基于STIRPAT模型的京津冀“碳达峰”预测研究

为了解决京津冀地区碳排放量达峰问题,以河北省为例,研究京津冀碳排放达峰实现路径,对京津冀未来的碳排放量进行预测分析,建立以河北省2004—2021年碳排放相关数据为基础的STIRPAT碳排放预测拓展模型。设置了6个情景,通过综合考虑人口规模、人均GDP、城镇化率、产业结构、能源强度、能源结构数据的变化速度,模拟不同情景下京津冀2022—2040年的碳排放趋势,进而预测京津冀三地的“碳达峰”时间与碳排放峰值。结果表明：北京除清洁发展情景是在2030年达峰,其余情景均在2035年达到峰值;天津除经济放缓情景是在2030年达峰,其余情景均在2035年实现“碳达峰”;河北除基准情景在2035年达峰外,其余情景均是在2030年达到峰值。所提的碳排放预测拓展模型在考虑多情景分析下,就京津冀地区如何控制和减少碳排放量提出相关建议,可为京津冀低碳经济的发展提供一定的参考依据。     

“新文科”建设背景下经济学人才培养的路径研究

“新文科”建设是新时代对人文社会科学教育提出的新要求。如何在“新文科”理念下培养经济学人才,是中国经济学建设的一个重要课题。首先,从时代性、战略性、创新性、交融性和发展性5个特征维度阐释“新文科”建设的内涵;其次,探讨“新文科”建设背景下经济学人才培养存在的主要问题;最后,提出经济学人才培养需要持续优化经济学专业培养目标和培养方案;加强经济学的课程思政教育,推动济学与其他学科的交叉融合,推动经济学人才培养模式创新以及培养学生解决问题的能力等路径。研究结果可为培养适应新时代发展的经济学人才提供理论参考。     

PRM蚁群融合算法的AGV路径规划研究

针对AGV运货时需一次性取多件货物的路径规划问题,提出一种PRM算法与蚁群算法相结合的融合算法,将问题拆分为路径的选择与TSP问题分布解决,即先利用PRM算法进行AGV路径规划,再利用蚁群算法决策出取货顺序,生成总的路径。最后采用matlab进行仿真实验,并与A*算法进行对比,结果证明了PRM蚁群融合算法比A*算法得出的路径更短、效率更高。     

超低空目标的广义布儒斯特效应

超低空预警是当今研究的热点,而多径干扰是影响超低空目标探测的主要因素。针对多径干扰的问题,从电磁散射的角度出发,提出"广义布儒斯特效应",以降低多径干扰的影响。运用小面元高频近似方法(PO+MEC)快速计算目标散射场并生成回波信号;在物理光学法的基础上推导了复反射系数公式;根据"四路径"建立多径回波信号模型。以此为基础,研究了多径信号的广义布儒斯特效应的产生机理,找出多径干扰最小的入射角,并研究其存在的条件。通过改变环境类型及相关参数和入射频率,得出广义布儒斯特效应的内在规律,为超低空对抗打下基础。     

关于人造天体运动轨迹确定的一种方法

作者在该文中,从万有引力定律出发,根据有心力的特点,再采用切坐标法很方便地推导出在地球万有引力作用下,人天体运动的轨道必是圆锥曲线,并指出由发射时初始条件能方便地进一步确定其轨迹的形状。     

烯烃的分子距离边数矢量(μ)及沸点的估计与预测

基于双键相对于单键键长的大小,提出了烯烃的分子距离边数（ＭＤＥ）矢量（μ矢量）;进而通过多元线性回归方法建立μ矢量与烯烃沸点之间的关系模型并进行预测,计算沸点与实验值之间的均方根误差仅为３．７８Ｋ,相关系数为０．９９９３。     

近炸引信炮口保险距离的计算

该文以国外某舰炮弹药无线电近炸引信为例,分析研究了该无线电近炸引信炮口安全保险距离有关的参量,通过对火药燃烧时间和电路延迟时间的计算推出了几种不同情况下该无线电近炸引信炮口保险距离,分析计算方法具有普遍性。     

基于最小矩阵距离准则的一种群体决策方法

在分析了基于层次分析法的群体决策方法的类型、评价准则后,提出了一种基于最小矩阵距离准则的群体决策方法。该方法应用一个矩阵空间上的距离公式,将求群体判断矩阵的问题看成为求与各个体判断矩阵的距离之和为最小的矩阵的问题,然后又进一步等价为目标规划问题。该方法比较直观可信,因而容易说服各评判者接受由该方法得到的群体判断矩阵。     

商标图象库检索的多层次结构方法

基于商标图象库应用背景和具体特征,提出一种商标图象检索的多层次方法．图象预处理阶段采用人机交互方式下３种半自动方法提取商标图象各区域对象．检索首先采用字符串匹配方法和传统数据库查询技术,动态减少图象搜索范围;在图象区域规格化下,相继用最小约束矩和基于Ｈａｕｓｄｏｒｆ距离的相似性函数度量商标相似性程度,具有平移、旋转和尺度变换下的不变性和一定的抗噪声能力．实验结果表明,该方法有效和实用．     

构造 TCM 好码的动态规划算法

提出了一种构造ＴＣＭ好码的动态规划算法（ＤＰ）．ＤＰ算法在建立了ＴＣＭ好码规则、编码器及信号网格图间的对应关系的基础上,采用动态规划算法进行寻优,从而获得ＴＣＭ好码．与常规ＴＣＭ好码构造算法［４,５］相比,本算法在精度、计算复杂度和灵活性上均有所改进．