简介：摘要：Eaton公式和Yan公式都是比较常用的孔隙压力预测方法，但它们在计算过程中都需要求取正常压实速度，而正常压实速度一般是由浅层正常压实地层的纵波速度拟合得来的，在浅层纵波时差曲线缺失或质量较差的情况下往往难以准确求取。本文结合Eaton公式和Yan公式，在不求取正常压实速度的情况下预测出孔隙压力，通过实际测井数据的标定，证实新方法预测的结果比Eaton公式和Yan公式的预测效果好。

简介：摘要：电网负荷预测是电网规划中的基础工作，准确与否直接影响着电网规划的质量优劣。负荷预测工作要求具有很强的科学性，尽管负荷预测的方法有多种，但由于所需数据难以得到即未来数据存在着不确定性。所以在实际负荷预测中，负荷预测往往不是非常准确。对于配电线路规划，电网负荷预测诸多方法中，专家预测法和类比法，能给予规划人员近乎准确的负荷发展方向，做好配网规划。

简介：摘要：重庆电网存在外购电占比高、气温敏感负荷占比高、峰谷差大、源荷分布不均等特点，汛期水电消纳空间及其有限，各个水电弃水严重。为便于汛期优化防洪调度策略和水位控制，合理安排运行方式，及时向电网提出可行的建议，在保证防洪安全的情况下尽量减少弃水损失。大唐重庆分公司集控中心（以下简称集控中心）通过对重庆电网负荷进行滚动预测，结合电网火电开机方式、外购电、新能源、其他水电等边界条件的情况，对集控所有水电合计日电量空间进行滚动预测，为减弃增发提供支撑。

简介：摘要：当前要确保城市经济发展与环境保护更加有效衔接，大气污染预测工作是不可缺少的重要因素。大气污染预测在城市相关区域的环境管理和污染防治方面有着重要的指导作用，为此，准确的预测城市大气污染已经成为当前需重点研究的问题之一。城市大气污染源具有排放口较高、周围人口密度较大、不易扩散等方面的特点，这便要求在对大气污染进行预测的过程中，相关工作人员需要充分地考虑点源与面源，从而为更加精准的大气污染预测奠定坚实的基础。

简介：摘要：经济的迅速发展，工业、城市规模的扩大，人口膨胀，这些都使大气污染不断加剧，引起人们的极大关注。随着空气污染物来源和种类的增加，污染物浓度预测的复杂性也增加了。本文主要综述了当前常用的大气污染预测方法，详细分析了空气质量模型、高斯模型以及模糊理论模型的相关内容。

简介：摘要：对于发电企业来说，新能源发电的预测是基于新能源发电的自然缺陷所产生的刚性需求，而不是基于监管政策。除了评估外，有一个准确的功率预测系统可以使电站的资产受益很多。本文通过对新能源风光发电预测技术的发展及应用进行分析，希望在实际发展过程中给予一定的帮助。

简介：摘要：本文分析了煤矿地质灾害的特点及其预测方法。煤矿灾害是中国最大的地质灾害之一主要原因是采矿期间人类对地质环境的破坏。煤炭资源开采的增加和灾害发生的频率的增加，促使人们更加重视灾害预测的特点和方法。目标是通过详细分析和相关解决办法，创造更好的煤炭开采环境。

简介：摘要：本文围绕校园供水漏损问题，抽取一级表编码为403X而且分层最多、分支最长的样本进行研究，进行统计推断。分析校园供水管网的漏损情况，建立了GM(1.1)灰色预测模型， 对该功能区的用水量进行预测，可以为校园供水智能管理提供可靠理论依据。

简介：摘要:近年来随着我国经济飞速发展，GDP总值也逐渐升高，第一、二三产业发展快速。虽然二三产业的地位愈发提高，影响力逐渐增强，但是农业始终占据着主导地位。自古以来，农业危及着人们的生存状况，只有农业能够稳定发展，社会才能持续稳定和平，人们才能永远安平乐业，国家才能永远富足。目前，我国农业发展良好，种类繁多，种植业、畜牧业、养殖业等出口率位居世界前列，其中，水产养殖业发展尤为迅速。随着水产物种类，数量的增加，水质环境在不断恶化，对水质问题的解决急不可待。而进行水质变化预测预警可以有效的预防水质问题的发生。因此，本文就关于水质预测预警问题展开详细讨论

简介：摘要：电力系统负荷是一个动态变化过程，其受影响的因素较多。本文首先研究剖析气温、日类型因素对10kV馈线负荷的影响，然后分别建立BP网络与Elman网络模型并训练预测，根据预测结果在误差和收敛速度方面进行比较分析，表明Elman神经网络算法具有更优预测性能。最后，为了进一步提高预测精度，本文采取从Elman网络算法的激励函数进行改进，从而获取更优的预测效果，在配电网短期运行调荷方面具有指导意义。

简介：摘要:随着社会的发展及人们生活水平提升，电力资源已成为社会生产及人们生活中不可或缺的组成部分，随着电力系统的不断完善，电力负荷预测在电网的安全运行及系统规划、电网配置等方面越来越显示出重要性，因此选择恰当的电力负荷预测方法尤其重要。因此本文对电力负荷预测在配网规划中的具体应用进行了研究，以期为后续的工作提供一些思路和方法。

简介：摘要：在社会经济水平不断提升的背景下，人们也随之提高了对电力资源的需求量，市场化进程也极大推进了电力系统，需要做到强化自身运营机制、充分提升自我效能各方面，加大发展进程满足新时期的各方面电力需求。所以近年来电网规划运行研究领域中，如何能够科学合理进行电力负荷预测，选用的恰当负荷预测方法与运用效果，作为该领域的热门研究话题。在国内外针对电力负荷预测的相关研究中有报道，通过对电力负荷总量预测，以及空间预测的方法和预测结果展开对比分析；对未来5年的某区域电网负荷情况，运用回归分析法预测，最终提出了新型预测方法，对比回归分析法证实新型预测方法的结果准确性。通过对负荷预测中常用的方法作出一一介绍，并对不同方法的应用优缺点进行分析。对电力负荷预测内容、特点和方法加以总结，阐述了国内外现有电力负荷预测的主要内容，以及采用的预测方法。但是现有研究中仍然欠缺针对实际电网案例结合多种负荷预测方法对比分析研究。因此本文将选取某地的配电网规划，对当地电力消费现状了解基础之上，运用趋势拟合法、单耗法、多元线性回归分析法，预测了未来2020—2024年当地的电力消费，并进行3种负荷预测方法对比分析，证实负荷预测对于配电网规划中应用价值。

简介：摘要

简介：摘 要：研究区已普遍进入高含水期，产量递减很快，油层水淹程度越来越高，为了改善油田开发效果，该区已进行了多次井网加密调整工作。在这种背景下，研究油层水淹特征及其变化规律、正确判断水淹层类型、提高水淹层的解释精度和符合率，对该区的开发方案调整及增产稳产具有重要意义。

简介：摘要：目的 对冠心病应用颈动脉超声的诊断效果进行讨论。方法 回顾本院94例疑似冠心病患者临床资料，分别采用心脏彩超联合心电图以及颈动脉超声诊断，以冠状动脉造影为金标准，对比两种诊断方式的准确率、灵敏度和特异度。并以90例健康体检者为对照组，对比冠心病患者和健康体检者血流动力学之间的差异。结果 颈动脉超声诊断准确率、灵敏度和特异度，均显著高于心脏彩超联合心电图（P＜0.05）；冠心病患者和健康体检者各血流动力学指标存在显著差异（P＜0.05）。结论 颈动脉超声针对冠心病的诊断效果十分显著，可保证较高准确率，应进一步推广。

简介：摘要：随着电改9号文的深入推进，按照“放开两头，管住中间”的总体部署，越来越多的发电企业和售电公司将参与到市场竞争中，了解和掌握用户需求变化情况,尤其是用数学方法判断用户未来的负荷趋势，对于发电企业及售电公司合理制定营销策略，具有重要的意义。

简介：摘 要

简介：摘要：随着时代的不断进步与人们生活质量的提升，对电能的需求日益曾加，导致配电网运行负荷持续加大，并时常出现尖峰负荷现象，对设备利用率产生一定影响。作为主动配电网规划中的核心关键，负荷预测与发电预测的强化开展，可为配电网网架规划、变电站规划提供重要数据参考，为配电网稳定运行提供帮助。基于此，针对主动配电网规划中负荷、发电预测进行深入探析。

简介：摘要目的构建重症患者压力性损伤风险预测模型，并对其预测效果进行验证。方法选取2019年2—9月入住天津医科大学总医院重症医学科的重症患者，采用队列研究，收集患者相关资料，以是否发生压力性损伤为因变量，对相关资料进行单因素和多因素分析建立预测模型，并进行风险分层和预测效果检验。结果重症患者329例，发生压力性损伤48例；对11个影响因素的单因素分析，血乳酸、体温、ICU住院日数、Braden评分、意识状态、年龄、升压药物治疗是压力性损伤发生的可疑影响因素，差异均有统计学意义（Z值为2.575~3.694，χ2值为6.800、30.510、6.344，P<0.05或0.01）；可疑影响因素带入二元Logistic回归分析结果显示，患者入ICU 24 h内体温、Braden评分、意识状态、年龄及ICU住院时间是压力性损伤发生的独立影响因素（P<0.05或0.01），建立预测模型。内部验证构建模型有统计学意义且拟合度好，灵敏度为66.7%，特异度为72.2%；根据模型进行风险分层，高危组与低危组差异有统计学意义（t值为-33.371，P<0.01）；临床验证预测效果特征（ROC）曲线下面积（AUC）为0.758。结论构建的预测模型是重症患者临床特征的客观指标科学组合有统计学意义；有预测重症患者发生压力性损伤风险的能力；同时具有良好的区分度，对重症患者风险分层管理提供理论依据，具有临床应用价值。

简介：摘要目的构建重症患者压力性损伤风险预测模型，并对其预测效果进行验证。方法选取2019年2—9月入住天津医科大学总医院重症医学科的重症患者，采用队列研究，收集患者相关资料，以是否发生压力性损伤为因变量，对相关资料进行单因素和多因素分析建立预测模型，并进行风险分层和预测效果检验。结果重症患者329例，发生压力性损伤48例；对11个影响因素的单因素分析，血乳酸、体温、ICU住院日数、Braden评分、意识状态、年龄、升压药物治疗是压力性损伤发生的可疑影响因素，差异均有统计学意义（Z值为2.575~3.694，χ2值为6.800、30.510、6.344，P<0.05或0.01）；可疑影响因素带入二元Logistic回归分析结果显示，患者入ICU 24 h内体温、Braden评分、意识状态、年龄及ICU住院时间是压力性损伤发生的独立影响因素（P<0.05或0.01），建立预测模型。内部验证构建模型有统计学意义且拟合度好，灵敏度为66.7%，特异度为72.2%；根据模型进行风险分层，高危组与低危组差异有统计学意义（t值为-33.371，P<0.01）；临床验证预测效果特征（ROC）曲线下面积（AUC）为0.758。结论构建的预测模型是重症患者临床特征的客观指标科学组合有统计学意义；有预测重症患者发生压力性损伤风险的能力；同时具有良好的区分度，对重症患者风险分层管理提供理论依据，具有临床应用价值。