图书宣传推荐活动的有效性实证研究

通过验证情境设定和定量测试统计,对各种图书宣传推荐方式的有效性进行了实证研究,以期加强或改进图书宣传推荐活动并促进文献利用率的提高。     

湖南各市经济发展效率的实证分析——基于超效率DEA模型

文章从被评价单元间的相对效率分析着手,利用统计分析方法选择指标,运用数据包络分析（DEA）方法中的超效率DEA模型,对湖南省14个城市经济发展相对有效性进行了较为全面而客观的评价。根据实证分析的情况,提出提升湖南各市经济发展效率的对策建议。     

基于差分算子的薄层弱信号检测方法

随着石油勘探程度的提高,新勘探的目标更加隐蔽,表现出圈闭规模小,储层厚度薄等特点,特别是砂泥岩薄互储层,地震反射信号微弱,常规地震资料难以准确识别,制约了精细构造解释、精细储层预测及圈闭落实程度。为了解决实际地震资料中的薄层弱信号检测问题,发展了一种能增强弱信号能量且不会抬高高频噪音的差分算子技术。该方法利用原始地震道的高斯平滑衍变地震道抬升薄层弱信号的低频段能量,利用原始地震道的偶数阶衍变地震道抬升薄层弱信号的高频段能量,并将输出地震道经过完全总体经验模态分解(CEEMD)算法处理以压制高频的衍生干扰信息。数值模拟以及实际资料均验证了该方法的高效性。     

大学生沟通能力对信息素养的影响研究 ——以聊城大学计算机学院为例

大学生信息素养作为就业能力的重要因素已经引起了各个高校的重视,但是如何提高大学生的信息素养是学校要认真对待的问题。研究提出沟通能力影响信息素养的假设,对聊城大学计算机学院学生进行了问卷调查后,结果显示大学生沟通能力中的调整能力和传达能力对信息素养的提高有显著的影响。     

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.     

基于非线性修正策略的空气质量预警系统研究

建立科学、有效的空气质量预警系统,对于保护人们的身体健康和促进社会和谐稳定具有重要的科学价值和实际意义.为此,本文首先利用孤立森林(isolationforest,iForest)算法进行空气质量指数(air quality index,AQI)离群点分析,然后建立了一种空气质量预警系统,该系统由数据预处理模块、优化模块、预测模块和修正模块构成,融合了时变滤波经验模态分解(time varying filtering based empirical mode decomposition,TVF-EMD)、改进的蝴蝶优化算法(modified butterfly optimization algorithm,MBOA)、离群鲁棒极限学习机(outlier robust extreme learning machine,ORELM)和非线性修正策略,该预警系统成功地实现了空气质量的有效预警.同时,以污染程度不同的5个城市作为实验地点对预警效果进行检验,结果表明:1)与经验模态分解(empirical mode decomposition,EMD)相比,TVF-EMD可以更为有效地降低原始数据的非线性和非平稳性特征;2)基于MBOA的误差非线性修正策略比其他误差修正策略更胜一筹,可以显著提高预警系统的性能;3)建立的预警系统的性能要优于其他对比模型,可以对污染程度不同的城市进行有效预警.     

基于经验模式分解和BP神经网络的刀具状态监测方法

为提高刀具检测识别率,采用经验模式分解法分解不同状态刀具的切削声音信号,计算各信号分量的能量百分比,形成特征向量。利用三次样条插值方法对特征向量进行插值,插值后的特征向量保留了原始信号的所有特征成分,应用BP神经网络识别刀具的状态。实验结果表明:经验模式分解方法和BP神经网络相结合可以有效识别铣刀状态,平均识别率达86%。     

异方差半参数变系数部分线性EV模型的经验似然

利用经验似然方法考虑异方差半参数变系数部分线性EV模型中兴趣参数置信域的构造.分别在误差方差已知和未知情形下,构造模型参数部分的经验对数似然比统计量,并验证非参数情形下的Wilks定理成立.模拟研究表明经验似然估计方法具有优良的性质.     

基于EEMD和改进VPMCD的滚动轴承故障诊断方法

针对原VPMCD方法在参数估计过程中存在的缺陷,用BP神经网络非线性回归方法代替原方法中的最小二乘法,解决了最小二乘法中存在的病态问题,因此,提出了改进多变量预测模型(Variable predictive mode based class discriminate,简称VPMCD)的滚动轴承故障诊断方法.首先采用总体经验模态分解(Ensemble empirical mode decomposition,简称EEMD)方法对滚动轴承振动信号进行分解得到若干个单分量信号,然后提取各分量奇异值组成特征向量作为改进VPMCD的输入,最后对滚动轴承工作状态和故障类型进行识别.实验结果表明,该方法能够有效地应用于滚动轴承故障诊断.     

电子商务时代物流业能源消费研究

基于时间序列模型,研究了中国物流业能源消费问题.研究结果显示：物流业的能源消费增速较快,在承担大量货运业务的同时也消费了大量的能源;物流业能源消费、进出口贸易、物流业发展水平之间存在协整关系,后两者对物流业能源消费的影响较大且显著,从Granger因果关系来看,进出口贸易不是而物流业发展水平才是物流业能源消费的Granger原因;在电子商务时代,内需消费得到了拉动,但也略微拉大了物流业的能源消费.建议各地方政府合理规划交通运输设施建设,努力扩大外贸依存度,改善物流业的能源利用效率.