英国BP助推广东 可再生能源利用

英国石油公司（BP）与中山大学日前合作启动了中山大学——BP液化天然气教育培训与研究中心。同时，为推广可再生清洁能源的利用，BP公司将在广东科学中心建设一个大型的太阳能展示项目——太阳能风帆。为支持这些项目的开展，BP公司此次共投入了500万美元。     

煤炭资源资产化管理方法探讨

在分析煤炭资源及其资产特点基础上，提出了煤炭资源资产价值的构成，探讨了实行煤炭资源资产化管理的可行性及方法和步骤。     

基于遗传算法的人工神经网络在降水酸度预测中的应用

在误差反向传播(Back Propagation)算法的人工神经网络结构模型的基础上，应用遗传算法训练神经网络权重，实现网络结构的优化。用优化后的BP人工神经网络建立了江西省南昌市的降水酸度预测模型。并将该模型预测结果与BP算法和多元线性回归法的预测结果进行了比较。检验结果表明：基于遗传算法的人工神经网络优于BP算法及多元线性回归法，具有良好的预测效果。     

中科院-BP公司中国研究中心成立千万美元开展清洁能源研究

中国科学院作为我国自然科学领域最高的学术研究机构日前与世界上第二大石油公司BP国际有限公司签定《面向未来》清洁能源研究计划，双方将在天然气、氢能领域开展为期10年的基础性研究，BP国际有限公司将共资助1000万美元。为顺利开展研究，双方将以中科院大连化学物理所为基地联合建立“中科院-BP公司中国研究中心”。 该研究中心将是亚洲第一个、全世界第5个BP研究中心。该研究中心具有长期性、基础性、交叉性、国际性的特点。双方将根据双方共同的兴趣，确立课题，相关成果包括专利双方共享。同时该中心将开展与国内研究机构、BP…     

石化企业资产交易活动中的环保资产评估

环保资产评估是石化企业资产评估的重要组成部分，涉及资产所有者、经营者和使用者的合法权益，应当加以关注。借鉴现有资产评估的方法，提出了企业资产交易活动中有关环保资产评估的几个基本概念、主要内容、原则、范围、方法和标准，并做了简要说明。     

基于遗传算法的改进BP神经网络模型在水质评价中的应用

为了确定水体类别，引入人工神经网络理论并通过建立BP神经网络模型对水体的质量、利用价值和处理要求进行评价。针对BP网络应用中存在的问题，建立了基于遗传算法的改进BP神经网络模型，并阐述了训练样本产生、数据归一化、构建网络拓扑结构、初始权重及阀值确定等应用过程。通过实例分析表明，该模型应用于水质评价具有客观性和实用性。     

关于企业环保资产的评估

环保资产评估是整个资产评估的一个重要组成部分，关系到资产所有者、经营者和使用者合法权益的保护。做为初步研究和尝试，提出并阐述了环保资产评估的几个基本概念，并对其几个组成要素，如条件、原则、程序、方法和标准等，做了简要说明。     

基于神经网络的教室室内PM2.5浓度预测研究

为建立适用于教室PM_2.5的室内预测模型，该文依据长期监测的教室内环境数据，建立了涵盖室内外环境参数、人员活动因素和季节性因素在内的PM_2.5预测模型。研究使用多元线性回归模型和人工神经网络模型，采用主成分分析法和和熵值法分析了影响室内PM_2.5浓度的总方差的影响因素权重及对BP神经网络输入因子进行降维。结果表明：(1)在采集的13个因素中，对室内PM_2.5的总方差解释大小排名前5的影响因素依次是室内相对湿度、室内通风量、室内二氧化碳浓度、室外相对湿度、门开启时间占比。(2)采用BP神经网络的预测效果优于传统的多元线性回归，拟合优度R2从0.412上升到0.547。(3)针对BP神经网络，采用交叉验证法验证了各个季节的预测效果，结果表明春季的预测效果最好，冬季次之，秋季最差。(4)采用主成分对数据进行降维和调整BP神经网络的隐藏层数能够优化BP神经网络，可将R2提升至0.710和0.805。研究结果可为机械通风下的教室室内PM_2.5预测模型建立提供依据和数据支撑。     

美国资产证券化中的政府作用对我国的借鉴

美国政府在资产证券化创设过程中发挥了巨大的作用。为推动我国资产证券化的开展，我国政府可借鉴美国做法，采取修订法律、营造金融环境、设置政府机构等措施。     

基于人工神经网络模型预测ABR反应器处理效率

ABR反应器的处理效率受多方面的因素影响，本文通过BP人工神经网络，利用ABR反应器进水CODcr浓度、容积负荷、温度、稳定运行时间四个参数对其反应器处理效率进行预测。结果表明，BP人工神经网络可较好的用于ABR反应器处理效率的预测，具有较高的精度，在实际生产中，可以运用人工神经网络，对ABR反应器的运行参数进行调整，使之达到最优化的运行状态。     

长江、黄河流域全新世古洪水事件对比研究

本文通过调研长江、黄河流域全新世古洪水研究相关文献,开展了两大流域全新世古 洪水发生频次空间对比研究。现有资料表明,两大流域全新世古洪水在6000 a BP 以前发生较 少;6000—4000 a BP 古洪水频次上升,在4000 a BP、3000 a BP 前后均出现一个洪水多灾期; 3000 a BP—1000 a BP 两大流域古洪水记录频次呈递减趋势;1000 a BP 以来,两大流域整体上 表现为递增的趋势,而值得注意的是1000 a BP 后,两大流域古洪水记录频次呈现出反相位变化 的趋势。与太阳活动记录对比,发现两个流域洪水发生均与太阳活动相关,但是两个流域洪水 发生对太阳活动的响应相反,长江流域在太阳活动较弱的时期,洪水多发,而黄河流域在太阳 活动较强的时期,洪水多发。     

BP网络在环境监测中的应用

本文介绍了BP网络的结构和学习规则及其在环境监测中的应用，指出人工神经网络在环境监测中的优越性。     

空气质量降维B—P神经网络评价法及其MATLAB实现

用主成分分析将多维空间的样本数据降维到低维空间，将其作为BP网络的输入。BP网络的算法采用LM优化法。描述了该网络的MATLAB语言实现过程。     

关于无形资产减值准备的探讨

本将我国《企业会计准则一无形资产》与《国际会计准则第36号一资产减值》《国际会计准则第38号一无形资产》进行对比，论述我国计提无形资产减值准备的必要性，存在的问题并提出改进的建议，通过计提无形资产减值准备，从而保证无形资产的帐面价值符合资产预期能为企业带来经济利益的含义，保证会计信息的真实完整。     

BP人工神经网络预测邻苯二甲酸酯光化学降解

将反向传播人工神经网络（BP－ANN）用于邻苯二甲酸酯类化合物的光化学降解的预测中，选取正交设计的试验点作为反向传播人工神经网络的训练集，实现对全实验域试验点的预测，并与实测的试验数据比较。结果表明反向传播人工神经网络（BP－ANN）具有良好的预测能力。     

BP神经网络在降水酸度预测中的应用

本文利用南昌市城市大气中SO2、NOX、TSP等浓度数据及降尘数据建立了BP神经网络的降雨酸度预测模型，结果表明：BP神经网络的预测模型不仅能较好地反映致酸因素与降水酸度的相互关系，而且预测精度也高于多元回归等模型。     

BP自然保护计划

BP自然保护计划是一项企业支持全球自然保护工作的奖励计划，旨在帮助和鼓励学生小组积极投身于具有开创性和实践性的自然保护项目，以抢救世界上一些最濒危的动物及其栖息地。BP自然保护计划面向全世界各地的全日制在校或半工半读学生。项目评选程序十分严格，要求项目具有很高科研标准，并与项目所在国和当地社区进行充分合作。今年该计划收到了三百多份申请，并通过一个由科学家及自然保护工作者组成的国际评选小组来审查，从中选出18个获胜小组。今年，为庆祝该计划创办17周年，BP自然保护计划与野生动植物保护组织—鸟类国际（Bird…     

黔中喀斯特地区经济发展对生态资产的影响

黔中喀斯特地区是一个生物资源丰富的区域，但由于经济发展和人类活动频繁、剧烈，给该地区生态资产的变化增加了新的压力，产生严重影响。针对其影响因素所导致生态资产的变化与演变趋势提出看法，为减缓生态资产的流失及可持续利用提供依据，并对黔中珍稀生物种群的生态环境保护提出建议。     

东莞马士基集装箱工业有限公司

2004年11月25日由丹麦Tinglev马士基集装箱工业集团通过资产并购方式，取得原东莞荣高集装箱厂的土地、厂房、建筑物及其他资产，建成了东莞马士基集装箱工业有限公司。     

BP神经网络在北京市API预报中的应用

对大气污染进行预测具有十分重要的意义。以北京市为例,综合考虑BP网络的逼近能力和泛化能力,将时间序列作为BP神经网络的输入,对空气污染指数的预测做了建模研究。实验结果表明:BP神经网络的输出值与实际值之间的误差在可以接受的范围,特别是对骤升骤降趋势也能得到准确度较高的预报结果。因此在实际应用中,可以将BP网络方法作为一种考虑采用的方法。