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- Box-Jenkins法在对我国森林现状的分析与研究中的应用北大核心CSCDCSTPCD摘要：采用Box-Jenkins建模法,将其应用于造林面积增长率变化的预测,对造林面积增长率进行预测,可以有助于政府对林业发展进行宏观控制和微观管理.以期为林业经济的发展提供有益借鉴.
- 具有可见光响应的V-TiO2/AC光催化剂的制备北大核心CSCDCSTPCD摘要：采用水热法在温和条件下制备了V掺杂的TiO2/活性炭(AC)光催化剂.利用XRD、SEM、漫反射、红外及荧光光谱对催化剂的物化性质进行了表征.结果显示,V-TiO2仍保持了锐钛矿相,没有出现V的衍射峰.相比纯TiO2,经过V掺杂的样品,具有较高的表面羟基密度,较低的栽流子复合几率,同时吸收光谱向可见光区移动.将纳米级的V-TiO2沉积在AC上可形成微-纳结构.在可见光照射下,V-TiO2/AC催化降解4-氯苯酚的能力高于纯V-TiO2…查看全部>>
- 最优加权组合法在中国粮食产量预测中的应用研究北大核心CHSSCDCSSCI摘要：组合预测模型可以较大限度地利用各种预测样本信息,比单一预测模型考虑问题更系统更全面.能够有效地减少单个预测模型中一些随机因素的影响,从而提高预测精度.文章利用最优加权组合法,对柯布一道格拉斯生产函数模型,指数平滑模型和ARMA模型进行组合,通过计算确定其权重,得出未来十年的粮食预测产量;而根据MSE准则得出组合预测模型的精度比其余单一的预测模型的预测精度高.与我国在2008年提出的<国家粮食安全中长期规划纲要>中的目标进行…查看全部>>
- Box-Jenkins模型偏差补偿方法与其他辨识方法的比较北大核心CSCDCSTPCD摘要：对于存在相关噪声干扰的Box-Jenkins系统,本文借助于偏差补偿原理,推导了一个偏差补偿最小二乘(BCLS)辨识方法;理论分析说明BCLS方法能够给出系统模型参数的无偏估计.并将提出的方法与递推增广最小二乘算法和递推广义增广最小二乘算法进行了比较研究;用仿真试验分析了这些算法的各自特点和适用范围.
- 基于奇异值分解的Box-Jenkins模型参数估计算法北大核心CSCDCSTPCD摘要：基于奇异值分解和递推广义增广最小二乘原理,提出了Box-Jenkins模型参数估计的一种递推算法.常规的递推广义增广最小二乘算法对舍入误差较为敏感,会导致协方差矩阵失去正定性和对称性,产生病态条件问题,引起数值不稳定现象.为了改善参数估计的性能,利用协方差矩阵的奇异值分解技术,推导出Box-Jenkins模型估计算法.该算法辨识精度高,收敛速度快,数值稳定性好.仿真表明,随着噪信比的增大.新算法仍然具有良好的性能.
- 基于Box-Jenkins建模法的就业增长率预测模型北大核心CHSSCDCSSCI摘要：几十年采困扰发展中国家经济的一个重要问题就是人力资源的利用不充分问题,直接反映出来的就是就业的问题.就业率是反映就业程度的直观数据,是反映社会和经济发展的一个重要变量,对其进行有效预测可以更好的帮助政府进行宏观控制和微观管理.鉴于经济发展和就业二者关系密切,文章采用Box-Jenkins建模法.将其应用于中国就业增长率变化的预测,以期为经济发展提供有益借鉴.