南宁市年降水量的加权马尔科夫链预测研究

以南宁市1961—2015年降水量数据为研究对象,通过均值-标准差的分级方法来建立加权马尔科夫链预测模型,并在模型的基础上结合了模糊集理论中的级别特征值,定量给出了各预测年份的年降水量数值。结果显示,该模型的预测效果较好,平均拟合误差控制在2%以内,预计未来两年南宁市处于平水年份的可能性较大,降水量预测值分别为1 384.56、1 221.59 mm。     

不同模型在南宁市年降水量预测中的应用比较

以南宁市1961—2015年降水量资料为基础,通过建立灰色GM(1,1)模型、滑动平均改进的GM(1,1)模型以及改进的BP神经网络模型来对南宁市年降水量进行预测研究。结果表明,以上模型均适用于南宁市的年降水量预测,模型精度分别达到了92.2%、96.6%和95.1%。其中以改进的灰色模型与BP神经网络模型预测效果最佳,平均相对误差均控制在了5%以内,充分表明预测模型的适用性与合理性。该研究为城市降水量预测提供了一种新途径,对城市水资源合理规划具有一定的指导意义。     

基于EEMD-BP-ANN模型的澄碧河年径流量预测研究

为了进一步提高非线性模型的预测能力,在L-M法优化的BP神经网络的基础上,结合目前应用较广的总体经验模态分解法,构建一种新的EEMD-BP-ANN非线性预测模型,并以广西澄碧河平塘水文站1963~2011年共49年的年径流量资料作为研究对象进行分析。结果表明,该新建模型预测精度较高,平均模拟相对误差仅为3.1%。该结果同时也表明,经总体经验模态分解法改进后,神经网络可以更大程度上保留原始数据的信息,从而提高模型预测精度。     

酶法生产稀有人参皂甙及其产物成分的分析

通过实验研究从人参提取人参皂甙，用硅胶柱法分离人参二醇类皂甙。酶法改变人参二醇皂甙糖基，生产稀有人参皂甙，并分离提纯了其酶反应产物。结果表明：酶反应产物中主要成分为人参皂甙Rh2，副产物为人参皂甙Rg3、Rg5、Rh1、Rh3、人参二醇类皂甙元；经硅胶柱分离酶解产物得到单体。也探讨了酶法产生各种稀有人参皂甙的机理，二醇类皂甙失去第20碳上的糖基时，也会失去水分子：Rh2生成的同时Rh2失去水分子变成Rh3皂甙；Rh3生成的同时，Rg3失去水分子变成Rg5皂甙。     

一种结合小波分析的EMD周期分析方法——以南宁市年降水量为例

针对传统EMD方法中Hilbert变换未必能正确计算出本征模态函数瞬时频率这一问题,采用小波分析替代Hilbert变换来优化EMD方法,为水文时间序列的周期分析提供了一种新途径。并对南宁市1961~2015年降水量时间序列进行了周期分析。结果表明,南宁市年降水量序列经改进的EMD方法分解可得到1个趋势项和4个IMF分量。趋势项表明南宁市历年年降水量呈现出明显的下降趋势;对IMF分量进行小波分析得到了年降水量序列分别具有4~6a、10~13a、25~29a的准周期特征。     

酶法生产稀有人参皂甙及其产物成分的分析

通过实验研究从人参提取人参皂甙 ,用硅胶柱法分离人参二醇类皂甙。酶法改变人参二醇皂甙糖基 ,生产稀有人参皂甙 ,并分离提纯了其酶反应产物。结果表明 :酶反应产物中主要成分为人参皂甙Rh2 ,副产物为人参皂甙Rg3、Rg5、Rh1、Rh3、人参二醇类皂甙元 ;经硅胶柱分离酶解产物得到单体。也探讨了酶法产生各种稀有人参皂甙的机理 ,二醇类皂甙失去第 2 0碳上的糖基时 ,也会失去水分子 :Rh2生成的同时Rh2失去水分子变成Rh3皂甙 ;Rg3生成的同时 ,Rg3失去水分子变成Rg5皂甙     

Hough变换的改进及其在电厂指针式仪表自动识别中的应用

在图像处理中,Hough变换广泛应用于图像空间中的直线检测,但其本身具有存储空间大、计算时间长的缺点。研究了传统Hough变换算法,针对其缺点,提出了一种改进的Hough变换算法。通过减小Hough变换的搜索范围来减小变换所需的存储空间和计算量,并将提前确定好的圆心直接加入到累加器中来减小计算量,从而大大减小了计算时间...