2000年中国本地电话用户数预测分析

运用回归分析、趋势外推和灰色预测方法，通过对数据的筛选分析，建立了三种预测模型。经过综合，求出了２０００年我国本地电话用户数的预测值     

我国利率期限结构无套利均衡分析的实证研究

利率期限结构的估计主要有两种分析方法:回归分析方法和无套利分析方法.利用我国上交所国债数据,选用参数模型比较分析了CS模型和AFG模型、 AFSV模型的利率预测能力,结果发现AFG模型、AFSV模型对利率期限结构的三因子拟合效果优于CS模型,嵌入动态无套利分析的利率预测模型会产生整体更小的偏差.     

发动机经济性指标的模糊预测分析

由发动机性能的设计技术参数,运用模糊线性回归理论建立了发动机经济性指标的模糊预测模型,并对其经济性指标进行预测和分析.计算结果表明所建立的预测模型其预测值与实际值之间具有较好的一致性.     

基于多尺度小波分析的大坝变形自回归预测模型

针对大坝变形监测数据序列一般具有较明显的多尺度特征、年周期性和非平稳趋势性等特点,为克服自回归模型在大坝非平稳性变形预测方面存在的不足,利用多尺度小波分析理论在处理非平稳信号上的优势对变形监测数据序列进行分解和重构,然后对重构的不同尺度下的数据子序列分别建立自回归预测模型(AR模型),最后叠加各尺度下的预测结果,从而将多尺度小波分析与自回归模型有机地结合起来,为大坝变形预测提供了一种新的预测模型,并给出了一个工程实例.研究表明:与传统的单一自回归预测模型相比,该大坝变形预测模型能较大地提高预测精度.     

自回归预测模型的应用

应用数理统计方法建立了用电量自回归预测模型,并利用该模型对某单位用电量进行了预测分析,得到了满意的结果.     

基于小波的部分线性自回归预测模型及其在沪深股市中的应用

首先采用部分线性自回归模型对上海和深圳股票走势进行模拟预测,然后利用小波函数结合部分线性自回归模型建立小波预测模型,又分别对上海和深圳股票走势进行了模拟预测,最后对两种预测方法的预测结果进行了比较和分析．结果表明：小波预测模型比单纯的部分线性自回归模型预测精度高,在股票市场的预测中具有很好的应用前景．     

基于T-S模糊神经网络组合模型的CPI预测

首先对我国CPI和PPI序列建立了VAR模型和加外生变量的半参数自回归模型,得到CPI的拟合值和预测值;然后在这两种单模型的基础上,结合模糊数学和神经网络知识,建立了T-S模糊神经网络组合预测模型;最后对三种模型进行比较.结果显示,T-S模糊神经网络组合模型提高了预测结果的可靠性和准确性.     

基于改进单亲遗传算法的梯级水电站群多目标优化

为了预测复杂水流流态下岩质河床的最大冲刷深度,将CFD技术应用在岩质河床最大冲刷深度预测中。结合CFD技术和回归分析技术,建立了岩质河床冲刷的数值-经验混合预测模型。数值模型采用VOF技术和RNG k-ε紊流方程求解泄流流场,经验证流场数据可靠;采用麦夸特法,根据数值流场数据和原型观测数据,回归得到以流速和基岩冲刷系数为变量的最大冲坑深度预测模型,与其他三个经验公式相比,该模型与实测值具有最高相关性（相关系数R为0.9829）和最小误差（误差均方根RMSE为2.532）。最后将预测模型应用于某实际工程,得到最大冲坑深度为6.81m,与实测值6.6m相差3.2%。     

大坝安全监测量的组合预测模型研究

鉴于传统数学模型和神经网络等预测模型在大坝安全监测领域应用中存在预测精度不高的问题，分析探讨了BP神经网络模型和统计预测模型的各自建立方法，在此基础上提出了一种新的组合预测模型，结合实测数据对此组合预测模型进行了检验。通过实例表明，该组合预测模型不仅很好地克服了BP神经网络模型和线性回归模型的缺陷，亦提高了预测精度，在大坝安全监测量预测中具有较强的实用性。     

我国人口总量的非参数预测模型

基于正交序列的非参数估计理论,建立了我国人口总量的非参数回归预测模型.并应用此模型对我国1952—2003年的人口总量和GDP总量进行了预测分析.结果表明:非参数回归模型优于线性回归模型,同时正交序列估计效果也优于k-近邻估计.     

改进的水质服务水平与加氯费用优化分析

为了能够综合表征供水管网中余氯及消毒副产物三卤甲烷(THMs)对水质的影响,建立THMs中不同组分的服务水平表达式,采用平均值、标准差和连乘3种表达式建立关联余氯及THMs服务水平的水质服务水平表达式.为了优化管网二次加氯时的加氯费用,提出考虑加氯点建设费用和基于加氯质量浓度的次氯酸钠溶液消耗量的加氯费用表达式.采用Net3管网模拟余氯衰减和THMs生成,优化算法采用非支配排序遗传算法（NSGA-Ⅱ）,将计算得到的Pareto前沿面进行对比.计算结果表明,加权平均表达式为关联余氯和THMs服务水平的最优方式.随着二次加氯点数量的增加,水质服务水平的最大值增加,较高水质服务水平时的加氯费用降低.管壁余氯衰减系数对Pareto前沿面的影响最大,其次为加氯点数量、基于余氯消耗的THMs生成比例系数和出厂水THMs质量浓度,出厂水最小余氯质量浓度的影响可以忽略.     

Variability of micropollutants and microorganisms in water distribution system

0　INTRODUCTIONThespeciesandquantityoforganicmicropollutantsincreasesharplyandnewpathogenicparasitesemergeindrinkingwater,whichgeneratesamajorimpactonpublichealth .Multiplicationofmicroorganismsinwatersupplynet workinducesafoodchainresultsinanincreaseinthenumberofanimals ,andthismayaffecttheturbidity ,taste ,odourandcolourofthedistributedwater .Thecor rosionproblemofpipematerialsisalsorelatedtothegrowthofmicroorganisms[1] .Whenchlorineresidualisprovidedfordisinfection ,organiccompoundsare…     

基于GRNN的车内噪声品质预测

以8辆不同类型轿车的4种不同车速匀速行驶时采集到的32个车内噪声样本为研究对象,以响度、尖锐度、粗糙度和抖动度4项心理声学客观参量作为输入,以主观评价团对车内噪声的舒适度打分作为输出,分别使用广义回归神经网络、BP神经网络和多元线性回归分析建立车内噪声品质预测模型并对声品质进行预测。三种方法的预测结果表明:广义回归神经网络相对于其他两种方法具有更高的准确度,相对预测误差为-7%～7%,较多元线性回归分析能更准确地描述客观评价参量与主观舒适度之间的非线性关系,并且较BP神经网络具有更高的准确度及稳定性。     

Using prechloramination to control trihalomethanes formation in River Huang water with high bromide

An effective technology in controlling trihalomethanes （THMs） formation in the case of large amounts of bromide presenting was proposed, and the water of River Huang seriously polluted by bromide in winter in Tianjin City was studied. The THMs formation characteristics during prechloramination using preformed chloramines and converted chloramines were studied through jar tests. Results show that, in prechloramination process, the formation of THMs by preformed chloramines is very few, while that by converted ehloramines is a little higher. And the formation of THMs, especially Br^- substituted THMs, increases with the increase of time and Cl2：N ratio as well as the decrease of pH. The result obtained in a pilot plant shows that compared with prechlorination, the prechloramination process can efficiently control the formation of THMs, especially the Br^- substituted species. With equal chlorine dosage, the prechloramination can maintain a larger chlorine residue which offece, a larger CT value than prechlorination.     

管材和水力条件对三卤甲烷形成的影响

针对管材和水力条件对氯消毒副产物（DisinfectionBy—Products,DBPs）产生过程的影响,研究了管材和水力条件对供水管网中典型的消毒副产物——三卤甲烷（Trihalomethanes,THMs）形成的影响情况,其中,管材对THMs生成的影响研究采用静态管段反应器来完成,水力条件对THMs生成的影响研究...     

高锰酸钾与氯胺联用预处理控制三卤甲烷生成

考察了高锰酸钾与氯胺联用预处理工艺对三卤甲烷（THMs）形成的控制作用．结果表明,在通常给水处理的高锰酸钾投量范围内（〈2mg／L）,高锰酸钾与氯胺协同预处理可以有效降低THMs的生成量,高锰酸钾对三卤甲烷形成的控制作用是由多种作用机制共同作用的结果．与投药总量相同的单独氯胺工艺相比,采用高锰酸钾与氯胺联用预处理工艺,可以在提高消毒效果的前提下,进一步减少THMs的生成量．因此,采用该技术可以使预处理后水质的化学安全性和微生物安全性均得到提高．     

Effects of typical nitrogenous compounds on trihalomethanes formation and chlorine demand during drinking water chlorination

Glycine(Gly),cysteine(Cys),aspartic acid(Asp),leucine(Leu),lysine(Lys),and methyl amine(MA) were chosen as typical nitrogenous compounds,and the effects of them on trihalomethanes (THMs) formation and chlorine demand were performed on filtrated water. Results show that the nitrogenous compounds enhance THMs formation,and the increased levels are controlled by characteristics and the concentration of nitrogenous compounds. The increase in THMs formation follows the order of Asp(126 μg/L)Cys(119 μg/L)MA(106 μg/L)Lys(97 μg/L)≈Gly(96 μg/L)Leu(80 μg/L)(while nitrogenous compounds=1.0 mg/L,and background THMs=60 μg/L). The increase in chlorine demand is approximately proportionate to the content of nitrogenous compounds,which illustrates that the increase is mainly caused by the reaction of nitrogenous compounds with chlorine. And the increase in chlorine demand follows the order of Cys(27.8 mg/L)Asp(22.6 mg/L)=Gly(22.6 mg/L)Lys(21.6 mg/L)MA(14.1 mg/L)Leu(11.8 mg/L) (while nitrogenous compounds=1.0 mg/L,and background chorine demand=1.8 mg/L). The mechanisms of nitrogenous compounds enhancing THMs formation are summ the increase of chlorine demand raising THMs formation in reaction of NOM with chlorine,and the THMs formation in chlorination of nitrogenous compounds themselves.     

不确定水质模型在城市河流水质模拟中的应用

鉴于城市景观河流受沿河排水污染,水质波动较大,建立了内嵌神经网络的一维不确定性水质模型,利用改进适应度函数的遗传算法,优化水质模型的参数解。经实例验证,不确定性水质模型拟合的精度更高,对排入污染物的波动更敏感,其对景观河流水质预测的平均准确度基本在80%以上,普遍高于确定性水质模型,尤其是在靠近污染源的监测断面,其不确定性水质模型预测优势更加明显,更能适应变化的景观河流水体环境。     

采用核极限学习机的短期需水量预测模型

为满足给水系统日常管理对短期需水量预测时效的需求,建立了所需训练时间短的核极限学习机模型(kernel-based extreme learning machine, KELM);从提升预测精度的角度考虑,构造了以傅里叶级数为理论依据的残差修正模块(Fourier series, FS),利用该模块对需水量初始预测值与观测值之间的差值进行建模,完成对初始预测值的残差修正,将该模块叠加于KELM模型上形成了组合预测模型(KELM+FS)。通过实际数据对模型进行性能测试,结果表明：KELM模型能够与人工神经网络模型、支持向量回归模型产生相似的预测精度,但预测时间仅为二者平均值的5%左右;组合模型KELM+FS在未显著增加预测时间的前提下,比KELM模型相对预测精度提升了12%左右。在用于短期需水量预测时,无论单一模型KELM还是组合模型KELM+FS都能达到有效提升预测效率的目的。     

东北地区原水氯化消毒副产物三氯甲烷生成模型预测

针对含有天然有机物的原水经过液氯或次氯酸钠消毒后生成多种含卤素的化合物——消毒副产物（DPBs)问题,尤其三氯甲烷(TCM)的出现引起广泛关注,其生成影响因素主要包括水中的有机质含量、pH、水温、投氯量、消毒接触时间等.经调查,东北地区许多市、县净水厂规模多为5万t/d以下的小型水厂,由于检测能力及成本的问题,无法实现对出厂水中TCM的检测,一旦原水水质发生变化则无法保证出厂水水质安全.因此,建立常规指标与TCM生成量之间的预测模型,将更好地帮助不具备TCM检测能力的水厂预测TCM的生成情况.以东北某大型净水厂为例,采用国家标准方法检测各指标含量,通过多元线性回归分析方法,对原水常规指标水温、pH、浑浊度、高锰酸盐指数、投氯量这些基于原水和消毒工艺的主要参数进行统计分析,建立TCM的生成模型,为具有类似水源及消毒方式的中小型净水厂预测TCM的生成提供了很好的预判方式.