基于门控循环单元和Transformer的车辆轨迹预测方法

为增强自动驾驶车辆对动态环境的理解能力及其道路行驶安全性,提出基于门控循环单元(GRU)和Transformer的车辆轨迹预测模型STGTF,使用GRU提取车辆的历史轨迹特征,通过双层多头注意力(MHA)机制提取车辆的时空交互特征,生成预测轨迹。试验结果表明,预测结果的均方根误差(RMSE)平均降低7.3%,STGTF在短期预测和长期预测方面均有不同程度的提升,验证了模型的有效性。

基于新陈代谢GM(1,1)++的疫情应急物资需求量预测研究

当大规模疫情发生时,应急物资的供给至关重要.在新陈代谢GM(1,1)模型的基础上提出了一种新陈代谢GM(1,1)++模型,即再加入新信息,移除原始数据中的旧信息的同时,将原始数据中与拟合值相对残差最大的数据项用拟合值替代.提出的方法既能够及时去掉意义逐渐降低的老信息,加入更能够反应系统目前特征的新信息,又能够降低其他因素对原始数据的扰动性,使原始数据更具规律性.为了检验新陈代谢GM(1,1)++模型的有效性,将其预测结果分别与传统GM(1,1)、新信息GM(1,1)、新陈代谢GM(1,1)的预测结果进行比较研究.试验结果显示,新陈代谢GM(1,1)++模型的误差平方和最小,预测准确性远优于另外3种预测模型.

时空图卷积网络下的路网交通事故风险预测

路网交通事故预测是实现道路管控、路线规划的最重要方式之一。考虑到路网中各路段特征与环境因素的影响,建立基于图卷积神经网络(GCN)和门控循环单元(GRU)的时空门控图卷积(STGRGCN)模型预测交通事故风险。通过GCN提取出道路间的空间关联性,通过GRU提取出环境因素中的时间关联性,再通过GCN与GRU的复合模块提取出时空关联性。选取美国全国交通事故数据集中洛杉矶市和休斯顿市相关数据对模型进行检验,STGRGCN模型的均方根误差、平均绝对误差以及召回率在两个城市分别为4.09、2.14、0.714和5.79、3.24、0.683,优于已有统计模型、机器学习模型以及复合模型。设计该除各模块的消融实验,证明该模型各模块皆有助于提升预测性能。

新冠疫情背景下的应急物流配送中心选址研究

以湖北省各城市为例针对应急物流配送中心选址问题进行研究,从17个城市中以成本最小化原则使用粒子群算法进行求解,得到5个城市作为二级应急物流配送中心城市。接着将5个二级配送中心城市作为一级配送中心城市的备选方案,采用基于熵权法的TOPSIS模型计算5个城市的相对贴近度,最终确定黄冈市作为一级配送中心城市,为疫情防控期间城市配送中心选址提供有效参考。

生理通气辅助下HRCT靶扫描与薄层CT靶重建在肺磨玻璃样小结节诊断中的价值对比

目的:探讨生理通气辅助下高分辨率CT(HRCT)靶扫描与薄层CT靶重建在肺磨玻璃样小结节(sGGN)定性诊断中的价值比较.方法:回顾性分析经手术病理证实为肺腺癌的98例孤立性sGGN患者的临床及影像资料,其中不典型腺瘤样增生(AAH)+原位腺癌(AIS)组45例、微浸润性腺癌(MIA)组38例、浸润性腺癌(IAC)组15例.对所有结节均分别按薄层CT靶重建(A方案)及生理通气辅助下HRCT靶扫描(B方案)进行处理,评价图像质量、判断结节类型及统计结节征象、评估诊断信心并给出诊断结果,对阅片结果进行统计学分析.结果:2种方案在AAH+AIS组中的sGGN检出率相仿,但生理通气辅助下HRCT靶扫描在MIA组(P<0.001)和IAC组(P=0.017)中的sGGN检出率均显著高于薄层CT靶重建.生理通气辅助下HRCT靶扫描相较于薄层CT靶重建在密度征(P<0.001)、充气支气管征(P<0.001)、空泡征(P<0.005)及微血管征(P<0.001)等征象判断上有显著差异.生理通气辅助下HRCT靶扫描相较于薄层CT靶重建在肿瘤微血管征分型及与小支气管关系分型的级别上差异具有统计学意义(P<0.005).另外,生理通气辅助下HRCT靶扫描相较于薄层CT靶重建能够显著提升诊断信心及图像质量.结论:生理通气辅助下HRCT靶扫描能提供更好的图像质量和诊断可信度,并能更准确地判断sGGN的征象.

离心成型复合滤筒的制备工艺及性能研究

采用离心成型工艺,以1#纤维、2#纤维、3#纤维、骨料、硅溶胶、氧化铝为主要原料,制备成耐高温复合滤筒。研究了原料配比、离心转速、不同纤维和工艺参数对复合滤筒性能的影响。结果表明:按离心转速为1000 r/min,纤维和粉料的质量比为1∶1.5,布料速度为0.6 m/s,纤维比克值接近210 mL(5 g),在150℃烘箱固化12 h,可获得表层致密性更高、层状结构明显、纤维分布更均匀、内外壁平整的复合滤筒,其C环抗压强度达到0.581 MPa,气孔率达到80.7%,压降为553 Pa。

无机纤维滤筒脉冲喷吹特性研究

为研究无机纤维滤筒脉冲喷吹特性,通过建立试验平台对Φ150 mm×4 000 mm规则滤筒进行脉冲喷吹试验。结果表明,脉冲喷吹时文丘里出口处滤筒侧壁所受的压力波动大,增加了滤筒在此部位发生疲劳断裂的风险。滤筒中上部的第一次压力峰值主要受喷吹气流的影响,滤筒下部的第一次压力峰值主要受诱导气流和喷吹气流叠加的影响;滤筒上部的最大压力峰值主要受诱导气流的影响,中下部的最大压力峰值主要受回流和诱导气流叠加的影响。对于长度小于2 m的滤筒,改善清灰能力主要考虑增大喷吹气流,长度大于2 m的滤筒,改善清灰能力主要考虑优化喷吹系统结构,增大诱导气流。而脉冲时间对滤筒侧壁所受到的压力峰值并无特别的影响。

Mo_(12)Bi_(1.2)Fe_(3)Co_(8)K_(0.4)用于异丁烯气相氧化制甲基丙烯醛

以(NH_(4))_(6)Mo_(7)O_(24)·4H_(2)O、Bi(NO_(3))_(3)·5H_(2)O、Fe(NO_(3))_(3)·9H_(2)O、Co(NO_(3))_(2)·6H_(2)O和KNO_(3)为前驱体金属盐,通过共沉淀法制备了一系列MoBiFeCoK混合氧化物催化剂,考察了主金属Mo、Bi,助金属Fe、Co和掺杂金属K含量对催化剂催化异丁烯气相氧化反应的影响,通过SEM、EDX、XRD、NH_(3)-TPD对掺杂K前后的催化剂进行了表征,同时对催化异丁烯气相氧化反应条件进行了优化,并测试其100 h的催化稳定性。结果表明,Bi、Fe、Co和K的含量对MoBiFeCoK混合氧化物催化剂催化异丁烯气相氧化反应的性能有显著影响,其中,Mo_(12)Bi_(1.2)Fe_(3)Co_(8)K_(0.4)表现出最优催化性能;K的掺杂降低了催化剂酸量(从Mo12Bi1.2Fe3Co8的15.27μmol/g降至Mo_(12)Bi_(1.2)Fe_(3)Co_(8)K_(0.4)的5.91μmol/g),并明显提升主产物甲基丙烯醛(MAL)的选择性;异丁烯气相氧化反应的最佳条件为:以0.66 g Mo_(12)Bi_(1.2)Fe_(3)Co_(8)K_(0.4)为催化剂,反应温度320℃,n(O_(2))∶n(异丁烯)(氧烯比)=10∶1,体积空速(GHSV)=2000h^(-1)。在该条件下,Mo_(12)Bi_(1.2)Fe_(3)Co_(8)K_(0.4)在100h的催化异丁烯气相氧化反应中表现稳定,异丁烯转化率保持在98.6%,MAL选择性保持在86.4%。

复合滤筒多污染物协同脱除工艺在垃圾焚烧中的应用研究

随着中国对垃圾焚烧行业烟气排放要求的不断加严及监管力度的不断加大、激励政策的不断推进,市场迫切需要更为有效的烟气治理工艺。依托某垃圾焚烧发电厂锅炉进行烟气治理的研究,针对该锅炉排放质量浓度受入炉燃料不同呈现不稳定、无规律、波动频繁的特点,采用复合滤筒多污染物协同脱除工艺进行试验研究。研究结果表明,该工艺在垃圾焚烧中的应用具有可行性,与传统工艺对比具有一定优异性,可为垃圾焚烧行业超低排放提供新的解决方案。

电除尘器设备整体滑移技术的施工应用

介绍一种电除尘器设备整体滑移技术及其装置,该装置安装在电除尘器底圈梁边部,采用液压同步滑移技术和计算机控制系统,从而完成重型设备安装就位作业。该装置可根据重型设备的特征灵活进行工况配置,拆装便捷。主要针对电除尘器设备整体的纵向滑移技术进行描述和总结,旨在为后续类似工程提供一种可鉴的施工技术。

基于改进遗传—模拟退火算法的公交排班优化研究

结合公交车辆调度自身的特点,兼顾公交公司与乘客双方的利益,建立了公交排班优化模型,以发车时刻为基因变量进行编码,对两个相邻的发车间隔之差、最大最小发车时间间隔、乘客的满载率等条件进行约束限制,提出了基于改进的遗传—模拟退火算法;对该模型进行优化求解,克服了传统优化算法的缺陷,提高了优化设计过程的求解效率。通过仿真实验得到了利用改进的遗传—模拟退火算法进行求解的不均匀发车时刻表。结果表明,改进的遗传—模拟退火算法能够在公交智能排班优化问题的巨大搜索空间中可靠地找到近似最优解,大大提高了计算效率。

日光温室对流循环蓄热墙体构造对室内气流场的影响

【目的】适当空气流动对植物的生长非常重要,研究新型对流循环蓄热墙体构造对日光温室中所形成的气流影响。【方法】通过现场试验,在距离墙体0.3 m、0.6 m、0.9 m位置对上下两排通气孔高度处的气流速度和温度等进行了测试,并在测试的基础上,通过FLUENT软件,对包括作物在内空间的气流分布进行模拟分析。【结果】该墙体构造所形成的循环气流,可以在一定程度上扰动室内空气,进而在温室内走道和作物栽培行间等位置形成气流,其中温室跨中栽培行间的下部平均气流速度可达0.25 m/s。【结论】对流循环蓄热墙体自身的对流作用,可对日光温室冬季封闭栽培条件下的气流环境有一定的改善作用。

基于遗传算法的公交智能排班系统应用研究

研究城市公交车调度优化问题,根据公交车辆排班和调度运行要求,兼顾到乘客和公交公司的利益,为优化服务目标,建立了基于遗传算法的公交智能排班调度模型。采用以发车时刻为变量的真实值编码方法,在构造适应度函数时,用惩罚函数法将多种约束条件加到目标函数上,简化了计算量。进行仿真实验,结果证明,利用改进的遗传算法求解,可以得到不均匀发车优化时刻表,并能为公交智能排班优化提供较大搜索空间,提高了实际运行效率。

磁共振T_(2)与弥散加权成像在结肠癌术前淋巴结转移评估中的效能分析

目的:研究磁共振T_(2)加权像(T_(2)WI)与弥散加权成像(DWI)在结肠癌术前淋巴结转移评估中的应用价值。方法:回顾性选取2021年1月—2023年12月在西双版纳傣族自治州人民医院接受手术治疗的77例结肠癌患者为研究对象,术前均接受磁共振T_(2)WI与DWI检查评估淋巴结转移情况,并以手术病理结果为诊断金标准,探讨磁共振T_(2)WI联合DWI在结肠癌术前淋巴结转移评估中的诊断准确性和一致性,并进一步分析淋巴结转移阳性和阴性患者淋巴结影响学参数的差异。结果:77例患者中53例患者成功完成手术,其中13例术后病理确诊为淋巴结转移。完成手术的53例患者MRI检查共发现淋巴结152枚,152枚淋巴结中手术病理显示有36枚发生了转移(阳性),余116枚未见转移未迹象(阴性)。以手术病理结果为诊断金标准,磁共振T_(2)WI与DWI联合检查结肠癌术前淋巴结转移的诊断效能高于磁共振T_(2)WI单独检查,差异有统计学意义(P<0.05);T_(2)WI检查与手术病理结果一致性的Kappa值为0.621,而T_(2)WI+DWI检查与手术病理结果一致性的Kappa值为0.910,一致性较高。淋巴结转移阳性与阴性患者的淋巴结影响学参数比较,差异有统计学意义(P<0.05)。结论:磁共振T_(2)WI联合DWI检查在评估结肠癌术前淋巴结转移方面有优越的诊断能力,与手术病理结果高度吻合,对临床决策具有重要的指导意义。

基于随机灰色蚁群神经网络的近期公交客流预测

为了科学准确地预测近期公交客流量,根据近期公交客流量预测受到多因素影响以及非线性的特点,利用随机灰色变量描述预测系统的不确定性,建立了随机灰色预测模型以及基于蚁群算法的递归神经网络模型,在此基础上,提出了一种基于随机灰色蚁群神经网络的近期公交客流量预测方法。最后以铜陵市为例,对模型的预测精度和有效性进行了分析。结果表明,基于蚁群算法的递归神经网络模型的预测精度不但高于其他单一预测模型,而且明显优于其他传统组合预测模型,能很好地反映事物发展的规律,能够指导公交经营管理者近期的决策行为,有效地改善了预测精度。

新疆地区汉族、维吾尔族及哈萨克族血清蛋白质指纹图谱研究

目的建立新疆地区主要民族健康人群血清蛋白质指纹图谱,用于临床疾病诊断。方法用表面增强激光解吸电离飞行时间质谱技术(SELD I-TOF-MS)检测104例汉族、99例维吾尔族及99例哈萨克族健康体检者血清蛋白质指纹图谱,所得结果用ZUC I-PDAS软件分析处理,筛选血清特异性蛋白质。结果同一民族不同性别观察组之间血清蛋白质指纹图谱无显著性差异。汉族组与维吾尔族组中质荷比为15 962.23、7 990.45、2 987.97、7 768.52的4个蛋白质峰有显著性差异,盲法验证敏感性为75.0%,特异性为67.6%;汉族组与哈萨克族组质荷比为2 077.02、6 990.64、2 516.27、3 703.89的蛋白质峰有显著性差异,盲法验证敏感性为40.0%,特异性为32.4%;维吾尔族组与哈萨克族组质荷比分别为4 484.52、5 918.15的2个蛋白质峰有显著性差异,盲法验证敏感性为40.6%,特异性为36.7%。结论汉族、维吾尔族及哈萨克族健康者之间血清蛋白质指纹图谱存在明显差异,对建立新疆地区血清蛋白质指纹图谱疾病诊断模型有参考价值。

林业信息化在森林资源保护与利用中的实践探究

随着信息技术的迅猛发展,林业信息化在森林资源保护与利用中的关键作用日益显著。本研究深入探索了林业信息化的具体实践应用,旨在提升森林资源管理的效率与科学性。研究方法涵盖了文献综述、实地调查及案例分析,通过信息化手段,实现了对森林资源的实时监测、精确评估与高效管理,显著增强了森林资源的保护力度,并优化了资源利用策略。研究利用遥感技术和地理信息系统(GIS),有效监测森林覆盖变化,及时预警火灾与病虫害,展现了其在资源保护中的独特优势。此外,研究还指出,林业信息化不仅促进了森林资源的可持续利用,还为相关政策制定提供了坚实的科学依据。本研究成果为林业信息化在森林资源保护与利用中的广泛应用奠定了实证基础,具有深远的实践意义与广泛的推广价值。

动力演化算法的应急物资分类Vague熵权投影寻踪模型

文章运用Vague集和信息熵确定定指标权重,提出了应急物资分类的Vague熵权投影寻踪模型,在此基础上,设计了动力演化算法的求解思路。最后,以实例分析了该模型的客观性和科学性。

虚拟应急物流协同体系可靠性分析

文章通过分析虚拟应急物流协同体系及其可靠性,将动态贝叶斯网络和模糊理论结合,构建了虚拟应急物流协同体系可靠性的分析方法,在此基础上,分析了模糊动态贝叶斯网络推理算法。

融合多因素的短时交通流预测研究

交通流预测一直是交通领域的研究热点,针对现有交通流预测研究大多为常态下的预测,而未考虑天气、节假日等外部因素的影响,提出了一种融合多因素的短时交通流预测模型。通过长短时记忆网络(long short-term memory,LSTM)捕捉时间序列的长期依赖关系,引入注意力机制,利用注意力机制自适应地选择相应的驱动序列,实现短时交通流的预测。实验分别与传统模型、未引入注意力机制的CLA-ATTN模型及未融合多因素的CLAMFACTOR模型进行对比分析,结果证明所提出的CLA模型具有较高的预测准确度,是一种较好的预测方法。