基于POI数据的武汉市产业空间格局分析

分析武汉市各类产业空间差异化的集聚性特征,划分武汉市产业圈层结构,为武汉市产业结构优化和可持续发展提供参考。以武汉市POI（point of interest）数据为基础,建立产业活动分类基准,采用ArcGIS软件的空间核密度分析武汉市产业集聚特征,利用标准差椭圆测算产业的中心性和方向性,并以产业空间布局特征划分武汉市的产业圈层结构。研究表明：1）武汉市农林业呈现出“两核多点”的集聚态势,采矿业在黄陂区和江夏区呈现出块状与多点集聚格局,而其他产业均呈现主城区核心集聚和乡村多点集聚特征,其中第三产业的次级中心围绕着新城发展。2）各类产业发展方向均为东北—西南方向,其中制造业、建筑业和第三产业主要是沿主城区长江沿岸向外扩展。3）武汉市产业发展具有典型圈层结构特征,外圈层以第一产业和采矿业为主,中间圈层以其他第二产业和部分服务业（公共管理、社会保障和社会组织,教育,信息传输、软件和信息技术服务业等）为主;而内圈层以医疗,水利、环境和公共设施管理业等服务业为主。围绕“十四五”时期发展目标,应对武汉市现代产业体系发展新态势,武汉市未来产业可依托陆港枢纽、空港枢纽和科技发展优势,引导产业向西北—东南方向集群式发展,而产业空间将仍是以高质量的现代服务业为核心内圈层,以现代专类服务业和先进制造业为集聚中圈层,以乡村新产业新业态为融合外圈层的“一核多点三圈”格局,持续优化产业结构,推进产业经济高质量发展。     

基于PSO-KELM的风功率预测研究*

风功率预测能够为电网规划设计提供一项重要依据,因而研究如何精准进行风功率预测对保证电网的安全稳定运行具有重要意义。针对正则化系数C和核参数λ作为模型参数,对核极限学习机预测模型精度产生影响的问题,提出了运用PSO对核极限学习机进行参数优化的PSO-KELM预测方法。将正则化系数C和核参数λ作为优化对象,利用PSO方法对参数共同优化,建立PSO-KELM风功率预测模型。对3组实测数据进行了实验研究,引入均方根误差、平均绝对误差和相对标准差作为评价指标,结果显示该方法预测误差好于直接应用KELM方法,并进一步将结果与常用的SVM以及PSO-SVM方法进行了比较。结果表明,PSO-KELM方法具有更好的预测精度和稳定性,能够作为提高风功率预测准确性以及风电并网安全性方面的一种科学有效的参考。     

广义Bayes法在裂隙岩体渗透系数随机反演中的应用

工程中由于存在各种随机因素,采用确定性的渗流分析方法进行渗透系数的反演必然会导致结果的不确定性.本文基于渗流场的随机有限元分析方法,结合变尺度优化算法和广义Bayes法,建立了一种渗透系数的随机反演方法,推导了详细的计算公式.该方法不仅考虑量测水头、渗透系数的随机性,还考虑了边界水头的随机性,不仅可以获得渗透系数的均值反演结果,还可以得到标准差的反演结果.最后将该法应用于重力坝坝基渗流算例分析中,以渗流有限元正分析计算结果作为"假想"的实测点水头值,通过随机反演,同时获得渗透系数均值与标准差的反演结果,将输入信息与反演结果对比分析,验证了渗透系数和标准差反演结果的正确性.     

监控均值标准差的可变抽样区间EWMA图经济设计

为了在提高过程监控效率的同时降低过程监控费用,针对同时监控过程均值和标准差变化的情形,研究可变抽样区间的指数加权移动平均控制图的经济设计问题.首先建立可变抽样区间,同时监控均值标准差指数加权移动平均控制图；其次对其进行经济设计,使单位时间期望费用函数最小,以确定控制图参数的最优值；然后利用遗传算法来寻找经济模型的参数最优解；最后对可变抽样区间同时监控均值标准差指数加权移动平均控制图的经济模型进行灵敏度分析和最优性分析.通过最优性分析得出结论:基于经济模型设计的可变抽样区间指数加权移动平均控制图比传统的控制图具有较小的费用.     

ALOS卫星全色数据精度研究

本文应用GPS实测点，对ALOS全色数据进行了几何精度的测算，得出ALOS全色数据的精度，能够达到2．5米的标称精度，因此能够满足1：10，000比例尺的制图精度要求。     

利用微机计算综合确定地基承载力标准值

本程序适用于确定松散堆积层各岩性的地基承载力标准值ｆｋ的修正计算。特别是当室内和野外试验组（次）数较多时，如人工统计计算即费时又易出错，而因微机计算则只要输入原始数据即可运算打出印出回归修正系数或修正后锤击数，查表求出承载力基本值ｆｏ内和ｆｏ外，以分析差别后可提出承载力标准值ｆｋ。     

火控精度分析的数据建模方法

本文对目标运动航迹模型、如何产生航迹模型数据，以及如何利用产生的目标运动航迹模型数据对雷达火控系统解算精度进行模拟分析的基本方法和步骤作了初步的探讨，以期使用较简单的方法在实验室完成对雷达火控系统的解算精度作出恰当的判断。     

R／S分析及单井煤层气、水产能的分形预测

简述了分形理论中的时间序列（R/S0分析方法，讨论了赫斯特指数的理论意义和实际计算方法，并将其应用于单井煤层气，水产能预测，通过对单井煤层气，水产能时间序列的分形处理，根据极差，标准差的结构分维值的大小，对单井煤层气，水产能增量趋势进行了分型预测。     

六西格玛管理模式

六西格玛(6σ)是一种企业经营管理模式,20世纪80年代诞生于摩托罗拉。在短短的5年里,摩托罗拉运用六西格玛使其产品质量提高了10倍。20世纪90年代初,为数不多的几家美国公司开始尝试推行六西格玛,其中AlliedSignal的成功引起了GE的极大关注。1995年,GE开始全面推广应用六西格玛,1997年六西格玛给GE带来的收益就已经超过了投入的成本。2000年,这项举措在GE的年收益更高达25亿美元。六西格玛给GE带来的巨大变化,使其理念和方法迅速传遍全球。欧美和亚洲的数百家跨国公司都开始积极采用。近两年来,国内不少优秀企业也对六西格玛表现出了浓厚的兴趣,本刊在此发表李伟华的文章《六西格玛管理模式》,以期对六西格玛进行介绍和研讨。