中国省际能源效率差异及其影响因素分析

我国省际能源效率存在较大的差异.要进一步促进能源综合利用,需要在区域层面对能源效率差异形成的因素作更加全面深入的研究,以寻求更加合理有效的促进宏观能源效率改进的理论与方法.本文基于2007年的截面数据,运用能很好地消除各因素间多重共线性的偏最小二乘回归建模,选取了14个变量来代表经济发展水平、产业结构、工业结构、能源消费结构、对外开放程度、投资水平、政府影响力、制度因素、能源价格和地理因素这10个因素,分析了各因素对能源效率地区差异的影响方向和影响程度.研究结果表明,各地区固定资产投资中外商投资比重、工业增加值中高耗能产业比重以及煤炭消费比重的差异是造成能源效率地区差异显著的主要原因.这说明投资水平、工业结构和能源消费结构是造成能源效率地区差异显著的主要因素.要在短期内缩小地区间的能源效率差距,必须严格限制某些地区高耗能行业的过快发展,加强高耗能行业的结构调整,加快淘汰落后产能,大力提升煤炭的使用效率.     

民族地区农村信息化与农民收入关系研究——基于恩施州利川市调研结果的实证分析

运用对国家民委的863科技项目推广点之一的湖北恩施自治州利川市的调研数据,采用多变量回归和Logistic回归模型对信息化与农村经济发展、特别是与农民收入之间的关系进行实证分析,结果表明:信息化与农民收入有着正相关的关系;农民的收入结构与信息化、农民的文化程度也有着密切的关系。     

大坝下游定点区域溶解氧饱和度预测

大坝通过坝身泄流时,巨大的洪水卷吸空气中的大量气体直泻到下游河床,造成下游河道特别是近坝区域气体含量过饱和,给下游水生生物带来不利影响,其中鱼类气泡病就是水体气体过饱和造成的典型病症。为探明大坝泄流对坝下河道溶解氧饱和度的影响,以三峡 葛洲坝区域坝下近坝区定点区域的溶解氧实测资料为基础,建立溶解氧饱和度的BP网络预测模型,对大坝不同运行工况进行下游溶解氧饱和度的预测仿真计算,并将仿真预测值与实测及数值模拟结果进行比较分析。结果得出BP网络模型能很好地逼近坝下近坝区指定区域的溶解氧饱和度,可根据大坝运行工况对下游水体溶解氧饱和度进行快速预测,为有效控制坝下水体溶解氧饱和度提供借鉴     

BP神经网络在台风路径预报中的应用

利用前馈型BP神经网络模型,对发生于中国沿海的热带气旋的移动路径进行了预报应用研究.根据中国<台风年鉴>发布的每个台风过程记录,对预报试验的台风个例分别选取了经度、纬度、中心气压和最大风速等81个因子,由多元回归选取了其中相关性好的因子,进行网络的学习训练,在获取前24h间隔6h的4次台风信息的基础上,用来预报了台风未来24h,48h和72h的短期路径变化.将该方法预报结果与CLIPER模式预报结果进行了比较,结果表明,BP神经网络模式的预报精度比CLIPER模式的高.     

南京河西地区岩土体剪切波速与土层深度的关系

南京河西地区是南京市重点开发的新市区,该区域工程地质条件相似,主要为长江高河漫滩地质地貌单元。本文选取该地区47个典型钻孔的岩土体剪切波速资料,采用三种数学模型进行统计回归分析,运用相关系数R(或测定系数R2)检验Vs—H之间的线性相关关系,并根据计算的SD值选择较优的数学模型。统计结果表明,该地区各类岩土体的Vs—H线性相关关系显著,说明采用上述数学模型进行Vs—H回归是可行的。对两个工程场地进行剪切波速预测,并对场地类别作出划分,检验结果表明,该地区各类岩土体的Vs—H经验关系是可靠的,符合当地岩土特征,在样本深度范围内有足够的工程应用精度,可以应用。     

上海创意产业空间集聚的影响因素分析

创意产业空间集聚是一个复杂的空间组织系统.文化环境、科技水平、人力资源、知识产权等要素相互组合、交互影响着创意产业的空间集聚.立足上海创意产业集聚的现实条件,选取4方面要素的7个指标与创意产业产出值建立多元线性回归模型,经检验,回归关系显著,其中:人口密度、人口总量、每万人拥有的文化娱乐设施数、单位面积发明专利申报数、单位面积高等院校科研院所数与创意产业产出呈正相关关系,每十万人拥有的公共文化设施数、单位面积专利申报数与创意产业产出呈负相关关系.通过逐步回归分析,得出人口密度、单位面积发明专利数是影响创意产业集聚的主要因素,人口密度与创意产业集聚具有显著的逻辑内在性,发明专利与创意产业集聚则表现出效益外在性.     

基于模糊神经网络的机动车驾驶教练员职业适宜性研究

提出应用模糊神经网络系统,建构教练员职业适宜性的3个要素(即心理素质、驾驶技能和知识的表达阐述能力)的学习样本,分析"三要素"的8项特征参数指标——场依存性、速度估计能力、交通安全意识、简单反应、选择反应、跟踪能力、行车注意力、表达阐述能力等,使用K-均值法对实验样本进行初始分类,形成标准学习样本,使用该样本对所构建系统进行训练和调试。利用经调试训练后的系统,依据所测教练员的心理、心理参数对其职业适宜性进行评价。试验表明:建立的教练员职业适宜性仿真模型能取得很好的评价效果。     

基于粗糙集-神经网络的矿山地质环境影响评价模型及应用

采用衡山白果地区石膏矿山的11个评价指标,综合运用粗糙集和神经网络理论,构建了基于粗糙集-神经网络(RS-ANN)的矿山地质环境影响评价模型,对RSES软件约简的数据和无约简的数据采用EasyNN-plus软件进行预测评价。神经网络模型的输入属性为8个,而粗糙集-神经网络模型的输入属性为6个,训练样本均为13个,预测样本均为4个,前者的平均预测精度为1.85%～24.86%,后者为1.23%～15.28%。研究发现,粗糙集在保留关键信息的前提下可有效地对数据表进行约简,约简后的神经网络预测结果与实际情况吻合,并比无约简时总体精度有较大幅度提高。     

广义最大覆盖模型在消防站优化选址中的应用

针对目前我国城市消防站建设存在的数量不足、责任区面积过大、选址缺乏科学性等问题,引入广义最大覆盖模型,探讨城市消防站的优化选址方法.广义最大覆盖模型很好地解决了传统最大覆盖模型中假设覆盖度为二元值的缺陷,通过分段递减函数,将覆盖度表示为0～1之间的连续值,实现了供应点对所有需求点的覆盖.同时,本研究还考虑不同区域的火灾风险等级并设定了相应响应时间限值,通过对最短响应时间和响应时间限值的比较,得出候选消防站点对各个需求点的覆盖度水平.通过实例对广义最大覆盖模型的有效性进行验证,并利用LINGO软件进行求解.研究表明,广义最大覆盖模型可实现供应点以不同程度覆盖所有需求点,更适用于消防站类应急设施的选址问题.     

基于回归分析的火灾发生气象因子的研究

利用二元回归分析法,对火灾发生次数、空气湿度、风速进行回归分析并检验,得出了火灾发生次数、空气湿度、风速三者之间的显著线性关系。