs为例,将用于建筑安装的涂料量以及其驱动因子数据作为模型的输入值,用收集整理的2004—2011年16组西安建筑安装涂料消耗量数据进行BP和RBF神经网络训练模拟,2011—2014年5组年数据进行检验预测,采用曲线拟合度和相对误差2个评价指标对3种预测模型结果进行比较分析。结果表明,灰色预测、BP和RBF神经网络预测模型的样本训练及预测的平均误差为:-16.53%,、7.05%,和4.73%,,结合真实值与预测值的曲线拟合和误差下降曲线来看,RBF神经网络的预测结果优于BP神经网络预测结果,采用RBF神经网络预测模型对城市建筑安装VOCs的排放量进行预测具有模拟效果好和预测精度高的优势,对城市VOCs的治理有一定的参考价值。     

基于变系数回归的高校大学生艾滋病新增病例的预测研究

利用2007—2016年湖南省高校大学生艾滋病新报告病例的数据,将2011—2016年艾滋病发病数据作为检验样本,以平均相对误差作为评价指标,建立变系数回归模型,并对2017年新报告病例数进行预测。经计算得到变系数回归模型的平均相对误差为0.6801%,灰色预测方法的平均相对误差达到20.9792%,以及2017年湖南省高校大学生艾滋病新报告病例数的预测区间为[209, 231]。结果表明变系数回归模型预测效果好于灰色预测,更适用于湖南省高校大学生艾滋病疫情预测。     

杭州市出租车投入量的研究

本文根据杭州市的常住人口、人均GDP、旅游人数、城市公交总里程和市区道路长度这五个影响出租车投入量的因素,通过多元线性回归模型进行求解估计。并且通过实地调研对所采用的数据进行合理性检验。运用SPSS进行求解预测,得出2009年和2010年的出租车数量和真实值的误差分别为1.43%和0.54%,误差较小。预测2011年和2012年出租车投入量应为8242辆和8445辆。     

基于ARIMA模型的煤炭消费量预测研究——以山西省为例

对山西省煤炭消费量进行科学预测有助于对全省的煤炭资源开发进行合理规划、统一配置。分析了1949—2013年山西省煤炭消费量的变化趋势,根据1949—2010年的煤炭消费数据,构建了山西省煤炭消费量短期预测ARIMA(2,1,2)模型,利用此模型对山西省2011年和2012年的煤炭消费量进行了预测,并将预测值与实际值进行对比,发现预测的相对误差仅为3.27%和1.27%,表明模型的拟合度较好。因此,可以运用ARIMA(2,1,2)模型对山西省煤炭消费量进行短期预测。     

中科院—天津市签署20项院市科技合作协议

2011年12月20日,天津市科委与中科院相关部门在津举办＂中科院—天津市院市合作工作推动会＂。会上,中科院过程所、计算所等相关部门与天津滨海高新区、天津中医药大学等单位签署了20项院市科技合作协议。会议总结了中科院与天津市开展科技合作6年来所取得的成绩,     

中科院成都分院与重庆市涪陵区举行院区科技合作座谈

2011年12月1日,成都分院与重庆市涪陵区举行院区科技合作座谈。成都分院党组书记、常务副院长王学定,副院长赵永涛出席座谈会。涪陵区科委主任程友明介绍了中科院在涪陵区开展科技合作的基本情况。围绕中科院成都技术转移中心涪陵分中心,2011年院区双方开展了两系优质杂交水稻试     

桂林地区气温与降水量的时间序列预测模型

根据桂林地区2001～2010年各月平均气温和1987～2010年每年6月份降水量的实测数据,利用时间序列的季节指数法和线性外推法分别建立气温预测模型和降水量预测模型,再利用模型对桂林市2011年各月的气温和2011年9、11、12月的降水进行预测,得到比较理想的预测效果.     

中国最大光伏实验室落户保定

11月26日，由中科院电工所与河北保定高新区共同建设的保定光伏检测中心实验室在保定高新区正式落成。据介绍，这是我国最大的光伏实验室。据悉，光伏检测中心实验室是中科院电工所与保定市政府战略合作的项目，由中科院电工所和高新区发展公司共同筹建。该项目于2010年8月29H开工，2011年5月工程通过主体验收，2011年8月内装开始施工。项目占地30亩，建筑面积14510平方米。项目投资1亿多元，其中基建投资5000多万元，设备投资5000多万元。该项目被纳人中科院“太阳能行动计划”，是中科院针对太阳能光伏系统研发试验等建设的国内最大的检测平台，可以进行太阳能光伏系统相关的控制器、逆变器、跟踪系统等研发试验平台建设和相关产品的室内检测。     

基于细粒度演化超网络的股票预测

为了更准确地预测股票的走势,提出了一种基于细粒度演化超网络的股票预测方法.对2011年证券年报数据进行处理,以预测其中股票在2012年的走势.采用卡方分裂算法和等宽度离散化相结合的方法对股票数据进行有效的离散化,以应对连续型数据简单二值化处理造成的信息损失,然后采用细粒度演化超网络模型预测每支股票在未来一年内的走势.试验结果表明:细粒度演化超网络对股票走势预测正确率是86.73%,股票上涨预测正确率是75.00%.得到了用细粒度超网络挖掘影响股票上涨的重要特征组合及其对应的取值范围,为投资者提供了一种可靠而又方便的选股新方法.     

白春礼 中国科技比历史任何时期都有可能跨越发展

将在新中国成立100年、中科院成立100年时,把我国建成世界科技强国。 在中国科学院建院65周年之际,中国科学院院长,党组书记白春礼称,中国的科技比历史上任何时期都更有可能实现跨越发展,＂将在新中国成立100年、中科院成立100年时,把我国建成世界科技强国＂。数据表明,中科院累计有20项成果获国家自然科学一等奖,占总数的61%。先后有22位出自中科院的科学家获得＂两弹一星功勋奖章＂（全国共23位）、18位科学家获得国家最高科技奖（全国共24位）。     

基于改进的灰色-马尔可夫链方法的甘肃省人均GDP预测

以1990-2011年甘肃省人均GDP数据为基础,采用灰色模型预测方法和马尔可夫链相结合的方法对甘肃省人均GDP进行预测,给出了灰色-马尔可夫链改进预测方法,结果表明,人均GDP灰色模型预测结果受原始数据变化幅度的影响,相对误差达到了5.87%,精确度并不是很高;通过马尔可夫链修正,预测结果得到较大改善,由灰色预测值和马尔科夫状态转移下的最大状态概率可以更加准确把握甘肃省人均GDP的总体动态发展趋势,得出了比灰色预测更加科学合理的结论。     

基于组合预测模型的我国天然气需求预测

在世界能源低碳化的要求下,天然气以其碳含量优势成为低碳能源的重要组成部分,天然气需求预测也随之成为焦点.运用多项式趋势面分析法与GM(1,1)灰色预测法对原始数据序列进行处理,并将两模型下处理后的数据以及二氧化碳排量数据拟合回归方程建立组合预测模型,随后以我国2003—2011年人口、GDP、天然气消费量及二氧化碳排量数据作为原始数据序列进行实例分析,通过残差检验发现,该组合预测模型的预测精度在99.96%以上,属于较好的预测模型,预测数据可靠.最后,运用该模型对2012—2018年我国的天然气需求量进行预测.     

线性神经网络模型在新上证综指的预测

利用线性神经网络模型对"新上证综指(000017)"进行拟合预测,选取从"新上证综指"开始发行月份(2006年1月)开始到2011年6月的月度数据,共计66个,用前62个做训练组,最后4个数据做预测组,通过比较不同滞后窗口模型的误差平方和,选择适当的窗口数为最优模型,为了提高模拟的效果,对模型的初始数据进行优化,然后进行预测分析;结果显示,拟合效果很好,除6月份股市波动稍大,其他月份拟合误差不到3%,阐释了股票市场的短期可预测性。     

基于灰色网络组合优化的年增油量预测

老井措施增油成为油田稳产、降低油田区块开发成本的必然选择。针对多项式回归预测的局限性、灰色理论不能反映影响因素特征、神经网络需求数据多且数据敏感性差等特征,通过建立最优控制模型,实现GM（1,1）灰色理论与神经网络的高精度组合预测。以某油田区块2011-2018年的措施增油为例,对影响措施增油量的因素进行识别,建立了最优控制灰色神经网络模型对老井措施年增油量进行预测,相比多项式回归预测、GM（1,1）预测及BP神经网络预测方法,新模型模拟效果更好,预测精度更高。新方法对2018年措施年增油量的预测精度达97.34%。基于最优控制的灰色神经网络模型可以作为一种人工智能组合最优化模型预测措施年增油量,为准确预测措施增油效果,指导油田开发决策提供了新的思路。     

中国人口数量的时间序列分析

本文运用时间序列模型（ARIMA模型）对中国人口进行分析与预测,应用Eviews6．0软件对1949～2007年中国人口数据进行拟合,建立ARIMA模型,运用2008～2010年的人口数据来验证模型,并对2011年的总人口数进行了预测。     

地方国库现金流预测研究——以延安市为例

以延安市为例,通过分析市本级国库现金流特征,选择时间序列预测方法,以2008-2011年的月度数据为样本,利用ARMA模型对2012年1-6月的收支存数据进行短期预测.并结合现金流实际数据与当前经济形势探讨误差产生的原因,并提出相应对策以提高预测精度,进而为地方国库现金管理提供有效依据.     

第12届中国·金华工业科技合作洽谈会召开

由中科院上海分院、中共金华市委、市政府主办,中科院、浙江大学、浙江省科技厅等单位支持,各县（市、区）党委和人民政府,金华市科技局、金华经济技术开发区管委会等有关部门和单位承办的第12届中国·金华工业科技合作洽谈会于2011年11月24-27日在金华举行。     

致力创新研发 推动行业进步

沈阳大陆激光集团成立于1999年,是以大功率工业激光成套设备制造和激光制造与再制造技术服务为主导业务的高新技术企业。2011年末,集团净资产达3亿元,拥有沈阳和岳阳两个科技园、11家控股子公司、4个加工中心,员工500余人,其中70%具有大专以上学历。集团拥有一支由经验丰富的博士、硕士、高级工程师和高级技工组成的研发队伍,队伍带头人分别来自中科院金属研究所、中科院自动化研究所和国家重点院校。集团始终致力于工业激光制造和再制造技术的开发与产业化应用,     

基于灰色系统理论的重庆市煤炭消费需求预测

根据灰色系统理论,以1995—2002年重庆市煤炭消费量作为基础数据,建立了2个灰色预测模型．应用灰色预测GM（1,1）模型预测了重庆市2005—2011年煤炭消费量,并分析了预测的结果．结果表明,该预测具有较好的精度,结果是可信的．