真空管太阳能集热器热风干燥试验研究

随着对食品干燥的需求变多,干燥过程往往要消耗大量能源,课题组提出把真空管太阳能集热器和干燥箱结合起来,对物料进行热风干燥。设 计一个带有回风系统的干燥箱,采用控制变量法对胡萝卜热风干燥进行试验研究,分析空气流量、热风温度等因素对干燥箱干燥性能的影响。试验表明：空气流 量越大,物料的干燥速率越小;当干燥箱进口的热风温度升高时,物料的热质交换更充分,因此干燥进程得以加快。提出的真空管太阳能集热器热风干燥系统可 以达到节能目的并有效快速地对物料进行干燥。     

基于局部社团结构平衡的双模符号网络链路预测研究

随着互联网产业的高速发展,双模符号网络已经成为一类常见的复杂网络,然而针对此 类网络的分析较少。本文在传统非符号网络局部社团理论和符号网络结构平衡理论的基础上,首次提出了双模符号网络下的局部社团理论。这一理论不仅考虑了符号网络中共同邻居的信息,还引入了共同邻居间存在的连接。进一步地,本文推导出符号网络中基于局部社团信息的加权平衡回路增益指数,该指标可以表示双模符号网络中用户节点和产品节点间的符号关系。为了将该指标更好地应用于双模 符号网络链路预测问题,本文提出了加权平衡回路增益分类器算法。实验结果表明,相比其他经典链路预测算法,新算法具有更好的预测能力。     

俄媒：中国无人机在10年内占据全球半壁江山

据俄罗斯《军工信使》周刊2014年10月15日报道,权威分析公司“预测国际”近日在预测未来无人机市场时指出,中国制造的无人机将在未来十年之内占据世界市场半壁江山,中国军火公司今后十年将成为世界最大的无人机制造商.     

基于中位数GARCH模型的汇率波动率预测

自2005年7月21日汇率改革以来,人民币汇率的波动性发生了根本的变化.汇率波动越来越频繁、越来越大.汇率的准确预测无论是对国内还是对国际都有着至关重要的意义.文章预测汇率收益率的波动性,在ARCH和GARCH模型的基础上提出了中位数GARCH模型,并采用人民币兑美元的数据来检验模型的有效性.由预测误差可以看出,中位数GARCH能很好地减小预测误差.     

基于马尔可夫过程的线性规划方法探讨

马尔可夫过程作为研究无后效性动态演进过程的统计方法,在经济管理预测工作中占有非常重要的地位.目前线性规划法作为运筹学中的基本方法,其解法和建模方法等方面已经得到了众多学者的关注,并且已经形成了很多的理论成果.但其目标函数系数往往作为一种外生变量而存在,在经济管理实践过程当中,如果使用线性规划方法,则必须确定目标函数系数,而马尔可夫过程基于状态转移概率,可以帮助决策者根据前一阶段的确定状态,完成对若干今后阶段的目标函数系数的预测.文章以此为基础,探讨进行线性规划模型调整的方式和方法.     

DS18B20在油气井场温度监控系统中的应用

油气井场温度监控系统属于井场重要的安全保护装置,此系统用单片机+串行智能传感器来组成,广泛使用了串行芯片。介绍了系统硬件流程图,以及温度传感器芯片DS18B20的工作流程,详细说明了获取温度传感器序列号的ROM操作命令、存储器操作命令。     

远期运费市场(FFA )预测即期运价的精度分析

中国从澳大利亚和巴西进口的大部分铁矿石使用好望角型船运输,准确预测该两条航线的即期运费对航运相关企业很有意义.运用自回归模型(AR)、自回归移动平均模型(ARMA)和向量自回归模型(VAR)三种模型预测即期价格,并对三种模型的预测误差进行比较,结果发现:三种模型所得到的预测结果的平均误差百分比均小于2%,完全可以满足企业预测即期运费的精度要求;拥有远期运费滞后因子的VAR 模型的预测精度并不比单变量模型(AR ,ARMA)高,可见远期运费市场对即期市场的价格引领作用有限;即期运费受到滞后一期自身的影响大于滞后一期远期价格,且统计上显著     

感情,是讲究温度的

早一步的未必先到达终点,晚一步有时刚刚好。坊间常年流传一种奇怪的言论:女人不要太聪明,这样对人生无益。我有一个男朋友干脆就公开放言"姑娘的智商差不多看得懂时尚杂志中的搭配和家居烹饪栏目就好了,太聪明,就会胡思乱想,就会自我损耗,就会趋害避利。更何况,女人要是太聪明,男人的智商你也伤不起的嘛。这     

秋季谨防气象过敏症

专家提醒人们，特别是中老年人，秋冬之交不断有冷空气袭来，气温变化大，在剧烈的温度变化中，人们极易患上“气象过敏症”，所以要特别注意防范。气象变化可分为两种，一种是周期性的缓慢变化，另一种是非周期性的剧烈变化。人体对这两种变化均需经过一定时间才能完全适应。当然，人体这种适应能力是有一定限度和差别的。     

我国制造业电力消费预测——以GM(1,1)模型为例

电力是人类生存和社会进步不可缺少的重要物质基础,制造业是国民经济的支柱和电力消费的主力军,因此对制造业电力消费进行预测具有十分重要的意义。本文通过GM(1,1)模型对中国制造业电力消费进行预测分析,并提出了相应的建议。