黄河水沙监测数据分析模型

为研究黄河小浪底水库下游某水文站水沙通量的变化规律和“调水调沙”效果,以2016-2022年水位、水流量与含沙量的实际监测数据为依据,估算出年均径流量325亿立方米,年均排沙量2亿吨.分别使用双对数回归分析、M-K检验、小波分析、R/S分析对水沙通量的敏感性、突变性、周期性、趋势性进行了分析,得出结论:水位每增加1%,含沙量就增加37.63%,含沙量关于水位非常敏感;水沙通量均在2018年3月发生了突变;水沙通量均以18月为主周期振荡;水通量、沙通量在未来2年分别是增长趋势和下降趋势.使用傅里叶级数叠加线性函数预测未来2年的水沙通量,并建立了0-1规划模型对今后2年的监测方案进行了优化.通过比较“调水调沙”前后水沙通量、河底高程的变化,证明了“调水调沙”效果非常显著.

检验检测服务业经营绩效的关键影响因素研究——基于双循环视角

利用多元线性回归模型,探究影响我国各地区检验检测服务业经营绩效的关键因素.选取机构营收额作为被解释变量,进出口贸易、第二产业发展、第三产业发展、受教育程度作为解释变量,进行我国整体分析和地区异质化分析.研究结果表明:产业结构优化是提升检验检测服务业经营绩效的决定因素,进出口贸易对检验检测服务业的发展具有显著的正向影响,但进出口贸易的正向作用明显小于产业结构的作用.人力资源错配是造成东部地区人力资本抑制检验检测服务业经营绩效的重要原因.

一种基于双重检验逐步回归的台风生成预报方法

基于CMA台风最佳路径和ECMWF细网格确定性数值模式资料,计算西北太平洋和南海台风生成期间16种环境因子的值,选出7个显著性因子,采用双重检验逐步回归方法建立台风生成预报方程。独立样本检验结果表明,利用回归方法预报的风速值作为台风生成判据,较直接使用模式预报的风速和气压作为台风生成判据的击中率更高。双重检验逐步回归的台风生成预报方法在2022年的台风预报业务中进行了试用,对2203号台风暹芭的生成预报检验结果显示,回归方法表现较好,可为预报员判别台风是否生成及生成时间提供参考。

双层套管射孔产能预测模型数值模拟研究

基于双层套管射孔后形貌的量化表征指标,在考虑多因素的情况下建立“多孔介质渗流+射孔孔眼内自由流”的耦合产能模型,并应用ANSYS数值模拟软件进行建模求解;设计多组数值模拟实验,在数模结果基础上利用最小二乘法对正交实验数据进行多元二次非线性回归,建立了各参数与双层套管射孔完井产能比之间的定量求解模型;用射孔末端缩小比来表征双层套管射孔内外层套管孔径变化对产能的影响,对经典油气井产能预测模型进行修正完善,建立了双层套管射孔产能预测的理论模型,进而通过分析各参数对其的影响规律优化了射孔参数。该研究对双层套管射孔参数的优选有一定的指导意义。

变截面涡旋盘齿面粗糙度的双预测模型

目的精确预测三段基圆变截面涡旋盘齿面粗糙度,确定合理的铣削参数,提高变截面涡旋盘齿面的加工质量。方法首先在正交试验的铣削参数条件下,用XK714数控铣床对毛坯件进行铣削加工,获得三段基圆变截面涡旋盘,用SJ-210表面粗糙度测量仪测量已加工涡旋齿侧面的粗糙度值。然后利用铣削参数和测量的粗糙度值,建立齿面粗糙度的多元回归预测模型和改进的BP神经网络预测模型及双预测模型,并验证该三种模型的精确度。最后对单一因素条件下的粗糙度进行预测、分析。结果经过计算可得,齿面粗糙度的多元回归预测模型的平均误差为1.43%,最大误差为3.09%。改进的BP神经网络预测模型的平均误差为1.33%,最大误差为3.22%。两种模型的预测平均值作为双预测模型时,预测平均误差为0.627%,最大误差为1.51%。结论齿面粗糙度的双预测模型的平均误差明显降低,同时可以避免单一预测模型产生主观预测误差。各铣削因素对粗糙度的影响程度不同,进给量fz>吃刀深度ap>刀具转速n>侧吃刀量ae。随着进给量、吃刀深度、侧吃刀量的增加,齿面粗糙度值增加;随着刀具转速升高,齿面粗糙度值降低。

气候场的主分量逐步回归预测模型及应用

提出一种气候场的主分量逐步回归预测模型,该模型将气候场的预测变成对该场主分量的预测。提取对气候场变化有重要影响的500 hPa高度、太平洋及印度洋海温和全球海平面气压等含不同区域不同季节的因子场的前若干个含高信息量的优质主分量因子。通过相关筛选和双重检验逐步回归,建立气候场的主分量的预测方程,由此就建立气候场与多个因子场之间的联系,但是模型却仍然保持着两个场相关的特点。根据气候场的特征向量的近似不变性,将其与主分量配合进行反算,从而得到气候场的预测。以广东汛期降水预测作为试验例子,计算了它的主分量,分析了它的时空分布特征及分类,对2003—2005年的分布作预测并与实测分布作比较及进行误差检测,发现预测效能显著。有关预测的年限、区域范围、要素和因子的物理背景等问题有待进一步研究。

利用非线性回归技术建立洛阳机场大风预报方法

利用2005-2008年洛阳机场200个大风天气个例,从经验和物理意义出发选取地面风速预报因子,然后对初选因子进行多种组合并同预报量作相关分析,确定了东、西风型各10个因子。根据各个因子在引入的线性和5种非线性函数形式下同预报量的相关程度,确定每个因子同预报量的最优函数关系,进而分别建立了东、西风型风速预报的多元非线性回归方程,再应用双重检验的逐步回归方案对方程进行优化,并将优化后的方程进行了检验,最后分析了影响风速主要因子的作用。结果表明:利用非线性回归方程对风速进行客观定量化预报,预报效果达到了民航气象对大风预报的质量要求,能够为实际工作提供参考;预报东、西风型风速的首要因子分别是气压梯度和变压梯度。

基于ANSYS的双料箱施肥机搅刀结构优化设计

为了提高双料箱施肥机搅刀的强度,在对搅刀结构及工作原理分析的基础上,建立三维模型并基于EDEM进行离散元仿真分析得到刀片所受力的变化;然后,通过单因素静力学仿真试验,建立了搅刀参数与最大等效应力之间的单因素数值拟合模型;在此基础上,通过正交仿真试验及回归分析,建立了多因素的数值拟合模型,并将数值模型的理论值与正交试验值进行比较,验证了模型的准确性;最后,以最大等效应力的最小值和搅刀质量的最小值为优化目标,基于遗传算法进行参数优化。仿真结果表明:优化后的搅刀最大等效应力减小了8.25%,质量降低了1.55%,满足优化设计要求,为双料箱施肥机搅刀设计改进提供了参考。

同轴双滚筒联合收获机设计与试验

为了适应丘陵山区作业环境,满足超级杂交水稻收获要求,设计了4LZ2.1Z型同轴双滚筒联合收获机。阐述了联合收获机整体设计方案,设计了同轴双速脱粒分离装置与履带自走装置,可一次完成分禾、扶禾、切割、脱粒、清选、装袋等工序。以低/高速脱粒滚筒线速度、回转式凹板筛速度和脱粒间隙为试验因素,籽粒损失率、破碎率和含杂率为性能指标,采用三因素五水平正交旋转组合设计试验,运用Design-Expert软件进行多目标变量优化,建立了各试验因素与性能指标数学模型,并进行多目标参数优化。根据参数优化结果,开展了样机田间试验。田间试验表明,该样机作业性能稳定,籽粒损失率、破碎率和含杂率分别为1.34%、0.20%和0.40%,各项性能指标均优于检测标准要求。

X80管线钢GMAW的数值模拟及组织研究

为了改善X80管线钢焊缝接头性能,通过试验和数值模拟的方法对熔化极气体保护焊(GMAW)接头热影响区进行了研究。进行了一次回归正交试验,获得了焊缝尺寸与工艺参数的关系。在此基础上,以获得的焊缝形状尺寸对双椭球热源模型参数进行标定并进行温度场计算,对不同热输入下热影响区的热循环参数进行了探讨,最后观察了热影响区组织。结果表明,以焊缝实际尺寸作为热源参数模拟得到的熔池尺寸与实际更接近,同时证明了有限元模型的准确性;随热输入增大,热影响区的峰值温度增大,冷却时间和高温停留时间也增大,但增大不明显,同时热影响区内晶粒尺寸增大。

福建汛期降水主分量逐步回归预测模型研究

建立福建汛期降水量气候场的主分量逐步回归预测模型,通过预测福建汛期降水量气候场的主分量来实现对福建汛期降水量场的预测。选取北半球500 hPa高度场、太平洋海温场、北半球海平面气压场等含不同区域不同季节的诸多因子场的前若干主分量因子作为预测因子。计算分析了福建汛期降水场的主分量分布特征和分型特点。利用相关筛选和双重检验逐步回归方法,建立福建汛期降水场与多个因子场的关系,建立主分量的预测方程。通过对2012年福建汛期降水的预报,发现该模型对福建汛期降水的趋势和分布有较好的预测能力。

双刀型哈密瓜削皮机的改进与回归试验

为提高哈密瓜的去皮率,同时降低哈密瓜两顶端的残留量,设计改进一种内圆弧式的定位叉结构。同时针对抱果夹机构安全性的问题,把夹持块结构改进为抱抓型,以增强人工作业过程中的安全性。为确定驱果电机转速频率、削刀电机转速频率和入切角的最佳值,采用SPSS软件对这三个参数进行多元线性回归分析,建立多元线性回归数学模型,通过回归试验得出试验因素与试验指标之间的回归方程,并确定试验因素参数的最佳值:驱果电机转速频率为32 Hz,削刀电机转速频率为25 Hz,入切角为26°。试验结果表明:双刀式哈密瓜削皮机的去皮率达到89.1%以上,平均去皮率为91.1%,满足企业的实际加工要求。

气候场主成分回归预测模型在海南岛汛期降水预测中的研究应用

计算与分析了海南岛汛期降水量场的主成分分布及分型特征,选取北半球500hPa高度场、北半球海平面气压场、太平洋海温场3个影响海南岛汛期降水的高影响因子,提取其前25个主成分作为预测因子,通过相关性筛选及逐步回归检验方法,确立降水场与筛选预测因子关系,建立相关高影响因子对主成分的预测方程,通过对高相关因子所构成气候场的主成分预测,最终实现海南岛汛期降水量场的预测.将2016年海南岛汛期降水实况、现有多模式集合预报(MODES)汛期降水预测值及回归预测模型降水预测值进行比对,发现该模型对海南岛汛期降水及极值分布有较好的预测模拟能力,在实际业务中有一定的应用价值.

多维邻近性对不同知识基础产业创新的影响——基于ANN和OLS回归双重检验

采用人工神经网络和普通最小二乘回归结合的方法,从全国层面以及东、中、西三大地区层面对地理邻近和认知邻近在合成型和解析型知识基础产业创新中的作用进行实证检验,得出地理邻近对合成型知识基础产业创新呈正效应显著的半倒"U"型影响,作用强度高于认知邻近的弱正向效应;地理邻近对解析型知识基础产业创新呈狭窄倒"U"型影响,作用强度低于认知邻近的平缓倒"U"型影响;东部地区两种知识基础产业创新中地理邻近初现饱和甚至抑制效应;中部地区合成型知识基础产业创新中地理和认知邻近正效应突出,解析型知识基础产业创新中地理和认知邻近效应为显著倒"U"型;西部地区两种知识基础产业认知邻近极其缺乏,对创新的影响不显著。