【简介：】本篇文章给大家谈谈《北京航空航天大学王鹏教授》对应的知识点，希望对各位有所帮助。本文目录一览：
1、20余名院士如何为通用航空产业发展献计献策？
2、王云鹏任北京航空航天
本篇文章给大家谈谈《北京航空航天大学王鹏教授》对应的知识点，希望对各位有所帮助。
本文目录一览：
- 1、20余名院士如何为通用航空产业发展献计献策？
- 2、王云鹏任北京航空航天大学校长，如何评价他此前的职业生涯？
- 3、我想在龙源期刊网下载一篇文章，哪个大神可以帮帮忙，非常感谢… 文章的地址如下
- 4、北航大学换帅，王云鹏接替徐惠彬任北航大学新校长，此前有过哪些成就？
- 5、北京航空航天大学录取分数线2022
- 6、上海景瑞农业科技发展有限公司怎么样
20余名院士如何为通用航空产业发展献计献策？
“军民融合促进通用航空与空地立体交通产业发展院士研讨会”，8月17日在沈阳法库通用航空产业基地召开。
本次会议由中国工程院机械与运载工程学部、沈阳市人民政府主办，沈阳航空航天大学、辽宁通用航空研究院、沈阳通用航空产业基地管理委员会共同承办，主题为“军民融合、通用航空、空地立体交通”。
23名中国工程院、中国科学院院士和中国民用航空局、国家相关部委、中央军民融合发展委员会办公室等相关部门领导、辽宁省及沈阳市军民融合相关政府主管部门领导、中国航天科技集团顶层专家、学者以及国内航空科研机构、科研院所、院校代表、其他军民融合、通用航空相关领域机构代表共计100余人与会。
据主办方介绍，通用航空是军民融合深度发展最具代表性的产业之一，发展我国通用航空产业潜力巨大、意义重大。近年来通用航空产业已纳入国家战略，国家和地方政府不断出台政策，鼓励有条件、有优势的地方先行先试、改革创新，推动通用航空产业快速健康发展。为响应军民融合促进区域经济发展的政策号召，实现地方政府与通用航空产业多维度、多领域的深度结合，举办了本次研讨会。
研讨会上，中国工程院院士杨凤田作了《军民融合走中国特色的通用航空发展道路》、北京理工大学副校长项昌乐作了《军民融合陆空机动平台驱动与控制技术》、北京航空航天大学副校长王云鹏《空地一体交通感知与协同控制实践与展望》主演演讲。
研讨会后，省、市政府领导与院士、专家举行了座谈会。座谈会上，辽宁省人民政府、辽宁省教育厅、沈阳市人民政府、沈阳航空航天大学领导与院士、专家就通用航空发展的问题及构建空中立体交通体系等议题进行了会晤与座谈。
王云鹏任北京航空航天大学校长，如何评价他此前的职业生涯？
王云鹏此前担任北京航空航天大学副校长。王云鹏还是车路协同与安全控制北京市重点实验室主任，科技部重点领域创新团队“智能交通技术创新团队”负责人。他还担任国家863计划“十一五”专家组副组长、“十二五”交通安全主题专家、“十三五”交通领域科技创新规划智能交通子领域规划召集人、教育部高等学校教学指导委员会交通工程教学指导分委员会委员、教育部科技委能源与交通学部委员、中国道路运输协会专家委员会副主任委员、中国智能交通协会交通安全专业委员会主任委员等多项社会兼职。
近年来，王云鹏致力于车辆运行状态联网感知、行车安全预警和车路协同控制等基础理论与关键技术研究。他承担了国家自然科学基金、973计划、863计划、科技支撑等多项重点项目，出版专著5部，主编北京市精品教材1部，译著2部；发表学术论文108篇，其中SCI收录40篇；主持修订国家标准3项，授权发明专利37项，以第一完成人获国家科技进步二等奖1项、省部级科技进步一等奖4项和二等奖2项。
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山西省GDP实证分析及发展预测
摘 要:
本文用数学建模的思想分别用插值、拟合、灰色模型、时间序列和logistic模型五种方法对山西省1990年到2011年的GDP数据作了拟合预测，并
对每一种方法都进行拟合误差分析。并针对山西省GDP数据本身的内在规律，针对性地提出用“多logistic”模型作拟合预测，预测效果较好。
关键词：拟合；预测；logistic模型
Abstract：In this paper, the author made a fitting prediction on
the GDP data of Shanxi Province from 1990 to 2011, using five kinds of
methods respectively, namely interpolation, fitting, grey model, time
series and logistics under the guide of the mathematical modeling
thought, and made error analysis on the those methods above. The paper
carried out specific fitting predication on logistics model with a view
to the inherent law of the GDP data, and came to a better prediction
effect.
Keywords：fitting; Forecast; logistics model
中图分类号：TU205文献标识码：A文章编号：2095-2104(2013)
1.引言
山西是典型的能源大省，60多年来，山西生产原煤130亿吨，外输90亿吨，基本充当着“锅炉房”和“原料地”的角色，产业低端，生态破坏严
重，资金、技术和人才高度沉淀在采掘中。全省的GDP基本由第二产业支撑。现在的山西正在探索“以煤为基，多元发展”的产业转型之路，分析预测山西省的
GDP数据有助于为今后决策提供参考及依据,也为数学建模中此类问题提供快速准确的预测方案。
随着GDP预测的应用领域的不断拓展，GDP的预测方法、模型等成果也不断涌现。像一些有影响力的成果，如孙旭东的多元线性回归和BP网络模
型、灰色模型[1]、孙彩的非线性GDP模型[2]等。本文特别提出用logistic模型来拟合预测山西的GDP，并结合了已有的数据特征和模型的特
征。
下表1是，得到的山西省各年的生产总值：
图1是从山西省统计信息网获得的1990-2011年山西省GDP统计数据[3]随年份的增长状况，可以粗略分析出全省GDP一直呈现总体平稳指数增长：
Figure 1. Timing diagram of Shanxi Province's GDP
图1.山西省GDP的时序图
2.全局拟合预测
由图1可以看到1990年到2011年山西省22年的GDP数据图像总体为下凸的离散点，且呈指数增长形势。由此这里采用以下几种方法进行拟合预测。
2．1.拟合模型
拟合[4]是数学建模拟合预测中最简单最常用的方法，这里利用matlab进行最小二乘拟合预测，经多次测试，确定取五次多项式。表1为预测数据，2012年到2015年的平均增长率为12.89%。
Table 1. Quintic polynomial forecast data
表1.五次多项式预测数据
表2为五次多项式对1990年到2011年的拟合数据及绝对误差和相对误差，可以看到有12个预测相对误差在5%以内，原始数据和预测数据的相关系数为0.9975，预测准确程度较好。
Table 2. Quintic polynomial fitting data
表2.五次多项式拟合数据
2.2.灰色预测
灰色预测模型[5](Gray Forecast Model)是通过少量的、不完全的信息，建立数学模型并作出预测的一种预测方法。所需建模信息少，运算方便，建模精度高，因此，首先建立山西省GDP的灰色预测模型GM(1,1)。
灰色预测模型的一阶微分方程为：.其通解为：.对于通解：若，则， ，即，于是.
所以.
当时， .
则时间响应序列为.
灰色建模是对累加处理后的数据建立微分方程，预测的结果是该指标在未来各个时刻的具体数值。
(1)采用累加生成算子（AGO）灰生成递增数列
(2)构造数据矩阵B及数据向量Y
，.
(3)最小二乘估计求参数列：
=（-0.156203921760118,332.740980216170)
(4)建模
将代入时间响应序列.
于是生成的灰色模型各个时期的数值：
为模型的计算值.
(5)残差检验
计算原始序列的绝对误差序列和相对误差序列
根据计算数据和统计数据，可以对模型进行精度检验，以上指标能反映模型的准确程度
有上述理论，我们利用matlab编程，求得GDP灰色预测值。如表3，每年保持16.90%的增长率。
Table 3. Gray model forecast data
表3.灰色模型预测数据
表4为五次多项式对1990年到2011年的拟合数据及绝对误差和相对误差，有8个预测相对误差在5%以内，原始数据和预测数据的相关系数为0.9970。
表4.灰色模型误差分析
2.3.时间序列模型
时间序列是同一种现象在不同时刻上的观察值排成的一组数字序列。利用时间序列做预测的基本思想是：用该现象的过去行为规律来预测未来的状况。即通过时间序列的历史数据来揭示该现象未来时间的变化规律。
本文讨论确定型时间序列的预测方法。确定型时间序列模型预测方法的基本思想是用一个确定的时间函数来拟合时间序列。可分为趋势预测法、分解分析法、平滑预测法等
在简单的移动平均公式中，每个数据在求平均时的作用是相同的。但是，每个数据包含的信息量不一样，我们认为近期数据包含更多的未来情况的信
息。故把各期数据等同看是不合理的，应当考虑各期数据的重要性的不同，对近期数据要给较大的权重，这就是加权移动平均法的基本思想。
设时间序列为、、……；加权移动平均公式为
式中为期加权移动平均数；为 的权数，体现了相应的的重要性。用加权移动平均数做预测，预测公式为.即以第t期加权移动平均数作为下一期的预测值。
这里我们就采用时间序列模型预测中的加权平均法。我们取按预测公式
预测值依次求出后我们根据偏差值依次进行修正。
先预测2011年的GDP结果，显然偏低，我们修正。方法是：先计算每年预测值和实际值的相对误差，再计算平均误差。然后我们可以利用公式得到修正后的预测值。下表5为时间预测的预测数据，2012年到2015年的平均增长率为17.22%，增长速度快。
表5.时间序列模型预测数据
2.4. Logistic模型
经过改革开放三十多年的蓬勃发展，山西省不可能无限制增长下去，会受到很多因素的限制。因此尝试使用Logistic模型做预测[6]。Logistic模型如下：
其中常数表示所能达到的最大值，表示随着时间的增长率。通过变量分离可以解得logistic方程的积分解为：其中为待定常数。
Logistic解曲线是s型严格单增的，为了数据严格单调递增，我们把原始GDP数据累加为，即，时间平移到0至22，这样随时间的变化如图2，它更符合logistic解曲线，能很好地提高精度。下图2为累加数据的时序图，可以看到比原始数据更具指数增长态势。
利用logistic模型做预测，关键问题是确定系数、、。这里利用matlab的拟合函数fittype，选择合适的拟合初值，寻找到最优的系数、、.编程如下以及拟合效果图如图2.
st_ = [385300 261.8 0.1865];
ft_ = fittype('k./(1+a*exp(-r*t))','dependent',{'y'},'independent',{'t'},'coefficients',{'k', 'a','r'});
[cf_,good]= fit(t,y,ft_ ,'Startpoint',st_)
h_ = plot(cf_,'fit',0.99);
legend off;% turn off legend from plot method call
set(h_(1),'Color',[1 0 0],...
'LineStyle','-', 'LineWidth',2,...
'Marker','none', 'MarkerSize',6);
运行结果为：
cf_ =General model:
cf_(t) = k./(1+a*exp(-r*t))
Coefficients (with 95% confidence bounds):
k =3.853e+005(1.554e+005, 6.152e+005)
a =261.8(138.1, 385.5)
r =0.1865(0.1742, 0.1989)
good = sse: 9.2633e+006
rsquare: 0.9990
dfe: 19
adjrsquare: 0.9989
rmse: 698.2414
Figure 2. Logistic model fitting results on cumulative series
图2. Logistic模型对累加数列拟合图
故拟合模型为 .
方程的确定系数r平方为0.999，接近1，方程的变量对的解释能力较好，对累加数据的拟合效果如图9。
逆用累加公式原始预测数据，计算的2012年到2015年GDP预测值见下表6。平均增长率为9.65%。
Table 6. logistic model predictions
表6. logistic模型预测数据
下表7是logistic模型的预测数据及绝对误差和相对误差，只有六个数据相对误差在5%范围内，预测数据和实际GDP数据的相关系数为0.9905。
表7.logistic模型拟合值及误差
3多logistic模型
本文引用的数据源自山西省统计年鉴的1990年到2011年的GDP，整体数据呈现递增态势，而且理论上，经济发展状况满足logistic
模型[7]，但是在应用logistic模型过程中，有两个问题需要我们考虑，第一，模型中的最值在1990到2011这22年间随着改革开放的不断深化
以及经济结构的不断调整必然是变化的；第二，模型中的内禀增长率同样受到省内省外甚至国际经济状况等诸多影响，也不可能22年恒定不变。基于以上两方面考
虑，这里提出局部logistic模型，即在增长稳定的几年内，最值和增长率变化很小，假设不变，我们应用logistic模型进行拟合预测。
为了计算方便，这里把时间坐标平移到1到22。从山西省GDP 数据本身的趋势来看，将数据分为四组：[1,8]、[9,12]、[13,18]、[19,22]。
1990年到1997年利用matlab的fittype函数拟合得到模型为
.
1998年到2001年数据中，1999年的GDP值大致和1998年的一样，属于随机情况，这里用1998年和2000的平均值1728.4代替，拟合得到模型为：
2002年到2007年的拟合模型为：
2008年到2011年中，2008年的数值和2009年的基本一样，因特殊原因造成这样的零增长，为了减小其他随机因素造成的数据误差，我
们选择平均数，即
用2008年和2009年的平均值8257.5代替。利用matlab里的fittype函数我们拟合到拟合模型为下表8为多logistic模型的预测
数据，每年保持增长率为14.72%。
表8.多logistic模型预测值
下表9为多logistic模型的你和数据以及绝对误差和相对误差，拟合数据只有起始点相对误差超过了5%，拟合数据和实际数据的相关系数为0.9998，拟合效果非常好。
表9.多logistic模型拟合值及误差
下图3直观地显示出多logistic模型良好的拟合效果和预测数据，
Figure 3. Partly logistic model fitting and prediction map
图3.多logistic模型拟合及预测图
4.结论
通过以上多种预测方法我们可以看到对于总体呈增长的数据，就拟合效果而言，灰色模型和局部logistic模型的效果比较好，而多
logistic模型的拟合误差除了特殊点外都保持在5%以内，拟合效果最好。就预测效果而言，通过查询得到山西省2012年的GDP值为12112.8
亿元，五次多项式拟合和多logistic模型的误差都保持在3%以下。因此，总体而言，多logistic模型更符合不断调整变化的经济增长规律，拟合
预测效果都很好。
多logistic模型预测到2012年山西省GDP值为12492.88亿元，而2012年山西省GDP的实际值为12112.8亿元，相
对误差为3.1354%，1991年到2011年的拟合相对误差都保持在5%以内，预测值相关系数达到0.9998，模型可信度很高。分析表10的数据，
可以看到2015年前山西省GDP仍将保持快速稳定地增长，经济转型跨越发展政策利好，社会经济生活秩序良好。
参考文献
[1]孙旭东，姜金秋，王国辉. GDP分析预测模型[OL].中国科技论文在线，[2006-10-05].
[2]孙彩，姜明辉.基于GP的非线性GDP预测模型的构造与应用[J].哈尔滨工业大学学报(社会科学版）.2008,10(1):133-138.
[3]山西省统计信息网..
[4]卓金武.MATLAB在数学建模中的应用[M]。北京：北京航空航天大学出版社，2011：6-9.
[5]杨华龙，刘金霞，郑斌.灰色预测GM(1,1)模型的改进及应用[J].数学的实践与认识，2011,41(23):39-46.
[6]郭石磊，王云鹏. 改进的 Logistic 模型预测人口数量[J]. 宁波职业技术学院学报,2010,14(2):44-45.
[7]范国兵.一种估计Logistic 模型参数的方法及应用实例[J]. 经济数学,2010,27(1):105-110.
北航大学换帅，王云鹏接替徐惠彬任北航大学新校长，此前有过哪些成就？
主持过国家科技技术项目，而且还主持过国家863项目，并且还主持过省部级的科研项目，而且从事道路智能交通系统的研究，获得了很好的成就，并且还在路网联动控制方面取得了开拓性的工作。
北京航空航天大学录取分数线2022
北京航空航天大学（Beihang University）位于北京市，简称“北航”，是中华人民共和国工业和信息化部直属的全国重点大学，位列国家“双一流”建设高校、“211工程”“985工程”重点建设高校，入选“珠峰计划”“2011计划”“111计划”“卓越工程师教育培养计划”。[1]现任党委书记赵长禄、校长王云鹏。[2]校训为“德才兼备、知行合一”。[3]
截至2022年9月，学校共有学院路、沙河两个校区，占地3000多亩，总建筑面积170余万平方米。学校设有11个学科门类，8个“双一流”建设学科，14个A类学科，其中航空宇航科学与技术、仪器科学与技术、材料科学与工程、软件工程为A+学科；82个本科专业，30个博士学位授权一级学科点，40个硕士学位授权一级学科点，23个博士后科研流动站；拥有5个国家级实验教学示范中心，3个国家级虚拟仿真实验中心；教职工4627人。[1]
北京航空航天大学创建于1952年，由清华大学、四川大学和北京工业学院的航空院系合并组建，原名北京航空学院，1959年被国家指定为全国重点高校，1984年获批设立研究生院，1988年4月更名为北京航空航天大学。1995年进入“211工程”，2001年进入“985工程”。[3]曾培养出闫楚良、刘明、邓小刚等杰出校友。[4]
截至2022年，北京航空航天大学位列2022软科中国大学排名第15名[5]；位列2022年ABC中国大学排行榜第9名[6]。
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陕西人在北京（名单）
再给一份陕西人在北京（名单）
李寿生 西安 国资委政法司 司长
李树保 临潼 中国人民公安大学 纪委书记
李学良 商洛 海军直属检察院 检察长
李仰哲 合阳 发改委经济运行局 副局长
李智民 三原 总参军务部编制局 师职参谋
梁相斌 合阳 新华社新闻信息中心 副主任
梁志义 临潼 财政部老干部局 副局长
梁宗科 岐山 中央对外联络部、机关服务局 副局长
林会生 眉县 总参二部五局 副局长
刘 平 长安 农业部科技发展中心 副主任
刘 强 咸阳 军艺政治部 主任
刘 宪 西安 农业部农机鉴定总站 副站长
刘登高 渭南 农业部农村经济管理司 司长
刘福运 临潼 中央办公厅一局
刘建发 千阳 海淀区人大常委会 常委
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刘明望 兴平 公安部计财局 副局长
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尚传武 渭南 国家统计局人事司 司长
尚可战 礼泉 神华房地产公司 总经理
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王 萍 西安 解放军电视中心政治部 主任
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王韩民 合阳 中央财办 局长
王宏彦 国家安全部办公厅 主任
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王同申 总装备部司令部921指挥部 主任
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魏允韬 长武 中央办公厅一局 副局长 国家密码办公室副主任
魏志敏 礼泉 北京航空航天大学党委 副书记
文 明 横山 建行办公厅
吴 静 大唐电力 副总经济师
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吴利民 汉中 铁道部运输局综合部 主任
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徐联升 闫良 中国进出口银行机关党委 副书记
徐远杰 安康 国家宗教局一司 司长
许嘉齐 西安 药监局监管司 副司长
许剑毅 长安 统计局工交统计司 副司长
严 健 乾县 铁道部运输局基础部 副主任
杨 桦 榆林 证监会上市监管部 主任
杨 林 榆林 兵器集团办 副主任
杨海成 中国航天科技集团公司 副总工程师
杨汉宏 绥德 神华能源股份公司 总经理
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张斌科 岐山 总参档案馆 馆长
张伯锁 岐山 司法部 副局长
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张军扩 临潼 国务院发研中心经研所 所长
张立民 户县 二炮52基地（南礼士路） 正军
张丕民 西安 广电总局电影局 局长
张让来 军科院军队建设部 研究员
张仁飞 陕西 军委办公厅政治部 副主任
张绳祖 户县 最高人民法院立案厅 审判长
张素青 西安 中直机关党校 副校长
张永利 扶风 林业局科技司 司长
张智辉 武功 最高人民检察院 研究员
张周忙 国家林业局天保中心 副主任
赵 红 西安 中组部干部监督局 副局长
赵 平 闫良 北京航空航天大学 副校长
赵茂宏 合阳 统计局贸易统计司 副司长
赵显利 乾县 北京理工大学工会主席 校领导
赵征良 周至 总装后勤部车辆监理站 站长
赵忠抗 丹凤 信息产业部机关服务局 副局长
智建乐 大荔 铁道部多经中心 副主任
周 明 周至 中国现代文学馆 副馆长
周建平 西安 发改委动员办 主任
周孝文 蒲城 铁道部发展计划司 副司长
邹 境 汉中 人民日报社纪委 副书记
左 青 三原 总政文艺局 局长
郭小平 陕西 武警司令部政治部 研究员
关于《北京航空航天大学王鹏教授》的介绍到此就结束了。
