随机解变量 澤后变量 虚拟变量 时间变量 随机解释变量 估计量的渐进特征 随机解释变量模型最小二乘估计量的统计特征 工具变量法 工具变量法估计量的统计性质 工具变量估计法的例题 课题和数据 工具变 EViews量法的估计 滞后变量 外生变量分布滞后模型 有限分布滞后模型的估计 内生变量分布滞后模型 虚拟变量 为什么引入虚拟变量 测量截距变动 测量斜季变动 分段线性回归 时间变量 最简单的 EViews编程示例

一、单项选择题（每小题只有一个正确答案，从每小题的备选答案中选出正确的 答案，将其英文大写字母填入括号内。本题 15 分，每小题 1 分） 1．企业提取盈余公积的依据是（ ）。 A．企业的利润总额 B．企业当年实现的净利润 C．企业当年可供分配的利润 D．企业当年可供投资者分配的利润

低阶煤的高值化利用对拓宽能源途径,提高能源效率和解决环境问题具有重要意义.以N-甲基吡咯烷酮为有机溶剂,对4种低阶煤进行热萃取,获得低灰分、高挥发分的热溶煤产物.通过热重分析研究了热溶煤的燃烧特性,并利用拉曼光谱分析,对比了原煤与热溶煤碳结构的变化规律.结果表明:与原煤相比,热溶煤的灰分含量明显降低,挥发分含量增高,固定碳含量减少,热值增大.其中KL、GD和ZS 3种热溶煤的H/C原子比大于原煤,XB的热溶煤小于原煤.KL、GD和ZS 3种热溶煤的峰强度(ID/IG)和峰面积(AD/AG)的比值大于相应的原煤,其有序化程度减小,结构缺陷增多,相应的其热溶煤的燃烧反应性增大.而XB热溶煤的ID/IG和AD/AG的值小于相应的原煤,有序化程度增大,燃烧反应性降低

第4章连续信号与系统的复频域分析 4.1拉普拉斯变换 4.2典型信号的拉普拉斯变换 4.3拉普拉斯变换的性质 4.4拉普拉斯反变换 4.5拉普拉斯变换与傅里叶变换的关系 4.6连续系统的复频域分析 4.7系统函数 4.8由系统函数的零、极点分析系统特性 4.9连续系统的稳定性 4.10系统的信号流图

针对装备各类故障样本分布不平衡、现有算法故障诊断精度较低的问题，通过引入p范数约束多核极限学习机和基于AdaBoost的集成学习策略，定义了一种p范数约束下正则化加权多核集成极限学习机的故障诊断模型。首先，在p范数约束下，基于各类故障样本自身规模，分别进行了两种自适应的样本权重分配；其次，在每层分类器的优化中，将多核学习的多源数据融合能力和极限学习机运算高效的特点相结合，同时，将样本的权重$ {\\boldsymbol{W}} $

随着我国隧道工程建设的快速发展,由隧道病害引发的隧道质量和安全问题越发常见.通过地质雷达探测隧道病害对于减少隧道质量和安全问题具有十分重要的意义,为了提高病害探测的效率及可靠性,基于雷达反射波信号多维度分析,提出一种隧道病害智能辨识的新方法.根据反射波信号时域、频域及时频域分析结果提取病害信号辨识的6个典型特征,利用支持向量机算法对典型特征的训练构建病害信号的二分类模型,实现了病害水平分布范围的自动辨识;再依据病害信号的第一本征模态函数分量振幅包络计算病害深度分布范围,最终实现隧道病害的智能辨识.结合某隧道回填层雷达实测数据对智能辨识算法的性能进行评价,与人工辨识结果的对比表明,该智能算法对于病害的辨识能力较强,病害的识别率高达100%,但辨识结果中同时存在少量误判,准确率达78.6%,满足工程应用的需求.该算法可用于隧道工程各类地质雷达探测数据中病害的智能辨识,而对于其他领域的地质雷达探测数据,本文研究成果亦可为不同类型探测目标智能辨识算法的设计提供可行思路

重点： • 复阻抗复导纳 • 相量图 • 用相量法分析正弦稳态电路 • 正弦交流电路中的功率分析 • 谐振 § 9-1 阻抗和导纳 §9-2 阻抗（导纳）的串联和并联 § 9-3. 电路的相量图 §9-4 正弦稳态电路的分析 §9-5 正弦电流电路中的功率 §9-6 复功率 §9-7 最大功率传输 § 9-8 串联电路的谐振 § 9-9 并联电路的谐振

分别采用X射线衍射、金相显微镜、原子力显微镜和透射电镜等组织表征手段以及室温拉伸和热膨胀系数测试等性能测试方法,对比研究了高温退火、低温时效处理对冷拔Fe-Ni合金丝微观组织演变、拉伸强度以及热膨胀系数的影响.研究结果表明:原始丝材强度高,但是室温热膨胀系数较大;而950℃退火导致晶粒粗化以及位错密度降低,虽然室温热膨胀系数低,但强度不足.相比之下,500℃较低温度的时效处理,能获得最优的强度/热膨胀系数组合(1189 MPa/0.2×10-6℃-1).对Fe-Ni合金丝相应的强化机制以及热膨胀系数的影响因素分别进行了讨论分析,分析结果表明:细晶强化与位错强化是该合金丝的主要强化机制,而热膨胀系数则主要受溶质原子-位错交互作用影响.揭示出,合适的热处理工艺选择对于Fe-Ni合金丝力学性能/热膨胀性能优化具有重要意义

本书分成五章。第一章是仿真，讲述环境工程过程的仿真即过程建模及求解的方法，并介绍活性污泥过程、二沉池二维流态等模型的建模和求解过程。第二章是过程控制，讲述反馈控制系统的控制规律及自动化仪表，并介绍污水处理主要设施的自动控制方法。第三章是动态分析，讲述如何导出过程的传递函数，以及如何利用传递函数对环境工程的过程动态进行定性和定量的分析。第四章是人工智能，重点介绍神经网络、专家系统和模糊控制的理论及在环境工程仿真与控制中的应用。第五章是复杂控制系统，介绍串级、分程、比值、前馈、选择性和非线性控制系统，以及在环境工程过程控制中的应用

强降雨作用下排土场非饱和带中的孔隙气压力会阻碍散土体的雨水入渗，从而进一步影响排土场的安全稳定。然而传统分析方法往往将孔隙气压力视为大气压力而忽略其对排土场安全的影响。本文依托江西某矿山高台阶排土场工程，基于现场实验和调查结果，结合水平分层的排土场典型剖面，分析了传统方法与考虑孔隙气压力的高台阶排土场渗流规律及其安全稳定性，探讨了强降雨条件下孔隙气压对高台阶排土场湿润锋、孔隙水压力和边坡安全系数的影响。研究结果表明：降雨入渗初期的孔隙气压不显著，其对高台阶排土场稳定性不产生直接影响；但随着降雨的持续，孔隙气压作用开始显现，使得高台阶排土场的入渗速率降低，湿润锋下移速度变慢，孔隙水压上升变缓，强降雨对高台阶排土场稳定性的影响也出现一定延时；在降雨入渗中期，孔隙气压将保持恒定，延时效应会随入渗深度的增加而增强；在降雨入渗后期，当湿润锋下移至分层临界面时，孔隙气压平衡被破坏，将继续增大直至新的恒定值，对高台阶排土场的影响加剧；在湿润锋下移至相同深度时，孔隙气压作用下的高台阶排土场安全系数明显降低。研究成果将为强降雨条件下的高台阶排土场的长期安全运行和灾害监测预警提供理论依据