工业出口贸易结构变动对我国能源强度的影响

能源强度是反映一国综合能源利用效率的重要指标。在我国,工业是能源消费最多的生产部门,其出口产品的生产已成为影响能源强度的重要因素,由此也说明出口贸易结构的调整是实现节能降耗的重要措施之一。本文基于中国33个工业行业的时间序列数据,运用Granger因果关系模型及多元线性回归模型分析了1992-2008年工业低、中、高能耗行业组出口比重的变化对能源强度的实际影响。分析结果表明,我国能源强度和出口贸易结构之间存在单向因果关系,中、高能耗行业组与低能耗行业组出口比重变动对能源强度的影响分别表现为正向与反向作用。并且,低能耗行业组出口比重的上升对降低我国能源强度的作用远大于中、高能耗行业组出口比重下降所产生的节能影响。三个能耗组出口比重变动对能源强度的影响反映了我国工业内部结构的变动及不同行业的能源需求特征。据此,本文提出了优化产业结构和工业内部结构、融入更多有效可行的经济手段于节能减排措施中、加大研发投入以促进传统出口产品更新换代等政策建议。     

基于人工神经网络的街道峡谷NO_x浓度的数值模型研究

通过对反向传播人工神经网络的算法和网络结构的研究,发现拟牛顿算法训练速度较快,能够较好地接近误差目标值,同时建立了包括输入层、隐含层、输出层的人工神经网络三层拓扑结构。通过对街道峡谷人工神经网络的训练,模拟计算了街道峡谷NOx浓度分布值。结果显示,训练误差和测试误差比为1.11,训练样本的模拟值与实测值的相关系数为0.93,测试样本的模拟值与实测值的相关系数为0.87,模拟值与实测值的相关系数均高于显著水平为α=0.05与α=0.01所对应检验性表的相关系数临界值。该模型能够用于街道峡谷污染物浓度的模拟计算,具有较好的泛化能力。     

灰色Elman神经网络在火灾事故预测中的应用研究

针对我国火灾事故现状,结合灰色理论和神经网络的特点,提出灰色Elman神经网络火灾事故预测模型。依据我国1998—2007年火灾事故统计数据,分别选用GM(1,1)模型和灰色Elman神经网络模型对1998—2005年数据(火灾起数)进行拟合,对2006年、2007年数据进行(火灾起数)预测。结果表明:灰色Elman神经网络火灾事故预测模型符合火灾事故的特点;有效地解决了传统灰色预测模型在火灾事故预测中误差大稳定性差的缺陷,提高了预测精度;可对火灾事故进行预测与分析,为消防安全管理提供依据,以最大限度地减少火灾事故的发生。     

基于BP神经网络的非煤地下矿山安全评价模型

针对非煤地下矿山安全评价的复杂性和非线性特性,BP神经网络对非线性动态系统较强的适应性,提出并建立了一种基于BP神经网络的非煤地下矿山安全评价模型。为提高该模型的可靠性,结合非煤地下矿山生产工艺特点,提出了一套便于统计和赋值的安全评价指标体系;确定了BP神经网络结构和评价结果表征方法;为提高BP神经网络算法的收敛速度和稳定性,对标准BP算法进行有效改进;通过实例运算验证了该模型的可行性。基于BP神经网络的安全评价模型为评价非煤地下矿山安全管理现状及水平提供了可操作的方法,为矿山有关部门提供了科学安全管理的依据。     

基于主成分分析和BP神经网络的综合安全评价模型

提出了基于主成分分析法和BP神经网络的综合安全评价模型.利用主成分分析法的数据降维功能对评价指标进行特征提取,选用合适的主成分作为神经网络的输入,构建网络拓扑结构.在建立多层次道路危险货物运输企业安全评价指标体系的基础上,采用MATLAB对企业安全现状进行实证仿真分析.结果表明,基于主成分分析法和BP神经网络的综合安全评价模型的评价结果优于其他评价模型.研究表明,本文得到的综合模型能够更加客观、准确地反映评价对象的实际情况.     

模拟氮、硫复合沉降对杉木幼龄林土壤交换性铝的影响

采用二次正交回归旋转设计,研究了杉木人工幼龄林土壤交换性铝含量与氮、硫沉降之间的关系并建立模型.根据福建氮、硫沉降量及临界水平和森林容纳量确定模拟沉降量,氮沉降量分别为0 kg/(hm2·a)、20 kg/(hm2·a)、70 kg/(hm2·a)、120 kg/(hm2·a)、140 k/(hm2·a),硫沉降量分别0 kg/(hm2·a)、6 kg/(hm2·a)、22 kg/(hm2·a)、38 kg/(hm2·a)、44 kg/(hm2·a).结果表明,土壤交换性铝含量随着土层的加深没有显著差异.在试验初期,氮、硫沉降对土壤交换性铝的影响不显著,处理6个月后,氮、硫沉降显著活化土壤交换性铝(p<0.05).对杉木林土壤交换性铝的增效作用中,氮沉降占有较大的贡献率;氮、硫沉降无明显交互作用.0～20 cm土层受氮、硫沉降影响最明显,中硫沉降处理和高硫沉降处理的土壤交换性铝含量分别比无硫处理高2.68%和3.53%,中氮沉降处理和高氮沉降处理分别比无氮处理高6.56%和8.22%.氮、硫沉降量大于120 kg/(hm2·a)和38 kg/(hm2·a)后,氮、硫沉降对铝含量作用由促进转为抑制.     

基于Verhulst模型的新建隧道顶板下沉预测研究

隧道顶板下沉量预测对隧道安全施工十分重要。通过分析隧道下沉过程,指出其具有“S”型曲线特征,探讨了采用Verhulst模型进行隧道顶板下沉预测的适用性和可行性,并运用MATLAB软件开发相关程序,模拟遵赤高速公路中枢隧道YK39＋134．6断面沉降过程,获得相应的预测方程。通过对比其预测结果、回归分析预测结果和实测值,发现该模型的顶板沉降预测值与实测值最接近,证实运用灰色Verhulst模型预测隧道顶板沉降量是合理、可行的。     

基于指标规范值的室内空气客观评价的概率神经网络模型

为了建立简单、普适、通用的概率神经网络的室内空气评价模型,在适当设定室内空气各项指标的参照值及指标值的规范变换式基础上,使室内空气同级标准不同指标的规范值差异尽可能小,从而用规范值表示的各指标都可用同一个规范指标"等效"替代。因此,概率神经网络隐层各类模式的基函数中心矢量的各指标分量值与同级标准所有15项指标规范值的均值等同。将基于指标规范值的概率神经网络模型用于室内空气的评价实例进行检验,验证了该模型的普适性、通用性和简便性。     

基于演化博弈理论的流域生态补偿研究——以太湖流域为例

进入21世纪以来,在中国经济快速发展的同时,生态环境也进一步恶化,转变经济增长方式、保护生态环境、实行环境污染问责制势在必行,生态补偿作为生态环境治理的有效手段被广泛关注。流域水资源的整体性及资源外部性等特征要求上下游要共同承担生态环境保护,如何建立合理的上下游之间生态补偿标准模型,成为流域管理中急需解决的问题。本文以流域生态治理为研究对象,通过上下游地方政府博弈情景设定,建立演化博弈理论模型,说明在地方政府自主选择过程中对于社会最优的环境保护(保护—补偿)策略不会达到稳定均衡状态,必须引入上级监督部门约束因子,才能确定出最优环保(保护—补偿)策略状态稳定时的惩罚金范围。基于设定模型,以太湖流域为例,建立非参数回归计量模型,通过局部线性回归的方法,计算出超标每吨化学含氧量(COD)的惩罚金额至少为1.95万元,说明在现有的1.50万元的惩罚金额下最优保护—补偿策略是非稳态均衡策略,对于流域生态环境治理具有较强的实际应用价值。     

低碳农产品消费行为:影响因素与组间差异

厘清中国消费者低碳农产品消费行为的决定因素与差异,是引导消费者选择低碳消费,进而实现碳减排目标的基石。本文运用多元线性回归方法,分析消费者低碳农产品消费行为的决定因素,结果表明,"宣传教育"、"消费者认知"与"消费者偏好"三者显著影响中国消费者低碳农产品消费行为。进而本文运用独立样本T检验方法,比较不同类型消费者在低碳消费行为及行为决定因素各个维度的差异,结果表明,高端消费群体(高学历、高收入与高消费额群体)与低端消费群体(低学历、低收入与低消费额群体)在"消费偏好"、"消费者认知"以及"消费者行为"维度存在显著差异,且前者表现优于后者;男性消费者与女性消费者在"消费者认知"与"消费者行为"维度存在显著差异,且前者表现优于后者;青年消费者与中老年消费者在"宣传教育维度"存在显著差异,且后者表现优于前者。因此,本文建议加强对低碳农产品的宣传教育,提升消费者对低碳农产品的认知,进而引导消费者产生对低碳农产品的偏好;针对不同类型的消费者群体,制定差异化的策略来引导其低碳消费行为。