新陈代谢GM(1,1)模型在建筑物沉降预测中的应用研究

本文针对传统GM(1,1)模型存在的不足,建立了新陈代谢GM(1,1)沉降预测模型.并以某建筑物沉降为例对比两模型的预测值,结果表明新陈代谢GM(1,1)模型在处理该类数据上更加具有一定的优势.     

GM(1.1)模型在建筑物变形监测中的应用

通过对郑州市居民楼沉降变形监测数据进行处理,分别建立传统的GM(1.1)模型,新信息GM(1.1)模型,新陈代谢GM(1.1)模型,对三种模型进行分析与预报,比较的结果验证了新陈代谢GM(1.1)模型在建筑物沉降变形分析中的实用性、正确性和有效性。     

The Relation of Standard Metabolic Rate to Water Temperature and Body Weight of Schlegels Black Rockfish （ Sebastodes Fuscescens）

Standard metabolic rates of Schlegels black rockfish with different body weights are determined in laboratory by using the flow-through respirometer at 11.2℃, 14.7℃, 18.0℃ and 23.6℃. The results indicate that the standard metabolic rates increase with the increase of body weight at different temperatures. Relationship between them could be described as Rs=α lnW^b. The mean of standard metabolic rate is significantly different among groups, but the b values are not. The standard metabolic rates of amended standard body weights decrease with the increase of temperature, and the mean of standard metabolic rate is also significantly different among groups when the standard body weights are 48.6g, 147.9g, and 243.1g.Relationship between them could be described as Rsw = m e^-hT. The relations of standard metabolic rate (Rs) or relative metabolic rate (Rs) to body weight and temperature yield the following equations:Rs=1.160W^0.752-e^-9.494/7 and Rs‘=1.160W^0.254 e^-9.494/7.     

灰线性马尔科夫模型在建筑物变形监测中的应用

针对传统灰色GM(1,1)预测模型在建筑物变形监测预报中的拟合精度较差、预测精度较低和预测时间较短的问题,文中以传统GM(1,1)、线性回归和马尔科夫模型为理论基础,构建了灰线性马尔科夫预测模型,并结合某建筑物变形监测的观测数据,运用新陈代谢的计算模式进行预测。结果表明,灰线性马尔科夫预测模型的拟合精度和预测精度优于单一的灰色GM(1,1)预测模型和线性回归预测模型,灰线性马尔科夫预测模型具有预测精度高、预测时间长和稳定性高的优势。     

非等时距GM(1,1)在变形预报中的应用

本文应用灰色理论建模原理,探讨了非等间距GM(1,1)模型的建模步骤;通过几种不同参数下的建模方式,利用MATLAB编程进行计算比较,着重分析影响非等间距GM(1,1)模型预报精度的因素,并探讨模型的改进方法。结果表明,对于较均匀的非等间距数据,灰色模型具有较高的预报精度。在间距间隔变化较大的情况下,灰色模型进行改进后也能得到比较满意的预报结果。     

中国古今地域重名观念的变迁

近、现代的中国,历经大清国崩溃、中华民国兴亡和中华人民共和国崛起,其波澜壮阔之势、天翻地覆之变在数千年国史中无其他百年可比。风起云涌、新陈代谢之际,国家面对行政区域（以下简称“政区”）重名一度泛滥、失控的严峻局势,亡羊补牢,痛定思痛,毅然走上果断治理并持之以恒、更新观念且与时俱进的变革之路……     

基于熵值法定权的组合模型在变形预测中的应用

本文在介绍新陈代谢GM(1,1)、BP神经网络、卡尔曼滤波等三种单一的预测模型的基础上建立了基于熵值法定权的组合模型,通过实验分别对单一模型和组合模型进行分析和论证。实验结果表明:基于熵值法定权的组合模型预测精度要比单一的预测模型进度有所提高,为高精度变形预测又提供了一种新的行之有效的方法。     

基于新陈代谢GM（1,1）模型的益阳城市化水平分析

以益阳市2001年-2010年城市化水平数据为依据,运用灰色系统理论,建立了GM（1,1）和新陈代谢GM（1,1）预测模型;并运用不同方法对2种模型的精度进行了检验,结果表明,新陈代谢GM（1,1）模型优于常规GM（1,1）模型,其精度更高。应用新陈代谢GM（1,1）模型,对益阳市城市化水平未来10年进行预测,其结果符合益阳市城市化的实际情况。     

神奇的麦饭石

1985年,我国地质工作者在内蒙古发现的"中华麦饭石",经过科学家们的一系列分析鉴定与研究,被誉以"神水药山"、"保健石"等一系列美称。麦饭石是一种天然的药物矿石,含有人体所必需的钾、钠、钙、镁、磷常量元素和锌、铁、硒、铜、锶等十八种微量元素。其中,微量元素约占人体重的0.025%,虽然其比例甚微,但是它在人类的生命过程中起着重要作用,它们在人体中含量不足或过剩都会影响健康,甚至危及生命。因此,人体必须不断地通过各种途径补充微量元素,以满足生长发育和维持正常新陈代谢的需要。     

改进的新陈代谢GM(1,1)模型在建筑物沉降预测中的应用

对新陈代谢GM(1,1)模型所采用的灰色预测方法进行了改进,运用新的代数递推方程替代了原始的灰色微分方程,并利用某建筑物的沉降观测数据进行了预测与分析,结果表明,改进后的新陈代谢GM(1,1)模型的预测精度得到了显著提高。