浅议高速公路交通量预测和收费标准制定

四阶段法基于起讫点调查,要获得全部路段交通量比较困难。经济增长因素、转移交通量、路网条件的 变化还影响其准确性。建议采用起讫点调查与区域内路段交通量历年实测量相结合的方法，提高前期收集数据的准确性；在标定交通量与分配模型时采用非平衡模型中的静态多路径分配方法，着重考虑出行时间、出行距离以及路况等因素对出行者选择出行路线的影响，使预测交通量更接近实际交通量，确定出相应的、合理的费率标准，让投资者在政府允许的年限内还清贷款和利息。     

A Computationally Efficient Aggregation Optimization Strategy of Model Predictive Control

Model Predictive Control(MPC) is a popular technique and has been successfully used in various industrial applications.Howver,the big drawback of MPC involved in the formidable online computational effort limits its applicability to relatively slow and/or small processes with a moderate number of inputs.This paper develops an aggregation optimization strategy for MPC that can imporove the computational efficiency of MPC.FOr the regulation problem.an input decaying aggregation optimization algorithm is presented by aggregating all the original optimized variables on control horizon with the decaying sequence in respect of the current control action.     

分子电负性距边连接性标量指数（∧）在金属卤化物的结构表达和性质预测中的应用

基于化合物分子的拓扑图结构建立的分子电负性距连接性指数（a novel scalar index of molecular electronegativity distance-edge connectivity,Imedc,∧），在对有机物的定量构效关系（QSAR／QSPR）研究中，具有高度选择性、相关性、稳定性和良好的预测能力；本文尝试将其扩展到无机物：以分子电负性距边连接性指数（Imedc,∧)实现对金属卤代化合物的结构性质的表征及相关研究。运用多元线性回归（MLR）方法，以此分子电负性距边连接性指数建立20个碱金属卤代化合物的晶格能（U）和34个过渡族金属卤代化合物的标准生成焓（△fH^θ）结构性质相关模型，对于碱金属卤代化合物的晶格能相关模型的相关系数为RMX=0.9732(n=20），对于过渡族金属卤代化合物的标准生成焓RMX=0.8907(n=34),取得令人满意的结果。     

基于人工神经网络的油田产量多因素非线性时变预测

运用人工神经网络技术对多因素非线性影响下的油田产量进行了预测，结果表明，该方法既能考虑新井开井数、注水井开井数、注水量、老井开井数及老井措施量对油田产量的影响，还能间接地全面考虑储层非均质性对油田产量的影响，且预测快速、简便、精度高，是对油田油产量进行中短期预测的有效方法，对于产能建设、产量规划、措施安排具有一定的指导意义。     

肌红蛋白的活性中心铁卟啉与金属离子相互作用的研究（I）——与铜离子的相互作用

用荧光光谱和UV-Vis吸收光谱技术研究了肌红蛋白(Mb)和Cu^2 的相互作用，结果表明在水溶液中Cu^2 的加入使Mb中血红素在597nm处的荧光峰强度降低，也使Mb在407nm处的Soret带的吸收峰强度减弱，清楚地表明Cu^2 与Mb发生了相互作用。     

包含周期变动的回归预测模型及其应用

在包含周期变动的回归预测模型基础上，在趋势分量的估计中引入了多元线性回归估计，并将此模型应用于山东省城镇居民人均生活消费的预测，提高了拟合度和预测精确度。     

应用Elman神经网络的混沌时间序列预测

利用改进的 Elman神经网络对 3个典型的混沌时间序列在不同的噪声水平下进行预测 ,探讨了神经网络学习与泛化之间的关系 ,通过试凑法给出了 Elman最优的隐节点个数。并利用3种指标对预测结果进行了评估 ,结果显示 Elman网络对混沌时间序列预测的良好特性     

酵母双杂交技术的发展

自酵母双杂交系统创建以来，已经成为研究蛋白质相互作用的重要手段，被广泛用于各个生物学研究领域，揭示了大量未知蛋白质之间的相互作用。近年，在经典的酵母双杂交系统基础上，针对其局限性，相继提出许多新的研究方法，如：双（多）筛选法，SOS富集系统，哺乳动物细胞双杂交系统，三杂交系统，单杂交系统，逆向双杂交系统，等等。本将对上述方法进行详细叙述。酵母双杂交及其衍生系统已经成功地运用于蛋白质之间，蛋白质与DNA、PNA、配体之间的相互作用的研究。     

贝叶斯预测模型在气温变化预测中的应用

贝叶斯预测模型是运用贝叶斯统计方法进行的一种预测,贝叶斯统计不同于一般统计方法,其不仅利用模型信息和数据信息,而且充分利用了样品的先验信息.根据贝叶斯预测模型的特点,介绍了几个贝叶斯预测模型的预测过程和计算步骤,并对南宁地区自1970年以来19年间的气温变化进行了预测.根据计算结果,分析了不同贝叶斯预测模型的预测特点,并给出了几点结论.     

灰色系统理论在无检测器交叉口交通流量预测中的应用

为解决一般预测方法要求原始数据量较大，而无检测器交叉口所能获得的交通流量数据又非常有限的矛盾，提出了利用灰色系统理论预测无检测交叉口交通流通的方法，并建立了一种新的自适应GM（1，1）模型，利用编制的计算机程序对常熟市无检测器交叉口交通流量进行预测计算分析，结果表明自适应GM（1，1）模型可以根据有限的交通流量数据进行预测，且预测精度较之全数据GM（1，1）模型有显著提高，实践证明，该方法是有效的。