基于共享单车出行数据的用户行为分析

基于共享单车出行数据,对用户总体出行时间和强度进行分析,并据此对高频用户出行日期和路线进行分类,针对用户出行目的地建立预测模型.结果表明,工作日和休息日出行时间分布存在显著差异,出行强度具有频率低、距离短的特征;高频用户出行轨迹在工作和休闲两维度上可归纳为三种类型;基于共享单车历史出行数据,建立用户出行目的地预测模型所得的准确率较为合理.     

重量法测定蜡染制品中蜡残留量

蜡染制品中蜡残留量会直接影响蜡染制品的质量,目前报道的蜡含量测定方法不适用于蜡染制品中蜡残留量的测定,已发布的标准中使用的重量法存在具有操作不规范、溶剂有安全隐患等问题。本文选择石油醚为溶剂,建立一种新的测定蜡染制品中蜡残留量的方法,相对标准偏差在0. 55%～1. 14%之间,回收率为在98. 4%～100. 1%之间,操作安全,结果准确。     

动力学模态分解方法重构及预测流场误差分析

利用动力学模态分解(dynamic mode decomposition,DMD)方法可以实现非定常流场的分解、重构和预测,但该方法重构和预测流场的误差需要给出定量分析.鉴于此,提出了定量描述动力学模态分解重构和预测流场的误差分析方法,以雷诺数Re=80的圆柱绕流二维流场数值模拟结果为例,研究了非线性流动和周期性流场重构和预测误差的动态变化情况.结果表明:依据能量大小确定的模态反映了流场的主要相干结构;低频、低增长/衰减率和大尺度的相干结构能量占比大,对流场的影响较大;DMD方法可以准确重构非线性和周期性变化流场,重构的误差小于10-10,预测流场的误差较重构流场出现跳跃增大现象;DMD方法预测非线性变化流场的误差在样本时间区间内较小(小于10-3),超出样本区间误差的发展急剧增大,变化情况依赖于数据样本;预测周期性流场的误差稳定在10-4左右.     

灰色系统理论在废气污染物排放量预测中的应用

应用灰色系统预测理论,以GM(1,1)模型对我国废气排放中主要污染物排放量进行预测,可有效克服原始数据的离散性,在少信息的情况下得到高精度的预测结果。以2008²012年废气主要污染物排放量为例进行了中短期的预测,结论表明,预测精度均可达到最优的精度等级。     

基于热中子探测评价裂缝的示踪剂特性研究

针对裂缝热中子示踪探测方法,从中子双组扩散理论入手结合蒙特卡洛数值模拟方法,分析压裂前后地层热中子分布影响因素,并模拟不同类型示踪剂及含量的热中子裂缝响应规律,筛选最佳示踪剂并给出其在支撑剂中含量的上、下限。结果表明:压裂前后热中子计数变化量主要受裂缝宽度和标记支撑剂中示踪剂含量的影响;钆对裂缝宽度变化反应最灵敏,钆元素是作为标记支撑剂的最佳示踪元素;随支撑剂中Gd 2O 3含量的增加,热中子计数率降低,热中子计数变化量D增加;示踪剂中氧化钆的上、下限值随裂缝宽度呈指数降低,且当裂缝宽度为1.0 cm时,Gd 2O 3的质量分数上限为0.68%,下限为0.03%。     

食用蓝藻螺旋藻和葛仙米中金属元素的分析

采用硝酸和高氯酸(4∶1)混合酸消化2种可食用蓝藻螺旋藻和葛仙米,原子吸收光谱法检测螺旋藻和葛仙米中的K、Na、Mg、Ca、Zn、Fe、Cu、Mn、Cr、Pb和Cd共11种金属元素含量。结果表明,2种蓝藻中矿质元素含量均较高,特别是Ca含量高达61 905.132mg·kg~(-1);而有害重金属Cr,Po和Cd含量均远低于国家规定标准,表明这2种食用蓝藻均无重金属富集或污染。本结果显示,螺旋藻和葛仙米是极好的天然富钙营养食品,可作为人体矿质元素和微量元素缺乏症的补给品.     

红香米硒含量与土壤中硒含量相关性研究

目的:通过研究测定土壤中全硒、有效硒和红香米中硒的含量,利用统计学的方法来分析土壤中全硒、有效硒与红香米中硒含量的相关性,从而达到指导选择合适地块种植红香米的实际目的。方法:采集土壤和红香米样品,用原子荧光光度计分别对红香米中硒、土壤中全硒和有效硒含量进行测定,以研究其相关性。结果:红香米中硒含量与土壤中全硒、有效硒含量呈正相关关系。结论:在富硒的土壤中种植的红香米其硒含量也较高,在种植时可以选择在富硒量较高的土壤中种植红香米,得到很有价值的富硒红香米。     

刺纹车轮虫 18S rDNA 克隆与序列分析

首次对刺纹车轮虫(TrichodinacentrostrigataBasson,VanAs & Paperna, 1983)进行了 18S rDNA 的克隆测序并分析，研究结果显示：刺纹车轮虫是一种具有辐射状中央颗粒的淡水车轮虫，具有相对较高的 GC 含量而位于分子系统树的顶枝，它与海水环境中的车轮虫具有较高的序列相似性及较近的遗传距离从而聚为一枝。研究提示刺纹车轮虫具有较强的宿主适应性，在系统进化中分化较晚并与海水种类具有较近的亲缘关系；此外，车轮虫的同源性与 18S rDNA序列相似性、遗传距离具明显相关性，GC 含量与分子支序树分枝具有明显相关性。
     

基于ESI和InCites的学科发展预测研究--以中国地质大学为例

基于汤姆路透公司的ESI和InCites数据库，分析了中国地质大学各学科的特征，探讨了高被引论文、热门论文、顶尖论文与学科发展的关系，并预测后续最有可能入围ESI世界前1％的学科。