基于粒子群优化和支持向量机的花粉浓度预测模型

为了提高花粉浓度预报的准确率，解决现有花粉浓度预报准确率不高的问题，提出了一种基于粒子群优化（PSO）算法和支持向量机（SVM）的花粉浓度预报模型。首先，综合考虑气温、气温日较差、相对湿度、降水量、风力、日照时数等多种气象要素，选择与花粉浓度相关性较强的气象要素构成特征向量；其次，利用特征向量与花粉浓度数据建立SVM预测模型，并使用PSO算法找出最优参数；然后利用最优参数优化花粉浓度预测模型；最后，使用优化后的模型对花粉未来24 h浓度进行预测，并与未优化的SVM、多元线性回归法（MLR）、反向神经网络（BPNN）作对比。此外使用优化后的模型对某市南郊观象台和密云两个站点进行逐日花粉浓度预测。实验结果表明，相比其他预报方法，所提方法能有效提高花粉浓度未来24 h预测精度，并具有较高的泛化能力。     

黄沙坪铅锌多金属矿的成矿规律及深部找矿远景

众所周知,矿物质的成分是多种多样的,社会的发展和科学的进步需要运用到多重金属矿物质,在专业人员的勘探与挖掘中,发现了黄沙坪铅锌多金属矿,这个矿区中有丰富的有色金属,这个矿的发掘为研究成矿规律提供了物质基础,同时也为深部找矿提供了可靠的依据。本文主要分析黄沙坪铅锌多金属矿的成矿规律及深部找矿远景。     

Backtesting portfolio value-at-risk with estimated portfolio weights

This article theoretically and empirically analyzes backtesting portfolio value-at-risk (VaR) with estimation risk in an intrinsically multi-variate framework. It particularly takes into account the estimation of portfolio weights in forecasting portfolio VaR and its impact on backtesting. It shows that the estimation risk from estimating portfolio weights and that from estimating the multi-variate dynamic model make the existing methods in a univariate framework inapplicable. It proposes a general theory to quantify estimation risk applicable to the present problem and suggests practitioners a simple but effective way to implement valid inference to overcome the effect of estimation risk in backtesting portfolio VaR. In particular, we apply our theory to the efficient mean-variance-skewness portfolio for a multi-variate generalized autoregressive conditional heteroscedasticity model with multi-variate general hyperbolic distributed innovations. Some Monte Carlo simulations and an empirical application demonstrate the merits of our method.     

低勘探程度区域油气资源评价方法

目前中国油气资源勘探和开发面临后备可采储量不足，低勘探程度区域受到重视。为了提高低勘探程度区域的资源评价精度，在前人评价的基础上，通过研究并利用勘探程度较高区域的资源评价结果，求准低勘探程度区域的油气聚集量，进而模拟求出其烃排聚系数、储量密度系数、单储系数和单生系数等关键参数，提出了利用练台地质推断法对低勘探程度区域进行评价，并对该方法评价的风险进行了分析。综合地质推断法的成果更能准确反映一个盆地、坳（凹）陷或区带的油气潜力及其分布特征。     

灰色预测模型在油气操作成本预测中的应用

油气操作成本是油气田生产消耗的主要项目，为了有效地控制油气操作成本，必须制定准确的油气操作成本计划。而油气操作成本在我国是最近几年才提出来的，数据项比较少，给油气操作成本预测带来一定的难度。为此，文章根据灰色预测的基本原理，采用灰色系统理论进行油气操作成本预测，就可以弥补对预测所需的数据少，而且也无须剔除不可比因素，只要所建模型能满足精度要求，预测结果就可以信赖。     

油气操作成本预测方法研究

油气操作成本在油气生产中占有较大的比重，油气操作成本的高低直接影响油田开发的经济效益。为了有效地控制油田油气操作成本，根据影响油气操作的因素，将油气操作成本按其影响因素进行分类，对基本运行费和油气处理费采用回归预测的方法，通过对相关数据的收集，建立对应的数学模型进行预测，对其他各项操作成本，采用单位费用和计划工作量进行预测，最后进行汇总，得到油气操作成本，其预测结果可作为油气操作成本计划制订的依据。该方法简单、操作性强，预测效果较好，在油田可以推广使用。     

重复压裂气井产能模拟研究

由于重复压裂气井原有裂缝的失效程度难以评价。导致重复压裂气井的产能预测常常有很大的误差。为此，根据重复压裂气井的压前产量和舍水率，拟合了原有裂缝的有效率，在考虑新裂缝和原有裂缝共同作用的情况下，建立了气、水两相平面二维的裂缝-油藏数学模型，通过对模型的数值求解，对重复压裂气井进行了产能评价。研究表明，在考虑新、老裂缝共同作用下的产能评价方法，能更为准确地预测重复压裂后的生产动态情况，对压裂时机的确定、压后经济效益的预测都具有重要的指导意义。     

瞬态瑞利面波技术在地震勘探方面的应用研究

运用瞬态瑞利面小勘探方法可以在寻找激发岩性和提供静校正所需参数方面取得好的效果。     

我国“十五“电力供需预测分析

分析“十五”期间我国电力需求预测和电力预测中的不确定因素,提出建议采取的措施。     

A model for preventive maintenance operations and forecasting

Equipment costs constitute the greatest majority of overall costs for semiconductor manufacturing. Therefore, maintaining high equipment availability has been regarded as one of the major goals in the industry. The ability to forecast correctly equipment preventive maintenance (PM) timing requirements not only can help optimizing equipment uptime but also minimizing negative impacts on manufacturing production efficiency. This research used grey theory and evaluation diagnosis to construct a PM forecasting model for prediction of PM timing of various machines. The results showed significant improvements of PM timing predictions compared to the existing method based on experience and an alternative method proposed by Li and Chang (Semiconductor Manufacturing Technology Workshop 2002: 10–11, pp. 275–277) for the same fab cases. Received: June 2005 / Accepted: December 2005