三峡文化的旅游开发研究

三峡文化包括时间、空间、类别三个序列,三个序列交互作用,形成浩瀚庞杂的结构体系.三峡文化的旅游开发必须围绕三峡旅游区的总体旅游形象,在源远流长、博大精深的三峡文化中挖掘素材,从历时和共时两个方面考虑时间序列文化资源的开发,从整体域面和局部域面两方面认识空间序列文化资源的开发,类型序列的文化资源的开发中应突出可以直接感知的"显性文化",通过外显、再现,激活文化资源,烘托文化氛围,开发多样化与精品化相结合的旅游产品,同时推动并维护三峡文化旅游资源的可持续利用.     

应用油藏规模序列法预测东营凹陷剩余资源量

随着油气勘探程度的不断提高，未发现的剩余油气资源越来越少。如何准确预测高勘探程度即成熟探区的剩余油气资源，成为石油投资者和油气资源评价工作者关注的焦点。详细探讨了油藏规模序列法预测油气资源的原理、方法、操作流程及存在的问题，并运用该方法对东营凹陷剩余可探明储量以油气成藏体系为评价单元进行了预测。研究表明，东营凹陷剩余可探明储量约为17.03×10⁸t，仍具有较高的勘探潜力，并且主要集中在东营中央背斜带和东营凹陷北坡两个油气成藏体系内。实践证明，由于油藏规模序列法合理回避了油气成因机理问题，减少了资源评价工作中人为因素的影响，使资源评价结果更为客观。     

中国英语学习者写作中超用词现象透视——一项基于语料库的实证研究

本文基于中国学习者英语语料库CLEC,分别对比了英语本族语语料、2个其他非英语本族语语料以及CLEC里5个不同水平英语学习者的语料,从多角度研究中国学习者写作中的超用词现象.研究发现中国英语学习者超用的词汇集中于前11-100高频词,比本族语者高11%,随后超用的趋势依然存在,但幅度逐渐减小.同时,随学习者水平的提高,高频词的使用呈下降趋势.超用现象常集中于某一常用词的某一搭配,说明中国英语学习者对常用词用法的掌握相当局限.本文尝试对中国英语学习者写作中的超用词现象加以合理解释,并对我国英语词汇教学提出相关的改进建议.     

基于耦合混沌振子的微弱信号检测

传统的微弱信号检测方法在信噪比较低时检测效果并不理想,利用混沌振子检测微弱信号具有灵敏度高、抗噪性强的特点,信噪比门限也比传统方法检测到的低得多,基于此对Duffing振子和Van der Pol-Duffing振子进行了耦合,建立了非线性微弱信号检测系统,并通过分岔图和二分法确定了临界点阈值,提高了阈值的求解速度和精度,最后分别对单微弱正弦信号和混合微弱正弦信号进行了检测,检测系统取得了较好的效果。     

追寻平衡的兔子——评约翰·厄普代克的《兔子,跑吧!》

厄普代克的成名之作《兔子,跑吧!》中的男主人公兔子一直是颇有争议的人物,本文结合当时的社会背景,用弗洛伊德人格论对其人格和行为进行分析,从兔子的自恋情结、性冲动、两性关系、家庭危机四方面来看表现在主人公兔子身上突出的强烈的本我和弱化的超我。本人认为兔子在追求幸福时之所以失败,一方面是当时的社会历史背景原因,更重要的是:自我在本我和超我之间难以平衡,是造成悲剧性人物的重要因素。     

数字教材的制作工具和制作方法——基于平板电脑的互动式多媒体数字教材开发和应用

一、数字教材常用制作工具 1.i Books Author苹果公司2012年发布i Books 2,主推数字课本功能,并同步推出免费的电子书和数字教材制作工具i Books Author。i Books Author制作出的电子书可以在i Bookstore下载,在ipad上阅读。     

FEPA-金融时间序列自适应组合预测模型

本文报告一种金融时间序列预测的信号分析、信息融合与智能计算组合模型,简称FEPA,由针对金融时间序列（FTS）信号分析的经验模态分解（EMD）、用于数据降维的主成分分析（PCA）和用于非线性建模的人工神经网络（ANN）三部分组成。该模型首先应用滑动窗口截取原始金融时间序列最近期数据集,应用EMD分解算法把数据集分解成不同尺度的本征模态函数（IMF）,然后通过主成分分析将分解后的数据降维,提取最有信息量的特征;然后将这些特征输入到神经网络进行组合预测。本文提出的组合预测模型FEPA是基于分解-提优-合成的信息融合思想,有效提高了预测可靠性。其创新点在于：1）首次给出了EMD算法的结构化表达,提供了今后融合更多信息的算法接口;2）通过多步长预测输出深入研究EMD分解的有效信息结构;3）通过切换到更细时间框架来处理EMD的端点效应,并探索了两级时间框架下的预测效果;4）给出了金融时间序列组合预测模型的一般性架构,具有可升级性和可扩展性。并且通过滑动窗口EMD使得实证更能切近实际。通过在沪深300股指和澳大利亚股指上的实证,结果表明FEPA预测模型在沪深300股指日线和15分钟线上的预测命中率高达78%和82%,在澳大利亚股指日线上也达到了74%的命中率,经比较,明显高于文献中常见的5种模型。     

实物资金流量表的预测方法研究

资金流量表是国民经济核算体系中的重要组成部分。然而,由于在编制过程中需要采集大量的数据,通常情况下,很多国家的资金流量表都会有较长时间的滞后。在编制实物资金流量表的延长表时,已有方法通常是基于基期与预测期交易收支结构保持不变的假定条件。然而,经济结构发生显著变化时,该类方法就会失效。基于上述问题,研究弱化模型的假设条件,并提出了新的实物资金流量表预测方法( 简称 FPTF方法)。根据表中元素必须满足的约束条件,该方法通过建立数学模型解除约束,其次基于历史数据的动态趋势,采用适当的时间序列分析方法来预测目标年份的实物资金流量表。通过仿真分析,验证了所提方法的有效性和稳定性。此外,基于中国1992年～2014 年的实物资金流量表数据进行实例分析,取得了满意的分析结果。     

中国城市化水平时间序列模型分析:1949～2007

文章采用1949～2007年的中国年度数据,建立了一个中国城市化水平的时间序列模型.模型显示,中国城市化水平的提高主要受到模型滞后一期和滞后五期的随机误差的影响,具体为,滞后一期和滞后五期的随机误差分别增加1个单位,则城市化水平的提高就会相应增加0.6706个单位和0.3236个单位.通过该模型对2003～2007年中国城镇人口比重进行预测.得出预测结果的所有预测误差的绝对值都小于1%.而且,用该模型预测未来3年的中国城市化水平,从对2010年的预测结果46.59%来看,预测结果与国家统计局提出的在2010年前后中国城镇化水平将接近45%的预期目标基本一致.     

天然气产量季节预测模型的比较与选择

随着气田企业规模的扩大和竞争的加剧,需要建立一套完整的短期天然气产量预测方法及模型,以预测未来的产量发展趋势,故提出三种基于时间序列预测模型:布朗指数平滑法(Smooth)、季节系数法时间序列的预测、用于时间序列的灰色系统预测方法.但是普通时间序列预测模型的参数难以估计并且模型较难预测具有季节特征的时间序列问题,根据天然气产量的季节性、周期性特点,实验结果表明:季节系数法时间序列的预测能够对带有季节特征的历史数据进行有效预测,对进行气田企业的安全生产都具有一定的理论和实践价值.