顺流及逆流流体温度沿程变化规律的理论研究

运用传热学基本原理进行理论分析,得出了顺流及逆流的单相流流动以及含有相变过程的两相流流动温度沿程变化规律;归纳了冷热流体沿程温度变化曲线斜率的特点,证明逆流流动温度沿程变化曲线的凸凹形状取决于比热容和流量乘积的相对大小.     

固体熔化时温度变化规律实验的改进

在初中物理第四章熔化和凝固一节教学中，是通过海波和石蜡熔化时温度随时间变化和状态随温度变化的探究，来说明晶体与非晶体的区别。教材中采用酒精灯作为热源，用大烧杯作为水浴来给试管中的海波和石蜡加热，观察海波和石蜡温度状态随时间变化，并从40℃开始每隔1min记录一次温度数据，最后描绘晶体和非晶体熔化曲线，比较他们的特点得出结论。     

暖季T639数值预报产品2m温度在永州地区的检验评估

文章对中国气象局下发的T639模式产品2m温度预报产品（2013年3-9月）进行本地化插值应用,获得对应永州地区11个国家级观测站点的预报值,并利用地面观测资料对预报结果进行误差统计,分析其误差时空特征,并对订正此数值预报产品的方案进行初步探讨。研究结果表明：暖季T639模式2m温度产品永州本地化释用的总体误差分布不均,各时段的误差也存在差异,误差分布存在明显的24h 的周期振荡;春季误差离散度较大,夏季误差离散度有所减小,T639模式产品存在夏季预报效果好于春季的基本特征;对同一时次预报产品进行传递误差订正对于提高整个暖季的预报效果有较明显的作用。     

一种新的洪水预报动力模型应用初探

近来,美国学者HOOS等人,提出一种新的洪水预报动力模型,该模型具有预见期,能直接应用于河系连续洪水预报,具有很大实用价值。 本文将该模型对闽江洪水预报的应用进行了初步探讨,说明了该模型的实用性。     

水文预报的时间序列神经网络模型

时间序列分析在水文预报中起重要作用 ,其关键是要建立一个合适的预报模型 .文章提出基于 BP算法的单输出和多输出水文预报时间序列神经网络模型 ,克服了以往多种基于随机分析预报模型的缺点 ,不仅能实现快速灵活的信息处理 ,而且具有很强的非线性映射和自学习、自适应能力 ,这为更精确描述复杂非线性水文过程提供了可能 .通过对历史数据的学习 ,模型可对水文径流量时间序列进行预报 ,两个实例分析表明模型的可行性和有效性     

基于改进扩散模型的温度预报

针对传统数值预报模式计算时间长和计算资源消耗大的问题,以及现有深度学习预报方法在温度预报结果上不精确,且预测结果模糊的问题,提出了一个新的温度预报模型。首先,设计了一个时空信息捕捉模块,将该模块捕获的长期依赖信息,作为扩散模型的生成条件,赋予扩散模型预报的能力;其次,设计了一个新的平衡损失函数,同时保护了扩散模型的生成能力和时空信息捕捉模块对时空信息的捕捉能力;最后,基于美国国家环境预报中心的再分析数据进行预报,与现有的深度学习方法相比,所提模型预报结果的质量在均方误差（mean square error,MSE）上降低了17.3%,在均方根误差（root mean square error,RMSE）上降低了9.14%,在峰值信噪比（peak signal to noise ratio,PSNR）上提升了5.1%。改进的扩散模型能有效地捕捉时空依赖的关系,有效地进行时空序列预测,效果优于其他对比方法。     

洪门大坝位移预报模型与安全监控指标的研究

针对洪门大坝1985￣1992年水平位移和垂直位移的观测资料进行反馈分析,得出了该坝位移预报数学模型,并进一步得出坝体安全监控指标,以保证其安全运行,最大限度发挥其工程效益。     

矩阵模型在稻纵卷叶螟预测预报中的应用

根据稻纵卷叶螟迁入量数据和生命表资料,提出矩阵模型模拟卷叶螟种群动态,预测发生期,并试图预报发生量,预报防治适期.模型预报田间发生期是准确的.预报发生量仍需改进.     

车削温度多元回归模型的试验研究

采用控制变量法对工件进行不同车削参数下的车削试验,利用红外测温仪实时采集车刀刀尖附近的温度,得到不同车削参量下的温度-时间曲线及温度均值。基于最小二乘法拟合得到了车削温度均值关于车削速度、进给速度、背吃刀量的多元回归模型,分析了车削温度均值与3个车削参数的相关性。研究表明,在给定车削条件下该回归模型能基于车削参数较好地预测车刀温度均值。     

DVD在线租赁的需求预测模型

根据CUMCM-2005 B题已有的问卷调查,来确定购买每种DVD的数量。假设DVD1的需求数量和被租赁出去的DVD在1个月内的归还数量都是随机变量,满足正态分布,由此建立了概率模型,并得出结论是需要准备6 355张DVD1,才能在90%的概率意义上,保证愿意观看该DVD的会员至少50%在1个月内能够看到该DVD。准备的DVD1的数量的微小变化对目标影响不大,不过最好不要低于6 000张,也不必超过6 500张。而需要4 230张DVD1,才能保证在3个月内至少95%的会员能够看到该DVD。     

大蟾蜍(春夏季)的体温与环境因子之间相关关系的初步研究

大蟾蜍属于变温动物，其体温受到环境因子的显著影响。本文从气温、地温和空气相对湿度等方面，对大蟾蜍的体温与环境因子之间的相关关系进行了初步研究，以便对两栖动物，特别是无尾类的保护提供依据。     

基于非线性组合模型对石油价格的预测

鉴于石油在国民经济中的重要地位及其对金融市场的重要影响,提出新的非线性组合预测模型:HP滤波-AR模型-ARMA模型,使用HP滤波将原序列分解成两部分即周期性波动序列和趋势要素序列。根据两个序列的不同性质,对趋势要素序列建立AR模型,然后建立随机周期性波动序列,对随机周期性波动序列建立ARMA模型。将两个预测值之和与原序列比较,同时将该模型与其他模型进行对比。对比结果表明,预测精度高于其他模型。     

基于人工神经网络的宏观经济预测模型

运用人工神经网络方法,提出了将神经网络用于宏观经济预测中的一般步骤和方法,并以我国的国内生产总值为例进行宏观经济预测建模,为经济预测提供了新的思想和途径.     

论反应和预测

当代社会是一个“瞬息万变”的社会,“不确定性”因素增加,对人类的生存和发展提出了严峻挑战。反应和预测,是人们应对“不确定性”的基本策略。反应和预测具有不同的特点,在瞬息万变的情况中,人们做出反应和进行预测都遇到了很大的困难。如何做出有效反应、进行科学预测？是人们适应瞬息万变情况的一个重要问题。     

修正GM（1，1）模型在销售量预测中的应用

基于GM(1，1)预测模型的模型误差的三种情形，给出了修正方法，建立了一种改进的GM(1，1)预测模型．讨论了改进GM(1，1)预测模型在销售量预测中的实际应用，结果表明改进模型具有较好的预测精度。     

论反应和预测

当代社会是一个"瞬息万变"的社会,"不确定性"因素增加,对人类的生存和发展提出了严峻挑战.反应和预测,是人们应对"不确定性"的基本策略.反应和预测具有不同的特点,在瞬息万变的情况中,人们做出反应和进行预测都遇到了很大的困难.如何做出有效反应、进行科学预测?是人们适应瞬息万变情况的一个重要问题.     

生存寿命的联合预测模型及其应用

基于模糊示例学习与指数回归理论分别得到患者生存寿命的预测模型,并对2种模型进行优化组合,提出联合预测模型,其预测结果可为患者选择治疗方案提供必要的信息.     

Excel工作表中线性财务预测模型的创建与应用

根据销售预测结果,利用历史资料和Excel中回归分析函数Linest创建财务预测模型,可以确定企业未来的外部融资需求。本文介绍了这种模型的创建与应用。     

基于条件异方差模型的上证地产指数外推预测

对于金融时间序列,常会出现观测值在某个时间段波动大,但在另一个时间段波动比较小的聚类性现象。本文运用ARCH模型和GARCH模型建立上证地产指数的条件异方差模型,即利用加入条件标准差的GARCH-M模型进行外推一期预测,结果表明,外推一期的结果可以有效地预测上证地产指数收盘价。