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题名关于《矿井瓦斯涌出量预测方法》行业标准修订建议
被引量：10
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作者
吴世跃
张菊亮
韩婷婷
朱帅
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机构
太原理工大学矿业工程学院
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出处
《中国煤炭》
北大核心
2012年第9期117-120,共4页
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文摘
通过长期研究、实测、计算机模拟,针对2006年颁布实施的《矿井瓦斯涌出量预测方法》行业标准没有对新回采工作面瓦斯涌出预测做出明确性的强制性的规定和要求,回采工作面瓦斯涌出预测方法没有明确考虑通风方式和瓦斯抽采对瓦斯涌出量影响的问题提出了对现行标准的修订建议和回采工作面瓦斯涌出预测新方法。
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关键词
瓦斯涌出
标准修订
通风方式
分期预测
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Keywords
gas emission, standard revision, ventilation mode, predicting by stages
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分类号
TD712.3
[矿业工程—矿井通风与安全]
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题名医院的现金分期预测与短期筹资规划
被引量：1
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作者
谭海菁
段光荣
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机构
佛山市第一人民医院
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出处
《中国卫生经济》
北大核心
2013年第12期101-103,共3页
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文摘
随着医疗保险覆盖面的扩大,医院的应收账款规模也将增加,原本不显眼或不存在的资金问题逐渐浮现,对医院营运资金的管理提出新的挑战。文章分析了医院在营运资金管理中的不利因素,提出医院在资金周转遇阻的情况下,需要着手做好两方面工作:一是进行现金的分期预测,提高资金运作的主动性和计划性;二是在现金预计不足的情况下进行筹资规划,通过利用供应链融资和商业信用带来的便利,减少自有资金的占用,提高资金统筹运作的效率,实现筹资管理的创新。
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关键词
医院
营运资金管理
现金分期预测
短期筹资规划
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Keywords
hospital
operation capital management
cash prediction by stages
short-term financing planning
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分类号
R197.322
[医药卫生—卫生事业管理]
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题名改进支持向量机在睡眠分期预测模型中的应用
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作者
许淑婷
韩成志
郑斌斌
孙莹莹
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机构
杭州师范大学理学院
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出处
《应用数学进展》
2020年第11期1961-1969,共9页
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文摘
睡眠分期是评估人类睡眠质量和诊断相关疾病的关键,对于睡眠分期预测的研究已有诸多成果。文中以脑电信号作为睡眠分期的工具,在支持向量机(Support Vector Machines, SVM)分类应用于睡眠分期预测模型的研究基础上,为了减少睡眠分期预测模型的建立的时间,采用K边界近邻法(K Nearest Bound Neighbor, KNBN)支持向量预选取的方法构造支持向量候选集,建立基于KNBN-SVM的睡眠分期预测模型。实验结果表明,该睡眠分期预测模型的预测准确度理想,并且耗时大幅度缩短。KNBN-SVM方法有效地改进了基于标准SVM睡眠分期预测模型,具有实用价值。
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关键词
支持向量机
K边界近邻法
预选取
睡眠分期预测
脑电信号
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Keywords
Support Vector Machine
K Nearest Bound Neighbor
Pre-Selection
Predicting Sleep Stages Classification
Electroence Phalogram Signal
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分类号
G63
[文化科学—教育学]
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