生物毒性监测技术在给水系统的毒性监测应用

介绍了供水系统中生物毒性检测技术的特点及其在给水水质预警中的重要性;对山西晋城的源水和出厂水的水样毒性测定结果进行评价,同时参照水质的理化因子,可以看出,该方法测出的水质毒性能够较好地反映出水质的污染状况。     

浅谈加工双曲柄轴的工艺过程

针对行星减速机双曲柄轴的加工精度要求,制定了双曲柄轴的加工工艺,通过该加工工艺和流程,加工出了合格的产品。     

开平—涧河地区煤层气赋存特征及有利区预测

通过对开平—涧河地区煤层的分布、显微组分、煤级、煤相、煤岩显微裂隙分析及试井物性分析,明确了该区的煤层气赋存、生气的地质条件以及煤层的物性特征。在此基础上对开平—涧河地区的不同深度、不同区带的煤层气资源量进行估算,划分并预测了煤层气资源分布的有利区。研究表明,该区煤层气估算总资源量为1 656.32×108m3,煤层气最有利分布深度带在750~1500 m范围内,其资源量为312.82×108m3;两个Ⅰ类勘探最有利区为开平向斜的东南翼,其次为西北翼;Ⅱ类有利区为埋深在500~750 m的开平向斜两翼,以及埋深小于1 500 m的西河凸起;Ⅲ类远景区为开平向斜轴部和涧河地区。     

采用改进Logistic模型预测中国石油消费量

在原有Logistic模型的基础上,增加两个影响模型曲线曲率的参数,得到新的改进Logistic模型.为克服采用常规的优化方法求解模型参数难的问题,采用先进的直接搜索算法——模式搜索法进行模型参数的优化求解,并用Logistic模型和改进的Logistic模型描述中国历年石油消费量数据.结果表明:与原有的Logisti...     

考虑误差不确定的航空制导弹药使用消耗预测方法

针对航空制导弹药的使用消耗预测问题,分别建立了航空制导弹药使用消耗点预测和区间预测模型。根据航空制导弹药使用消耗数据小样本、非线性和随机性强等特点,采用支持向量回归模型来对航空制导弹药使用消耗数据进行点预测,并通过粒子群优化算法寻找最优参数;结合点预测误差数据,通过核密度估计法开展误差不确定性分析,确定误差概率密度曲线,并在核密度估计的基础上采用最高密度域确定给定置信度下的最佳置信区间。结果表明,该方法对于航空制导弹药使用消耗数据而言能提供更为精确的预测结果和不确定性置信区间,为航空制导弹药的后续使用安排提供参考依据。     

利用马尔科夫链预测齐齐哈尔土地利用结构变化

应用马尔科夫预测技术对齐齐哈尔市域2012和2015年的土地利用结构变化进行了预测,认为耕地和建筑用地的比例变化呈现互反性.分析研究了土地利用结构变化随时间发生的变化特征和规律,以达到对该地区土地结构现状在总体上的认识和未来发展变化趋势的把握.     

染整专业术语翻译探讨

探讨染整专业术语翻译过程中应注意的几个问题.为保证术语翻译的准确性,应关注概念的内涵与外延;为使专业术语翻译规范,需参照相关学科的规范名词,对物质名称的翻译应结合物质的化学结构及汉字的使用习惯;对可译为多个术语的词条,其翻译应视具体语言环境进行词义的选择或引申;应继承现有的术语并在此基础上发展新的术语.     

基于中凸变椭圆活塞椭圆截面车削的平滑-等时轮廓插补法

针对中凸变椭圆活塞椭圆横截面的车削成型,提出了一种等时轮廓插补法和速度平滑控制相结合的车刀轨迹优化方法.采用等时轮廓插补来控制车刀插补轨迹,提高了椭圆横截面关键点的定位精度;在此基础上,使用速度平滑控制方法来获得一个平滑的速度曲线,减少因为加速度突变带来的机械振动.实验证明,在使用平滑-等时轮廓插补方法后,机构的动态定位精度可提高到2μm.     

小波分析与振幅比法联合拾取P波初至时间

振幅比法是一种准确有效的初至拾取方法,但是振幅比法在信噪比偏低时会产生误判现象。针对这种情况,提出了小波分析与振幅比法联合拾取P波初至时间的方法。小波-振幅比法是将小波分析与振幅比法结合起来,首先对爆破信号进行小波去噪,基于小波分析的滤噪理论包括信号分解、各分解层次硬阈值去噪与信号重构三个步骤,提高了爆破信号的信噪比,最后使用振幅比法拾取P波初至时间。以2014年7月28日11时监测到的一个矿震事件为例,用小波-振幅比联合方法准确拾取爆破信号P波初至时间,计算得出x、y、z三个方向的定位误差小于42米,符合空间位置定位（x,y,z误差小于50米）的要求;说明了通过小波滤噪方法可以有效提高爆破信号信噪比并且提高了P波到时拾取的准确度,提高了定位精度,具有较好的应用前景。     

Linear constraints and the efficiency of combined forecasts

This note extends some recent results, achieved by Clemen, on constraining the weights of a combined forecast. There is a great potential for improving the ordinary least squares forecast by imposing linear restrictions, and it will be shown how this potential can be exhausted by using an F-test. The corresponding decision procedure leads to a pre-test forecast with good statistical properties.