不同材质酒瓶对不同质量白酒的影响

跟踪不同材质酒瓶对货架期不同质量浓香型白酒酒质的影响,通过对酒质的理化分析及感官品评进行评价,结果表明陶瓷瓶理化指标变化较大,玻璃瓶变化较小。感官品评陶瓷瓶最好,而玻璃瓶次之。固态法白酒添加比例大,有利于酒质的稳定。     

基于遗传算法的门限自回归模型在浅层地下水位预测中的应用

提出了建立门限自回归模型的一种简便通用的方法,用遗传算法可同时优化门限值和自回归系数．实例计算的结果说明了其可行性和有效性．该方法在各种工程时序预测中具有广泛的应用价值     

一类洪水预报的非线性时序模型——指数自回归模型

作为雨洪系统的输出——洪水时间序列，它包含了系统中各种变量的过去信息，同时蕴含着大量关于系统演变的规律和趋势，这样的时间序列往往是不可逆的，非性线相依的偏态序列，并且存在着广泛的频幅相依特性。在进行洪水预报时，传统法多采用线性化技术，但预报精度并不理想，因此要提高预报精度，有必要考虑洪水的非线性特性。基于此，本文用指数自回归模型进行洪水预报研究，实例分析表明该模型可提高洪水预报精度。本文的尝试工作为洪水预报提供了一种可行的模型。     

黄河天然年径流长期丰枯状态变化特性研究

基于Markov过程分析方法,对黄河陕县528年(1470～1997年)的天然年径流序列进行了分析,结果表明：①黄河年径流在长期的丰枯状态转移中,平水年和偏枯水年的自转移概率均较大,并且无论年径流处于何种初始状态,向偏枯水年转移的概率均大于向偏丰水年转移的概率;②黄河年径流在长期的丰枯状态转移中,出现平水年的状态占优势,而出现丰水年和枯水年的再现时间均较长,并且出现偏枯水年的概率大于出现偏丰水年的概率;③在黄河年径流长期丰枯变化的各态互转移过程中,存在以平水年为状态转移中心的邻态互转移模式,它的存在影响着年径流各态互转移的特性。     

基于集对分析的相似流域选择方法

集对分析（SPA）是处理不确定性问题的一种新理念,认为在一个系统中确定性与不确定性相互联系、影响、制约,并在一定条件下相互转化,用联系度来描述系统的各种不确定性,由此实现对系统的决策。为了改进水文计算中选择相似流域的经验性方法,首次提出了水文计算中相似流域选择的集对分析方法,用联系度来描述设计流域与参证流域的同异反程度。与其他方法相比,该方法具有概念明确、计算简便和实用的特点。     

基于神经网络的年径流预测模型

年径流预测过程可以认为是一种复杂非线性函数关系的逼近过程。人工神经网络具有表达任意非线性映射的特性，在分类、学习和容错方面表现出很好的能力，可以克服常用的如回归分析模型结构更新量大、预报精度低的缺陷。以下着重介绍了ＡＮＮ 基本原理和算法，并结合实例说明了应用方法，并且通过建立年径流预测的人工神经网络模型，为年径流预测提供了具有实用价值的基本理论和实施技术。     

黄河中下游天然年径流变化趋势预测

基于神经网络理论与传统分析方法,采用改进的BP网络算法,利用黄河陕县水文站531 a天然年径流时间序列,建立了黄河中下游年径流长期变化的BP网络预测模型,并以此模型对2001—2050年黄河中下游天然年径流变化趋势进行了预测分析,结果表明:①中下游天然年径流在未来50 a变化的大趋势是丰水时段比枯水时段略占优势,要经历2001—2020年相对丰水时段、2021—2026年相对枯水时段、2027—2037年相对丰水时段及2038—2050年相对枯水时段;②黄河中下游与上游的天然年径流变化的大趋势基本一致,但中下游出现连续枯水时段的时间较上游长。     

电力月负荷的混沌趋势组合模型预测

针对电力月负荷同时具有趋势增长性和季节波动性,使负荷表现出复杂的非线性特征,从而提出了电力月负荷的混沌趋势组合模型。以四川省全省月负荷序列为例,把原始电力月负荷序列分解为趋势序列和剩余序列。通过计算剩余序列的混沌特征量,识别出剩余序列的混沌特性。在此基础上,利用混沌趋势组合模型对月负荷时间序列进行预测,实例结果表明,该方法对电力月负荷的预测是可行的。     

随机水文学的进展

随着电子计算机的广泛应用和概率统计及随机过程理论的不断引入,在水文学中逐渐形成了一门新的学科——随机水文学。应用随机水文学的基本原理对复杂的水文现象可以建立各种各样的随机水文模型。早在本世纪初,水文现象被当作纯随机过程,以纯随机模型进行统计研究。但是许多水文现象存在着时序上的相依性,纯随机模型不可能反     

随机模型估算分期设计洪水的初探

本文尝试将随机模型用于估算分期设计洪水,提出了一种具体方法。该法的主要优点在于能充分利用样本信息,成果使用方便。文中举例说明了建议方法的应用,并和传统方法作了比较。