检索结果-内蒙古大学图书馆

水利学报 2003年第11期34卷 13-20页

作者：任理刘兆光马军花李保国中国农业大学土壤和水科学系

本文通过引入溶质迁移距离的概率密度函数的修正系数 ,将Jury等提出的模拟非稳定流条件下土壤保守溶质运移的传递函数模型理论扩展到考虑土壤剖面存在残留氮分布的土壤中 ,构造了一个能估算表施和残留氮对土壤硝态氮淋失动态贡献的传递... 详细信息

本文通过引入溶质迁移距离的概率密度函数的修正系数 ,将Jury等提出的模拟非稳定流条件下土壤保守溶质运移的传递函数模型理论扩展到考虑土壤剖面存在残留氮分布的土壤中 ,构造了一个能估算表施和残留氮对土壤硝态氮淋失动态贡献的传递函数模型。通过与野外地中渗透计实验资料的对比 ,表明该模型具有一定的仿真精度 ,模拟的土壤硝态氮累积淋失量的相对误差小于 15 %。

关键词：土壤非稳定流硝态氮淋失残留氮传递函数模型模拟

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应用传递函数模型预报农药阿特拉津在土壤中的运移

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水利学报 2002年第4期33卷 39-45页

作者：任理毛萌中国农业大学土壤和水科学系北京100094

本文首先对农药阿特拉津 (Atrazine)在稳定流场饱和均质土壤中的运移进行了室内实验研究 ,采用易混合置换的方法 ,获得了示踪溶质Br- 和Atrazine同步脉冲输入 1h后的出流浓度动态 ;其次由批技术得到Atrazine的分配系数 ,进而获得阻滞因... 详细信息

本文首先对农药阿特拉津 (Atrazine)在稳定流场饱和均质土壤中的运移进行了室内实验研究 ,采用易混合置换的方法 ,获得了示踪溶质Br- 和Atrazine同步脉冲输入 1h后的出流浓度动态 ;其次由批技术得到Atrazine的分配系数 ,进而获得阻滞因子 ,在此基础上应用传递函数模型 ,根据示踪溶质的迁移预报了吸附作用存在时Atrazine在土壤中的运移动态 .

关键词：土壤阿特拉津吸附淋溶穿透曲线传递函数模型运移

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考虑土壤中硝态氮转化作用的传递函数模型

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水利学报 2001年第5期32卷 38-44页

作者：任理马军花中国农业大学土壤和水科学系北京100094

本文运用传递函数模型 ,模拟了冬小麦从播种至返青期地中渗透计土壤 2m出流处的NO-3 N浓度动态 .假设模拟时段内冬小麦的根系吸氮与累积实际蒸散量成正比 ,计算了冬小麦的吸氮动态 (汇项 ) ;联立由田间氮素平衡法所得的净矿化项 (源汇... 详细信息

本文运用传递函数模型 ,模拟了冬小麦从播种至返青期地中渗透计土壤 2m出流处的NO-3 N浓度动态 .假设模拟时段内冬小麦的根系吸氮与累积实际蒸散量成正比 ,计算了冬小麦的吸氮动态 (汇项 ) ;联立由田间氮素平衡法所得的净矿化项 (源汇项 )从而获得净源汇项 .在模型中将NO-3 N在土壤中的主要转化作用作为源汇项嵌入传递函数的模型中 ,建立了NO-3 N这一不稳定溶质在土壤中淋失的传递函数模型 .通过对比实测资料 ,表明作者提出的考虑NO-3

关键词：传递函数模型转化源汇项土壤冬小麦

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传递函数模型与干预分析模型

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数量经济技术经济研究 1989年第12期 47-53页

作者：冯文权武汉大学管理学院

传递函数模型(Transfer Function Model)是多变量时间序列分析模型(Multivariate Time Series Models)。这种模型表示的经济系统是用多个时间序列描述的。例如,研究某企业的销售额依时间变化的规律,不仅考虑销售额序列本身,而且研究促... 详细信息

传递函数模型(Transfer Function Model)是多变量时间序列分析模型(Multivariate Time Series Models)。这种模型表示的经济系统是用多个时间序列描述的。例如,研究某企业的销售额依时间变化的规律,不仅考虑销售额序列本身,而且研究促销活动,例如广告费,把销售额序列看作因变量序列即系统的输出,广告费支出看作自变量序列即系统的输入。两序列之间通过传递因子产生联系,建立传递函数模型。此种模型兼备了时间序列和因果关系的功能。

关键词：传递函数模型干预分析模型经济

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电冰箱动态负荷传递函数模型

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上海交通大学学报 2002年第2期36卷 188-192页

作者：张春路丁国良上海交通大学制冷与低温工程研究所上海200030

研究了电冰箱动态负荷的传递函数模型 ,将蒸发器和冷凝器的换热量、门封漏热等换热环节直接加入到传递函数模型中 ,并定义当量热容以反映实际的箱内分布型热容和辐射换热对冷负荷的延迟作用 ,使得传递函数模型进一步集成化 ,简化了计算... 详细信息

研究了电冰箱动态负荷的传递函数模型 ,将蒸发器和冷凝器的换热量、门封漏热等换热环节直接加入到传递函数模型中 ,并定义当量热容以反映实际的箱内分布型热容和辐射换热对冷负荷的延迟作用 ,使得传递函数模型进一步集成化 ,简化了计算过程 ,发展了统一的状态空间方法求解不同边界条件下的平壁传递函数 .

关键词：电冰箱传递函数模型动态热负荷

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传递函数模型的发展和农田尺度下硝态氮淋失的数值预报

传递函数模型的发展和农田尺度下硝态氮淋失的数值预报

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作者：马军花中国农业大学

学位级别：博士

氮素淋失对农业水土环境质量的影响是重要的生态农业研究课题，该研究中颇具挑战性的科学难题之一是对农田土壤中同时受到物理、化学和生物作用影响的硝态氮淋失动态的精确模拟和预报。为了对氮素运移和转化行为在生态环境演变过程中的... 详细信息

氮素淋失对农业水土环境质量的影响是重要的生态农业研究课题，该研究中颇具挑战性的科学难题之一是对农田土壤中同时受到物理、化学和生物作用影响的硝态氮淋失动态的精确模拟和预报。为了对氮素运移和转化行为在生态环境演变过程中的作用有更明晰的认识，本文采用不同的数学模型分别从点尺度和农田尺度对此进行了研究。本文研究的第一部分通过引入概率密度函数的修正因子，发展了一个可区分表施氮素和土壤残留氮对硝态氮淋失贡献的传递函数模型。假设累积排水量的概率密度函数的形状不随水流状态而改变，概率密度函数于不同水流条件下的差异体现在贮水量差的变化，将Jury等（1990）提出的非稳定流条件下保守溶质运移的传递函数模型推广到田间土壤硝态氮淋失的模拟中。在模型中考虑了氮素的矿化、固持、氨挥发和作物吸氮作用，把源汇项对硝态氮淋失的影响视为对溶质运移体中初始驻留浓度的输入，将各转化量与土壤贮水量或蒸散量建立了较简单的函数形式得到净矿化、氨挥发和吸氮浓度。以考虑源汇项作用时的硝态氮淋失浓度的均方根差为目标函数，采用二分法对概率密度函数的修正因子进行优化。使用1999年冬小麦—夏玉米生长条件下土壤剖面2米埋深处硝态氮淋失动态的试验观测数据，检验了所发展的模型的有效性。接着，分析了模型中各参量对模拟精度的影响，计算了模拟时段内淋失的硝态氮占肥料氮的比例。表明：作者所发展的能够估计表施氮素和残留氮对硝态氮淋失贡献的传递函数模型的计算结果是合理的；同时考虑流场变化、残留氮影响和氮素转化作用的传递函数模型具有更高的模拟精度，模拟的累积硝态氮淋失量的相对误差仅为0.99％；而既不考虑流场变化又不考虑氮素转化作用影响的模拟结果的相对误差达19.62％；仅考虑源汇项作用的硝态氮淋失量的模拟结果与发展的传递函数模型的模拟结果相差不大，相对误差为3.03％，说明在北方旱田深排水条件下长作物生育期内硝态氮淋失的模拟中，考虑氮素的转化作用对模拟结果的影响更大；表施氮的淋失量只占总淋失量的0.42％，占总施氮量的0.10％，所淋失的硝态氮大部分是土壤的残留氮，占总淋失量的99.58％。表施氮素迁移时间的概率密度函数的修正因子的取值对模拟精度的影响较大，取零时，模拟淋失量的相对误差为9.68％，取1时，相对误差为21.61％，取值在0.28到0.32之间时，对于与本文试验条件类似的农田土壤，应用我们所发展的数学模型可以获得满意的模拟结果。根据本文所发展的能区分表施氮和残留氮的传递函数模型，可为田间的15N示踪试验提供一种定量的参考工具。本文研究的第二部分在开展大规模田间试验的基础上，获得大量具有空间变异特征的模型参数，对农田尺度下硝态氮的淋失风险进行了数值预报。北京通州区永乐店试验站的小区面积为27×27m2（网格间距3m），采集30—50cm土层的样品；山东德州地区禹城试验站的小区面积为40×40m2（网格间距5m），采集0—20和20—40 cm土层的样品。根据土壤传递函数方法，生成了各个采样点的土壤水力学参数和弥散度。假设土壤有机氮的矿化速率常数（零级动力学）与有机质含量成正比得到矿化速率在空间上的分布。基于柱模型假设，即，土壤由一系列不发生相互作用的一维土柱组成，运用HYDRUS-1D软件，对永乐店2000—2001年和禹城2001—2003冬小麦—夏玉米生长条件下农田尺度下土壤氮素的转化和硝态氮的淋失风险进行了数值模拟。为评价矿化作用产生的无机氮对感兴趣深度的硝态氮淋失的影响，本文设计了两种数值模拟方案，即，不考虑和考虑土壤有机氮矿化速率的空间变异性（分别简记为方案1和方案2）。模拟结果表明：（1）永乐店冬小麦生育期内剖面250cm埋深处平均的土壤水渗透量、累积硝态氮淋失量分别为2.25mm、0.0098m沙m，，夏玉米生育期内的值分别为l.35mm、***65m沙m，，变异系数均在1.46以上，具有很强的空间变异性;（2）禹城冬小麦生育期内剖面ZO0cm埋深处平均的土壤水渗透量、累积硝态氮淋失量分别为1930mm、0.0790m沙mZ，夏玉米生育期内的值分别为24.48mm、0.0948m沙m，，变异系数均在0.50以上，表现为中等变异强度;（3）与总输入量相比，空间上平均的土壤水渗透量和硝态氮淋失量不高，而某些采样点处土壤水渗透量和硝态氮淋失量大大高于均值，是农田管理和环境监测的脆弱带;（4）两种数值模拟方案对模拟的下边界处（永乐店:250cm;禹城:ZO0cm）硝态氮淋失的影响很小，其差异主要在于方案2对土壤

关键词：传递函数模型硝态氮淋失农田尺度空间变异性数值模拟

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传递函数模型在我国GDP数据分析中的应用

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数学的实践与认识 2007年第16期37卷 25-31页

作者：汪远征徐雅静郑州轻工业学院信息与计算科学系河南郑州450002

介绍传递函数模型的结构与建模方法,并对我国固定资产投资数据和GDP数据建立传递函数模型,利用该模型对我国GDP的变化规律进行分析和预测,得到较为满意的结果.

关键词：动态数据传递函数模型预测

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传递函数模型在医院业务收入预测中的应用

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现代预防医学 2007年第20期34卷 3858-3859+3864页

作者：景立伟王彤王卫琪山西医科大学山西医科大学太原030001

[目的]介绍传递函数模型在医院业务收入预测中的应用。[方法]利用传递函数模型对医院业务收入影响因素进行分析。在此基础上,利用分析结果对医院业务收入做出预测,并将预测结果与ARIMA模型预测结果进行比较。[结果]在本次研究中,出院人... 详细信息

[目的]介绍传递函数模型在医院业务收入预测中的应用。[方法]利用传递函数模型对医院业务收入影响因素进行分析。在此基础上,利用分析结果对医院业务收入做出预测,并将预测结果与ARIMA模型预测结果进行比较。[结果]在本次研究中,出院人数成为医院业务收入的主要影响因素;预测结果对比中,传递函数模型预测结果较ARIMA模型预测结果接近实际值。[结论]传递函数模型可在对医院业务收入影响因素进行客观分析的基础上作出较为精确的预测。

关键词：传递函数模型 ARIMA模型医院业务收入

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传递函数模型在土壤溶质运移模拟中的应用研究

传递函数模型在土壤溶质运移模拟中的应用研究

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作者：刘兆光中国农业大学

学位级别：硕士

首先,根据野外非称重式地中渗透计的入渗-重分布实验,应用传递函数模型理论,研究了非稳定流条件下非饱和均质土壤中表施和固有NO<,3\'->-N及固有CI<\'->的运移.推导出模拟溶质淋失量的传递函数模型... 详细信息

首先,根据野外非称重式地中渗透计的入渗-重分布实验,应用传递函数模型理论,研究了非稳定流条件下非饱和均质土壤中表施和固有NO<,3\'->-N及固有CI<\'->的运移.推导出模拟溶质淋失量的传递函数模型,由极大似然法估算了溶质迁移时间概率密度函数的模型参数,计算了NO<,3\'->-N的淋失量,并利用土壤中因有CI<\'->的动态,对NO<,3\'->-N的迁移过程进行了模拟,相对误差在10%以内.估算了溶质中的值迁移时间和均值迁移时间,计算了相应的参与溶质运移的土壤水体积,并对结果进行了分析和讨论.其次,将Jury等(1990)提出的适于非稳定流条件下土壤溶质运移的传递函数模型推广到溶质浓度初始剖面非均匀的土壤中,认为溶质的通量浓度为土壤溶质的零状态响应与零输入响应浓度之和,由此构造了模拟土壤剖而溶质通量浓度动态的传递函数模型,运用矩法估计了在参考深度溶质迁移距离概率密度函数的模型参数,然后,由随机-对流假设和水量平衡原理计算得到土壤1-2m之间不同埋深处积土壤通量的概率密度函数,并对相应深度溶质通量浓度进行了模拟和预报.最后,应用上述经模型检验后的传递函数方程于曲周农田根层土壤中溶质运移的模拟和预报,研究了冬小麦-夏玉米生长期间,非稳定流条件下非均质土壤表施和土壤剖面上非均匀分布的固有NO<,3\'->-N与CI<\'->的运移.

关键词：土壤溶质运移传递函数模型随机模拟非稳定流硝态氮

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传递函数模型中的异常值分析

传递函数模型中的异常值分析

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作者：成诚大连海事大学

学位级别：硕士

时间序列是按照时间顺序排列的数据数列,广泛的存在于金融、科学和工程等各个领域。时间序列分析是分析和处理动态数据的一种重要方法,它是用统计的方法建立一个适当的模型来对现在和过去观测序列的进行拟合,达到对未来时刻的数据进行... 详细信息

时间序列是按照时间顺序排列的数据数列,广泛的存在于金融、科学和工程等各个领域。时间序列分析是分析和处理动态数据的一种重要方法,它是用统计的方法建立一个适当的模型来对现在和过去观测序列的进行拟合,达到对未来时刻的数据进行预测以做出预报或控制。本文对传递函数模型中的时间序列异常值检测进行了探讨,构建了新模型算法,并利用该算法对某含领先指标的销售额进行预报。本文的主要研究工作分两部分：一、对销售额进行ARMA模型和传递函数模型建模,分别利用销售额及领先指标和销售额之间的动态关系对销售额进行预报。并对预报精度进行了比较和分析。二、在传递函数建模过程中引入了异常值检测。通过对销售额和领先指标序列分别进行异常值分析处理后,并再次建立新的传递函数模型。通过分析预测平均误差表明：若输出序列(销售额)异常是由输入序列的异常引起的,经过异常值处理后预测精度变化不大；若输出异常(销售额)不是由输入序列(领先指标)引起的情况,经过异常值处理后预测精度会提高；若输入序列的异常没有导致输出的异常,经过异常值处理后预测精度会提高。

关键词：时间序列 ARMA模型传递函数模型异常值

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