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堆浸浸出率灰色系统GM(1,1)模型的建立及预测

堆浸技术是一种集选、冶于一体的提取矿石、废石中有用成分的新技术,该技术主要用于用常规方法处理经济上不合理或由于某种原因难于处理的低品位矿石。以其工艺简单、投资少、见效快、管理简单等诸多优点而被广泛应用于金、银、铜、铀以及稀土矿石等矿山[1~3]。浸出率是矿山企业的主要技术经济指标之一,因堆浸浸出过程是一个复杂的非线性动力学过程,该过程包含有大量的非确定性因素,目前还难以从浸出机理出发建立准确的理论模型[4]。预测就是借助于对过去的探讨去推测、了解未来。灰色预测通过对原始数据的处理和灰色模型的建立,发现和掌握系统发展规律,对系统的未来状态作出科学的定量预测。灰色理论认为:时间序列包含着极为丰富的信息,它蕴藏着参与系统动态过程的全部其它变量的痕迹。采用灰色理论,可根据已取得的时间序列数据建立描述其变化规律的数学模型,实现原始数据序列的模拟控制和预测分析,该方法适合于对具有灰色特征的地质、采矿、选矿、经济等未来情形的预测[5~7]。本...  (本文共4页) 阅读全文>>

《山地农业生物学报》2006年04期
山地农业生物学报

GM(1,1)模型对烟草产量的灰色预测

GM(1,1)模型也称为灰色预测模型。该模型是灰色预测理论的核心内容,也是灰色系统理论与技术的重要组成部分。它是通过部分已知的数据来预测部分未知的数据,是利用系统信息抽象的概念量化,量化的概念模型化,最后进行模型优化[1]。GM模型广泛地应用于工程、农业、经济、水利、生物、医学等领域的预测上[2],其中在农业方面的应用已收到显著效益。该模型在农业领域中被广泛用于虫害预测、粮食作物预测、自然灾变预测[3-4],但在烟草产量预测方面较为少见。笔者根据福建省宁化县1996~2004共9年的烟草产量的数据,运用GM(1,1)灰色预测模型,预测该县的烟草产量,并对预测结果进行可行性检验,为科学规划全县烟草种植提供依据。1材料与方法GM(1,1)模型是基于对原始数据的累加而生成数列的预测模型[5]。生成的累加数列,将原始数列的起伏弱化,而平稳性大大增加,显逐渐递增的形式。其步骤为:1·1给定的原始数列X(0)(i)=[X(0)(1),X(0...  (本文共4页) 阅读全文>>

《世界最新医学信息文摘》2018年98期
世界最新医学信息文摘

支气管肺泡灌洗液G实验GM实验对肺部侵袭性真菌感染的诊断进展

0引言1.2 GM实验的定义近年来,由于光谱抗生素及多种抗生素联合使用、器官即半乳甘露聚糖抗原检测试验,GM抗原是一种存在于移植的广泛开展、肿瘤化疗药物的使用、危重病人抢救存活大多数曲菌属及青霉菌细胞壁中的一种多糖。呈水溶性,对时间延长、肾上腺糖皮质激素等因素影响,临床上侵袭性真热稳定。在1978年,首次被国外学者Lehmann及Reiss在菌感染的发病率有所增加,而以侵袭性肺部真菌感染最常感染烟曲霉的免疫抑制小鼠中发现。曲霉菌在体内和体外见,约占院内真菌感染的50%~60%[1]。在所有的IPFI中,主生长实验中都能释放出该抗原,早期由菌丝分泌释放入体液要以白色假丝酵母菌(34.74%)、光滑假丝酵母菌(20.00%)、中,可持续1~8周。因此在侵袭性曲菌感染患者的体液中:曲霉菌(18.95%)感染为主[2]。而传统的组织病理学及真菌血清、尿液、脑脊液及BALF中都可以检测出该种抗原的存培养耗时较长,且敏感性较低,不利于IPF...  (本文共3页) 阅读全文>>

《农机化研究》2018年03期
农机化研究

甘肃省马铃薯种植水足迹及效率评价—基于GM(1,1)模型的实证预测研究

0引言水资源作为一种战略性资源,是人类经济、社会获得发展进步的必需自然资源。随着经济全球化步伐的进一步加深,人类活动对水资源的消耗和依赖逐步加大。与此同时,传统农业部门作为高耗水行业,更加剧了我国水资源短缺的严峻形态。在全球人类活动的总用水量中,农业用水所占比重过半,如何逐步降低农业对水资源的消耗、优化高耗水农作物的种植比例、提高用水效率,是摆在我们面前的一个新挑战。在我国建设“丝绸之路经济带”的号召下,保护生态环境、实现区域资源的高效有机整合,能够促进区域经济社会的协调发展,因此从水足迹的角度出发研究我国农作物的水资源利用效率尤为重要。2002年,荷兰学者Hoekstra通过类比“生态足迹”的概念,首次提出了“水足迹”(Water Footprint)的概念,其内涵为在一定的标准下,制造出一定的符合人们消费的服务或者农产品所耗费的水的量,它表征的是在创造满足人们基本生存的服务或产品时对现实中水资源量的耗费程度[1-3]。一种特...  (本文共7页) 阅读全文>>

《水电能源科学》2016年12期
水电能源科学

优选GM(0,N)模型在大连市城区需水预测中的应用

1概况大连市位于辽东半岛最南端,是一个资源性缺水城市,水资源短缺日益成为制约大连市全面发展的重要因素之一。为缓解大连市的水资源供需矛盾,已建设大伙房输水入连工程,并于2014年开始调水。但该项引水工程每年3×108 m3的设计引水标准,仅能满足大连市的短期用水需求,因此大连市仍在规划远期跨流域调水工程,因而对大连市城区进行需水预测极为重要。采用GM(0,N)模型[1]进行需水预测一般包括资料的收集与审查、建模与检验、预测规划年需水量三部分,现有研究大多集中在中间部分,对前后两部分研究相对较少[2]。模型的选择固然关键,但若选取的资料代表性不足,亦不能做出准确预测。同理,基于模型进行规划年需水预测时,若导入模型的需水相关因子本身就预测不准,这也会降低需水量预测结果的可靠性。大部分需水预测研究都是基于一组社会经济指标预测值,得到单点需水量,建模误差累加社会经济指标的预测误差,降低了预测结果的可靠性。若考虑社会经济的高速、中速、低速三...  (本文共5页) 阅读全文>>

《公路交通技术》2016年06期
公路交通技术

基于改进加权灰色GM(1,1)模型的高速公路交通量预测

交通量预测一直都是智能交通的核心问题之一,对交通规划设计具有决定性的作用[1]。随着国内交通运输业的快速发展,交通量预测的理论和方法也不断创新。现阶段,学者们提出了多种模型预测交通量,如神经网络模型、马尔科夫链模型、数据挖掘模型[2-4]等。目前,基于灰色模型的交通量预测方法的研究多是对短时数据或贫瘠数据的分析预测;而涉及中长时数据时,由于数据序列跳跃性增长较大,原有模型存在不同程度的局限性和不准确性[5-7]。文献[7]提出一种对背景值的优化方法,该方法成功提高了灰色模型的预测精度。借鉴该文献对背景值的优化,改进加权灰色GM(1,1)模型又利用灰色关联度对初始值进行加权优化,以改善中长时原始离散数据和背景值的光滑度,提高初始值的准确性。本文应用某收费站实际交通量统计数据来验证改进加权灰色GM(1,1)模型,首次提出用小段数据加权计算总数据间的关联度。对比试验表明,改进加权灰色GM(1,1)模型在精度和适用性上更为优越。1改进加...  (本文共4页) 阅读全文>>