一类抛物型方程控制系数反演的数值算法

研究了第3类边界条件下抛物型方程控制系数的反演问题。基于附加的非局部条件和有限差分的Crank-Nicolson思想方法来确定系数函数,构造了控制系数的迭代反演算法。后经进一步简化后,得到了控制系数的一个显式的反演格式。为克服计算带来的不适定性,引入磨光正则化算法对带有误差的测量数据进行去噪处理,最后获得了相对稳定的控制系数反演结果。数值实验表明了所提出的数值方法能有效地重建出控制系数。     

第六类Chebyshev小波配置法求分数阶微分方程数值解

基于第六类Chebyshev小波配置法,提出一种求解分数阶微分方程数值解的数值方法。利用平移的第六类Chebyshev多项式,在Riemann-Liouville分数阶定义下,获得了第六类Chebyshev小波函数的分数阶积分公式的精确表达式。利用积分公式,结合有效配置法,将分数阶微分方程的求解问题转化为代数方程组进行求解。同时,给出了第六类Chebyshev小波函数展开逼近的一致收敛性分析和L²范数意义下的误差估计。通过数值算例验证该算法的适用性与有效性。     

基于遗传算法求解一类分数阶扩散方程反问题

考虑了一类具有多个时间分数阶项的分数阶扩散方程反问题,即通过空间中某个点的测量数据识别分数阶阶数及其组合系数。基于反问题的唯一性结论,将反问题归结为非线性优化问题,然后建立了基于遗传算法的反演方案。最后,通过数值模拟来说明反演算法的可行性及有效范围。     

BP神经网络算法在修正SIR传染病模型参数反演中的应用

研究了一类修正SIR传染病模型的参数识别问题,给出了参数识别问题的唯一性结论,并利用BP神经网络算法对参数识别问题进行数值求解,通过数值算例说明了该反演算法的可行性.     

基于PSO-ELM的中国石油股票价格预测建模

为了提高股票价格预测的精度,针对中国石油股票价格预测问题,提出了粒子群算法(Particle Swarm Optimization,PSO)优化极限学习机(Extreme Learning Machine,ELM)的股票价格预测模型。通过粒子群算法对极限学习机的权值以及阈值参数进行优化,构建PSO-ELM预测模型,并将其用于中国石油股票价格预测。仿真实验表明,与ELM、PSO-BP、DE-ELM相比,其预测均方误差分别下降了1.84%、1.07%、0.97%,拟合优度决定系数R2为0.974 3,即PSO-ELM有着较高的预测精度。为了给股票投资者更好的投资建议,对PSO-ELM模型分别进行股价短期、中期、长期的预测,结果表明PSO-ELM模型短期预测精度较高,随着时间的推移预测的精度有所下降。     

衬底温度对掺杂硅基薄膜结构的影响

采用双离子束溅射沉积法制备的掺杂硅基Si-SiO2和Al-Si-SiO2薄膜,实验中通过改变基片温度获得不同条件下的样品.测试发现,当基片温度低于450℃时,两种薄膜的XRD谱图中并未有明显的晶态峰存在,说明薄膜中并未形成晶态结构,样品的选区电子衍射花样的TEM测试结果也证明如此;当基片温度高于450℃时,XRD谱图中才呈现出几个微弱的晶态峰,说明薄膜中可能有Si或A1的晶粒出现.样品的XPS测试结果表明,Si-SiO2薄膜在温度较低时表现为欠氧富硅的结构SiOx(x ＜2),薄膜中的Si主要是以氧化物的形式存在,当基片温度高于450℃时,根据Si的XPS特征峰的硅双峰结构能够确定薄膜中的硅形成了较显著的硅的原子团簇.而对于Al-Si-SiO2薄膜,Al主要是以单质铝的形式存在,Si是以氧化物的形式存在,实验中可以通过改变靶材中铝片的面积大小,改变薄膜中的铝和硅的含量.     

基于模型函数与L-曲线的正则化参数选取方法

基于模型函数方法与修正的L-曲线准则,给出了选取正则化参数的1种迭代算法。在一定条件下,证明了所提出的选取正则化参数的算法是局部收敛的,通过数值算例验证了该方法的局部有效性。     

数值求解一类空间分数阶扩散方程源项系数反问题

数值求解一类空间分数阶扩散方程源项系数反问题.利用函数变换,将源项系数反问题转为对应的定解问题,利用隐式差分格式,求解对应定解问题,然后利用数值积分,求得待定系数函数的数值解,并且证明了隐式差分格式的绝对稳定性.通过数值算例表明,该数值方法具有较高的计算精度.     

基于RSEI的国家生态文明试验区(江西)生态环境质量变化分析——以抚州市为例

客观有效地监测生态环境质量是当前生态文明建设研究的重点和热点。选取2007年、2013年和2017年的Landsat TM/OLI影像数据,计算有效反映生态环境质量的绿度、湿度、热度和干度4个指标,通过主成分分析确定权重并集成遥感生态指数对抚州市生态环境质量变化进行定量分析。研究结果表明,研究区2007年、2013年和2017年的RSEI均值分别为0.669、0.885和0.789,生态环境质量状况呈先大幅上升后小幅下降趋势,整体呈上升趋势。生态环境质量较好的区域主要分布在植被覆盖率较高的南北丘陵地带,生态环境质量较差的区域主要分布在受人类活动影响较大的中部。研究区内生态环境质量状况为优、良等级居于主导地位,其区域占总面积比例由2007年的65.47%增加到2017年的77.78%。10年间生态环境质量变好或不变的区域比重为91.60%,居于主导地位,生态环境质量变差的区域主要分布于抚州市主城区,尤其是五大产业平台园区以及未利用裸地,其建筑用地的大幅扩展以及植被的大面积消减导致该区域生态环境质量变差。