等维新息模型在矿井井架基础沉降中的应用

为了对矿井井架基础进行沉降预测,介绍了灰色预测理论模型的建模方法与模型精度评定方法,阐述了采用等维新息模型进行沉降数据分析的特点;并以某煤矿矿井井架基础沉降监测为实例,利用等维新息模型对其沉降趋势进行预测,分析了等维新息模型的合理雏数,取得了较好的预测结果,并得到了具有实用价值的预测模型。     

生物降解复合材料降解性能预测灰色模型研究

提出了采用灰色模型对生物降解复合材料的降解性能进行预测的基本方法,利用实测的降解率序列建立GM(1,1)模型、残差GM(1,1)模型和等维新息GM(1,1)模型,预测复合材料降解率,并对各模型的预测结果进行比较.结果表明,将残差GM(1,1)模型和等维新息CM(1,1)模型结合使用可使预测效果更好.     

时间序列的灰色建模试验

介绍了GM(1,1)的原息模型、新息模型和等维新息模型的建模方法,比较分析了GM(1,1)加权预测模型和非加权预测模型的可靠性问题.通过对实验结果的比较分析,我们认为等维新息加权预测模型预测的结果最接近真实值,其余依次是等维新息模型,加权新息模型,新息模型.在这6种预测模型中,预测精度最差的是原息模型.     

桑丝绸老化力学性能预测灰色模型研究

提出了采用灰色模型对桑丝绸老化力学性能进行预测的基本方法,利用实测的老化后织物的断裂强力序列建立GM(1,1)模型、残差GM(1,1)模型和等维新息GM(1,1)模型,预测织物的断裂强力,并对各模型的预测结果进行比较分析.结果表明:将GM(1,1)模型和等维新息GM(1,1)模型结合使用可以使预测效果更好.     

城市日用水量需求预测的等维新息SVR建模方法

针对社会经济因素和气象因素对城市日用水量需求的复杂非线性影响以及这种影响的动态变化特性,提出一种基于等维新息的支持向量回归(SVR)预测建模方法并用于城市日用水量需求预测.鉴于传统留一交叉验证法确定SVR模型参数时,存在样本分组数过少及容易出现预测误差评价失真等问题,采用测试集的等维新息SVR模型预测结果,提出了一种基于等维样本集的概率统计参数确定方法.实例分析表明：SVR模型的引入及新的参数确定方法的提出有利于提高城市日用水量需求预测精度.     

加工误差灰色预测模型的优化

为了提高加工误差灰色模型的预测精度,根据灰色系统理论,提出了一种基于等维新息GM(1,1)模型和背景值定权生成相结合的建模方法,采用优化方法实现了灰色模型维数和背景值权系数的适应性选择.实际应用表明,这种方法能增强灰色模型的适用性,减小原始序列随机波动对灰色模型的影响,提高加工误差建模预测的精度.     

基于粒子群算法和BP神经网络改进的灰色电力负荷预测研究

灰色预测模型被广泛运用于电力负荷预测中,取得了较好的效果,但是灰色预测模型在实际应用中的缺点和局限性导致其预测精度有待提高,存在改进的必要。本文对于灰色预测模型的改进,分别从优化初值和改进模型等方面进行,从而提高普通灰色GM（1,1）模型的预测精度。对初值的处理可以削弱异常值的影响,强化趋势,从而避免由于初值选择不当而造成预测误差。本文中对模型的改进主要通过建立等维新息预测模型、灰色粒子群组合预测模型和灰色BP神经网络组合预测模型来实现。通过这些对灰色预测模型的修正和改进,进一步提高了灰色预测模型的适用性．最大限唐妯提高了灰乍．GM（1,1）模型的预测精唐．     

组合优化灰色模型在中长期电力负荷预测中的应用

鉴于中长期负荷预测受很多不确定因素的影响，各种预测方法都有其局限性的问题，在分析基本灰色模型及其传统改进模型在负荷预测中局限性的基础上，提出了一种电力系统中长期负荷预测的实用新方法——组合优化灰色预测法.该预测法是一种对残差改进灰色模型(GM)和基于等维新息递补预测法的改进灰色模型进行优化的组合方法，能够实现在线预测模型参数，满足动态电力负荷能解决随机干扰影响的要求，最终的预测结果误差可基本控制在3%之内. 经过实例计算，组合优化灰色预测模型用于中长期电力负荷预测，与传统的系统理论方法相比较，该方法计算简捷，预测精度高，具有很好的实用性.     

短期电力负荷组合预测方法研究

为了解决短期电力负荷不同预测方法的预测角度片面性、预测精度差等问题,提出了基于小波神经网络(WNN)的组合预测模型.首先用小波神经网络预测模型和历史平均模型分别进行预测,然后再通过小波神经网络对两单一模型的预测值进行组合.相比BP神经网络组合模型,该组合预测模型的预测精度大大提高.该模型同时引入模糊聚类分析的方法选取组合模型的训练样本,减少了训练样本的冗余性,提高了预测模型的精度.     

磨齿机电主轴热特性及热误差建模

针对磨齿机在磨削加工时,电主轴存在热致误差等问题,提出基于模糊神经网络（FNN）建立电主轴热误差模型的方法.分析电主轴内部的热生成和热传递机理,得到内部的传热规律.通过计算热载荷和边界条件,利用有限元分析（FEA）软件对电主轴系统的温度场和热变形进行数值模拟,得到电主轴系统中温升和热变形最大的部位.通过电主轴热误差实验获得温度和热变形数据,分别训练模糊神经网络和BP神经网络,建立温度场和热变形之间的热误差模型,对主轴热误差进行预测.结果显示：在电主轴径向热误差预测模型中,模糊神经网络模型和BP模型的建模精度分别为96.74%和89.77%.这表明模糊神经网络模型建立的热误差模型,在拟合和预测精度上优于BP神经网络模型.     

Banach代数中的行列式理论

探讨了 Banach 代数中的行列式理论.给出了具有单位元的迹 Banach 代数具有行列式的充要条件.     

非织造布滤料性能及过滤过程的研究进展

对近年来非织造布滤料的研究进展做了简要综述,介绍了内部结构的研究及表征、过滤性能及其影响因素、过滤过程的计算机模拟,指出进一步发展所需要解决的问题。     

Towards Excellence in Science Chinese Academy of Sciences

<正>May 26,2014,BeijingScience is a human enterprise in the pursuit of knowledge.The scientific revolution that occurred in the 17th Century initiated the advances of modern science.The scientific knowledge system created by human beings,the tremendous productivity brought about by science,and the spirit,methodologies and norms formulated in scientific practice since the 17~(th)Century have long become essential elements of     

SCIENCE CHINA Technological Sciences SUBJECT INDEX TO VOLUME 57(2014)

<正>~~     

单面约束系统的微分变分原理与运动方程

研究单面约束力学系统的微分变分原理和运动方程。方法利用Ｄ＇Ａｌｅｍｂｅｒｔ原理建立Ｄ＇Ａｌｅｍｂｅｒｔ－Ｌａｇｒａｎｇｅ原理．Ｊｏｕｒｄａｉｎ原理和Ｇａｕｓｓ原理,结果与结论得到系统的微分变分原理和带乘子的Ｅｕｌｅｒ－Ｌａｇｒａｎｇｅ形式,Ｎｉｅｌｓｅｎ形式和Ａｐｐｅｌｌ形式的运动方程。     

q-树的重构性

q 是一个正整数,所谓 q-树的图是递归定义的:最小的 q-树是完全图 K_q,一个 n+1阶的 q-树是通过在 n 阶 q-树上加上一个新点并连接这点与 n 阶 q-树中任意 q 个互相邻接的点而获得,其中 n≥q.1-树我们通常称为树.在本文中,证明了对任意正整数 q,q-树是可重构的.     

β-环糊精-毛细管区带电泳分离扑尔敏对映体

采用毛细管区带电泳模式,以β-环糊精为手性选择剂分离了药物扑尔敏的光学对映体.考察了在不同背景电解质 pH 值尤其是较低 pH 值下环糊精浓度对对映体表观淌度差的影响,并研究了有机改性剂尿素在分离中的作用.     

层状球形夹杂复合材料的弹性模量

利用层状球形夹杂在无限大基体中的局部化关系及平均应力场理论,给出了一种方法来分析含 n 种层状球形夹杂所构成复合材料的弹性模量.对于文献给出的空心玻璃球和高分子基构成的复合材料,该理论的预测与实验吻合很好.当表层稍失时,该理论退化为传统的 Mori-Tanaka平均应力场理论.     

高师物理专业人才培养与基础教育衔接问题的研究

分析了当前高师物理专业人才培养与基础教育人才需求存在的问题,结合调查情况,提出了高师物理专业在培养目标、课程设置、教学内容、教学方法及实践教学环节方面的改革措施。     

JOURNAL OF BEIJING INSTITUTE OF TECHNOLOGY TOTAL CONTENTS(Vol.23)

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