半军事化管理的实践与效果

根据上级要求和我校的实际情况，我们对半军事化管理提出了：半年打开局面，一年理顺关系，二年巩固提高，三年校风学风基本好转的实施步骤目标。为此，我们做了以下基础工作．     

基于SARIMA模型的城市道路短期交通流预测研究

以城市道路短期交通特征为基础,提出在使用季节自回归求和移动平均（SARIMA）模型进行预测时还应该考虑交通流日周期性特征,以提高模型的预测能力。预测研究不仅考虑了模型的样本内预测而且考虑了样本外预测,并通过两个预测误差统计量,即预测误差绝对值均值和预测误差百分比绝对值均值,来对模型预测表现进行衡量与比较。研究结果显示,虽然只考虑城市道路短期交通流数据中周周期性的SARIMA模型预测能力比只考虑日周期性特征的SARIMA模型好,但是却比既考虑交通流数据中周周期性又考虑数据中的日周期性的SARIMA模型表现差。     

基于磨损比耗指数的滚刀磨损定量预测方法

为定量预测盾构掘进复合地层时不同刀位的滚刀磨损量,以滚刀磨损的逐刀量测及相应的破岩体积的分层统计为基础,将位置各异的滚刀磨损比耗指数(SWI)——滚刀磨损增加量与破岩体积之比,按滚刀掘进地层进行分类统计,得到以掘进参数为自变量、适用于4种均质地层的SWI回归方程。将SWI回归方程与磨损量的分层求和法相结合,提出基于磨损比耗指数的复合地层滚刀磨损的定量预测方法。研究表明:1)磨损比耗指数同时考虑磨损量与滚刀安装位置、掘进距离的关系,物理意义明确;2)SWI回归方程预测精度较高,可为刀圈极限磨损预测提供掘进参数预警值。通过分析方程系数与岩性的相关性,提出在不同地层中有利于减缓滚刀磨损的掘进参数调整方法。实测结果表明,复合地层滚刀磨损定量预测方法在磨损量预测,尤其是滚刀寿命预测中具有较高的精度。     

三维叠前深度偏移在地震资料处理中的应用

叠前深度偏移处理能够克服常规处理技术的缺陷,是落实复杂地质构造的重要手段。本文介绍了MARVEL软件中地震速度建模和叠前深度偏移的流程。叠前深度偏移处理过程包括初始速度模型的建立、速度分析及模型修正、深度偏移成像处理等。并用叠前深度偏移剖面及其转换的时间剖面与叠前时间偏移剖面进行了对比分析,从中可以看到叠前深度偏移技术的优越性,钻探结果表明效果显著。通过本次处理与研究,获得叠前深度偏移处理技术的有效性。     

上半年交通运输生产情况

<正>上半年,国家继续实施积极的财政政策,拉动内需,鼓励出口,国民经济继续保持了良好的发展势头。在宏观经济利好的大环境下,交通运输部门按照中央经济工作会议提出的总体要求和工作指导方针,加强运输组织,挖掘运输潜力,强化调度指挥,运输能力进一步扩大,运输生产取得了新的成绩,主要生产指标好于去年同期,实现了“时间过半,任务过半”的目标,较好地满足了国民经济发展对运输的需求。 一、主要运输生产指标完成情况 上半年,铁路货运发送量累计完成8.7亿吨,为年预期的52.5％,同比增运5698万吨,增长7％;货物周转量7037亿吨公里,为年预期的52.8％,同比增长7％。旅客发送量51171万人次,为年预期的48.7％,同比下降1.1％,其中,直通旅客14887万人次,增长4％。     

电动自行车市场调查分析（四）——需求和购买篇

在前几篇中,我们主要从外部角度介绍了电动自行车的各种市场表现特征,本篇将从六个方面深入剖析消费者的需求及购买行为。     

基于ARIMA与人工神经网络组合模型的交通流预测

将自回归求和滑动平均(ARIMA)与人工神经网络组合模型用于短时交通流预测。利用ARIMA模型良好的线性拟合能力和人工神经网络强大的非线性关系映射能力,把交通流时间序列看成由线性自相关结构和非线性结构两部分组成,采用ARIMA模型对交通流序列的线性部分进行预测,用人工神经网络模型对其非线性残差部分进行预测。结果表明:组合模型的预测准确性高于各自单独使用时的准确性;组合方法发挥了2种模型各自的优势,是短期交通流预测的有效方法。     

微妙的微客——从消费者视角看汽车下乡需求和成功进入市场的关键点

“农村消费者对汽车产品有什么需求？他们的需求和城市消费者有什么不同？他们对汽车产品和服务的要求是不是比较低？”这是最近和部分车企高层见面时被问及最多的问题。看来各车企都已经开始重视中国的农村汽车市场，并认真地着手为进入这一市场进行调研了。     

利用数组公式实现高校师资信息的动态管理

在高校师资信息统计分析工作中,由于原始信息的频繁变动使得统计工作难以保证准确性。本文以举例分析的方式探讨Excel中的数组公式在师资信息统计分析中的运用,证明使用数组公式能显著提高师资信息管理的工作效率。