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关键词： 风速预测   样本熵   互补集合经验模态分解   相空间重构   神经网络   时间序列  

摘要： 精准而稳固的风速预知，对确保电力系统的稳健运行极为关键。为提升预测的准确度，该研究提出一种互补集合经验模态分解（CEEMD）、样本熵（SE）、相空间重构（PSR）以及神经网络（BP）的短期风速预测新模型。首先运用CEEMD技术对风速时间序列进行拆解，化繁为简，分离出多个子序列。随后，计算每个子序列的SE，从SE的特征中重组风速序列。继而，将各子序列的预测结果进行相空间重构，获取神经网络预测的输入输出样本。最后运用神经网络预测每个样本，并将所有预测结果累加。该研究对风电场的实际运行数据进行了试验，并将模型的预测结果与其他预测方法进行对比。实验结果显示出此模型在提高风速预测精度方面的显著优势。

关键词： 体重   遗传参数   中国西门塔尔牛  

摘要： 本研究以收集的新疆昌吉地区中国西门塔尔牛核心育种场2 659头西门塔尔牛生长测定记录为基础，估计了新疆昌吉地区中国西门塔尔牛不同月龄阶段体重性状的遗传参数。以0～6月龄阶段的体重性状作为研究对象，运用SAS 9.2软件分析了出生年份、出生季节和性别对西门塔尔牛不同月龄体重的影响，并使用DMU软件对西门塔尔牛不同月龄体重进行遗传参数估计，结果表明：出生年份和性别对西门塔尔牛0～6月龄阶段的体重均有极显著影响，出生季节对西门塔尔牛初生以及1、2、6月龄阶段的体重有极显著影响。新疆昌吉地区中国西门塔尔牛在各生长阶段体重的遗传力分别为0.17、0.22、0.22、0.20、0.20、0.11、0.26，其中初生重和5月龄重的遗传力均属于低遗传力性状，其余均属于中等遗传力性状。本研究对新疆昌吉地区中国西门塔尔牛不同生长阶段体重进行遗传参数估计，进一步为实施牧场遗传改良计划和生产实践提供理论依据，为下一步开展西门塔尔牛遗传评估工作奠定基础。

关键词： 环境质量变迁感知   主观幸福观   理想子女数   实际子女数   生育决策  

摘要： 近年来，中国生育率持续下滑，已成为学术界关注的焦点。在探讨生育率下降的多重因素时，环境因素对生育意愿和生育行为的影响不容忽视。利用CGSS2021年的数据，通过实证分析表明，居民对环境质量变化的个人感知既会显著直接影响他们的生育决策，也会通过影响其主观幸福感，再进而影响其生育决策。进一步的分析显示，无论是对短期还是长期环境质量变化的个人感知，均会对居民的生育选择产生重要影响。当个人感知到环境质量有所改善时，他们往往更倾向于增加理想子女数和实际生育数。然而，这种影响并非普遍一致，而是在不同人群中呈现出差异性。这些发现为理解中国生育率下降提供了新的视角，并强调了环境因素在生育决策中的重要性。未来的研究应继续深化对环境因素与人口变化之间作用机制的理解，为政策制定提供更为科学的依据，推动人口、经济和生态环境的和谐共生。

关键词： 点云模型   高斯噪声   法向量   统计跳变回归分析  

摘要： 受到仪器、周围环境以及被扫描目标本身的特性影响，点云数据中不可避免会存在一些噪声，最常见的是高斯噪声。针对点云模型在含有高斯噪声情况下出现的法向量估计误差大的问题，本文给出了基于统计跳变回归分析的点云法向量估计算法。首先根据点云数据建立回归模型，并基于局部线性核平滑来估计当前点的曲面值；其次为了判断当前点是否在曲面边缘上，沿垂直于梯度方向将当前点所在的局部邻域分成两部分，分别用这两部分邻域内的观测值再一次估计该点的曲面值；最后分析计算当前点的带权均方残差(WRMS)，最终确定该点曲面值以及法向量。通过仿真实验、公共数据集实验等大量实验，结果表明了该方法较于常规的点云法向量估计算法，在含高斯噪声的情况下法向量估计准确性更高且鲁棒性更好。

关键词： 金属弯管   回弹预测与补偿   随机森林   决策树  

摘要： 金属管材的弯曲精度影响产品质量，但弯曲回弹不可避免且受多种因素影响。为了准确预测管材的回弹量，提高弯制精度，本文设计了一种基于随机森林算法的弯管回弹量预测与补偿模型。以304不锈钢管材为例进行试验验证，利用数控弯管机对304不锈钢管材进行弯曲测试，采集管材弯曲参数，构建基于随机森林算法的回弹量预测模型，通过多次迭代修正补偿回弹角度，减小回弹量对既定弯曲角度的影响。实验结果表明：修正后管材样本的弯曲角误差在±0.6°以内，验证了所提方法的可靠性。

关键词： 销售目标   充电站数量   充电站补贴   消费者补贴   电动汽车价格  

摘要： 推广使用电动汽车是实现汽车产业“双碳”目标的主要途径，然而充电不便利是阻碍消费者购买电动汽车的主要因素。考虑充电桩数量对电动汽车需求的影响，以电动汽车目标市场占有率为约束，将充电站建设方分为两类--政府和第三方，同时加入两类政府补贴—电动汽车购买补贴与充电站建设补贴，利用Stackelberg博弈模型，给出了不同充电站建设主体的最优充电站建设数量与车企的电动汽车价格。接着比较不同政府补贴对充电站建设数量与电动汽车销量的影响。最后结合现实数值模拟，给出了电动汽车销售、充电站建设与政府补贴的相关建议。研究表明：政府与第三方建设的充电桩数量与电动汽车销售目标及消费者对充电站数量的敏感性密切相关。在电动汽车销售初期，政府应该同时建设充电站并且实施补贴；随着电动汽车销量的增加，政府可停止消费补贴但是继续参与建设并补贴充电站，进一步可退出充电站补贴，最后完全退出充电站建设。

关键词： 重大突发事件   新媒体舆论   智能决策   情报体系   舆情态势分析   风险预警   K-means算法   Logistic回归分析  

摘要： [目的/意义]为提升政府在重大突发事件中的响应效率与公信力，本研究旨在构建一套基于新媒体的舆论智能决策情报体系，通过精准捕捉公众诉求与关切，助力政府科学决策。[方法/过程] 首先，利用Python爬虫技术从微博、博客、微信公众号等新媒体平台自动搜集相关的舆论情报；然后，运用LDA与K-means算法提取并分析主题，依据主题一致度整合信息。其次，结合舆情发展三阶段（增长期、减速期、饱和期）与主体、主题、情感三个态势层面，构建舆情态势分析模型以监测舆情动态。同时，建立舆论风险预警模型，通过历史数据学习进行舆情风险预测，并自动生成情报报告。最后，以2023年12月18日发生的“甘肃地震”事件为例，对所构建的重大突发事件新媒体舆论智能决策情报体系进行实证验证。[结果/结论] 实证结果表明，该体系能够高效准确地提炼主题词，实现高质量的舆论信息整合，有效监测舆情发展态势，并精准预警舆情风险，为政府决策提供有力支持。[创新/局限] 但案例的单一性可能限制了研究结论的普适性和广泛性，不同类型的重大突发事件在舆情传播和演变上可能存在差异。因此，未来研究将引入更多样化的案例来进一步验证和优化所构建的体系。

关键词： 枸杞   机械采收   果柄   结合力   形态学   影响因素   预测模型  

摘要： 分析枸杞果柄结合力及其相关物理特性参数之间的内在联系与影响规律，发掘重要果实参数，建立果柄结合力预测模型，以期为提高枸杞机械采摘的效率和精确度提供依据。以青海省主栽枸杞品种‘宁杞1号’和‘宁杞7号’成熟期果实为研究对象，通过图像处理方法获得不同成熟度枸杞果实的RGB颜色模型分量，分析了不同品种、成熟度、采摘期温度、湿度及果实在枝条上的位置等对果柄结合力的影响，以及果柄参数、果实参数等与果柄结合力的相关性，构建果柄结合力预测模型。结果显示，可通过RGB颜色模型区分成熟度，但不同成熟度果柄结合力重叠部分较多，不能实现精确采摘。双因素方差分析结果显示品种和成熟度均对结合力有显著影响；果柄参数、果实参数和果实硬度与果柄结合力显著相关；正交试验表明果实在枝条上的位置、采摘时的温度和湿度对结合力没有显著影响。对偏最小二乘回归（PLSR）、随机森林（RF）和反向传播神经网络（BPNN）等建模方法的参数进行优化，建立果柄结合力的预测模型，其中BPNN表现出了优秀的预测性能(Rp2= 0.888，RMSEP = 0.440，RPD = 2.756)，能够实现果柄结合力的有效预测。

关键词： 闭环供应链   动力电池回收   回收模式   碳限额交易政策   政府补贴  

摘要： 为了推动企业碳减排和促进动力电池回收工作，政府分别制定了碳限额交易政策和补贴政策，本文构建了动力电池制造商主导的，与整车制造商及第三方回收商组成的动力电池闭环供应链，研究碳限额交易政策下补贴动力电池制造商、补贴回收商和补贴消费者三种策略下动力电池回收供应链最优决策。此外，本文构建了单渠道垄断回收、混合回收和联盟回收三种回收模式，并对不同回收模式下的供应链决策、利润和回收率进行比较。研究结果表明，（1）动力电池回收正向供应链决策受碳限额交易政策和回收模式的影响，而补贴政策只影响逆向供应链决策；（2）碳限额交易政策改善了动力电池回收供应链利润，表现在碳配额和碳价的上升均有利于动力电池回收供应链利润的增加，而碳价的上升导致回收率表现不佳；（3）补贴政策改善了供应链利润和回收率，补贴动力电池制造商或回收商的回收率总是优于补贴消费者；（4）碳限额交易政策与补贴政策对供应链的影响不受回收模式的影响，但联盟回收模式的供应链利润与回收率比单渠道回收和混合回收更优。