通过分析突水水流井巷中漫延时空性变化的影响因素,提出了突水过程的三维动态仿真模型架构.经数据模型化、数据规则化、弧巷直巷化及井巷三维网络化处理,生成了井巷空间网络系统.通过研究水流在井巷空间网络中下向漫延、上向升涨的路径算法,构建了突水水流流经井巷的路径网络.结合突水水流流动的水力特征,解算了突水水流的漫延速度和到达时间.建立了能够真实模拟水流漫延过程的时空动态性变化的三维动态仿真模型.以国内某典型矿山的实际数据为例,验证了突水过程三维动态仿真模型的有效性

一、计量经济学基本概念 1.计量经济学 2.计量经济学的产生 3.计量经济学的定义 4.计量经济学的地位 二、计量经济学与相关学科的关系 三、计量经济学的学科体系 1、广义计量经济学和狭义计量经济学 2、初、中、高级计量经济学 3、理论计量经济学和应用计量经济学 4、经典计量经济学和非经典计量经济学 5、微观计量经济学和宏观计量经济学 四、建立计量经济学模型的步骤和要点 1、理论模型的设计 2、样本数据的收集 3、模型参数的估计 4、模型的检验 5、计量经济学模型成功的三要素 五、计量经济学的应用 1、结构分析 2、经济预测 3、政策评价 4、检验与发展经济理论

 自然语言处理概述 ◼ 什么是自然语言处理 ◼ 自然语言处理的典型应用 ◼ 自然语言处理的基本任务 ◼ 自然语言处理的基本策略和实现方法 ◼ 自然语言处理的难点 ◼ 自然语言处理所涉及的学科  基于规则（知识工程）的自然语言处理方法（理性方法，传统方法） ◼ 基于词典和规则的形态还原（英语）、词性标注以及分词（汉语、日语） ◼ 基于CFG（上下文无关文法）和扩充的CFG（复杂特征集、合一运算）的句法分析 ◼ 基于逻辑形式和格语法的句义分析 ◼ 基于规则的机器翻译  基于语料库（数据）的自然语言处理方法（经验方法） ◼ 语言模型（N元文法） ◼ 分词、词性标注（序列化标注模型） ◼ 句法分析（概率上下文无关模型、移进-规约分析器） ◼ 文本分类（朴素贝叶斯模型、最大熵模型） ◼ 情感分析 ◼ 机器翻译 (IBM Model等) ◼ ......（基于神经网络的深度学习方法）

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

针对同质性增长模型无法描述各个经济体经济增长存在的异质性现象，提出了一类基于MCMC稳态模拟的异质性经济增长模型，它可以用来描述经济增长的异质性以及政策变量的差异影响。由于模型参数的后验条件分布没有确定的分布形式，通过数据扩充得到参数的完全条件分布从而实现模型参数的贝叶斯估计。对改革开放以来我周各省市区经济增长收敛性进行分析发现大规模股份制改革前经济增长具有同质性而大规模股份制改革后经济增长具有异质性，且可以用新古典经济增长理论来解释各地区经济的发展状况

应用GW统计接触模型,建立了粗糙表面之间的接触导热模型.与实验数据的对比分析表明:该模型能够正确地反映接触导热现象.在此基础上,对接触表面进行了合理的简化,建立了接触界面间的辐射传热模型.数值计算表明:当接触表面的温度高于400K时,辐射的影响已不可忽略;载荷对接触导热热导的影响明显大于对辐射热导的影响,导热热导随载荷的增大迅速增大,而辐射热导以及等效辐射系数均随载荷的增大有所减小,这主要是由接触界面的空隙面积减少造成的;在接触面几何参数中,粗糙峰等效斜率对等效辐射系数起着主导作用,在相同的量纲1的载荷情况下,粗糙峰等效斜率越小,等效辐射系数越大;通过对本文提出的等效辐射系数的误差检验,结果表明其最大相对误差为10-3数量级,说明等效辐射系数仅仅为接触界面黑度、几何特性和接触载荷的函数,而与接触界面温度水平和温差无关,同时也间接证明了本文提出的等效辐射系数可以较为合理地描述接触界面间的辐射换热强度

基于双亚点阵模型,计算了两种不同铌含量的高钢级管线钢在不同温度下Nb、Ti和Al的析出量,测定了不同加热温度和保温时间下奥氏体晶粒尺寸,建立两种钢奥氏体晶粒长大模型.发现Nb含量增加提高了其全固溶温度,并且温降过程中Nb析出量显著增多,在晶界两边析出的细小碳氮化物对奥氏体晶粒长大有显著的阴碍作用.高铌钢加热温度为1250℃时奥氏体晶粒显著粗化,预测模型也不同于1050~1200℃的模型,但相同保温温度下晶粒尺寸明显小于低铌实验钢.通过数据拟合计算出高铌钢的长大激活能远远高于低铌钢,再次证明高Nb的管线钢在1200℃以下能够有效地细化奥氏体晶粒,预测模型与实验值吻合较好

通过测量大庆地区区域土壤的理化性质以及碳钢的短期腐蚀数据,分析土壤传质过程的逻辑关系,构建了碳钢短期土壤腐蚀预测模型.通过用该模型在BP人工神经网络中进行学习、训练及模拟,并与现场碳钢埋片腐蚀实验结果对比,进一步验证了腐蚀模型的合理性.结果表明:含水量、空气容量、pH、Cl-含量、SO42-含量和可溶盐总量六种土壤环境参数为影响区域土壤中碳钢腐蚀的主要因素;运用基于Matlab平台的人工神经网络,通过不断地积累土壤腐蚀信息,多次训练后可以建立起稳定性好、泛化能力强的土壤腐蚀预测模型,能较好地预测了大庆地区碳钢在土壤中的腐蚀速率

为解决进行PM2.5质量浓度预测中多因素回归模型的不稳定、神经网络模型的过拟合及局部最小等问题，提出应用支持向量机和模糊粒化时间序列相结合的方法，对PM2.5质量浓度未来变化趋势和范围进行预测.根据PM2.5不同季节的日变化周期模式，确定以24 h为周期的粒化窗宽，利用三角型隶属函数对数据样本进行特征提取作为支持向量机的输入，并在k重交叉验证法下采用网格划分寻找出模型的最佳参数.以2013年3月—2014年2月北京市海淀区万柳监测点四个季节PM2.5的1 h质量浓度监测值为样本数据，应用该方法建立PM2.5质量浓度的时间序列预测模型，并在MATLAB平台下应用LIBSVM工具实现计算过程.结果表明，基于模糊粒化时间序列的预测模型，能较好解决PM2.5机理性建模方式下由于影响因素考虑不全而造成的预测结果不稳定，对模糊粒子拟合效果较好

以连续定向凝固柱状晶组织BFe10-1-1合金在应变速率为0.01~10s-1和变形温度为25~500℃条件下的压缩试验所得实测数据为基础,采用自适应神经网络模糊推理系统(ANFIS)方法,建立了连续柱状晶组织BFe10-1-1合金压缩变形真应力与变形温度、应变速率和真应变关系的预测模型.结果表明:ANFIS模型预测的流变应力值与试验值之间的平均误差为0.75%,均方根误差为2.13,相关系数为0.9996,很好地反映了实际变形过程的特征,而在相同情况下采用传统回归模型预测的平均误差为6.28%,表明ANFIS模型具有优良的预测精度