多元回归分析在油气产能预测中的应用

本论文利用多元回归分析对油气产能进行预测,并对多元回归分析的思想、原理进行了阐述;对油田产能预测结果进行了检验及精度估计,认为预测结果具有很好的指导意义。因此在油田生产中建议采用多元回归分析预测油气产能。     

如何撰写科技型中小企业技术创新基金项目可行性研究报告(二)

科技型中小企业技术创新基金项目可行性研究报告主要内容包括总论,申报企业情况,项目的技术可行性和成熟性分析,项目产品市场调查与竞争能力预测,项目实施方案,投资预算与资金筹措,经济、社会效益分析,项目可行性研究报告编制说明等.     

长三角将建立国内首个气候生态环境监测网

国内首个一流的跨省、跨地区气候生态环境监测评估网络将在长三角地区建成。     

极低硫钢的精炼脱硫动力学模型

通过对影响脱硫反应限制性环节的分析,将持续接触和瞬时接触两种反应模式综合考虑,建立了精炼脱硫动力学模型,并通过实验室"极低硫钢精炼脱硫"实验数据对模型进行验证.结果表明,本模型的预测结果与实验结果比较吻合.     

斜坡变形破坏的预测及防护

通过对斜坡变形破坏和影响因素的研究，探讨工程建设中斜坡变形破坏的预测及防护。     

世界能源效率标识制度

“能源效率标识”是粘贴在耗能产品上的一种标签,用来突出表明该产品能源消耗量的大小和能效等级,以便消费者在购买该产品时能够比较直观地得到能耗信息和估算日常消费费用,从而判断同类型产品中哪些型号能效更高、使用成本更低。美国、欧盟、日本、巴西、韩国、泰国等37个国家和地区的成功实践证明,能源效率标识是     

基于RBF网络的混沌时间序列的建模与多步预测

提出将RBF神经网络应用于混沌时间序列的建模与预测中 ,设计了一个三层RBF网络结构 ,说明了RBF网络用于混沌时间序列建模和预测时的基本性质。仿真结果表明 ,RBF网络模型对混沌时间序列有比较强的拟合能力和比较高的一步及多步预测精度。采用RBF网络进行混沌时间序列的建模和预测能够取得比其它方法好得多的效果。     

基于变神经网络的非线性最小方差预测控制器

提出基于变神经网络学习动态系统参数的最小方差预测控制器。其目的是通过在线学习 ,使控制器(MVPC)能适应被控对象参数变化和非确定性。提出的变神经网络由两部分组成 ,一部分是线性神经网络 (LNN) ,作为被控对象局部线性动态模型 ,另一部分是多层交叉回归神经网络 (DRNN) ,它近似为非线性动态模型。由于引进递推最小方差算法 ,本控制器运算速度相当快。仿真结果表明所提方法对非线性系统自适应控制是有效的