基于符号层次不等权的专题地图现势性度量公式

在专题地图上一般专题要素处于第一层次,与专题相关的要素处于第二层次,而地理要素处于第三层次。根据不同层次的地图符号重要性不同的特点,推导了基于地图符号层次不等权的专题地图现势性度量公式,并以实例验证。计算结果表明,该公式更为合理和适用。

不等权测量的测量不确定度

通过实例，阐述了不等权测量的测量结果及测量不确定度的计算方法。

权系数不等式中常数ab区间精确性的一个注记

改进了权系数不等式,得到Hilbert加强不等式中常数ab更为精确的区间.

乘方权重不等式的证明及其系列推论

给出了乘方权重不等式的一种证明方法,并由此得到一系列重要推论.该系列推论在证明不等式及求极限过程中有着广泛的应用.

基于多种预测模型的我国执业(助理)医师规模预测分析

[目的]预测2023-2030年执业(助理)医师规模变化趋势,为政府部门优化执业(助理)医师配置提供参考建议。[方法]通过对灰色模型法、人力/人口比值法、卫生服务需求法进行组合,依据不同权重,预测2023-2030年执业(助理)医师规模。[结果]2023-2030年我国执业(助理)医师规模逐步增长,每千人口执业(助理)医师由2023年4.16人增长至2025年4.37人,2030年将达到4.88人。[结论]不等权组合模型方法切实可行,我国执业(助理)医师总量将继续保持增长,但仍未能满足居民医疗卫生服务需求。

最小二乘定权方法对流动重力计算结果的影响

在处理流动重力观测数据时,采用最小二乘方法解算由权系数和观测值组成的超定方程组,得到最优权值,并利用最优权计算重力值。结果表明,等权方法计算得到的结果点值精度不高,但包含了较全的重力异常地震分析预报信息;不等权方法计算得到的结果点值精度较高,但削弱了有用的重力异常地震分析预报信息;最小二乘方法计算得到的结果不但有较高的点值精度,对MS4.0及以上地震的分析预报效果也最优。

一个含有参量的Hilbert型不等式

应用权系数方法给出的一个带有最佳常数的核为负二次型齐次的-Hibert型无穷级数不等式，同时给出一些应用．

一个较为精确的Hilbert型不等式

引入参数α,建立一个具有最佳常数因子的较为精确的Hilbert型不等式.作为应用,建立一个等价式.

权敏感全局估计及其在水电方案计算中的应用

基于陈守煜提出的多目标模糊优选决策理论与模型 ,分析该模型对于权变化的敏感性质 ,给出了权扰动的转移方程 .进而得到几个权扰动量的估计不等式 .这些不等式反映了权扰动量与决策相对优属度扰动量之间的全局制约关系 .

关于Hardy不等式的一个改进

证明了对任意ｋ∈Ｎ（Ｎ为正整数集），ａ≥９６／３５，ｂ≥（１０９／６６）ａ，有如下关于权系数Ｗ（ｋ）的不等式Ｗ（ｋ）＝ｋ∞ｎ＝ｋ１ｎ２ｎｊ＝１１ｊ＜４１－１ａｋ＋ｂ，进而建立了１个加强的Ｈａｒｄｙ不等式（ｐ＝２）．

对数各向异性Sobolev不等式

利用Hlder不等式,分别结合各向异性Sobolev不等式和带权各向异性Sobolev不等式,得到了对数各向异性Sobolev不等式和对数带权各向异性Sobolev不等式,从而将对数Sobolev不等式推广到对数各向异性情形.

组合预测模型在地铁隧道变形监测中的应用研究

地铁隧道不同于其他建筑结构,独特的复杂结构使得在考虑隧道安全性能时需要加入更多的影响因素,有的因素会直接影响地铁隧道的结构与安全性,因此应充分用现有监测测试数据,采用合适的预测模型对地铁隧道变形进行监测,争取获取更多预测信息,对保障人们生产生活安全具有重要意义。本文提出了基于BP神经网络预测模型与时间序列分析预测模型的组合预测模型。首先文章对基本原理进行了阐述,选用重庆轨道交通地下隧道段沉降变化值累积量的实际数据作为模型输入,预测数据作为输出,利用软件MATLAB编程并仿真实现了BP神经网络预测模型和时间序列预测模型的单一预测模型和等权值组合预测模型与不等权值组合预测模型,并分析比较了组合预测模型与单一预测模型的预测性能。实例证明,就综合预测性能而言,不等权值组合预测模型预测性能好于等权值组合预测模型和单一预测模型,等权值组合预测模型预测性能好于单一预测模型。

回归数据诊断的若干应用问题

近代回归分析中的数据诊断理论和方法在测量数据处理中可以得到应用，测量中的有关误差理论也可用于近代回归分析，甚至扩展其数据诊断范围。本文首先阐明数据诊断理论与可靠性和模型误差理论间的关系，在文献〔2〕、〔4〕基础上，导出了不等权观测时强权点、奇异点和强影响点的检验和度量公式，针对实际测量数据处理问题的需要，给出了在一般情况下的Cook距离公式以及用降权法进行回归数据诊断。

基于泛平均运算的矿井瓦斯浓度组合预测模型

为有效分析煤矿瓦斯监测数据以实现准确、可靠的瓦斯浓度预测,基于不等权泛平均运算模型,研究瓦斯浓度时间序列组合预测的方法,提出一种新的矿井瓦斯浓度组合预测模型,并证明最优组合预测模型是其特例。采用自回归(AR)模型和径向基函数(RBF)神经网络预测模型作为组合预测模型的单项预测模型;以遗传算法和最小二乘法确定新组合预测模型的参数,实现瓦斯浓度预测单项模型的最优组合。试验分析表明:新模型在平方和误差、平均绝对误差、均方误差、平均绝对百分比误差、均方百分比误差等评价指标上,均取得比自回归模型、径向基函数神经网络模型和最优组合预测模型更低的误差。

SWCWARMS模式小时降水量时间滞后集合预报研究

基于SWCWARMS模式9km×9km分辨率逐小时降水预报,通过时间滞后集合预报方法构建多个集合成员,使用SAL评分值计算相应集合成员的权重系数,进行不等权集合平均,从而得到新的逐小时降水预报。利用SAL、TS和BIAS检验方法对四川省2019年8月的逐小时降水量时间滞后集合预报及相应的SWCWARMS模式最新时次预报进行对比分析,结果表明:(1)时间滞后集合预报SAL检验的L值和A值都较模式预报更接近于0,较好地改善了降水位置和强度的整体预报水平;(2)时间滞后集合预报对逐小时降水晴雨TS评分提升明显,评分提高百分率在10%左右,有效地减小了模式在晴雨方面的空报;(3)临近预报时效,时间滞后集合预报方法对于大量级降水预报也有较好的订正效果。

测温传感器响应特性及其在资料同化中的应用

利用时域中的卷积积分法求解测温传感器响应方程 ,对其响应特性尤其是自动平均能力进行了数学描述 ,发现每个时刻测温传感器输出值 ,是此时刻之前一段时间内外界温度输入值的不等权平均值 ,其权重随着与输出时刻的接近呈指数增加。进一步应用这个结论讨论了不同来源温度资料的同化问题 ,对资料同化技术的提高有一定的指导意义。

城市扩张与高速公路分类研究

随着城市的扩张与发展原本的高速公路与城市的关系发生了相应的变化,以不等权灰色BP神经网络组合预测法预测城市未来扩张趋势,分析城市与已有及规划高速公路的关系,探讨了高速公路类别划分,提出了城郊高速公路、城市高速公路的概念。该理念将对城市发展与高速公路规划与建设产生重要影响。

灰色GM(1,1）模型的拓展及其应用

为了有效的进行统计预测,在传统GM(1,1)基础上提出了一种新的拓展模型GM(1,1,dt)。为了提高预测精度,由同一白化方程得到用于预测的时间响应方程和用于参数估计的灰微分方程,并通过背景值的改造将拓展模型划分为等权GM(1,1,dt)与不等权GM(1,1,dt)。研究结果表明:拓展的两种模型对于GDP的模拟和预测皆优于传统模型。

深井矿山开拓长距离平巷贯通控制测量

阐述了深井矿山开拓长距离平巷贯通控制测量的具体做法、技术和安全措施等,这种贯通多头长距离平巷的精度可靠,大大缩短了深井矿山建设的工期,为矿山建设早投产、早收效提供了有力的保证。