基于新型核与灰度序列的时滞GM(1,N)模型及其应用

为了解决GM(1,N)模型在新型核与灰度的基础上,对驱动项的延迟作用机理不明确的问题,将时滞参数引入到GM(1,N)模型的驱动项中,构建了基于新型核与灰度的时滞GM(1,N)模型,分析了时滞参数的辨识方法,讨论了新模型的建模机理。为了更好地对该模型的有效性进行验证,将优化的时滞GM(1,N)模型对南京市的雾霾进行预测分析,选择GM(1,N)模型、一元回归模型与文中的优化模型进行对比。结果显示,优化模型对PM₁₀浓度的拟合精度更高,且误差均控制在5%之内,从而验证了提出的优化模型适用于具有时滞特征数据的模拟和预测。     

煤炭码头船货匹配下泊位动态分配多目标优化模型及算法

本文针对输出型煤炭码头船货匹配下泊位动态分配问题,构建了堆场-取装线-泊位-船舶联合分配优化数学模型,并设计了采用仿真推演策略解码的遗传算法求解。首先,综合考虑船舶、泊位、堆场、取装线、煤种、航道开放时间和装船作业规则等要素,以船舶在港时间最短和作业效率最大为目标建立了相应的多约束多目标优化模型。然后,综合多目标优化、遗传算法以及仿真推演技术,设计了相应的遗传算法求解,包括:组合式编码、采用仿真推演策略的解码方法,追加了具有合法性检查的染色体生成算法,设计了采用多种策略的遗传操作等。最后实例表明,本算法的执行效率高而且优化效果好。     

基于储量结构变化的油田开发指标预测与优化数学模型研究

大型油田开发过程中,随着不同类型新储量的不断投入,地质储量结构发生变化,表征油田整体开发技术与经济效果的关键性指标,如产量、可采储量、采收率、储采比、开发成本与操作成本等等也随之改变,其变化规律可用一套数学模型来描述。在开发指标预测基础上,运用多属性决策方法如TOPSIS,可以实现新投产区块组合方案的优选。应用实例表明,本文方法实用、操作性强,可以为油区开发决策提供重要方法与手段。     

灰色GM(1,1,k,k2)模型背景值及时间响应函数优化

本文提出了一种新的带有时间幂次项的灰色GM(1,1,k,k²)模型,给出了其灰微分方程和白化微分方程基本形式。基于最小二乘法获得了该模型参数估计值,并推导了该模型时间响应函数。鉴于GM(1,1,k,k²)模型灰微分方程与白化微分方程之间存在跳跃关系,首先对灰微分方程的背景值进行了优化,并推导了优化后的背景值计算公式。为了克服初始值的影响,根据误差平方和最小,进一步优化了GM(1,1,k,k²)模型时间响应函数。最后,该优化后的GM(1,1,k,k²)模型被应用于软土地基沉降预测,获得了较好的模拟预测效果,说明模型是可行的。     

基于统一灰色生成算子的三参数离散灰色预测模型及其应用

现有三参数离散灰色预测模型的累加阶数取值范围局限于正实数,导致模型建模能力和作用空间受限。为此,论文首先引入实数域统一灰色生成算子;然后,基于统一灰色生成算子构造了新型三参数离散灰色预测模型,实现了其阶数从正实数到全体实数的拓展与优化,从而使得新型模型具备挖掘时序数据积分特性与差异信息的双重功能;最后,将该新模型应用于某装甲装备维修经费的建模,结果显示其精度优于其它同类灰色模型。本研究成果对完善灰色算子基础理论及提高灰色预测模型建模能力具有重要价值。     

PP回归方法在预测模型中的应用－用PP回归建立“积累”“消费”模型

本文利用ＰＰ回归方法,建立“积累”“消费”回归模型,并与最小二乘法拟合的线性回归模型相比较,说明用ＰＰ回归建立的模型预测精度较高．     

THE SIMULATION OF CONTINUOUS COUNTER—CURRENT ION EXCHANGE PROCESS

A backflow model of PSS process describing the continuous counter-current ion exchange column is proposed in this paper.The results of simulation are in agreement with experimental data considerably.     

高锰酸盐指数的灰色GM(1,1)预测

以中山市岐江河近7年的高锰酸盐指数监测数据为基础，采用灰色系统理论中的预测方法，建立了岐江河高锰酸盐指数的灰色预测模型。用该模型预测岐江河2006年、2007年、2008年高锰酸盐指数的值分别为5．3，5．4和5．4。     

“线上线下-虚实结合”在有机化学实验教学中的应用探索——以正溴丁烷的制备实验为例

In response to the impact of the Covid-19 epidemic on organic chemistry laboratory teaching, this article analyzes and discusses the current limitation of traditional organic chemistry laboratory teaching. Taking the "preparation of n-bromobutane" as an example, a new "online-offline and virtual-actual combination" teaching mode with the combination of "Tencent Meeting, MLabs, laboratory and WeChat group" is introduced. The practice of the new mode of teaching includes the following steps: pre-class online guiding by teacher, student preview and practice based on the virtual simulation platform, students and teacher discussion and operation in laboratory, and post-classcomprehensive assessment and Q&A", and good teaching effects have been received. It is significant in cultivating and improving the independent innovation and practical ability, and provides reference for the organic chemistry laboratory teaching reform and also lays a foundation for the construction of "outstanding course" of organic chemistry.     

人工神经网络用于锕系离子An3+水解常数pK1预测研究

０引言水解常数是金属离子水溶液化学的基础数据，对于研究水溶液中离子的状态以及进一步研究其在水溶液中的其它化学行为是必不可少的。一般金属离子（包括镧系金属离子）的水解常数数据相对较为完善，对它们水解的规律性也有不少研究，但锕系金属离子的水解常数数据迄今较缺乏，特别是重锕系的水解常数数据基本空缺犤１～５犦。这主要是因为锕系多为放射性元素，重锕系则基本是人工元素，被发现或合成较晚，即使通过核反应合成，量也往往极少（常以多少个原子个数计算），且半衰期大多很短，因而从获取样品到进行有关化学研究都相当困难。…