含非线性的平稳变量之间的虚假回归研究

研究含非线性的平稳变量之间的虚假回归问题。通过推导OLS估计的收敛性、t统计量和R2的极限分布,证明含非线性的平稳变量之间会出现虚假回归现象,除非回归模型能精确地捕捉变量中的非线性。蒙特卡洛模拟的证据与推导出的理论相符。研究表明:在经济分析中,甄别和正确地处理变量中的非线性部分是十分重要的。     

动结式“打 V2”的受事前置现象分析

对于动结式“打V2”的受事前置现象讨论的最多的是“打开”和“打碎”。通过对“打开”和“打碎”以及其它动结式“打V2”的受事别置现象在句法形式、事件性特征及语义上的不同表现的分析，我们可以重新认识它们的受事前置现象及其原因。     

“草根”市民问鼎“五王”

历时三个月的海选、4万多市民报名、4300个节目……青岛首届"五王"才艺大赛成为青岛迄今为止规模最大的一次面向全体市民的选秀活动,来自岛城民间的各路才艺高手纷纷亮出绝活,在最终入选的58组节目中,呈现了小品、相声、器乐、魔术、快板、口哨等多种艺术形式,传统与现代结合,花样迭出。在1月24日-29日的决赛中,"五王"依次揭晓,让我们一睹他们的风采。"歌王"殷乐——为音乐而生1月28日,1990年生人的殷乐以一首美声《玛依拉变奏曲》,一举夺得了"歌王"桂冠。评委付林给出了     

新教改下的环境艺术设计课程的教法与对策

面对教学，每一次课程改革都是重新定位、检查、改进的过程。本文以湖北省某高校环境艺术设计课程为案例进行调查与分析。在课程教法中提出以“学以致用”为目的，“四叶轮盘学习法”为教学模式改进课程体系、丰富教材内容，培养适应社会的创新环艺专业人才的观点。     

仓储存货管理的风险成因及其财务应对

文章分析了仓储存货管理的风险成因：经济的波动、市场的季节性变化、市场竞争、通货膨胀以及企业的财务管理水平，基于以上因素提出规避仓储存货管理风险的财务应对：围绕采购、仓储、领用、盘存四方面建立完善的仓储存货管理系统；运用供应链管理有效配置存货资源，实现零仓储存货管理；加强存货的内部会计控制，建立有效的风险防范机制。     

中国汉族民间舞蹈“打莲湘”艺术特色探析

本文通过对我国汉族民间舞蹈“打莲湘”的历史渊源、内容和艺术形式的解析,论述汉族民间舞蹈所有展示、传达民族感情的艺术功能。且通过对湖北境内风格不同的莲湘表演的比对,阐述了民间舞蹈从原始到舞台艺术转变的重要环节—“舞蹈教学”的重要意义。     

“最牛校长”叶志平

在汶川大地震中,伤亡最为惨重的是学校。然而,在这场大地震中,有一所学校的两千多名师生,却无一伤亡,创造了汶川大地震中的一个奇迹,这就是四川绵阳市安县桑枣中学。这所学校的校长叶志平因此被人们称为"最牛校长"。桑枣中学是一所农村初级中学。学校里有一栋5层实验教学楼始建于上世纪80年代,是一家非正     

川东南嘉陵江组储层地质特征及储层预测研究

针对川东南地区嘉陵江组储层横向变化大、非均质性强、勘探难度较大的特点,以嘉陵江组一段为例,在地层对比、储层微观孔隙结构、储层物性特征研究的基础上,开展波阻抗反演工作,并结合储层的地质特征和地球物理响应特〖JP〗征确定波阻抗反演结果解释方案,进行储层解释,预测有利储层的平面展布特征。依据储层地质特征研究成果,优选相关地震属性,采用多元回归的方法建立地震属性与储层孔隙度的关系,预测储层孔隙度平面展布。最后综合地质、储层预测、孔隙度预测的结果提出有利勘探目标区。结果表明,该套方法比较适合对研究区的地质解释,效果良好。     

陆相压性浅水湖盆隐蔽油气藏勘探实践

应用层序地层学和沉积学原理及方法,建立了吐鲁番拗陷中下侏罗统高精度层序地层格架,共划分5个三级层序、10个四级层序;并于层序格架内分析了隐蔽油气藏成藏要素及生储盖组合特征。进一步探讨了陆相压性浅水湖盆隐蔽油气藏的发育特征与分布规律,从储层性质横向变化的机理及形成圈闭的控制因素出发,将研究区内隐蔽圈闭划分为岩性、地层和复合圈闭3大类、8亚类,对各种圈闭类型、成藏特征及其发育区域和层位进行了全面分析,研究表明,纵向上岩性和地层圈闭分别受控于层序界面和体系域,复合圈闭受构造活动期次及岩性侧向封堵的复合条件控制,而在平面展布上隐蔽圈闭具有条带状的特征;进而对隐蔽油气藏的有利勘探区进行了预测和评价。     

基于CEEMD SE和LSTM的滚动轴承剩余寿命预测

针对滚动轴承退化数据的复杂性和传统的寿命预测方法不能充分利用数据的相关性从而导致预测精度不高的问题,课题组提出了一种基于多频率尺度样本熵(SE)和长短期记忆神经网络(LSTM)相结合的寿命预测模型。该模型采用互补集成经验模态分解(CEEMD)结合相关系数分析,从滚动轴承振动信号中提取包含主要退化信息的IMF分量,并提取其样本熵矩阵,用于训练和测试LSTM。通过滚动轴承全寿命试验证明该模型可以准确预测滚动轴承剩余寿命,与BP神经网络和极限学习机(ELM)的预测效果对比验证了该模型的有效性。