【雜志簡介】

　　《江西理工大學學報》以自然科學為主，包括社會科學的綜合性學術期刊，其辦刊宗旨是：以馬克思列寧主義、毛澤東思想、鄧小平理論和江澤民“三個代表”重要思想為指導，全面貫徹執行黨和國家的路線、方針、政策，堅持“三個面向”和“雙百”方針，廣泛開展學術交流，活躍學術氛圍，為學校的教學、科研服務。學報主要刊登本校師生在工程技術和基礎學科領域的最新研究成果。其內容涵蓋采礦工程、礦物加工、測量工程、建筑工程、環境保護工程、有色金屬冶煉、材料科學與化學工程、機電工程、計算機技術與應用、信息科學、經濟管理以及文法等專業的學術論文和綜述性文章。同時，學報還設有“碩士論文摘要”專欄。為提高學報的學術質量，對國家、省部級科研項目成果給予優先刊登。

　　【收錄情況】

　　國家新聞出版總署收錄　學報現為中國科技核心期刊、《中國學術期刊(光盤版)》、《中國期刊網》、《萬方數據系統科技期刊群》全文收錄期刊;《中國科學引文數據庫》、《中國學術期刊綜合評價數據庫》來源期刊;美國《化學文摘》(CA)、俄羅斯《文摘雜志》(AJ)、《劍橋科學文摘》之《工程材料文摘》(CSA/EMA)來源期刊 ;1999年被江西省教委授予“江西省高校自然科學學報三等獎”優秀期刊稱號;2000年獲全國首屆《CAJ-CD規范》執行優秀期刊。

　　【欄目設置】

　　內容涵蓋采礦工程、礦物加工、測量工程、建筑工程、環境保護工程、有色金屬冶煉、材料科學與化學工程、機電工程、計算機技術與應用、信息科學、經濟管理以及文法等專業的學術論文和綜述性文章。

　　雜志優秀目錄參考：

　　聯合法脫除地溝油中脂肪酸工藝研究 熊道陵，陳超，陳金洲，張團結，許光輝，XIONG Daoling，CHEN Chao，CHEN Jinzhou，ZHANG Tuanjie，XU Guanghui

　　灰化苔草葉片鉛脅迫的光譜響應研究 宋鵬飛，吳其生，倪才英，張丹，陳浩，SONG Pengfei，WU Qisheng，NI Caiying，ZHANG Dan，CHEN Hao

　　高氟高氯酸性廢水處理實驗研究 徐孝義，張大超，董冰巖，吳速英，關大明，代振鵬，朱清江，XU Xiaoyi，ZHANG Dachao，DONG Bingyan，WU Suying，GUAN Daming，DAI Zhenpeng，ZHU Qingjiang

　　基于空間信息格網與 BP神經網絡的災損快速評估系統 劉小生，曠雄，LIU Xiaosheng，KUANG Xiong

　　單軸壓縮試驗下包裹及未包裹巖石聲發射特性研究 姜亮亮，朱志成，趙奎，馮蕭，黃超，JIANG Liangliang，ZHU Zhicheng，ZHAO Kui，FENG Xiao，HUANG Chao

　　紅砂巖填土壓實厚度對壓實能量消耗規律影響試驗研究 彭勃，楊建永，吳建奇，潘建平，溫樹杰，陳斯妮，PENG Bo，YANG Jianyong，WU Jianqi，PAN Jianping，WEN Shujie，CHEN Sini

　　循環荷載作用下超固結軟黏土變形特性試驗研究 劉國清，曾芳金，郭林，鄭敏，LIU Guoqing，ZENG Fangjin，GUO Lin，ZHENG Min

　　硫酸銨侵蝕作用下水泥砂漿的抗壓強度試驗研究 朱沛東，鄧通發，汪小平，訾巖珂，ZHU Peidong，DENG Tongfa，WANG Xiaoping，ZI Yanke

　　二級垛式懸臂式擋土墻動土壓力分析 傅志明，FU Zhiming

　　溝槽爆破參數優化及成本分析 羅福友，邱子華，周浩倉，潘昌義，羅福龍，楊康，LUO Fuyou，QIU Zihua，ZHOU Haocang，PAN Changyi，LUO Fulong，YANG Kang

　　揚礦管內高速螺旋流的數值模擬與仿真 唐軍，高瑞杰，TANG Jun，GAO Ruijie

　　基于動態模糊神經網絡的短期電力負荷預測 任金霞，游鑫，余志武，REN Jinxia，YOU Xin，YU Zhiwu

　　工程師論文范文：橡膠充氣芯模混凝土填料工程工期預測研究

　　摘要： 根據橡膠充氣芯模混凝土填料施工的特點，詳細分析了影響其工期的因素，結合支持向量回歸機(SVR)和粒子群算法(PSO)的優點，建立基于PSO-SVR的橡膠充氣芯模混凝土填料工程工期預測模型。通過對某選煤廠混凝土填料施工的數據進行仿真，結果顯示：PSO-SVR模型的預測效果優于基于交叉驗證的支持向量回歸機(CV-SVR)模型以及基于遺傳算法的支持向量回歸機(GA-SVR)模型。

　　Abstract： According to the construction characteristics of concrete filling engineering using inflatable rubber mandrel， this paper analyzes the factors affecting project duration and it establishes a duration forecasting model based on PSO-SVR， which integrates the advantages of support vector regression and particle swarm optimization algorithm. Data of the concrete filling construction of a coal preparation plant is simulated. The results show that forecast effect on the PSO-SVR model is better than that of CV-SVR model and GA-SVR model.

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