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1.
2.
通过构建包含价格粘性和工资粘性的环境—经济动态一般均衡(DSGE)模型,探讨粘性因素在技术冲击、环保技术冲击、环境税冲击和货币政策冲击对产出造成的影响中起到的作用。基于相关参数校准,通过模拟分析得出结论:技术、环境政策外生冲击在不同的粘性组合下主要通过改变边际成本来影响产出。相比价格粘性,单一工资粘性能够对产出造成较显著的正向影响;单一工资粘性能够缓解货币政策冲击对产出、消费和投资的负向作用;方差分解结果表明单一工资粘性下的产出增长主要来源于技术冲击对产出的正向影响;价格粘性和双粘性下的产出变化差别较小,是因为货币冲击和技术冲击对产出造成的影响相差无几。 相似文献
3.
4.
采用空间统计方法和空间计量模型分析2005-2018年兰州-西宁城市群工业集聚格局及其影响因素的空间溢出.结果表明,工业集聚呈现“中心-外围”空间格局和“点-轴”发展特征,工业集聚的空间非均衡格局存在马太效应.工业集聚具有空间相关性,热点区及次热点区主要集中在兰州-西宁城市群“中心”的工业优势县(区);工业集聚冷点区及次冷点区主要集中在兰州-西宁城市群“外围”的工业待发展县(区).工业集聚及其影响因素均存在空间溢出性,相邻县(区)工业集聚对本县(区)工业集聚具有促进作用;人口密度、经济水平、政府干预、市场化率、投资水平等因素对本县(区)工业集聚产生影响时也通过空间溢出对相邻县(区)工业集聚产生影响. 相似文献
5.
采用自行设计的两种不同结构的熔融浸渍模具制备了连续玻璃纤维增强聚丙烯预浸带,测试了模具结构对预浸带的孔隙率、纤维断裂率、界面形貌、纤维分散均匀度和拉伸强度的影响,建立了纤维浸渍模型和纤维断裂模型,并通过理论模型对预浸带的孔隙率和断裂率进行理论预测。结果表明,本文建立的数学模型能够有效预测预浸带的浸渍程度和纤维断裂率,可用于浸渍模具结构的优化设计;在本文范围内,与波浪形模具相比,斜齿形模具的多楔形区结构可以有效地降低预浸带孔隙率和提升纤维分散程度;波浪形模具的流道圆角半径较大,楔形区个数较少,与斜齿形模具相比,可有效降低纤维断裂率并提升拉伸性能。 相似文献
6.
为了构建共享自动驾驶汽车(shared autonomous vehicles,SAV) 的使用意愿模型并分析其影响因素,通过使用时机和使用频率来体现公众对SAV的使用意愿;采用验证性因子分析将态度潜变量转化为潜变量得分,以此将态度潜变量引入传统的有序Logit模型;提出SAV使用意愿的有序Logit模型构建方法,并建立基于个人属性、通勤特征、态度潜变量的SAV使用意愿模型.研究发现:是否使用过滴滴拼车、工作单位停车费、自动驾驶态度对使用时机和3种价格(1,2,3元/km) 下的使用频率有显著影响;使用过滴滴拼车、工作单位收取停车费、支持自动驾驶的群体倾向于频繁地、更早地使用SAV出行;公众期望以1元/km或 2元/km即不超过目前滴滴拼车的价格使用SAV. 相似文献
7.
为了测试在太空环境下航天机构中弹性机构的性能指标,研制了高低温环境下测量角度-力矩特性的测试平台.分析测试平台测试原理后,设计了平台的机械结构、设计电气系统结构并搭建软件系统.机械结构考虑对被测对象的保护,针对高低温测试带有高低温箱,可以为被测对象提供-100℃~100℃的温度环境,具有热变形偏差测量与补偿设计,减少温度变化对测量精度的影响.软件系统具备收集、处理、存储数据和图形化显示能力.分析平台不确定度的组成,对传感器进行测试校准并对航天弹性机构进行测试,测试结果验证了:该测试平台的力矩检测范围为0~50 N·m,力矩检测精度≤0.5%FS,角度测量扩展不确定度为U=35.6″,得到了被测对象的角度-力矩特性曲线图. 相似文献
8.
采用滤纸法测试,并根据SWCC理论模型Van Genuchten方程拟合,得到非饱和土-水特征曲线,同时根据Van Genuchten统计传导模型估计渗透系数曲线.针对降雨诱发型黄土滑坡,建立边坡二维分析模型,以Mohr-Coulomb准则作为滑坡破坏依据,以非饱和土渗流理论为依托,进行渗流分析和稳定性分析.通过分析降雨不同持时坡体内部孔隙水压力的变化规律,揭示降雨入渗机理.结果表明,随降雨时长增加,滑坡土体由非饱和状态向饱和状态过渡,坡体孔隙水压力不断增加,水位线不断向上抬升.稳定性分析结果表明,降雨持续时间越长,滑坡稳定系数越低,降雨开始前滑坡稳定系数为1.005,滑坡处于蠕动变形阶段,与现状滑坡体上裂缝发生发展相符合;雨强120 mm/d持续降雨48 h时稳定系数为0.978,滑坡为不稳定状态;降雨持续2.5 h时,滑坡由欠稳定状态转为不稳定状态,由蠕动变形阶段进入滑动阶段,反映了滑坡稳定状态对降雨极为敏感. 相似文献
9.
黄寅 《齐齐哈尔大学学报(自然科学版)》2020,36(2)
针对工件缺陷种类多样和特征不明显,造成机器视觉识别精度不稳定的问题,提出了一种基于深度学习网络模型与大数据自动训练的工件缺陷识别算法,并以软件工程来实现其功能。首先,对存在缺陷的工件进行取样,采集缺陷图像,建立识别标准。然后,基于深度神经网络模型和缺陷标准图像,进行模型训练,采取分批训练,逐步迭代收敛的方式,达到准确识别工件缺陷目的。最后,基于Python语言与TensorFlow框架实现深度神经网络模型,并将模型移植到C++平台调用,嵌入到商业版本软件中,实现算法的落地应用。实验测试结果显示,相对于已有的缺陷识别技术而言,本文算法具有更高的识别准确性,可为机器视觉软硬件设备提供技术基础。 相似文献
10.