中国未来用水需求量的预测分析

根据中国水利部相关资料,将全国用水分为工业、农业及生活用水三个方面。建立了多项式回归模型并预测2012～2025年的工业、农业用水需求量,用灰色模型预测生活用水需求量,进而知道2030年全国用水总需求为678.9148 Gm3,较《中国可持续发展水资源战略研究综合报告》更符合中国的发展规划。     

“国培计划”现代教育技术模块的情况调查与分析

结合教育部《"国培计划"课程标准(试行)》的具体要求,为提高现代教育技术模块培训质量,及时了解国培学员的真实情况,特开展了"国培计划"现代教育技术模块的情况调查。对调查的部分内容及统计结果进行了论述和分析,并提出了一些对策,内容包括国培学员的基本情况、此前参加的培训及考核情况,国培学员原在校的教学教研情况、基层教学工作中的不足以及培训需求等几个方面。     

以区域需求为导向的高校体育教育专业人才培养模式改革研究——以上海师范大学为例

主要采用文献资料法、访谈法、问卷调查法及数理统计法,对上海师范大学体育教育专业学生的培养现状进行调查,以求发现存在的问题,并有针对性地提出改革措施,为培养上海需要的卓越体育教师服务.     

面向需求的汽车类专业应用型人才培养体系再思考——以重庆理工大学汽车学院人才培养为例

汽车产业链长,关联度高,发展迅猛,我国汽车人才需求缺口巨大.作为规模性汽车人才培养的主阵地的高等院校,其人才培养体系应随着社会需求的变化而调整.以重庆理工大学汽车学院人才培养为例,探讨了在汽车产业新的发展形势下,汽车类专业的人才培养目标、人才培养方案及教学质量保证体系等问题.     

车辆合乘匹配问题中服务需求分派算法研究

在目前交通拥塞及物流成本居高不下的情况下,通过车辆合乘的方式降低车辆空载率、降低物流成本具有重要意义。在多车辆环境下,如何恰当地将服务需求分派到合适的车辆上是需要首先解决的问题。该文对确定性多车辆合乘匹配问题展开研究,提出针对服务需求分派的启发式聚类算法。基于服务需求及车辆特征提出匹配度概念,并基于启发式算法将服务需求分派到具体某一车辆。实际算例验证:该算法在可接受时间范围内,可有效提高搭乘成功率,降低车辆运行成本。     

浅议陇东沙井子矿区煤炭资源的转化

沙井子矿区交通运输条件困难,就煤的物化性质、工业性能等指标,利用方向可确定为发电、化工等用煤.经分析比较,煤制天然气项目在经济上、运行管理上,和技术成熟度上问题相对少一些,矿区适合适度、规模化发展以煤气化为核心的煤基化工多联产项目.     

湖南省煤炭物流发展现状及问题探讨

煤炭资源保障是社会主义市场经济发展的重要保证。随着湖南省经济的进一步发展及能源竞争的加剧,煤炭资源供需矛盾日益凸显。通过对湖南省煤炭物流发展存在的问题和面临的挑战进行剖析,为其有效地保障经济持续稳定发展,建设能源综合物流保障体系提供了理论依据。     

多元可变参数需求预测模型分析与应用

针对现有区域物流需求预测目标单一、预测数据复杂的问题,提出了多元可变参数的物流需求预测模型.在分析区域物流需求预测影响因素,并建立区域物流需求预测指标体系的基础上,运用粗糙集理论对预测指标进行预处理,建立多输入多输出小波网络(multi-input and multi-output wavelet network,MMWNN)多元预测模型,采用迭代梯度下降法和逐步检验法确定预测网络中的可变参数.利用粗糙集约简后的评价指标来实现对多元区域物流需求的预测,实例仿真结果表明该模型具有较高的预测精度和有效度.     

六西格玛在软件过程改进中的应用

将六西格玛及其方法工具与软件过程结合起来,建立了软件过程度量过程模型,将相关的方法工具引入到具体的度量方法中,使得企业在实际中,既可以设计出具有持续改进能力的软件过程度量流程,又有可以具体操作的度量方法工具.以软件需求为例将六西格玛设计引入软件过程中,从新设计软件需求过程,有效地提高了软件需求质量.研究不但给软件企业软件过程管理的具体实施提供了理论支持,并提供了一套很好的工具方法,具有实用价值.     

Effective identification of the three particle modes generated during pulverized coal combustion

Based on the mass fraction size distribution of aluminum （AI）, an improved method for effectively identifying the modes of particulate matter from pulverized coal combustion is proposed in this study. It is found that the particle size distributions of coal-derived particulate matter actually have three modes, rather than just mere two. The ultrafine mode is mainly generated through the vaporization and condensation processes. The coarse mode is primarily formed by the coalescence of molten minerals, while the newly-found central mode is attributed to the heterogeneous condensation or adsorption of vaporized species on fine residual ash particles. The detailed investigation of the mass fraction size distribution of sulfur （S） further demonstrates the rationality and effectiveness of the mass fraction size distribution of the AI in identifying three particle modes. The results show that not only can the number of particle modes be identified in the mass fraction size distributions of the AI but also can their size boundaries be more accurately defined. This method provides new insights in elucidating particle formation mechanisms and their physico-chemical characteristics.