多级泵站老化的模糊评价模式

多级泵站是一个包括各级泵站及泵站内各种设施的复杂系统，系统内各个泵站的老化直接影响整个泵站系统的正常运行，采用单元化方法将多级泵站系统单元伦，引和泵站老化评价指标，建立了多级泵站老化的模糊评价模式，并对甘肃省景泰高扬程提水灌区多级泵站系统进行分析，提出了评价多级泵站老化程度的排序方法。     

基于神经网络的河道浅滩演变预测模型

河道浅滩演变是一个复杂的非线性动力学过程, 作者借助神经网络处理非线性问题的优势, 在分析影响河道浅滩演变因素的基础上, 建立了预测河道浅淮演变的BP网络模型, 并对模型中的输入因子和样本的提取进行了探讨. 以闽江竹岐至侯官河段为实例,用“试控法”给出了BP网络模型的建模方案, 用正交设计原理选取相应的训练样本集, 利用该样本集对网络进行学习和训练, 并用训练好的BP网络模型预测浅滩上年内最小水深和年平均淤积厚度. 计算结果表明: 模型预测结果与实际值吻合良好. 这为河道浅滩演变预测研究提供了新方法.     

数值地形图的生成及其水文地貌特征评价

数值地形图(DEM)是利用地理信息系统(GIS)进行流域水文模拟的基础, 其精度直接影响模拟结果在没有现成的数值地形图时, 应用人员往往利用传统的地形图来生成它. 本文分别采用Arc/Info地理信息系统软件提供的哈奇逊法和不规则三角网五次插值法, 对一个实验流域的高程取样点进行插值, 生成了4种不同的数值地形图, 从凹洼分布、流域界定、河网提取、地面坡度和地形指数、以及地面径流汇成等方面, 对它们的水文地貌精度进行了比较. 结果表明, 两种方法都能生成由高程点群所反映的地形, 然而由于哈奇逊法能够结合流域的河网结构及其具有物理基础的水文地貌加强法来处理凹洼问题, 因此大大地提高了其所生成的流域数值地形图水文地貌特征精度.     

汇率波动模型与人民币汇率调整新趋势

文章对四种汇率波动模型进行简要介绍与说明,指出中国渐进式的改革和开放决定了入世后人民币汇率的制度调整也应是渐进式的,现阶段人民币汇率制度的选择应实行目标区汇率制。     

房地产股权投资信托当事人的利益均衡研究

简要介绍了房地产信托,对房地产股权投资型信托的委托人、受托人利受益人三方当事人的利益均衡进行分析讨论,建立了相应的数学模型,并通过将持股比例引入模型,使三方构成一个有机的整体,然后对模型进行比较详尽的分析研究,找出影响最优持股比例的因素并分析,得出一些有意义的结论。     

反倾销应诉的集体行动研究——行业协会克服"搭便车"机制的思考

本文针时我国企业在反倾销共同应诉中的不合作或者“搭使车”问题，试图探讨行业协会作为一种治理机制，如何提供或设计一种有效的制度安排（如俱乐部规范），把一群相互依存的企业组织起来，并通过自主性努力克服不合作或“搭便车”，以取得长期的共同利益的实现。     

标准化在油藏监测工作中的作用

以油藏监测工作中的油藏压力监测为例，介绍了标准化工作在压力资料录取及解释分析中的作用。并用实例说明了标准化作业在油田开发方案的制定及油藏压力监测中的应用。     

郁江梯级水电站群联合优化调度初探

郁江梯级水电站群由西津、仙依滩和桂航3座水电厂组成。针对西津电厂出力变化频繁,加上西津下游两电厂装机容量较小,经常出现弃水,用增量动态规划法进行了联合优化调度探索,同时介绍马斯京根分段流量演算法。     

Predicting the geo-temporal variations of crime and disorder

Traditional police boundaries—precincts, patrol districts, etc.—often fail to reflect the true distribution of criminal activity and thus do little to assist in the optimal allocation of police resources. This paper introduces methods for crime incident forecasting by focusing upon geographical areas of concern that transcend traditional policing boundaries. The computerised procedure utilises a geographical crime incidence-scanning algorithm to identify clusters with relatively high levels of crime (hot spots). These clusters provide sufficient data for training artificial neural networks (ANNs) capable of modelling trends within them. The approach to ANN specification and estimation is enhanced by application of a novel and noteworthy approach, the Gamma test (GT).     

Analysing Materials and Energy Flows in an Industrial District using an Enterprise Input–Output Model

Recent approaches to sustainable development leave much room for policies at a local level. In fact, it is becoming evident that targets such as increasing resource productivity, preserving natural cycles, or extending the present level of welfare, are best pursued within the confines of a local area. In particular, environmental changes are best brought about by considering local systems of firms as cornerstones of cooperative strategies and using data on materials and energy use in physical terms. In this paper, an enterprise input–output model is developed for an industrial district, i.e. a local group of firms specialized in the production of a single final output. The model allows for a detailed quantitative analysis of materials and energy flows and the consequent generation of waste and pollution. As a planning tool, the model may be used to evaluate alternative scenarios, such as the possibility of re- using waste taking account of sustainability requirements. An empirical case study applies the model to an industrial district in Southern Italy producing leather sofas.