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研究物流需求预测准确度问题。物流需求预测中存在数据小以及非线性特点,使预测系统存在不确定性。为解决上述问题,提出了一种泊松分布的神经网络需求预测算法,采用泊松分布算法对物流的整体需求进行分类,然后采用灰色理论算法选择物流需求影响因子,对物流的需求进行实时预测,仿真结果表明,改进物流需求预测方法比传统的灰色理论预测模型以及BP神经网络具有更高的预测精确度,有效地提高了区域物流需求的预测准确度,具有一定的实际应用价值。 相似文献
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采用电感耦合等离子体发射光谱仪(ICP–OES)测定水化过程中水泥浆体液相中元素组成,研究三乙醇胺(triethanolamine,TEA)对水泥浆体液相中离子浓度的影响。结果表明:TEA的加入明显提高了水化过程中水泥浆体液相中的Fe、Ca和 Al的浓度,同时提高了S、Si和OH–的浓度。另外,水化热测试表明:0.1%掺量的TEA提高了水泥第一个水化放热峰,延长了水泥水化诱导期。采用总有机碳测试法跟踪测试TEA加入到水泥浆体后,在浆体液相中的浓度变化,结果发现:TEA的消耗主要发生在水泥水化加速期,表明TEA通过化学反应或物理吸附进入了水泥水化产物中。将TEA加入到饱和Ca(OH)2溶液及含有Ca(OH)2沉淀的饱和Ca(OH)2溶液中,对溶液电导率的测试证实了TEA可以和钙离子形成络合物的推测。 相似文献