我国财政支农的资金效益问题研究

本文通过一系列数据对我国财政支农资金的效益进行分析得出农村居民纯收入的缓慢增长与财政支农资金的快速增加形成了明显反差,我国财政支农资金使用效益不高。针对这样的现状,分析了产生财政支农资金效益不足的原因,并提出相应措施来提高财政支农资金的使用效益。     

浅议高校校园中水回用工艺

分析了高校校园中水回用的必要性,对位于市区和郊区新建高校提出了有针对性的校园中水回用工艺,并对中水回用项目的效益进行了探讨.     

我国目前住宅消费市场面临的主要问题及其对策

本文通过分析当代高等教育存在的弊端 ,应用再造理论改进高校教学模式 ,实现教育体制改革 ,使学生成为教育的主体 ,更适应社会对人才的需要。     

论加息对经济增长的影响--基于利率与经济增长关系的解释

2004年10月29日央行调高了一年期存款利率，立刻引起了全社会的关注，各界褒贬不一。本文从实际利率与经济增长的关系出发，选取改革开放至今的宏观经济数据，利用回归分析和格兰杰因果检验研究了实际利率与经济增长的相关关系和因果关系，得到了实际利率与经济增长之间在不同阶段有着不同方向的相关关系，以及实际利率是经济增长的格兰杰原因的结论。并进一步说明了加息对遏制通货膨胀和防止经济过热会起到重要作用。     

魔方周可仁

很难用简洁的词语去准确描述周可仁是一个什么样的人，正如他的属相一样，龙。     

浅谈落后山区人才现状及其对策

当今世界,人才资源已成为最重要的战略资源,人才不仅在国际竞争中越来越具有决定性意义,而且在国内竞争中也发挥着愈来愈重要的作用。从某种意义上讲,区域经济的竞争实际上就是人才的竞争。一个地区经济越发达,集聚的人才也就越多,而人才集聚得越多,也就越能促进当地发展。改革     

汉江碾盘山电站水力一体拦导漂排设计研究

汉江流域水草漂浮物多发,影响水生态环境、发电、航运、供水等,故对碾盘山水电站拦导漂排设计方案进行了比选研究。当前水电站工程漂浮物治理多依靠人力与船只机械清理,存在安全、失控、低效等诸多问题,不利于工程发挥长期稳定效果。根据汉江漂浮物特征及碾盘山枢纽运行特点,经对设计方案结构荷载和安全稳定分析,运用已开发的水力一体拦导漂浮排技术装备和实用成果,在电站引水渠布置水力一体拦导漂排,将漂浮物引导至泄水闸适时开闸排向下游。该方案有利于充分发挥电站发电效益,保障工程安全运行。水力一体治漂适应漂浮物规律,系列技术适应各类工程综合治漂,解决工程治漂短板。     

基于极限学习机的堤防工程多元风险指标评价方法

为提高堤防工程风险评价的准确性,提出了基于极限学习机的堤防工程多元风险指标评价方法。首先,综合考虑影响堤防风险的28个评价指标,利用层次分析法从预警系统、堤防工程系统、环境系统和社会经济系统这4个方面建立了堤防工程多元风险评价指标体系。接着,基于极限学习机算法对28个指标进行标准化处理及分级标准构建,以风险指标作为输入量,分级隶属度作为输出量,划分风险等级,量化评价指标,估计多元风险评价指标值和判断风险的严重程度。最后,依托鄱阳湖重点堤防——康山大堤,构建多元风险评价指标体系,运用极限学习机算法计算多元风险评价指标值。评价结果表明:康山大堤目前处于基本安全水平,符合康山大堤经过两次加固后的工程实际情况,并与其他方法进行对比,验证了提出方法的可靠性和有效性。该方法可拓展应用到其他重要水工结构工程风险评估中。     

基于多尺度自回归模型体系的混凝土坝位移预报及工程应用

针对混凝土坝位移监测数据的时频非线性特征严重影响到数值模型预报精度的难题,通过小波技术解析原型数据中多重交叉环境驱动的效应实况,有机结合非线性自回归模型(Nonlinear Autoregressive Model with Exogenous Input, NARX)和差分整合移动平均自回归模型(Autoregressive Integrated Moving Average Model, ARIMA),建立了多尺度组合机制下的自回归模型体系,解决了内蕴复杂混沌特性的监测序列的信息挖掘难点。工程实例分析表明,所建模型的拟合精度及预测能力均得以提升,相比于传统模型具有较好的抗噪性和鲁棒性。此外,所建立的计算模型经一定的优化和拓展,亦可推广应用于其它水工建筑物的效应预报分析。     

昆明市污泥处理处置现状及对策研究

城镇生活污水处理厂在削减水污染负荷的同时也会产生大量污泥,如果不能妥善处理处置,会造成二次污染和资源浪费.目前,昆明市共有38座城镇生活污水处理厂,日产污泥1059 t,其中主城区污泥产生量占全市的77.8％.昆明市污泥处理处置经历了从简易堆存到资源化利用的规范化过程.以昆明市为例,分析当代城市污泥处理处置技术路径的选择,并进行污泥管理现状分析和处理处置成本测算,提出进一步完善污泥处理处置工作的建议.