降雨量与脑卒中入院的关联性:基于分布滞后非线性模型

背景脑卒中是严重危害人类健康的主要慢性病,降雨量与脑卒中发病的关系尚未明确。目的分析南昌市降雨量与脑卒中入院的关联性,为制定脑卒中综合防治策略和措施提供科学依据。方法收集江西省卫生健康委员会信息中心DRGs管理系统中南昌市2015—2019年脑卒中入院数据及全国城市空气质量实时发布平台大气污染物和南昌市气象基站数据,分析脑卒中入院患者、大气污染物及气象因素的基本特征。采用Spearman秩相关分析探究脑卒中入院例数与大气污染物和气象因素的相关性,利用分布滞后非线性模型分析降雨量与脑卒中入院的关系,并按照性别、年龄(<65岁和≥65岁)进行分层分析,lag代表滞后天数。结果2015—2019年南昌市脑卒中入院患者79523例,其中男性(49072例,61.71%)、年龄≥65岁(48092例,60.48%)的患者所占比例较大,冬(12月~次年2月)、春(3~5月)季脑卒中入院例数分别为20065例(25.23%)、20358例(25.60%)。降雨量与脑卒中入院呈非线性关系,并存在一定的滞后效应。降雨量对脑卒中入院的效应在lag1、lag2的RR值均为1.009,95%CI分别为1.000~1.019、1.001~1.016。分层分析显示:较高降雨量对男性脑卒中入院例数的主要效应为lag6,RR值为1.003;对女性脑卒中入院例数的主要效应为lag1和lag2,RR值分别为1.018(95%CI=1.004~1.031)、1.020(95%CI=1.009~1.031);对65岁以下缺血性脑卒中入院例数的主要效应为lag1(RR=1.016,95%CI=1.003~1.030)、lag2(RR=1.018,95%CI=1.007~1.029)。结论短期暴露于较高降雨量可增加脑卒中入院风险,女性、65岁以下人群对降雨暴露更为敏感,应加强对该人群的防护。

基于分布滞后非线性模型分析体感温度对乌鲁木齐市高血压住院数的影响

目的探讨体感温度与高血压患者住院数的关联性和滞后效应,并分析不同等级高血压与体感温度之间的影响差异。方法使用2019—2021年乌鲁木齐市10家医院高血压住院患者信息,从乌鲁木齐市气象局和环境监测站获取得到日均气压、环境温度、相对湿度、风速、日照时长、NO2、SO2、CO、O3、PM10、PM2.5数据。采用分布滞后非线性模型探讨体感温度和高血压患者住院数之间的暴露-滞后-效应关系。结果在日均体感温度与每日不同高血压住院数总暴露反应关系中,总高血压住院数、2级高血压住院数、3级高血压住院数与日均体感温度的暴露-反应曲线均呈非线性。极端日均体感低温(P5:-17.2℃)对每日总高血压住院数、3级高血压住院数的累积滞后效应会随着滞后天数的增加逐渐增强,并在累积滞后第14天时累积相对危险度(cumulative relative risk,CRR)达到最高,分别为2.025(95%CI:1.191~3.442)、2.171(95%CI:1.268~3.716)。在极端体感高温(P_(95):25.0℃)下,日均体感温度对每日总高血压住院数、2级高血压住院数和3级高血压住院数有影响,累积滞后影响分别在第2 d、第9 d和第2 d达到最强,CRR分别为0.72(95%CI:0.55~0.94)、0.57(95%CI:0.33~0.99)、0.69(95%CI:0.53~0.91)。结论体感温度与高血压患者住院数存在负效应关系,公共卫生部门可以根据预测的体感温度制定高血压预警,提示高血压易感人群在体感温度变化时注意防范,为降低高血压发病率提供新的防治思路。

基于神经网络的轮式移动机器人非线性模型预测控制研究

针对轮式移动机器人受到障碍物干扰导致运动轨迹跟踪误差较大问题,提出了神经网络非线性模型预测(NN-NMP)控制方法,并对轮式移动机器人避障效果进行仿真验证。建立了轮式移动机器人运动模型,并且定义了机器人运动方程式。设计非线性模型预测控制方法,引用神经网络算法,通过训练多层神经网络对非线性模型预测控制误差进行逼近,从而使轮式移动机器人控制系统具有更好的避障能力。设置3种不同环境,利用Matlab软件对轮式移动机器人避障结果进行仿真,对比和分析轮式移动机器人采用2种控制方法的输出结果。结果显示:在无障碍物环境中,采用传统比例-积分-微分(PID)控制方法和NN-NMP控制方法,轮式移动机器人均能较好地按照期望轨迹进行移动。在有障碍物环境中,采用传统PID控制方法,轮式移动机器人虽然能够躲避障碍物,但是跟踪误差较大。采用NN-NMP控制方法,轮式移动机器人不仅能够躲避障碍物,而且跟踪误差相对较小。采用NN-NMP控制方法,能够降低轮式移动机器人跟踪误差,具有较好的避障能力。

无人拖轮非线性模型预测控制算法仿真与实测

为了提高无人船的轨迹跟踪精度,以带艏侧推的全驱动无人拖轮船模为研究对象,提出了基于稀疏回归的参数辨识方法与基于非线性模型预测控制(NMPC)的轨迹跟踪算法。采用基于稀疏回归的动态系统辨识方法,根据简化动力学模型,通过对自航试验采集的姿态与推进器时历数据进行顺序阈值最小二乘法回归,迭代求解得到模型参数。针对带系统动力学约束的时间参数化轨迹跟踪控制问题,采用acados求解器实现在线高效求解非线性最优控制问题。通过自航试验完成了无人拖轮非线性动力学模型参数的高效辨识与建模,基于得到的系统模型,Acados求解器可以根据当前系统状态和轨迹参考值快速得出最优的推进器控制指令。经过仿真和实船试验,验证了所提出基于NMPC的轨迹跟踪算法具有较高的控制精度和鲁棒性。

盐城市气温与居民死亡关联分析:基于分布滞后非线性模型

目的研究温度对盐城市居民死亡的健康效应。方法分别从当地疾控部门、气象局和环境监测中心收集2015—2019年盐城市居民逐日死亡数据(非意外总死亡、呼吸系统疾病和循环系统疾病)、气象和空气污染数据。通过建立分布滞后非线性模型,评价气温与居民死亡关联。结果气温与居民非意外总死亡、呼吸系统疾病死亡和循环系统疾病死亡的关联呈“U”型。极端低温与居民非意外总死亡、呼吸系统疾病死亡和循环系统疾病死亡的关联呈现滞后性,相对危险度(RR)在暴露第3天达到最大,分别为1.03(95%CI:1.02~1.04)、1.06(95%CI:1.04~1.09)和1.02(95%CI:1.00~1.04);极端高温与居民非意外总死亡、呼吸系统疾病死亡和循环系统疾病死亡的关联呈现急性效应,RR在暴露当天健康效应最大,分别为1.19(95%CI:1.14~1.24)、1.20(95%CI:1.10~1.30)和1.25(95%CI:1.17~1.33)。极端低温对非意外总死亡、呼吸系统疾病死亡和循环系统疾病死亡的累计健康效应RR值均在14天后达到最大;极端高温对非意外总死亡、呼吸系统疾病死亡和循环系统疾病死亡的累计健康效应分别在暴露3、7和7天后达到最大。男性死亡风险在极端低温时高于女性,在极端高温时低于女性;≥65岁人群在极端高温时的非意外总死亡和循环系统疾病死亡风险高于<65岁人群。结论非适宜温度会增加盐城市居民的死亡健康风险,且低温滞后效应的持续时间比高温长。

基于参数辨识的电液伺服非线性模型预测控制

针对电液伺服系统存在的非线性、模型不确定性和约束问题,提出了一种基于参数辨识的非线性模型预测控制方法。利用递推最小二乘法辨识电液伺服系统模型参数,以克服模型不确定性;基于模型参数辨识结果,考虑负载流量非线性、控制量约束和状态约束需求,构建性能指标函数,设计了非线性模型预测控制方法,并进行闭环稳定性分析。仿真结果表明,辨识方法可以较快估计出模型参数,最大估计误差为1.802%,相比于PID控制,控制算法的最大轨迹跟踪误差减小了88.66%。所提方法能有效处理系统约束与非线性,具有较好的控制效果。

基于分布滞后非线性模型分析巢湖市发热伴血小板减少综合征与气象因素的关系

目的研究巢湖市发热伴血小板减少综合征(severe fever with thrombocytopenia syndrome,SFTS)与气象因素的关系,为SFTS的防控提供科学依据。方法通过中国疾病预防控制信息系统收集巢湖市2013—2022年每日SFTS发病资料,通过中国科学院资源环境科学数据中心收集同期气象资料。以周平均气温中位数(17.4℃)、周平均气压中位数(1012.8 hPa)、周日照时数中位数(33.4 h)和周降水量最小值(0 mm)作为参考值,利用分布滞后非线性模型(distributed lag non-linear model,DLNM)分析SFTS周病例数和周气象因素的关系。结果2013—2022年巢湖市共报告SFTS病例231例,年发病率为0.63/10万~5.78/10万,年均发病率2.93/10万,年发病率总体呈上升趋势(Z=3.04,P<0.01)。男性和女性报告病例数分别为113例和118例,年均发病率分别为2.90/10万和2.97/10万;各年龄组中≥60岁人群的报告病例数和发病率均最高(175例,10.54/10万)。SFTS周发病风险对周平均气温、周平均气压、周日照时数的响应曲线近似倒“V”型,对周降水量的响应曲线近似半“U”型。周平均气温为22.4℃时,SFTS发病累积相对危险度(cumulative relative risk,CRR)最大[CRR=9.210,95%CI:(0.832,118.353)];周平均气温在17.5~21.8℃时,SFTS发病风险升高(P<0.05)。周平均气压为1015.5 hPa时,SFTS发病的CRR最大[CRR=1.877,95%CI:(0.649,5.435)],周平均气压在998.7~1012.7 hPa和1022.1~1031.5 hPa时SFTS发病风险降低(P<0.05)。周日照时数为31.0 h时,SFTS发病的CRR最大[CRR=1.024,95%CI:(0.882,1.188)],在周日照时数>39.3 h时,SFTS发病风险降低(P<0.05);周降雨量越大,SFTS发病风险越大(P<0.05)。结论SFTS发病和气象因素呈现非线性关系,适宜的温度、丰沛的降雨量会增加SFTS的发生风险,较高的气压和日照时数可以降低SFTS的发生风险。

变系数部分非线性模型的分位数回归估计

研究纵向数据缺失下变系数部分非线性分位数回归模型的估计问题.利用逆概率加权法结合分位数回归给出参数估计和非参估计;在一定条件下,证明了所给估计量的渐近正态性;通过数值模拟,验证了所提方法的有效性.

自动驾驶汽车的无偏移非线性模型预测控制研究

为解决自动驾驶汽车运动控制中基于横向-纵向耦合结构的无偏移非线性模型预测控制(OF-NMPC)的稳态误差问题,使用无迹卡尔曼滤波器观察控制器状态和扰动,并纳入模型预测和参考值计算以消除稳态误差。仿真和实车试验结果表明,所提出的OF-NMPC算法可有效消除稳态误差,提高系统的动态性能。

非线性模型的众数回归估计

在应用众数回归方法来考虑非线性模型的估计时,把调整参数当作常数,在适当的条件下得到估计量的√n收敛速度,改进了已有的众数回归估计方法,即把调整参数作为变量.最后,通过一定数量的模拟实验来验证众数回归估计的稳健性.

一款基于非线性模型设计的高性能GaN功率放大载片

采用南京电子器件研究所研制的0.35μm栅长、60 V高压AlGaN/GaN HEMT工艺,利用可缩放大信号模型仿真设计了一款工作在S波段的高性能功率放大载片。该功率放大载片由单个总栅宽为36.4 mm的GaN管芯采用混合集成内匹配方案设计而成,漏极工作电压为60 V,工作频带为2.7~3.5 GHz。测试结果表明,在环境温度300 K,脉宽250μs、占空比15%的脉冲测试条件下,功率放大载片在工作频带内最大饱和输出功率为354.8 W,最大功率附加效率为61%,功率增益大于14.7 dB,显示了GaN器件的高工作电压、高功率密度、宽工作频带等特性。

基于分布滞后非线性模型评估气温对缺血性脑卒中发病的影响

目的:探讨气温对居民缺血性脑卒中发病的影响。方法:收集2013-2020年山东生态队列平邑县子队列缺血性脑卒中发病数据及气象数据。采用分布滞后非线性模型(DLNM)分析气温对全人群缺血性脑卒中发病的影响,并探讨不同性别、年龄人群间的差异。结果:2013-2020年共观察缺血性脑卒中病人50427例,纳入缺血性脑卒中发病病人42014例,日均发病数为14例。日均气温与缺血性脑卒中发病人数呈非线性关系。高温与缺血性脑卒中发病人数的增加有关,且高温对其发病存在即刻效应和滞后效应,高温在0~10 d滞后的累积相对危险度(RR)为1.433(95%CI:1.079~1.902)。低温和较低温对于全人群在特定累积时段存在一定保护作用,且随着时间的推移保护作用减弱,低温和较低温在0~10 d滞后的合并RR分别为0.618(95%CI:0.455~0.840)和0.712(95%CI:0.608~0.834)。分层分析结果显示,高温对男性、≥65岁人群缺血性脑卒中发病危害较大,高温累积滞后10 d时,男性组人群缺血性脑卒中发病风险达到最大,RR值为1.678(95%CI:1.193~2.361);年龄≥65岁人群缺血性脑卒中发病在高温当天RR达到最大,RR值为1.523(95%CI:1.203~1.928)。结论:气温与居民缺血性脑卒中发病呈非线性关系,高温会增加居民缺血性脑卒中的发病风险,且累积滞后效应影响较大,居民应提高在高温天气下的自我保护意识。

基于非线性模型预测的四旋翼无人机轨迹跟踪控制

针对四旋翼无人机轨迹跟踪控制器跟踪性能不稳定的问题,提出一种基于非线性模型预测控制(nolinear model predict control,NMPC)的轨迹跟踪算法。首先,建立四旋翼无人机的动力学模型,定义四旋翼无人机的位置和姿态为状态量,螺旋桨转速为控制输入量,建立非线性状态空间方程作为控制算法的预测模型。其次,定义最优化函数和四旋翼无人机控制约束,将轨迹跟踪控制问题转换为非线性最优化求解问题。最后,通过多重打靶法求解得到的最优控制量作为四旋翼无人机的输入信号。为验证NMPC算法的跟踪性能,在Matlab中搭建仿真平台进行对比实验,结果表明,与PID和串级模型预测控制(model predict control,MPC)及改进MPC方法相比,NMPC算法能够在满足约束的情况下完成轨迹跟踪任务,误差小、精度高,并具有抗干扰能力。

基于非线性模型预测控制算法的四旋翼无人机控制研究

针对四旋翼无人机的运行轨迹跟踪、姿态控制问题,建立了完整四旋翼的动力学模型,并针对该动力学模型设计了一种基于非线性模型预测控制算法的四旋翼无人机控制器,实现了具备输入输出状态约束以及一定的抗干扰能力的四旋翼无人机轨迹跟踪、姿态控制,并通过数值仿真实验验证了该方法的可行性。

四足机器人整机非线性模型预测控制

四足机器人运动控制的研究对于推动机器人技术的发展具有重要意义。提出了一种以非线性模型预测控制(NMPC)和整机控制(WBC)结合的四足机器人运动控制算法。为了提高计算效率,将四足机器人的本体假设为一个单刚体模型(SRBD),为了使四足机器人的运动控制更为稳定和精准,使用实时迭代的方案,让NMPC以25 Hz的频率进行在线规划,WBC以500 Hz的频率实时控制机器人运动状态。通过在仿真环境中的机器人全向行走,验证了NMPC和WBC结合的四足机器人运动控制算法的有效性和优越性。

一种改进非线性模型预测轨迹跟踪控制方法研究

在狭窄场景中(如停车场)车辆运动空间有限并与障碍物距离较近,车辆在行进过程中容易造成擦碰。为避免此类事故的发生,需要进一步优化车辆跟踪控制算法,以提高其控制精度和计算效率。为此,提出了一种改进的非线性模型预测车辆轨迹跟踪控制方法。该方法采用改进的二阶龙格库塔方法对汽车前进/倒车运动学模型进行离散化处理;针对非线性优化导致的计算负担问题,提出一种基于动态的移动分块矩阵策略来约束控制量,以减少独立输入量的数目,降低计算复杂度。仿真结果表明:所提的控制方法相较于前馈PID以及原NMPC,在横向误差方面分别减小了50.4%、28.21%;在航向误差方面分别减小了19.58%、12.53%。在梯形和弯曲轨迹下,求解时间相较于原NMPC分别减少了28.73%、9.89%。因此,所提方案在跟踪精度与数值求解效率方面得到了明显的提升。

混合励磁双凸极电机电磁转矩非线性模型建模

针对混合励磁双凸极电机磁路饱和特性对电磁转矩的影响,提出一种具有几何意义的电磁转矩非线性计算模型。首先利用有限元电磁模型计算了磁链分布,提出磁链梯度的概念,根据磁共能原理,推导出电磁转矩的积分表达式,描述了其几何含义;然后仿真验证了所推导公式的正确性,并分别求解出满足恒转矩运行和最大转矩运行时的电枢电流波形,实现了电机在一定转子角度内的恒转矩输出和最大转矩输出;为便于实现方波控制,对方波电枢电流的波形参数进行优化,实现电机在方波电流下的最大转矩输出。经仿真验证,提出的混合励磁双凸极电机电磁转矩非线性模型具有计算准确、简单直观、便于应用的特点,为混合励磁双凸极电机设计提供参考。

基于等值单机非线性模型的多换流器并联直流系统暂态稳定性分析及控制参数整定方法

针对“状态变量多、阶数高”给多换流器并联直流系统暂态稳定性分析带来的困难,提出计及多换流器动态交互的等值单机非线性模型,简化大扰动稳定性分析及控制参数设计复杂度。首先,对每台换流器下垂双环控制中的所有状态变量做等效变换,建立直流系统的等值单机非线性模型;其次,基于等值单机的Takagi-Sugeno(TS)模糊模型刻画出最大估计吸引域,分析系统控制参数设计不合理导致的“小扰动稳定、大扰动失稳”问题;然后,提出基于等值单机的直流系统控制参数整定方法,通过等值单机设计推导系统中每台换流器的控制参数,降低了直流系统控制参数设计的难度,最后,RT-BOX硬件在环实验平台验证等值单机非线性模型及理论分析的准确性。

基于非线性模型预测的欠驱动船舶轨迹跟踪控制研究

针对欠驱动船舶轨迹跟踪控制系统具有非线性、大惯性、时滞、局部线性不可控等特点,结合扩展卡尔曼滤波器和序列二次规划算法,设计了基于非线性模型预测的船舶轨迹跟踪控制策略.首先,设计了具有一定复杂度的参考轨迹,用于测试船舶的各种工况及工况切换情况.其次,应用船舶欠驱动三自由度运动控制模型与所设计的参考轨迹建立了非线性约束优化问题的目标函数,采用序列二次规划算法进行优化求解,并在扩展卡尔曼滤波器中对测量函数的雅可比矩阵进行了预求解以减少算法计算量.最后,通过对一艘运输船进行仿真试验,验证了所设计轨迹跟踪控制器的有效性和实时性.

基于分布滞后非线性模型评估镇江市日均气温对居民死亡风险的影响

目的探索镇江市日均气温与居民每日死亡数的关联。方法采用分布滞后非线性模型拟合镇江市2015—2021年逐日死亡数据、气象数据和大气污染物数据,分析日均气温对人群日死亡数影响的滞后效应和累积效应。结果镇江市日均温度与死亡呈现近似“U”形曲线。热效应为急性短期效应,气温对非意外总死亡、循环和呼吸系统疾病死亡的热效应均在当天表现出最大热效应,RR值分别为1.19(95%CI:1.13~1.25)、1.46(95%CI:1.32~1.61)、1.59(95%CI:1.27~2.00)。冷效应呈现滞后特点,气温对非意外总死亡、循环系统疾病死亡的冷效应持续到第11天,最大RR值分别为1.08(95%CI:1.05~1.10)、1.07(95%CI:1.02~1.11)。非意外总死亡、循环系统疾病死亡的累积冷效应分别在滞后30天和20天达到最大值,而气温对不同死因别死亡人数的累积热效应则都在滞后3天达到最大值。结论镇江市气温过高或过低均会增加居民死亡风险,存在滞后效应。