西津电站对南宁及贵港防洪的作用

江河中的闸坝、电站等水利工程的调度运行对其上下游城市防洪有着重要的作用。郁江上的西津电站在洪水期如何调度可减轻上游南宁及下游贵港的洪水压力?通过分析"2001 7"洪水的调度,论述调度过程的作用和效果,为以后的防洪调度提供决策参考。     

多变量自回归模型在三江平原井灌水稻需水量预测中的应用

应用多变量自回归模型ARV(n), 利用三江平原腹地-富锦市1985～1999年气象资料, 按水稻生育期划分6个生育阶段, 建立了井灌水稻生育期内需水量预测模型. 经模型拟合与预测, 效果良好, 可以为该地区开展节水灌溉、灌溉用水管理、合理开发利用地下水资源, 缓解地下水危机提供参考依据.     

Investigation of the impact of changes in demand forecasting method on the financial performance of an electricity supply undertaking

Peak demand forecasts obtained from six different univariate forecasting methods, under a range of conditions, were used to drive a capacity acquisition model of a large electrical supply system; and the resulting physical and financial performance of the model was observed for each set of forecasts. The results obtained are discussed in the context of their implications for the choice of load forecasting method used in capacity acquisition planning by a power supply undertaking.     

金沙江防洪(库容)规划的探讨

在分析长江灾害洪水特征的基础上，全面深入地研究了全沙江水库的防洪库客、防洪目标、防洪特点和调度原则，并对防洪库容的作用进行了估算和分析。从多方面比较了虎跳峡高坝方案与低坝方案，结果表明：高坝方案的效益明显高于低坝方案，而两者所需付出的代价相差不大。     

VRDS装置常压分馏塔系统的问题分析

胜利炼油厂重油加氢 (VRDS)装置的常压分馏塔为填料塔 ,2 0 0 1年检修开工后该系统出现异常 ,经过查找分析 ,确定轻烃 /产品减压渣油换热器和柴油汽提塔重沸器内漏是装置异常的主要原因     

台缙高速公路苍岭隧道水文地质勘察与涌水量预测

以台缙高速公路苍岭隧道为例，通过水文地质综合勘探方法，查明隧道不同裂隙发育程度岩体的渗透系数K值。然后利用地下水动力学法、地下水径流模数法对隧道开挖涌水量进行了预测。通过施工检验发现，涌水段位置和涌水量总体较接近，说明预测工作对隧道的施工开挖和排水设计具有指导意义。     

TMS320 F206定点DSP芯片开发实践

以TMS320F206为例,着重探讨了DSP系统开发过程中的硬件设计与调试、软件设计中的流水线冲突、等待状态设置以及如何利用闪速存储器等相关问题.     

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     

钢铁企业价格预测决策模型体系研究

通过对钢铁企业现行价格管理体系的分析 ,建立了钢铁企业价格预测决策模型体系。充分利用大量的定性、定量信息 ,并把趋势预测和因果预测技术相结合 ,采用组合预测模型对价格进行预测 ,最后对预测出来的多方案进行模糊综合评价 ,给出推荐方案顺序。实际应用表明 ,模型体系是有效的。     

A Search for Hidden Relationships: Data Mining with Genetic Algorithms

This paper presents an algorithm that permits the search for dependencies among sets of data (univariate or multivariate time-series, or cross-sectional observations). The procedure is modeled after genetic theories and Darwinian concepts, such as natural selection and survival of the fittest. It permits the discovery of equations of the data-generating process in symbolic form. The genetic algorithm that is described here uses parts of equations as building blocks to breed ever better formulas. Apart from furnishing a deeper understanding of the dynamics of a process, the method also permits global predictions and forecasts. The algorithm is successfully tested with artificial and with economic time-series and also with cross-sectional data on the performance and salaries of NBA players during the 94–95 season.