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基于强化学习的多模型融合光伏发电功率预测方法
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太阳能学报 2024年 第6期45卷 382-388页
作者: 王剑斌 傅金波 陈博 浙江工业大学信息工程学院 杭州310007
为进一步提高超短期光伏发电功率预测的精度,提出一种基于强化学习的多模型融合光伏发电功率预测方法。首先,采用局部离群因子算法检测、剔除异常点,并用多层感知机回归算法进行修补,解决数据异常问题;然后,将数据分为训练集、验证集与... 详细信息
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基于总人口变动和隔离措施的SIQS传染病模型的渐近分析
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中国科学技术大学学报 2020年 第3期50卷 282-288页
作者: 傅金波 福建师范大学闽南科技学院
根据传染病动力学原理,考虑人口既有输入又有输出,建立了一种具有总人口变动和隔离措施及垂直传染的SIQS传染病模型.综合利用Routh-Hurwitz判据,Lyapunov函数和广义Bendixson-Dulac函数方法,获得了该系统的无病平衡点和地方病平衡点全... 详细信息
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银企数字化促进企业绿色转型的协同效应研究
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系统工程理论与实践 2024年 第1期44卷 102-122页
作者: 丁杰 金波 广东财经大学金融学院 广州510320 深圳大学经济学院 深圳518060
本文以2010–2021年中国A股上市企业为研究样本,实证检验了银行数字化和企业数字化赋能企业绿色转型的协同效应.研究发现银行数字化和企业数字化均有助于促进企业绿色转型,且银企数字化对促进企业绿色转型具有协同效应,这一结论在考虑... 详细信息
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碳纳米材料对含能材料降感研究进展
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含能材料 2024年 第4期32卷 422-434页
作者: 赵杨 金波 彭汝芳 西南科技大学环境友好能源材料国家重点实验室 四川绵阳621010
为了充分利用碳纳米材料的性能优势,本文总结了碳纳米材料对含能材料降感的研究进展。分析了典型碳纳米材料,如石墨、碳纳米管、石墨烯及其衍生物和富勒烯及其衍生物对降低含能材料撞击感度、冲击波感度和摩擦感度的作用,并探讨了不同... 详细信息
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基于生态环境和阶段结构的SIQR传染病模型的全局稳定性
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中山大学学报(自然科学版) 2016年 第3期55卷 47-51页
作者: 傅金波 陈兰荪 福建师范大学闽南科技学院 福建泉州362332 中国科学院数学与系统科学研究院数学研究所 北京100080
根据传染病动力学原理建立了一类基于生态环境和阶段结构的SIQR传染病模型,将种群分为成年和幼年两个阶段,而且病毒仅在成年种群传播,而成年种群中的易感群体和幼年种群中接近于成年的活跃群体采取控制策略使之隔离于染病区。利用常微... 详细信息
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基于两斑块和人口流动的SIR传染病模型的稳定性
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应用数学和力学 2017年 第4期38卷 486-494页
作者: 傅金波 陈兰荪 福建师范大学闽南科技学院 福建泉州362332 中国科学院数学与系统科学研究院数学研究所 北京100080
根据传染病动力学原理,考虑人口在两斑块上流动且具有非线性传染率,建立了一类基于两斑块和人口流动的SIR传染病模型.利用常微分方程定性与稳定性方法,分析了模型永久持续性和非负平衡点的存在性,通过构造适当的Lyapunov函数和极限系统... 详细信息
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几类离散时间种群动力学模型数学分析
几类离散时间种群动力学模型数学分析
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作者: 傅金波 福建师范大学
学位级别:硕士
众所周知,研究离散时间的种群动力学模型不仅具有广泛的生物学意义,还具有重要的实用价值.近年来,国内外许多学者对离散时间种群动力学,模型研究得到非常多的成果. 本文将继续研究这类问题,讨论一类离散的具有功能反应的捕食系统的持... 详细信息
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资源与资源利用者的脉冲收获控制
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生物数学学报 2011年 第4期26卷 703-712页
作者: 傅金波 陈兰荪 福建师范大学闽南科技学院 福建泉州362332 中国科学院数学与系统科学研究院数学研究所 北京100080
研究一类资源以Cui-Lawson增长为基础的具有状态依赖脉冲收获的生态系统.首先对无脉冲作用的系统进行定性分析,得到正平衡点存在和稳定的充分条件.其次对具有状态依赖的脉冲系统,利用微分方程几何理论中后续函数法得到系统的阶一周期解... 详细信息
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《物权法》与银行相关制度
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农村金融研究 2007年 第11期 6-9页
作者: 汤华 傅金波
作为调整市民社会中财产关系的最基本、最重要的法律,《物权法》必将对银行的业务经营产生深远影响。
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基于PDCA模型的档案数据质量治理研究
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情报科学 2024年
作者: 周枫 金波 海通证券股份有限公司 上海大学文化遗产与信息管理学院
【目的/意义】围绕档案数据质量治理流程,探索档案数据质量治理方法与模式,丰富档案数据质量治理内涵。【方法/过程】基于PDCA模型,从质量治理计划、执行、检查、改进四个方面对档案数据质量治理过程进行分析,形成档案数据质量治理... 详细信息
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