本文研究了可再生能源ETF和不可再生能源ETF的能源交易基金（ETF）的市场效率。 我们采用GARCH建模方法来研究ETF波动率的长期依赖性。 具体而言，我们估计了Baillie等人提出的FIGARCH模型。 （1996）使用每日收益。 我们发现所有ETF中都存在长时记忆依赖的证据，这表明所有正在研究的指数都是弱形式的低效率。 结果还表明，在可再生能源ETF和不可再生能源ETF的所有ETF中，波幅均具有可预测的结构，这表明了国际投资者的多元化潜力。

基于2009 — 2013年石羊河流域夏季（6月至8月）32个区域气象站和5个自动气象站的逐时降水资料，利用分析方法分析了石羊河流域的降水日变化特征。四个降水指数（每小时降水，每小时降水频率，每小时降水强度和不同持续时间的降水）。 结果表明，由于地理位置，海拔，纬度和天气系统的影响，石羊河流域每小时降水的空间分布，夏季每小时降水频率从上游到下游呈递减趋势，且每小时强度的空间分布较为复杂。 石羊河流域的降水，降水频率和降水强度呈现双峰分布的日变化规律，高峰期为01：00-09：00和14：00-23：00，强降水呈单日型。高峰期为14：00-23：00。 石羊河流域的总降水量和1-3小时的短时降雨频率比长时间降雨持续了10小时以上。 持续在1-6小时内的短时降雨通常发生在下午至傍晚，持续超过6小时的长时间降雨则通常发生在傍晚至清晨或午后至傍晚。

通过状态空间方法的时间序列分析

使用从循环流化床（CFB）系统的76 mm内径和10 m高立管收集的嵌入式固体浓度时间序列，对高通量气固立管的入口和壁动力学进行了分析。 提升管以4.0至10.0 m / s的空气速度和50至550 kg / m2s的废液催化裂化（FCC）催化剂颗粒的固体通量运行，平均粒径为67μm，密度为1500 kg / m3。 使用准备好的FORTRAN 2008代码对数据进行分析，以获得相关积分，然后确定有关超球形半径及其轮廓的相关尺寸，并对其图进行研究。 发现中心处的相关尺寸轮廓具有比壁区域轮廓更高的值的单个峰。 朝向壁，这些轮廓具有双峰或多个峰，显示了双分形或多分形流动行为。 随着速度增加，壁区域轮廓变得随机且不规则。 进一步发现，随着高度的增加，相关尺寸分布在中心处朝向较高的超球面半径移动，并且在r / R = 0.81时在壁区域中朝向较低的超球面半径移动。 与其他分析方法相比，本研究中已建立的映射相关尺寸轮廓的方法形成了一种用于分析高通量立管动力学的合适工具。 但是，建议使用已建立的方法对在高通量条件下运行的其他不同尺寸的气固CFB立管进行进一步分析。

为了使通讯系统P2P更有效地应用到现实生活中,建立了Geom/Geom/(Geom/Geom)的双输入排队系统并对其研究.利用拟生灭链和矩阵几何解的方法,得到了稳态下系统中的平均顾客数和平均服务台数的表达式,通过数值例子分析了有关参数对平均顾客数和平均服务台数的影响,说明该模型能够有效地分析一些实际的问题.该成果对通讯系统P2P的研究与应用具有一定的参考价值和指导意义.

由于在计算机网络、通讯系统、生产交通领域建模的广泛应用,离散时间休假排队成为近年来应用概率的一个研究热点。考虑带休假延迟和启动时间的Geom/Geom/1多重休假排队系统,运用QBD链和矩阵几何解等工具,给出过程稳态队长分布的具体形式,在此基础上,推导出平稳状态下队长与逗留时间的随机分解结构,并进一步得到系统在相应状态下的概率和稳态指标的均值。

L、C元件称为“惯性元件”，即电感中的电流、电容器两端的电压，都有一定的“电惯性”，不能突然变化。充放电时间，不光与L、C的容量有关，还与充/放电电路中的电阻R有关。“1UF电容它的充放电时间是多长？”，不讲电阻，就不能回答。RC电路的时间常数：τ=RC充电时，uc=U×[1-e(-t/τ)] U是电源电压放电时，uc=Uo×e(-t/τ) Uo是放电前电容上电压RL电路的时间常数：τ=L/RLC电路接直流，i=Io[1-e(-t/τ)] Io是最终稳定电流LC电路的短路，i=Io×e(-t/τ)] Io是短路前L中电流 2设V0 为电容上的初始电压值；V1 为电容最终可充到或放到的电压值；Vt 为t时刻电容上的电压值。则:Vt=V0 +（V1-V0）× [1-e(-t/RC)]或t = RC × Ln[(V1 - V0)/(V1 - Vt)]例如，电压为E的电池通过R向初值为0的电容C充电,V0=0，V1=E，故充到t时刻电容上的电压为：Vt=E × [1-e(-t/RC)]再如，初始电压为E的电容C通过R放电 , V0=E，V1=0，故放到t时刻电容上的电压为：Vt=E ×

NMR弛豫法是允许观察由于材料形态引起的分子迁移率变化的技术之一。 T1H已用于监测食品和高分子科学。 然而，尽管T2> H表现为T1> H，但很少用于分析热塑性系统的变化，但它对移动区域更敏感。 通过溶液流延制备高抗冲聚苯乙烯纳米材料，并将其暴露于空气中不同时间的紫外线下。 在每个曝光间隔后取出的样品的特征在于T2> H，着眼于弛豫数据的变化。 该参数的结果表明，弛豫数据的变化来自断链和链重组过程的竞争，这是由于紫外线随时间的增加而发生的。 T2> H数据表明，粘土比率可以影响链降解过程，起到抑制或加速老化过程的作用[1] [2]。

中国已经成为世界制造业的强国。 但是，与其他发达国家相比，中国还有很长的路要走。 与印度和越南等一些发展中国家相比，中国在劳动力成本上没有优势。 因此，中国的出口贸易，特别是制造业的出口，面临着前所未有的危机。 能否确保制造业出口贸易的可持续性变得尤为重要。 本文基于生存分析，研究了1995年至2015年中国，美国和德国代表的前十个制造业分行业的出口贸易关系的持续时间。我们发现中国可以保持很长一段时间制造业出口贸易中的贸易关系。 从中位数生存时间和制造业子行业的生存率的跨国比较中可以看出，中国的制造业出口贸易在不同子行业中表现不同。 我们应该确保制造业出口贸易的可持续性，同时将不同的待遇扩展到不同的制造业子行业。

深度学习模型现在很火，应用的领域也是各方各面。在序列预测方面，当属LSTM模型的应用最广。我基于matlab编写了用LSTM模型实现多步预测时间序列的程序代码。序列数据是我随机生成的，如果有自己的数据，就可以自己简单改一下代码，读取txt或excel都可以。注意读取后的序列必须命名为行向量。代码最后还提供了误差分析部分，展示了绝对误差、MAE、RMSE、MAPE共4个误差指标，可供参考。代码基于matlab2021版编写，适用于2018版之后的所有版本。