学科分类
/ 1
8 个结果
  • 简介:以怀化卷烟市场为载体,选用3种定量预测方法——趋势外推法、时间序列分解法和多元回归法对怀化卷烟市场的历史数据进行全面分析,并在此基础上分别对2008年的卷烟市场做出预测。应用组合预测的方法,对趋势外推法、时间序列分解法和多元回归法进行综合,并证明组合预测在卷烟市场需求预测中能有效减小误差,提高精度。

  • 标签: 卷烟需求 组合预测 模型
  • 简介:为实现对山东烟区有翅蚜迁飞高峰期的预测预报,将有翅蚜迁飞高峰期划分为4级,以10年的历史资料为基础数据,采用逐步回归以及BP神经网络2种方法分别建立了有翅蚜迁飞高峰期预测模型。这2种方法对待测样本的预测准确度分别为95.00%、97.67%,回测准确度分别为96.65%、98.74%。所建立的预测模型可提前1个多月对有翅蚜迁飞高峰期进行预测,为中期预测模型,其预测结果可为烟田蚜虫及蚜传病毒病的防治提供依据。

  • 标签: 有翅蚜 逐步回归 BP神经网络 预测模型
  • 简介:本文提出了一种适合云南烟草行业需求预测的方法体系,构建了优化的回归预测模型和时间序列预测模型,对云南省卷烟需求量进行预测:在数据处理阶段,对价值量指标进行CPI还原;在指标选择阶段,运用时差相关分析和简单相关分析确定宏观经济指标;在模型构建阶段,运用先行两期的宏观经济数据预测当期卷烟销量,并运用最小二乘法计算回归预测模型和时间序列预测模型的权重;在对模型稳定性评价阶段,以建模预测结果的平均相对误差及置信度为基础,构建了一套适合云南卷烟需求预测的模型评判标准,并根据云南实际对模型的稳定性进行评价。

  • 标签: 组合模型 卷烟 需求预测
  • 简介:为使设计的残膜捡拾机适合山区垄作烟地、能实现自动仿形并有较高的捡拾性能。设计了分段自动仿形的梳齿安装架,分析得到弹齿的最佳入土角范围为15°-45°。利用正交试验方法,以梳齿间距(横向A、纵向B)及机具行进速度(C)为研究对象,分析各因素对收膜率及积土量的影响。试验结果表明在无垄地机具的最佳结构为横向齿间距(90mm、70mm和50mm)纵向齿间距440mm,机具在低速(3.5km/h)状态下积土量较小,在高速(7.5km/h)状态下捡拾率提高。在有垄地的最佳结构为横向齿间距(180mm、140mm和50mm),纵向齿间距为440mm,机具在高速(7.5km/h)状态下积土量较小,在低速(3.5km/h)状态下捡拾率提高。

  • 标签: 残膜捡拾机 仿形 正交试验
  • 简介:针对在建立烟草中还原糖、总糖、总碱和游离氯的分析模型时出现的模型转移问题,用离散小波变换的细节信息重构近红外光谱,建立了具有良好转移性能的近红外分析模型.通过考察不同小波基和离散小波变换阶数的选择对近红外分析模型及模型转移性能的影响,找到了一些较优的小波变换参数.本文的研究结果表明小波变换在消除干扰信息的同时不引入新的干扰因素,并且能够同时进行扣除基线和滤噪的计算,应用于近红外光谱前处理时具有突出的优点,是提高近红外分析模型转移性能的一种有前途的技术.

  • 标签: 近红外光谱 小波变换 模型转移 烟草
  • 简介:耐摩擦性是烟用接装纸印刷层的一项重要物理性能,接装纸外表面印刷层的耐摩擦性能差将导致印刷面的色层脱落引起卷烟拖色缺陷,并影响卷烟的外观质量,因而针对该项指标的检测成为国内外研究热点。本文对接装纸印刷层的耐摩性检测方法进行考察,研究开发了摩擦-色差测定法,并从方法的前处理、定性定量分析结果以及与机台实际运行过程的相似性三方面进行分析。研究显示:摩擦-色差测定法的摩擦机理与机台实际生产过程中的运行摩擦相似,其定性和定量分析结果准确可靠,前处理方法高效快捷,可作为系统的检测方法对接装纸印刷层的耐摩擦性能进行检测和判定。

  • 标签: 接装纸 摩擦-色差测定法 耐摩擦性能
  • 简介:为调控活性炭材料对β-苯乙醇的吸附结合力,改善β-苯乙醇在活性炭上的脱附性能,以葡萄糖作为碳化剂,考察不同碳化温度对活性炭表面孔隙结构、酸性基团含量以及吸附和脱附β-苯乙醇性能的影响。研究表明:葡萄糖对活性炭的改性未显著改变材料吸附储存β-苯乙醇的性能;但当碳化温度为300℃时,由于活性碳表面酸性基团含量升高,削弱了表层碳原子的π电子与β-苯乙醇上苯环的π电子之间的π-π色散作用,从而使其对β-苯乙醇的吸附结合力下降,脱附性能得以提升。

  • 标签: 活性炭 葡萄糖 改性 吸附 脱附 Β-苯乙醇
  • 简介:为建立基于烟叶麦角甾醇含量结合近红外光谱分析技术的初烤烟叶霉变预警模型,以2015年和2016年云南5个地区2个等级(B2F和C3F)初烤烟叶为研究对象,调节烟叶含水率为18%,在28℃,RH80%条件下以30天为实验周期,进行烟叶霉变实验。每3天取一次样,采集近红外光谱数据并检测样品麦角甾醇含量。建立第0d初烤烟叶样品近红外光谱主成分监测模型并提取HotellingT-2统计量,预测第3天至30天初烤烟叶样品近红外光谱数据的HotellingT-2统计量,对比分析肉眼观察和近红外类模型对烟叶霉变的预警效果。结果表明:1)烟叶霉变过程中,麦角甾醇含量逐渐增加后逐渐降低,当肉眼可见时,麦角甾醇含量较初始值增加4.66-23.38倍;2)基于上述监测模型,13个霉变烟叶样品中,提前预警天数为6天的样品2个,提前预警天数3天的样品7个,当天预警的样品4个,7个未发生霉变烟叶在30天的监测周期内均未出现预警,预测准确率100%。以上结果表明该方法能方便快速地实现对初烤烟叶霉变的预警,具有较好的实用价值。

  • 标签: 初烤烟叶 近红外光谱分析技术 麦角甾醇 霉变 HOTELLING T2