矩阵受控关系引入及其不等式

利用向量的受控关系,将矩阵作向量化运算,从而定义矩阵的受控关系,将向量受控的结论推广到矩阵受控,得到其他相应的结论;利用Schur函数及矩阵受控得到了推广结论;利用双随机阵,元素均相等的矩阵及单位矩阵之间的受控关系,得到了一些新的结论;推广了平均值之间的不等式关系及相应结论.     

县域水环境容量核定及其应用研究

以乡镇为基本单元,提出了县域水环境容量核定的一般计算步骤;即:首先确定县域水陆对应关系,利用入河系数法进行污染物入河量估算,然后利用河流一维水质模型计算县域主要河流理想水环境容量,进一步地计算县域可利用水环境容量和入河削减量。作为实例,对河南省内乡县域水环境容量进行了核定,计算结果基本合理。     

具粘性项和传导项流体力学方程组解的结构

研究了具粘性项和传导项的一维流体力学方程组行波解的定性行为     

关于分式线性变换不动点理论中的一个问题

本文讨论了分式线性变换不动点理论,并证明了一类单位圆到单位圆的分式线性变换仅有实不动点.     

流行病在空间分布人群中的传播模型

研究流行病传播规律,考虑了流行病在空间分布人群中的随机传播过程。目前,人们通常应用复杂网络来模拟人群中的流行病传播过程,但是,复杂网络模型中没有空间、距离等概念,在现实中,人群通常是空间分布,即空间关系是流行病传播的重要影响因素。针对上述问题,提出一种流行病传播的新模型,使人群分布在一个有界区域内,并创新性地引入了距离的概念,改善了复杂网络模型忽视空间因素的缺陷。利用模型建构,通过编写Matlab程序对整个传播过程进行仿真,分析了个体针对病毒所产生的暂时性免疫力对流行病传播过程的影响。表明仿真结果与实际现象吻合。结果证明将空间因素纳入模型更为合理。     

基于人工神经网络与回归分析的水质预测

针对人工神经网络在预测中出现的异常值现象,采用了回归分析模型得到的预测区间来控制异常值现象的方法．并且应用在黄河三门峡河段的水质预测中,氨氮通量预测的网络模型控制前平均精度仅有50．05％,这是因为2006年6月份预测值偏离真实值太大,预测相对误差达到214．88％,超出了回归预测区间,从而影响了整体精度．控制后该月的相对精度为90.08％,平均精度达到80.79％,整体预测精度明显提高．实践表明,该方法对于消除网络模型预测中出现的异常值现象是较为有效的．