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1,3,5-三甲苯扩孔改性硼掺杂有序介孔炭马炳娥,张衍,刘育建华东理工大学材料科学与工程学院特种功能高分子材料及相关技术教育部重点实验室摘 要:以F108为模板剂,1,3,5-三甲苯(TMB)为有机扩孔剂,采用溶剂挥发诱导自组装的方法成功制备出了具有较大孔径,比表面积和有序性高的硼掺杂有序介孔炭.探究了扩孔剂用量对硼掺杂介孔炭结构的影响,并对其电化学性能和扩孔机理进行了分析.结果表明,当扩孔剂与模板剂的用量比为1.5时,所得的介孔炭TMB-1.5的孔径最大(4.2nm),比表面积最高(666m2/g).相对于未扩孔改性的介孔炭,孔径和比表面积分别提高了5%和10%.扩孔改性后的硼掺杂介孔炭具有良好的电化学性能,在0.2A/g电流密度下的比电容高达235F/g.关键词:硼掺杂;介孔炭......
基于信息修正GM(1,1)模型的黄金价格行情预测涂小龙湖南辰州矿业股份有限公司摘 要:为了科学预测黄金的价格行情,构建信息修正GM(1,1)模型来模拟其价格走势.首先对2011年国内黄金价格(Au9999)进行分析,选出波动较大的少量数据,再用信息修正GM(1,1)模型进行动态预测,最后将模拟结果与传统的GM(1,1)模型进行误差分析,并将预测结果与2012年1月,2月数据进行对比分析.结果表明信息修正GM(1,1)模型能减少随机扰动和驱动因素,其模拟和预测的精度较高,结果可靠.关键词:信息修正GM(1,1)模型;价格行情;预测;误差分析;......
众多的有机硫化物中,2, 5-二巯基-1, 3, 4噻二唑(简称DMcT)熔点较低,熔体的导电率也较高,具有较高的理论比容量 (362 mA?h/g).高永建等[5]用硫酸肼和二硫化碳合成DMcT,但产率较低.吕军文等[6]用水合肼和二硫化碳合成DMcT,产率较高.但由于这类物质在室温下的电化学氧化还原非常缓慢,因而没有得到实际应用[7].因此,寻找合适的电催化剂来提高DMcT的氧化还原反应速度成...掺入PAn,PMOT和CuC2O4的样品均在高频阶段呈现1个较明显的半圆,在低频阶段呈现一条直线;掺杂后电化学阻抗都明显减小,特别是掺入PAn后电化学阻抗由原来的1.28 kΩ减小至 270 Ω. 1-掺入PAn; 2-掺入PMOT; 3-掺入CuC2O4; 4-纯DMcT 图5 不同掺杂DMcT正极交流阻抗复数平面图 Fig.5 A.C......
时变参数GM(1,1)幂模型及其应用王正新浙江财经大学经济与国际贸易学院南京航空航天大学经济与管理学院摘 要:为了进一步增强灰色预测模型对原始数据的适应能力,提出一种时变参数GM(1,1)幂模型,通过引入多项式函数描述GM(1,1)幂模型的结构参数随时间的动态变化规律.根据建模样本量的不同,分3种情形给出了模型的参数辨识算式,同时给出了时变参数GM(1,1)幂模型白化方程的解析解,利用积分复合梯形公式将其转化为可用于预测的离散时间响应式,并提出了参数优化方法.应用实例表明,时变参数GM(1,1)幂模型比固定参数GM(1,1)幂模型具有更高的模拟和预测精度.关键词:灰色系统;GM(1,1)幂模型;时变参数;预测;......
GM(1,1)模型背景值构造的不同方法与应用彭振斌1,张闯1,彭文祥1,王继武21. 中南大学地球科学与信息物理学院2. 北京城建道桥建设集团有限公司摘 要:GM(1,1)模型的误差主要来源于背景值和初始值,因此提出3种不同的背景值构造方法分别为:把背景值的固定权改为变权构造背景值的方法,将数据序列抽象为指数函数构造背景值的方法,将数据序列抽象为非齐次指数函数构造背景值的方法,并以X(n)为初始值和新陈代谢方法来建立GM(1,1)模型.通过工程实例检验这3种不同背景值构造方法建立的GM(1,1)模型的预测精度.计算结果表明,将数据序列抽象为非齐次指数函数构造背景值建立的模型预测精度较高,可为类似工程提供参考.关键词:GM(1,1)模型;背景值;新陈代谢方法;预测精度;......
2-(1,3,4-三氮唑偶氮)-5-二乙氨基苯甲酸光度法测定钴 梁华定1,潘富友1,葛昌华1 (1.台州学院化学系,浙江台州,317000) 摘要:研究了新显色剂2-(1,3,4-三氮唑偶氮)-5-二乙氨基苯甲酸(简称TZDBA)与钴的显色反应,试剂与钴在pH5.0的HAc-NaAc缓冲溶液中形成稳定的紫红色络合物,其组成比为Co2+∶TZDBA=1∶3,λmax=569nm;试剂的λmax为492nm,对比度Δλ为77nm,络合物表观摩尔吸光系数ε=5.82×104.Co2+浓度在0~0.5mg/L范围内符合比尔定律.络合物形成后在强酸溶液中能稳定存在,可消除大量金属离子的干扰,有良好的选择性.方法可以不经分离直接测定维生素B12和工业废水中的微量钴,结果令人满意. 关键词:分光光度法; 2-(1,3,4-三氮唑偶氮)-5-二乙氨基苯甲酸; 钴; [全文内容正在添加中] ......
基于时间权重序列的GM(1,1)初始条件优化模型郑坚,陈斌军械工程学院火炮工程系摘 要:灰色GM(1,1)模型的初始条件对其精度有着重要的影响,为了提高模型的精度,提出一种初始条件的优化方法.首先,综合考虑1-AGO序列中各分量的作用,取所有分量的加权平均作为初始条件,权重由各分量的大小决定;然后,基于时间权重序列,对模拟序列与原始序列的误差平方和进行加权;最后,求解最优问题,确定时间参数,从而建立优化模型.算例表明,所提出的优化模型具有可行性,可以有效地提高模型的精度.关键词:初始条件;加权平均;GM(1,1)模型;时间权重序列;......
分数阶累加生成矩阵.且对于满足, .定义为r次累减生成矩阵,可以将还原为原始序列. 由于展开式中的系数[5, 8]为 因而, k=1,2,…,m (3) 其中:为Gamma函数. 注意:r为整数时,计算式(1)成立,式(3)是r由整数拓展分数的一般情况...),给出了基于最小二乘法估计模型参数. 2) 以分数阶数为设计变量,以最小平均相对误差为目标函数,建立优化模型,并编写了Matlab优化求解程序. 3) FMGM(1,n)模型是一种状态模型,它是单变量的FGM(1,1)模型在多变量情形下的自然推广,旨在反映各变量间相互制约,相互促进的关系.FMGM(1, n)模型不能代替FGM(1,1)模型,而是FGM(1,1)模型的扩展和补充.算例验证了本文所......
基于卡尔曼滤波的GM(1,1)-AR预测模型在变形预测中的应用容静1,2,3,刘立龙1,2,3,文鸿雁1,2,3,王清涛1,2,3,周吕1,2,3,4,51. 桂林理工大学广西空间信息与测绘重点实验室2. 桂林理工大学测绘地理信息学院3. 桂林理工大学广西矿冶与环境科学实验中心4. 武汉大学测绘学院5. 东华理工大学江西省数字国土重点实验室摘 要:针对变形监测数据的随机不确定性规律,将卡尔曼滤波引入以消除随机扰动误差,利用GM(1,1)模型能直接处理非平稳时间序列且拟合时间序列中的趋势项功能强大这一优势,将灰色理论与时间序列分析法相结合形成非线性组合模型,对变形监测数据进行分析预测,并将该预测模型用于建筑物变形工程实例进行分析.对模型检验表明:基于卡尔曼滤波的GM(1,1)-AR模型的预测结果与其他预......
新信息优先原理下非等间距GM(1,1)模型优化研究奚雷1,2,丁松3,徐宁4,熊萍萍51. 南京航空航天大学经济与管理学院2. 安徽科技学院管理学院3. 浙江财经大学经济学院4. 南京审计大学管理科学与工程学院5. 南京信息工程大学数学学院摘 要:针对现实工程应用中存在非等间距序列问题,基于新信息优先原理提出非等间距GM(1, 1)优化模型.在对现有初始条件优化方法的缺陷进行分析的基础上,基于新信息优先原理,利用一阶累加生成序列的各分量加权和重构模型的初始条件,并利用各时点分量大小计算新旧信息间的权重分配比例,强化新信息对发展趋势的修正作用;在相对误差平方和最小准则下,给出时间参数的求解公式,进而构建优化模型.通过递增和递减两个类型实例研究,表明所提出优化模型能够充分利用新信息,预测精度优于其他初始条......