中国外债分析人工神经网络模型和风险管理方法研究

基本信息
批准号:69772018
项目类别:面上项目
资助金额:9.00
负责人:杨忻
学科分类:
依托单位:清华大学
批准年份:1997
结题年份:2000
起止时间:1998-01-01 - 2000-12-31
项目状态: 已结题
项目参与者:冯菊平,邹林,程晓峰,葛晓波,赵武刚,唐龙
关键词:
同步时间序列分析人工神经网络中国外债
结项摘要

对我国云南、长江中下游地区、湖南、贵州等省的铜、铅、锌、铬、镍及汞矿的植被进行了广泛调查和取样分析,先后发现十余种铜、铅、锌、镍的积累植物和超积累植物,并证实这些植物的分布与一定的地质、地球化学背景有关。上述特种植物的发现,为人们利用植物修复重金属污染土壤奠定了物种基础,具有很大的开发价值。铜超积累植物海州香薷和鸭跖草的水培和土培试验表明,海州香薷的生物量随栽培介质中重金属含量的增加而增加,而鸭跖草的生物量的变化并不明显。两者都能积累相当数量的重金属,且对施肥措施反应灵敏,其耐重金属特性具有遗传性,可能与其体内存在低分子量有机酸有关,也可能与其根际存在某些重金属群落有关。

项目摘要

项目成果
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数据更新时间:2023-05-31

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