GMDH参数模型的改进及在煤炭价格研究中的应用

首先,针对现有GMDH算法的不足做了两点改进:一是利用初始变量添加法来防止有用信息丢失、改善模型结构、提高模型精度,二是用权系数向量法或符号表达式法直接给出GMDH输出的显式表达式;然后,将改进的GMDH算法应用于煤炭价格影响因素的实证研究。结果显示改进的GMDH算法能够更真实地反映实际的煤炭价格模型结构,不仅有更高的拟合精度,而且有良好的外推能力,能够准确预测煤炭价格的变动趋势。     

兴趣爱好对成绩影响的因子分析

本文运用多元统计分析中的因子分析的方法，对某中学参加兴趣爱好班之前和之后的学生成绩进行了分析，得出了兴趣爱好对学生成绩单影响总体来说是不显著的．     

未来极端降水预估研究进展

全球气候变暖各地极端气候事件频发,自然环境和人类生产生活受到重大影响,极端气候事件的变化发展及未来预估工作亟需开展,尤其是极端降水的变化与生活生产更是密切相关.该文在全球变暖大背景下基于未来各种排放情景,对极端降水的定义、预报方法以及演变趋势的研究成果进行归纳总结,以为后续研究提供参考.     

基于节点对接触模型容延网络的路由算法研究

容延网络(delay tolerant network)利用节点移动形成的通信机会逐跳传输消息,以"存储-携带-转发"的路由模式实现节点间的通信,弥补了传统网络需要建立源节点到目的节点链路的缺陷。容延网络延迟高,链路具有间断性,传输率较传统网络低,链路预测就尤为重要,准确的链路预测对于提高网络效率意义重大。链路预测有两种主要的方法:利用节点社区网络的相似性进行预测和建立节点接触概率模型。马尔可夫调制泊松过程模型(MMPP)就是根据现实数据集建立的节点对接触模型。容延网络的仿真缺乏合适的软件,对于现实生活中的数据集支持不够。开发了关于基于接触事件的容延网络仿真器,读取现实数据,运用上述两种方法建立路由,在此基础上,进行了不同的仿真对比、从传输率、传输延迟、传输跳数、传输效率和传输的综合评定等方面,对不同的路由方法进行了对比。仿真实验结果表明利用MMPP模型的路由方法传输率、延迟和传输效率的综合评定上,优于其他的路由方法,即可以消耗较小的网络资源以达到高的传输率。基于节点对接触的模型对比节点社区网络相似性建立的路由方法,更加适合资源有限的网络。     

储层纵向非均质性评价方法研究

储层纵向非均质性是影响油田开发效果的重要因素,当前普遍采用的是测井、录井、岩心实验等静态资料相结合的数理统计方法,只能识别规模较大、差异明显的层间差异;且预测结果严重依赖于数据的品质和数量,难以满足满开发动态的需求。根据耦合流动的基本原理,提出了应用流动电位的储层纵向非均质性评价方法,定性评价层间及层内由渗透率变化及隔夹层分布而产生的流动能力差异。根据实际油藏的地质特征,建立了5种不同类型的非均质性模型,模拟计算了随生产过程而产生的电位分布差异。结果显示该方法对渗透率层间差异引起的注水"指进"现象有较好反映,还能够显示隔夹层的存在位置,具有成为新型评价方法的潜力。     

基于响应面法AerMet100超高强度钢钻削预测与优化试验研究

为了在实际钻削加工中,获得更优加工表面质量,减小刀具磨损的同时提高加工效率,使用响应面法对AerMet100超高强度钢进行钻削加工轴向力预测和优化研究,通过中心组合设计试验结果建立预测模型并进行模型显著性分析和参数交互回归分析,以研究各加工参数(主轴转速、进给速度以及步进量)改变对轴向力的变化影响规律,并对最优方案进行试验验证。研究表明:预测模型较为显著且拟合程度较高,失拟项不显著;主轴转速与进给速度及其二次项相对于步进量和各参数交互项对轴向力影响更为显著;试验验证预测模型相对误差较小,证明预测模型较为可靠。     

团柏煤矿底板奥灰水赋存特征研究

团柏煤矿受到顶板K2含水层和底板O2奥灰岩溶水的影响,对矿井安全生产具有一定的威胁。论文分析了底板奥灰水赋存规律,建立了底板含水层突水涌水量预测模型,并利用该模型对团柏煤矿底板奥灰水突水量进行了预测。研究结果对矿井开采设计与矿井防治水工作具有重要的指导意义。     

蛋白质结构类预测的新方法：基于蛋白质二级结构序列的预测方法

提出了由蛋白质二级结构序列预测蛋白质结构类的新方法，并给出了预测蛋白质结构类的简明预测规则。     

油田开发动态的多参数输入模拟预测方法

在进行考虑多种因素综合影响下油田开发动态指标预测时，缺少定量化模拟预测方法，油藏工程方法由于多属于机理型模型、单一条件统计规律模型，不适合此类条件下的定量预测。本文提出了一种考虑多参数约束控制拟合的开发动态预测方法，输入参数可包括产量、成本、工作量等。由统计理论根据历史信息实现系统指标变化情况的模拟，建立系统的输入输出关联关系，进而外推进行预测。提出的开发动态预测方法反映了实际开发过程中各种因素的复杂影响。