復合模型范文11篇(全文)

復合模型范文11篇(全文)復合模型范文(精選11篇)復合模型第1篇演化機制；Samuel[3]用數(shù)學模型分析了港口群系統(tǒng)中子系協(xié)同關(guān)系；國內(nèi)學者封學軍[4]從港口在物流系統(tǒng)的地位和帶動臨港產(chǎn)業(yè)發(fā)展兩方面闡述了港航經(jīng)濟系統(tǒng)構(gòu)成因素；陳洪全[5]并以大連港為例做實證研究；鄭輝[8]從港口核心競爭力角度研究了港城系統(tǒng)演化推動力。隨著研究的深入和模型的日趨復雜這些研究的不足之處主要是不能滿足港口、產(chǎn)業(yè)與城市系統(tǒng)整1.1PICCS是開放的復合系統(tǒng)和制約關(guān)系，但系統(tǒng)的核心是港口，沒有合理的港口生產(chǎn)活PICCS在與外界系統(tǒng)不斷交換物質(zhì)、能量和信息的過程中，外界環(huán)境輸入因素的變化(例如突發(fā)金融危機導致的貨運需求大得自身的“負熵流”,并通過自身的調(diào)節(jié)控制機制使系統(tǒng)不斷有1.3PICCS是遠離平衡的具有非線性作1.4PICCS的役使原理為快弛豫變量和慢弛豫變量兩類。慢弛豫變量通過役使原理決港口-產(chǎn)業(yè)-城市的協(xié)同演化行為可以通過構(gòu)建PICCS序參量變部序參量之間的協(xié)同效果是q={q1,q2,…,qn}的一組具體取值：2基于協(xié)同理論的PICCS協(xié)調(diào)度模型構(gòu)建2.1PICCS序參量的選擇與評價表格。通過層次分析法計算各序參量qi(i=1,2,…,n)的權(quán)重{qii=1,2,…,n}組成，序參量qi的發(fā)展水平分別由序參量qi在時間t點的協(xié)調(diào)度Hi可以定義為dE*dt)dEidt<dE*dt1dEidt為時間的函數(shù)。權(quán)重系數(shù)矩陣反映了相應序參量對系統(tǒng)協(xié)調(diào)程度的貢獻程度的大小，且Zi=1nwi(t)=1。則系統(tǒng)在t時刻的整體協(xié)調(diào)度計算模型為表1所示。對于逆向指標：3實例分析預測連云港港2010年及2020年吞吐量分別達1.2億t和1.9億t,其中集裝箱吞吐量達340萬標準箱和800萬標準箱。-城市協(xié)調(diào)度評價的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)如表2所示。將各指標截取1所示。港口地區(qū)港口、產(chǎn)業(yè)、城市協(xié)調(diào)發(fā)展機制的建設(shè)以及社會經(jīng)濟宏觀發(fā)展目標的制定提供數(shù)據(jù)支持與決策依據(jù)。通過對這一問地區(qū)港口、產(chǎn)業(yè)、城市協(xié)調(diào)發(fā)展機制的建設(shè)以及社會經(jīng)濟宏觀theU.S.containerportsyste[2]MALCHOWBM.Ananselection[D].Berkeley:UniversityofCaliforia,2001.NonlinearScienceandNumericalSimulation,2007,12(6):976-985.復合模型第2篇JoergMelcher,JoergMelcher(德國宇航研究院結(jié)構(gòu)力學構(gòu)振動自適應控制自適應濾波復合模型第3篇定一個時間單位a后，可以假設(shè)在任意一個時間區(qū)間[(n-表示在這個時間單位內(nèi)沒有索賠發(fā)生這一事件.假定ε1,εPr(εn=1)=p;Pr(εn=0)=q(0<p<p=""></p<>這里約定N(0)=0,那么,N(n)便表示到第n個時間單位末為用Xn表示保險公司所支付的第n個索賠額.當取定一錢1-(n),概率分布律記為p(k),k=1,2,…,那么到第n個時間單位末保險公司所支付的索賠總額Sn則由給出這里約定S0=0.再假定保險公司所支付的索賠額X獨立.則索賠總額序列{Sn:n≥0}便是復合二項序列.整數(shù)值的隨機變量；用Ln=Znk=1Mk表示第n次間的始端收取1個錢幣單位的保險費.這樣保險公司在時刻n的盈余U(n)可表述為U(n)=u+n-Sn(n=0,1,…述模型稱為完全離散的復合二項風險模型.上述復合二項模型(3),先后有許多學者用不同的方法對其到了許多重要的風險量的研究結(jié)果.例如最終破產(chǎn)概率，破產(chǎn)前參看文獻[2-4,6-8]等等.策略b(b≥0),即在某個時刻若盈余超過b,則將超過b的盈余部關(guān)于離散模型的隨機支付紅利可以參考文獻[1,9],更多的紅利的模型還可見文獻[10]第九章第4節(jié)等.在此以{Ub(n)}表示該修正盈余過程，以D(u,b)表示直到破產(chǎn)發(fā)生以前紅利現(xiàn)值總和(貼現(xiàn)因子為0<v≤1).破產(chǎn)發(fā)生以前紅利現(xiàn)值總和的期望定義為<p=""></v≤1).破產(chǎn)發(fā)生以前紅利現(xiàn)值總和的期望定義為<>V(u,b)=E[D(u,b)|U(02紅利期望現(xiàn)值i,i=1,2,…,服從截0幾何分布，且由于幾何分布具有無記憶得間點L1時的值.由于在每個時點只支付1個單位的紅利，則在式(4)兩邊求期望并結(jié)合式(5),可得紅利期望現(xiàn)值滿足的為了運用迭代法對(6)進行求解，以下先要介紹一些有關(guān)壓定義以S=(S,d)表示一個距離空間.定義一個映射T:S→S,它被稱為S上的壓縮映射當且僅當存在一個正的實數(shù)α<1,使得對于任意的x,y∈S有下式成立d(Tx,Ty)≤αd(x,y).對于壓縮映射有下面一些性質(zhì)，可以參考[5].引理1假設(shè)S=(S,d)表示一個完備的距離空間，并且假設(shè)S≠,T:S→S,是S上的壓縮映射.那么根據(jù)不動點原理知該映射存在唯一的不動點，即存在一個x∈S,有Tx=x.引理2在上述引理1的假設(shè)條件下，定義一個迭代序列xT的唯一不動點x,其中前向估計誤差為后向估計誤差為現(xiàn)在來求解遞推方程(6),以S表示{0,1,…,b}上的所有的實值函數(shù)的集合，在該空間中定義距離為d(x,y)=maxu|x(u)-y(u其中，x,y∈S,S=(S,d)顯然是一個完備的距離空間.V(u,b)為一增函數(shù)，顯然有V(u,b)∈S,則對于任意的y=y(u)∈S,定義映射易知T(y(u))∈S.因此T為S→S上的映射.如果P(b+1)<1或者v<1,可證T是一個壓縮映射.實事上，對于任意的y(u),z(u)∈S,有根據(jù)引理1,則方程(6)存在唯一的解.在S上任選一個非負的實值函數(shù)V0(u),并定義一個迭代序列{Vn(u)}為則根據(jù)引理2,有定理：定理1在假設(shè)條件P(b+1)<1或者v<1下，方程(6)有唯一的解V(u,b)=limn→以下從另一種角度來考慮紅利期望現(xiàn)值的求解，以單位時間點1為更新時間點對紅利現(xiàn)值進行研究，得在式(13)兩邊同時求期望，求得紅利期望現(xiàn)值為V(u,b)=pv∑u+1k=1V(u+1-k,b)p(k)+qvV(u+1,b)I(u<="同方法一中類似的步驟可以定義一個距離空間(S,d),并在該距離空間上定義一個映射.對于任意的y=y(u)∈S,定義以下映射Tly=pvZu+1k=1y(u+1-k)p(k)+qvy(u+1)I(u<="P(b+1)<1或者v<1,可證T1是一個壓縮映射.事實上，對于任意的y(u),z(u)∈S,有+qv|y(u+1)-z(u+1)|Ik=1p(k)+qv]=d(y,z)[pvP(b+1)+qv].顯然當P(b+1)<1或者v<1,則有pvP(b+1)+qv<1成立，由此定理2在假設(shè)條件P(b+1)<1或者v<1下，方程(14)有唯一的解V(u,b)=lim3數(shù)值計算計算求得相應b值時所對應的紅利期望現(xiàn)值.令初始值V0(u),根據(jù)定理1,由式(12),在取定max0≤u≤b值如表4.通過比較表2與表4,可看到運用兩種方法所求得的數(shù)[1]BAOZhen-hua,AnoteonthecompoundbimodelwithrandomizedMathematicsandComputation2007,194(1):276-286.[2]DEVYLDERFE.Advancedriskbinomialmodel[J].ASTINBulletin1994[4]GERBERHU.Mathematicalfunbinomialprocess[J].ASTINBulletin198[6]SHIUESW.Theprobabilitybinomialmodel[J].Insurance:MathematicsandEconomics[10]漢斯U.蓋伯(Gerber,H.U.).數(shù)學風險論導引[M].TheExpectedPresentValueofDividends(SchoolofMathematicsandComputationalScienceofbinomialmodel,thepaymentsofdividendspresenceofconstantdividendbarriervalueofdividendsthroughtwodifferentmethods.Undersolutionoftheexpectedpresentvalueofdivideuntilruincanbeccorrespondingiterationprocessesbecauseof復合模型第4篇復合期權(quán)通常采用風險中性定價方法(riskneutral時刻t(t!T),開發(fā)并出售獲得的收益將為Rt,收益Rt受隨機因Rt服從幾何布朗運動。項目價值St為收益Rt和成本C的函數(shù)開發(fā)商可以在土地儲備的0~T時間段內(nèi)選擇開發(fā)或出售。這就為我們判斷開發(fā)商總會于截至時刻實施擴張期權(quán)提供了理該復合期權(quán)可以看作是美式看跌期權(quán)(放棄期權(quán))和美式看漲期權(quán)(擴張期權(quán))的組合。因而如果放棄期權(quán)排列在擴張期權(quán)2土地儲備估值模型的構(gòu)建轉(zhuǎn)讓價格X和最優(yōu)的項目放棄價值S*。2.2土地儲備放棄期權(quán)執(zhí)行概率擁有該土地儲備的有效使用期為T年間。基于對美式看跌備的美式放棄期權(quán)(在0~T時間段內(nèi)任意時刻執(zhí)行)轉(zhuǎn)化為在若干離散時間點上進行判斷的歐式看跌期權(quán)。這一轉(zhuǎn)化的現(xiàn)實意放棄期權(quán)近似地轉(zhuǎn)化為若干個歐式放棄期權(quán)組成的復合期權(quán)。那么就進行等待，則項目等待的價值為后續(xù)期權(quán)(包括最終由式(11),我們可以得到在第1年年末，放棄期權(quán)執(zhí)行的概2.3模型設(shè)計復合期權(quán)包含有T-1個放棄期權(quán)和一個擴張期權(quán)。令第t個放棄期權(quán)的價值為Ft,擴張期權(quán)的價值為K。采取逆推法為每階段的期權(quán)求值。在土地儲備到期時刻T,企業(yè)可以根據(jù)RT和投入成本之間的權(quán)衡決定是否執(zhí)行擴張期權(quán)。如果項目的價值RT>C,(C為開發(fā)項目的成本，不包括初始的土地購置費用)則進行投資；如果RT≤C,則不實施開發(fā)。在我國，國土資源部1999以出讓等有償使用方式取得土地使用權(quán)進行房地產(chǎn)開發(fā)的閑置土地，超過出讓合同約定動工日期滿2年未動工開發(fā)的，可以無得到的收益為0,這與歐式看漲期權(quán)的支付情況是一致的，利用Black-Scholes期權(quán)定權(quán)K的值：在T-1時刻放棄期權(quán)未執(zhí)行概率為1-PT-1,不執(zhí)行放棄期權(quán)的價值為到期時刻的擴張期權(quán)在此時的現(xiàn)值A(chǔ)er(T-1);執(zhí)行放棄同理可求T-2,T-3,…直至第2期放棄期權(quán)的價值：所以整個復合期權(quán)的總價值為F1在現(xiàn)在時刻的貼現(xiàn)值，即F1e-2007年1月5日，某市A房地產(chǎn)開發(fā)公司通過拍賣會獲得10000平方米的一塊建筑用地，容積率為3.5,總建筑面積為35000平方米。該土地的價款X為10500萬元，儲備的有效使用年限為4年。根據(jù)該市房地產(chǎn)交易中心提供的數(shù)據(jù)，我們可以測上述住房價格年增長率和波動率代替房地產(chǎn)項目價值的瞬時收已知1月份商品房成交均價為9600元。市場無風險利率為5%。估算各項建筑成本和支出計劃，得到整個項目成本預算為9112萬元?？紤]到房地產(chǎn)行業(yè)廣泛采用預售方式和住房市過Matlab程序計算得到土地儲備的內(nèi)在價值為179077972.54結(jié)束語增長的機會和隨時對企業(yè)資產(chǎn)進行保值的權(quán)利。通過實證分析的發(fā)展和是否景氣以及市場對土地需求的波動密切相關(guān)?；赱4]KwokYK.MathematicalModelsofFinancialascompoundoptions[J].Journa長期權(quán)的相互影響研究》[J];《系統(tǒng)工程理論與實踐》Uncertainty[M].Princeton,NewJersey:PrincetonUniversityPress,199復合模型第5篇200023(3)分類號：V512關(guān)鍵詞：端羥基聚丁二烯推進復合模型第6篇目前，復合模量法1-3是最為廣泛的復合地基沉降分析方量，再以分層總和法來計算復合地基的沉降，為此，盛崇文1面積置換率來確定復合模量，王鳳池等3考慮了樁長、樁端土曹文貴和劉海濤等5基于樁土復合地基沉降變形機理及其非線3考慮到散體材料樁具有較強的透水性，孔隙水極易排出，為常數(shù)6,因此，從孔隙介質(zhì)微觀分析入手，就有可能建立孔值nPi0的取值也將在本文3.2節(jié)進一步討論.5,8,9的方法，在第i地基壓縮分層取一個土體單元，在第j水平向應變或豎向應變的兩種模型4,5,8,9,如圖1所示，學參數(shù)可通過室內(nèi)試驗確定10,但是，此時的變形力學參數(shù)未4.2工程實例2某水庫攔河大壩13所在的河床有較深的第4紀沖擊層分布，進行計算，該載荷板尺寸為1.8m×1.8m,樁體直徑為1m,樁泊松比與孔隙率分別為0.25,0.07,土泊松比與孔隙率分別為0.40,0.52.試驗荷載為108kPa時壓板實測最大沉降為計算深度按照規(guī)范12要求取9m,將地基壓縮層分為9層，每層厚度為1m,將附加荷載及自重荷載均分為20級加載.按實例一計算過程，得樁土變形力學參數(shù)初始值見表3,沉降計算結(jié)果見表4. —5結(jié)論2考慮剛性基礎(chǔ)下散體材料樁復合地基沉降特點，運用上3建立了反映樁土變形力學參數(shù)非線性變化特征的改進分20MINEK,OHNOS.DeformationcompositegroundbyhomogenizationmethodCProceedingsBalkemaAA,1997:719-722.3王鳳池，朱浮聲，王曉初.復合地基復合模量的理論修正J.東北大學學報，2003,245:491-494.TheoreticalanalysisofthemodulusofconstructionUniversity,2003,245:491-494.InChsettlementcomputationoncompositef計算的分層總和法探討J.水利學報，2010,418:984-990.layerwisesummationmethodofsettlementcomputationforcompositefoundationwitJournalofHydraulicEngineering,2010,418:984-990.RockandSoilMechanics,2006,XUZhilun.ElasticmechanicsM.Beijing:Hi力比計算新方法J.湖南大學學報：自然科學版，2009,367:CAOWengui,LIUHaitao,ZHANGYongjie.AnewpilesoilstressratiocalculationmethodofcofoundationwithfriablematerialHunanUniversity:NaturalSciences,2009,367:1-5.9劉杰，趙明華，何杰.碎石樁復合地基承載及變形性狀研究J.湖南大學學報：自然科學版，2007,345:15-19.bearinganddeformationcharactersofcompositefoundationwithgranularcolumnsJ.JournalofHunanZHAOMinghua,YUXiao,WANGYisun.SoilmechanicsandfoundationengineeringM.Wuhan:WuhanofTechnologyPress,2003:50-66InChineseVibrapunehingmethodreinforcementofsoftclayTechnologyVibrationJettin筑工業(yè)出版社，2011:54-55.Press,2011:54-55.InCh復合模型第7篇研究、完善科學的獎勵評估機制，提出更為理權(quán)重，以二者相結(jié)合的復合賦權(quán)方法建立線性評價角度來看不包含任何信息，它在綜合評價中2.2實證分析現(xiàn)有25位專家對24項科技成果(國家科學技術(shù)進步獎技術(shù)開發(fā)項目)進行打分評價(資料來源于科技部國家科技獎勵辦公室，原始數(shù)據(jù)略),以25位專家在5個評價指標上打分的實證分析表明，變異系數(shù)法是一種動態(tài)的客觀賦權(quán)方法，3基于信度系數(shù)的專家權(quán)重構(gòu)建技術(shù)獎專家評議表設(shè)有“評審人對評審項目內(nèi)容的熟悉程度”3.1信度分析原理與計算方法2,……,m。每個專家對n個對象的評判結(jié)果xij取值用等級某一項目i的打分與該項目的平均得分之差的平方，即為專家評判的綜合信度系數(shù)由公式(2)給出(斯皮爾曼—布朗公式)。度系數(shù)的均值。從公式(2)中可以看出，多個專家評判較單個3.2實證分析仍以25位專家對24項科技成果進行打分評價的數(shù)據(jù)進行值為0.43,而多個專家的綜合信度系數(shù)較高，達到0.95,這說5結(jié)論與建議地位(對專家評分結(jié)果賦權(quán)),盡量減少科技成果獎勵評價工以下幾點建議：(1)在科技成果獎勵評價模型中，采用動態(tài)的客觀權(quán)重代替主觀權(quán)重對評價指標進行賦權(quán)；(2)在科技成果考慮專家評議的信度，使評價結(jié)果更為科學合理；(3)在專家[2]蔡輝，沈婉蘭.醫(yī)院綜合效益評價中的權(quán)數(shù)(一)-信息權(quán)數(shù)[J].中國醫(yī)院統(tǒng)計，1997(2):36-38.醫(yī)學科研管理雜志，2004(3):12-13.究[J].科研管理，1995(3):12-14.一種方法[J].科研管理，1999(3):26-27.[J].中國科學基金，1995(1):33-34.及權(quán)重模型[J].科學學與科學技術(shù)管理，1995(2):39-41.[J].工業(yè)工程，2006(5):19-22.2006:186-189.復合模型第8篇美國微博概念的網(wǎng)站。新浪微博自2009年8月14日開始內(nèi)測，8月28日開始對外公測，11月2日用戶達100萬；截至均每天發(fā)布超過2500萬條微博內(nèi)容。2010年9月9日，《中國但沒有對用戶的賬戶和隱私信息造成侵害。它暴露出使用短定程度上保護用戶的安全和隱私。目前針對用戶分類采用的模比較了該算法在準確性和計算開銷上的優(yōu)勢。本文實現(xiàn)了一個twitter用戶只和一小部分他們的社交關(guān)系在社交網(wǎng)絡(luò)中有交對真實社交網(wǎng)絡(luò)進行檢測時會影響分類的準確性。而同時文獻[6]研究了超過7萬個twitter用戶并在對他們推文的方式進行過10萬個twitter用戶，并以follower-to-following的比例關(guān)性的樣本子集中使用樸素貝葉斯分類算法較k鄰近模型準確2用戶數(shù)據(jù)收集分析我們使用了新浪微博的公共API來收集我們需要的用戶數(shù)據(jù)，在2011年6月-8月的時間里我們共收集了400,000條推文一個包含已知正常用戶和可疑或惡意用戶的訓練集。我們從獲們的用戶日志和主頁的形式對這些樣本進行判別。訓練集包含1500個正常用戶的樣本和1500個惡意用戶的樣本。和正常用2.2參數(shù)定義和數(shù)據(jù)分析(1)參數(shù)定義F1(x),F2(x),F3(x)∈Z:發(fā)布推文的用戶的followers,(4)注冊時間分析T(x)雖然在新浪微博中不存在長時間不使用微博就會被注銷的情況，但是如圖3所示我們的研究發(fā)現(xiàn)發(fā)布惡意信息的用戶大多用戶可以隨時發(fā)布不超過140字的消息，數(shù)據(jù)會被記錄在狀度，如圖4所示，一個更新頻繁的用戶通常會經(jīng)常發(fā)布推文分享(6)F/F率分析F(x)戶，因此圖5反映出來的惡意用戶的F/F比例會較正常用戶高出(7)發(fā)文方式分析用戶可以通過網(wǎng)頁、WAP頁面和手機短信、彩信發(fā)布消息攻擊者占絕大多數(shù)(如表1所示)。3惡意用戶識別每2個參數(shù)的相關(guān)系數(shù)記為RX,Y=Z(X-x?)(Y-Y?)∑(X-X?)2表2中可以看出最具有相關(guān)性(最接近1)的一對屬性是3.2分類方法選擇Stepl計算平均F/F率分類Xi(U(Xi),F1(Xi),F2(Xi),F3(Xi),S(Xi))和X(U(X),U(Xi,X)=(U(Xi)-U(X))對i=1,2,…,n計算D(Xi,X),找到MINO<i<n+1D(Xi,X)Step3否則使用樸素貝葉斯算法對X進行分類先計算訓練集中的惡意用戶的比例P(M(x)=1)和P(M(x)=0),對每個參數(shù)C(包括U,F1,F2,F3,S)先行劃分兩類用戶的范圍C1和C2,計算每個參數(shù)的4個條件概率：=P(M(X)=0)×IIk為每個參數(shù)所屬P(X∈Ck|M(X))=0)(6)其中第1號為全部使用KNN分類器，第10號p=88.9751+0.0239t。我們希望通過使用復合的分類模型來提升至少10%的程序我們得到p和t的取值范圍在95.00<p<95.55和252<t<275。分析將twitter用戶分為3類，實驗訓練集3000樣本的分類評4.1準確性測試下。對3000組數(shù)據(jù)以10-折交叉驗證計算的10折誤檢率CDF圖如圖7所示，10折的大部分結(jié)果均顯示使用復合模型誤差能控制在5%左右。樣本子集和符合相關(guān)性的樣本子集中分別使用者兩種算法并比從表5可知在不符合相關(guān)性的樣本子集中采用樸素貝葉斯度是可行的；文獻[5]單一的使用基于樸素貝葉斯模型的線性判別分析將twitter用戶分為3類，實驗訓練集3000樣本的分類評估的準確性分別為94.90%、82.80%、93.70%。而我們在實驗型在效率上也得到了優(yōu)化。我們使用這一模型對整個數(shù)據(jù)集進行了分類，在總數(shù)據(jù)集中，400000用戶中共包括32514名惡意用樸素貝葉斯算法則兼顧了效率。但是對其他一些相關(guān)性不高的這樣的方法在對惡意用戶的檢測上也很難再將惡意用戶劃分出4.2其他社交網(wǎng)絡(luò)驗證行分類的結(jié)果顯示32.3%的用戶屬于惡意用戶。我們檢測到的的分類算法，然后開發(fā)其在其他類似社交網(wǎng)絡(luò)的應用，如復合模型第9篇1.2機組系統(tǒng)的事件1.3機組系統(tǒng)的狀態(tài)變遷態(tài)變遷，如圖1所示。圖中按照“狀態(tài)→事件發(fā)生→新的狀態(tài)”在不同狀態(tài)之間的切換算法和切換程序的編制就是根據(jù)圖1得3個步驟。3.2水力發(fā)電機組故障元件集合形成調(diào)節(jié)器退出運行。因此對機組進行故障診斷就需要獲得不同狀最終的故障元件集合。機組的故障元件集合形成過程如圖4所3.3水力發(fā)電機組故障元件集合中故障元件篩選過程水力發(fā)電機組故障元件集合中故障元件篩選過程如圖5所示。從故障元件集合H出發(fā)。開始預測每個故障元件的定性標識。定性符號可以采用TCG中所有變量的一階微分。將每個故的結(jié)果是給每個故障元件h分配一個定性的故障標識h.p,如果用故障標識的大小及變化率和信號的大小及變化率進行比基于最小平方估算方法的參數(shù)估算技術(shù)來確定故障元件參數(shù)偏移量的大小。也即從輸入和輸出來確定故障元件的結(jié)構(gòu)參數(shù)。4復合診斷方法實例分析4.1故障現(xiàn)象4.2故障中狀態(tài)切換和診斷該型調(diào)速器的結(jié)構(gòu)如圖6所示，其控制器及其輸入/輸出模即從負荷態(tài)到空載態(tài)到空轉(zhuǎn)態(tài)再到停機態(tài)。但是這項故障的診在線故障診斷器在機組處于自動或手動情況下都處于工作元件。最終調(diào)速器故障元件集合就是自動和手動狀態(tài)下的合集。圖4的算法進行故障元件篩選，最后得出結(jié)論，故障出在測頻元復合模型第10篇一。選擇性非催化還原技術(shù)(SelectiveNon-Catalytic劑噴入到鍋爐爐膛溫度為900～1100℃的區(qū)域，將NOx還原成本文采用敏感性分析方法在較寬的溫度范圍(650～1了部分基元反應的參數(shù)，進一步發(fā)展了基元反應機理形成了GAD98M99機理[6,7]。本文利用G氣體濃度見表1,反應溫度在725～1050℃。2機理簡化方法化學反應機理的簡化方法很多，如敏感性分析法敏感性分析法(SensitivityAnalyses)研究反件(溫度、壓力)下，通過計算判斷某一物質(zhì)組分或基元反應本文采用Chemkin4.1程序包的敏感性分析工具對3機理簡化過程3.1簡化機理構(gòu)建本文所采用的機理GAD98M99機理包含有66種物質(zhì)461個基元反應。選擇參考工況：(1)溫度范圍為650～1100℃(隔50℃取一個溫度作為參考點);