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基于ResGCN-GRU的大气污染风险源识别
被引量:
2
1
作者
祁柏林
赵娅倩
+1 位作者
魏建勋
刘首正
《计算机系统应用》
2023年第6期301-307,共7页
重污染天气是“十四五”时期大气污染治理的重点工作,在重污染天气时期对风险源进行精准识别,可以及时发出预警,做好环境污染治理,防止污染事件进一步加重.基于网格化监测技术获取的数据,本文提出一种结合残差网络(ResNet)、图卷积网络(...
重污染天气是“十四五”时期大气污染治理的重点工作,在重污染天气时期对风险源进行精准识别,可以及时发出预警,做好环境污染治理,防止污染事件进一步加重.基于网格化监测技术获取的数据,本文提出一种结合残差网络(ResNet)、图卷积网络(GCN)和门控循环网络(GRU)的深度学习模型ResGCN-GRU,该模型主要应用于重污染天气时期识别风险源.重污染天气的风险源往往都是区域性的,具有明显的时空特征,因而本文先利用GCN网络提取监测点位之间的空间特征,同时利用ResNet解决多层GCN带来的过平滑以及梯度消失问题;再利用GRU提取风险源的时间特征,最后将全连接层融合的时空特征输入到Softmax激活函数得到二分类概率值,再根据概率值得到分类结果.为验证本文提出的模型性能,本文基于沈阳市72个监测点位的数据,通过精确度、召回率以及综合评价指标对GCN、LSTM、GRU和GCN-GRU进行对比,实验结果表明ResGCN-GRU模型分类效果的精确度分别要好16.9%、4.3%、3.1%、2.9%,证明了本文提出的模型在大气风险源识别方面更加有效,可以根据风险源数据的时空特征达到对风险源的精准识别.
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关键词
风险源
图卷积网络(GCN)
门控循环网络(GRU)
残差网络(ResNet)
识别
大气污染
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职称材料
基于微服务架构的中文作文智能评阅系统研究与应用
2
作者
赵钰辰
付立军
+2 位作者
祁柏林
李旭
郭伟民
《中国教育信息化》
2023年第6期111-119,共9页
中文作文评阅是语文教学中不可或缺的部分,每次考试后教师都面临集中的阅卷压力,同时,结果只以分数给出而导致评阅粒度过粗。在解决人工评阅问题而构建智能评阅系统时,面临着多算法调用、系统响应速度慢等新问题。基于微服务架构研究搭...
中文作文评阅是语文教学中不可或缺的部分,每次考试后教师都面临集中的阅卷压力,同时,结果只以分数给出而导致评阅粒度过粗。在解决人工评阅问题而构建智能评阅系统时,面临着多算法调用、系统响应速度慢等新问题。基于微服务架构研究搭建中文作文智能评阅系统,根据功能划分出多个微服务并独自开发和部署,保障系统的高可用性、高并发性和可扩展性,提高响应速度。经实践运行应用,基于微服务的系统具有良好的性能,取得较好的运行效果。所实现的系统一方面有助于提升中文作文阅卷的粒度和客观性,另一方面又能帮助学生找到写作上的不足,提升学生写作能力,提高语文教学的智能化水平。
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关键词
微服务架构
中文作文评阅
多算法调用
Spring
Cloud
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职称材料
基于Cotraining-LSTM空气质量校准算法
被引量:
1
3
作者
祁柏林
张欣
+3 位作者
刘闽
魏景锋
杜毅明
金继鑫
《计算机系统应用》
2020年第4期170-174,共5页
空气环境问题越发成为人们关注的焦点.除了工厂排放的各种废气,私家车的普及都导致了当前令人担忧的空气环境状况.国家相关部门也开始加大对空气环境的治理,提出了环境质量网格化监测的相关政策.在此背景下,市场涌现出很多微型监测仪器...
空气环境问题越发成为人们关注的焦点.除了工厂排放的各种废气,私家车的普及都导致了当前令人担忧的空气环境状况.国家相关部门也开始加大对空气环境的治理,提出了环境质量网格化监测的相关政策.在此背景下,市场涌现出很多微型监测仪器,但由于自身内部的传感器精准度不够,存在数据偏差的问题.为了解决这一问题,本文通过利用神经网络技术中的长短期记忆网络(Long Short-Term Memory,LSTM)模型结合半监督学习方法,达到提高监测数据的精准度的目的.通过与其它模型进行对比分析,该方法达到了一定的效果.
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关键词
半监督学习
校准
长短期记忆网络
传感器
监测数据
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职称材料
基于GCN-LSTM的空气质量预测
被引量:
9
4
作者
祁柏林
郭昆鹏
+3 位作者
杨彬
杜毅明
刘闽
王继娜
《计算机系统应用》
2021年第3期208-213,共6页
随着我国环境监测技术的不断发展,环境空气质量的网格化监测体系越来越受到相关工作人员的青睐,为应对空气污染的网格化监测体系中的小型、微型监测站的空气质量预测问题,本文提出了一种基于GCN和LSTM的空气质量预测模型.首先利用GCN网...
随着我国环境监测技术的不断发展,环境空气质量的网格化监测体系越来越受到相关工作人员的青睐,为应对空气污染的网格化监测体系中的小型、微型监测站的空气质量预测问题,本文提出了一种基于GCN和LSTM的空气质量预测模型.首先利用GCN网络提取网格化监测体系中的小微型监测站之间的空间特征,然后再使用LSTM提取时间特征,最后使用线性回归层来综合时空特征并产生空气质量的预测结果.为了验证本文提出的预测模型的性能,我们使用了沈阳市浑南区的14个小微型监测站的空气质量监测数据进行实验.实验结果显示,基于GCN-LSTM的空气质量预测模型在空间关联较强的网格化监测中的小微型监测站上的预测结果的精度要优于单一的LSTM预测模型.
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关键词
网格化监测
GCN
LSTM
空气质量预测
微型监测站
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职称材料
基于M-ACO算法的空气污染源反演
5
作者
祁柏林
崔英杰
+1 位作者
王帅
武暕
《计算机系统应用》
2022年第8期273-279,共7页
为了解决空气污染源反演的盲目性和低效率问题,本文提出了一种基于改进型蚁群算法(modified-ant colony optimization,M-ACO)的空气污染源反演方法.利用点源高斯扩散模型建立污染源反演模型,采取蚁群算法(ant colony optimization,ACO)...
为了解决空气污染源反演的盲目性和低效率问题,本文提出了一种基于改进型蚁群算法(modified-ant colony optimization,M-ACO)的空气污染源反演方法.利用点源高斯扩散模型建立污染源反演模型,采取蚁群算法(ant colony optimization,ACO)来求解.针对蚁群算法中存在的缺点,引入遗传算法的选择交叉思想,从而丰富种群的多样性来避免陷入局部极值;同时设计奖惩因子机制,对信息素更新规则进行改进来使算法更快地收敛,进而归纳为M-ACO算法.通过对比实验,证明了M-ACO算法相比于传统ACO算法来说,能够使得污染源的反演结果更准确和高效,为空气污染源反演的实际应用提供了有效的理论支撑.
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关键词
空气污染
高斯扩散模型
改进型蚁群算法
污染源反演
选择交叉
奖惩因子
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职称材料
利用投影提高教学效率
6
作者
祁柏林
《青海民族大学学报(教育科学版)》
1999年第S1期119-119,共1页
投影技术可以激发学生的学习兴趣,发展学生的智力,提高课堂教学效率。 1、借助幻灯片激情引趣,使学生入情入境,提高鉴别能力。如:《草原》是老舍先生写的一篇很美的写景叙事抒情散文。文中的第一段,把他第一次看到的草原景色从上到下呈...
投影技术可以激发学生的学习兴趣,发展学生的智力,提高课堂教学效率。 1、借助幻灯片激情引趣,使学生入情入境,提高鉴别能力。如:《草原》是老舍先生写的一篇很美的写景叙事抒情散文。文中的第一段,把他第一次看到的草原景色从上到下呈现在学生面前,寓情于景。
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关键词
提高教学效率
投影技术
《草原》
幻灯片
寓情于景
老舍先生
抒情散文
从上到下
表达能力
鉴别能力
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职称材料
融合双向GRU的空气质量数据缺失补充算法
被引量:
2
7
作者
郭昆鹏
祁柏林
+1 位作者
刘首正
冯晓宇
《小型微型计算机系统》
CSCD
北大核心
2022年第7期1345-1349,共5页
随着我国环境监测体系的进一步发展,环境监管已经建成了以标准监测站为主,微型监测站为辅的环境监测体系.但是微型监测站的数据采集过程中由于一些不可控的因素所导致的数据缺失是不可避免的,而这些数据缺失对分析和挖掘这些监测数据造...
随着我国环境监测体系的进一步发展,环境监管已经建成了以标准监测站为主,微型监测站为辅的环境监测体系.但是微型监测站的数据采集过程中由于一些不可控的因素所导致的数据缺失是不可避免的,而这些数据缺失对分析和挖掘这些监测数据造成了一定的影响.本文针对这种空气质量监测数据的缺失问题提出了一种融合双向GRU的数据缺失补充算法.该算法采用1个正向的GRU网络和1个反向的GRU网络并且使用集成学习的思想来分析缺失数据前向和后向的特征,从而获得缺失数据的补充数据.文章使用沈阳市位于不同区域的3个微型监测站的监测数据进行实验,实验表明,融合双向GRU的空气质量监测数据缺失补充算法相比于传统的均值补差法和单向的GRU插值法具备更好的缺失数据补充效果.
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关键词
GRU
数据缺失
环境监测
插值
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职称材料
题名
基于ResGCN-GRU的大气污染风险源识别
被引量:
2
1
作者
祁柏林
赵娅倩
魏建勋
刘首正
机构
中国科学院沈阳计算技术研究所
中国科学院大学
辽宁省阜新生态环境监测中心
辽宁省环境监测协会
出处
《计算机系统应用》
2023年第6期301-307,共7页
基金
辽宁省中央引导地方科技发展专项(2021010211-JH6/105)
沈阳市中青年科技创新人才支持计划(RC210360)
文摘
重污染天气是“十四五”时期大气污染治理的重点工作,在重污染天气时期对风险源进行精准识别,可以及时发出预警,做好环境污染治理,防止污染事件进一步加重.基于网格化监测技术获取的数据,本文提出一种结合残差网络(ResNet)、图卷积网络(GCN)和门控循环网络(GRU)的深度学习模型ResGCN-GRU,该模型主要应用于重污染天气时期识别风险源.重污染天气的风险源往往都是区域性的,具有明显的时空特征,因而本文先利用GCN网络提取监测点位之间的空间特征,同时利用ResNet解决多层GCN带来的过平滑以及梯度消失问题;再利用GRU提取风险源的时间特征,最后将全连接层融合的时空特征输入到Softmax激活函数得到二分类概率值,再根据概率值得到分类结果.为验证本文提出的模型性能,本文基于沈阳市72个监测点位的数据,通过精确度、召回率以及综合评价指标对GCN、LSTM、GRU和GCN-GRU进行对比,实验结果表明ResGCN-GRU模型分类效果的精确度分别要好16.9%、4.3%、3.1%、2.9%,证明了本文提出的模型在大气风险源识别方面更加有效,可以根据风险源数据的时空特征达到对风险源的精准识别.
关键词
风险源
图卷积网络(GCN)
门控循环网络(GRU)
残差网络(ResNet)
识别
大气污染
Keywords
risk source
graph convolutional network(GCN)
gated recurrent unit(GRU)
residual network(ResNet)
identification
air pollution
分类号
TP3 [自动化与计算机技术—计算机科学与技术]
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职称材料
题名
基于微服务架构的中文作文智能评阅系统研究与应用
2
作者
赵钰辰
付立军
祁柏林
李旭
郭伟民
机构
中国科学院沈阳计算技术研究所
山东大学大数据技术与认知智能实验室
中国科学院沈阳计算技术研究所
山东大学大数据技术与认知智能实验室
北京市中关村中学
出处
《中国教育信息化》
2023年第6期111-119,共9页
文摘
中文作文评阅是语文教学中不可或缺的部分,每次考试后教师都面临集中的阅卷压力,同时,结果只以分数给出而导致评阅粒度过粗。在解决人工评阅问题而构建智能评阅系统时,面临着多算法调用、系统响应速度慢等新问题。基于微服务架构研究搭建中文作文智能评阅系统,根据功能划分出多个微服务并独自开发和部署,保障系统的高可用性、高并发性和可扩展性,提高响应速度。经实践运行应用,基于微服务的系统具有良好的性能,取得较好的运行效果。所实现的系统一方面有助于提升中文作文阅卷的粒度和客观性,另一方面又能帮助学生找到写作上的不足,提升学生写作能力,提高语文教学的智能化水平。
关键词
微服务架构
中文作文评阅
多算法调用
Spring
Cloud
Keywords
Microservices architecture
Chinese composition evaluation
Multiple algorithm calls
Spring Cloud
分类号
G434 [文化科学—教育技术学]
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职称材料
题名
基于Cotraining-LSTM空气质量校准算法
被引量:
1
3
作者
祁柏林
张欣
刘闽
魏景锋
杜毅明
金继鑫
机构
中国科学院大学
中国科学院沈阳计算技术研究所
辽宁省沈阳生态环境监测中心
辽宁省医疗器械检验检测院
出处
《计算机系统应用》
2020年第4期170-174,共5页
基金
辽宁省“兴辽英才计划”项目(XLYC1808004)。
文摘
空气环境问题越发成为人们关注的焦点.除了工厂排放的各种废气,私家车的普及都导致了当前令人担忧的空气环境状况.国家相关部门也开始加大对空气环境的治理,提出了环境质量网格化监测的相关政策.在此背景下,市场涌现出很多微型监测仪器,但由于自身内部的传感器精准度不够,存在数据偏差的问题.为了解决这一问题,本文通过利用神经网络技术中的长短期记忆网络(Long Short-Term Memory,LSTM)模型结合半监督学习方法,达到提高监测数据的精准度的目的.通过与其它模型进行对比分析,该方法达到了一定的效果.
关键词
半监督学习
校准
长短期记忆网络
传感器
监测数据
Keywords
semi-supervised learning
calibration
Long Short-Term Memory(LSTM)
sensor
monitoring data
分类号
X831 [环境科学与工程—环境工程]
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职称材料
题名
基于GCN-LSTM的空气质量预测
被引量:
9
4
作者
祁柏林
郭昆鹏
杨彬
杜毅明
刘闽
王继娜
机构
中国科学院大学
中国科学院沈阳计算技术研究所
辽宁省沈阳生态环境监测中心
辽宁省先进装备制造业基地建设工程中心
出处
《计算机系统应用》
2021年第3期208-213,共6页
基金
辽宁省“兴辽英才计划”(XLYC1808004)。
文摘
随着我国环境监测技术的不断发展,环境空气质量的网格化监测体系越来越受到相关工作人员的青睐,为应对空气污染的网格化监测体系中的小型、微型监测站的空气质量预测问题,本文提出了一种基于GCN和LSTM的空气质量预测模型.首先利用GCN网络提取网格化监测体系中的小微型监测站之间的空间特征,然后再使用LSTM提取时间特征,最后使用线性回归层来综合时空特征并产生空气质量的预测结果.为了验证本文提出的预测模型的性能,我们使用了沈阳市浑南区的14个小微型监测站的空气质量监测数据进行实验.实验结果显示,基于GCN-LSTM的空气质量预测模型在空间关联较强的网格化监测中的小微型监测站上的预测结果的精度要优于单一的LSTM预测模型.
关键词
网格化监测
GCN
LSTM
空气质量预测
微型监测站
Keywords
grid monitoring
GCN
LSTM
air quality prediction
micro monitoring station
分类号
X831 [环境科学与工程—环境工程]
TP18 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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职称材料
题名
基于M-ACO算法的空气污染源反演
5
作者
祁柏林
崔英杰
王帅
武暕
机构
中国科学院沈阳计算技术研究所
中国科学院大学
辽宁省沈阳生态环境监测中心
辽宁省生态环境监测中心
出处
《计算机系统应用》
2022年第8期273-279,共7页
基金
辽宁省中央引导地方科技发展专项(2021010211-JH6/105)
辽宁省“百千万人才工程”(2020921013)。
文摘
为了解决空气污染源反演的盲目性和低效率问题,本文提出了一种基于改进型蚁群算法(modified-ant colony optimization,M-ACO)的空气污染源反演方法.利用点源高斯扩散模型建立污染源反演模型,采取蚁群算法(ant colony optimization,ACO)来求解.针对蚁群算法中存在的缺点,引入遗传算法的选择交叉思想,从而丰富种群的多样性来避免陷入局部极值;同时设计奖惩因子机制,对信息素更新规则进行改进来使算法更快地收敛,进而归纳为M-ACO算法.通过对比实验,证明了M-ACO算法相比于传统ACO算法来说,能够使得污染源的反演结果更准确和高效,为空气污染源反演的实际应用提供了有效的理论支撑.
关键词
空气污染
高斯扩散模型
改进型蚁群算法
污染源反演
选择交叉
奖惩因子
Keywords
air pollution
Gaussian diffusion model
modified-ant colony optimization(M-ACO)algorithm
pollution source inversion
selection and crossover
reward and punishment factor
分类号
X51 [环境科学与工程—环境工程]
TP18 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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职称材料
题名
利用投影提高教学效率
6
作者
祁柏林
机构
青海省西宁市城西区教育局
出处
《青海民族大学学报(教育科学版)》
1999年第S1期119-119,共1页
文摘
投影技术可以激发学生的学习兴趣,发展学生的智力,提高课堂教学效率。 1、借助幻灯片激情引趣,使学生入情入境,提高鉴别能力。如:《草原》是老舍先生写的一篇很美的写景叙事抒情散文。文中的第一段,把他第一次看到的草原景色从上到下呈现在学生面前,寓情于景。
关键词
提高教学效率
投影技术
《草原》
幻灯片
寓情于景
老舍先生
抒情散文
从上到下
表达能力
鉴别能力
分类号
G623.2 [文化科学—教育学]
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职称材料
题名
融合双向GRU的空气质量数据缺失补充算法
被引量:
2
7
作者
郭昆鹏
祁柏林
刘首正
冯晓宇
机构
中国科学院大学
中国科学院沈阳计算技术研究所
辽宁省环境监测协会
辽宁省沈阳生态环境监测中心
出处
《小型微型计算机系统》
CSCD
北大核心
2022年第7期1345-1349,共5页
基金
国家水体污染控制与治理科技重大专项项目(2012ZX07505)资助.
文摘
随着我国环境监测体系的进一步发展,环境监管已经建成了以标准监测站为主,微型监测站为辅的环境监测体系.但是微型监测站的数据采集过程中由于一些不可控的因素所导致的数据缺失是不可避免的,而这些数据缺失对分析和挖掘这些监测数据造成了一定的影响.本文针对这种空气质量监测数据的缺失问题提出了一种融合双向GRU的数据缺失补充算法.该算法采用1个正向的GRU网络和1个反向的GRU网络并且使用集成学习的思想来分析缺失数据前向和后向的特征,从而获得缺失数据的补充数据.文章使用沈阳市位于不同区域的3个微型监测站的监测数据进行实验,实验表明,融合双向GRU的空气质量监测数据缺失补充算法相比于传统的均值补差法和单向的GRU插值法具备更好的缺失数据补充效果.
关键词
GRU
数据缺失
环境监测
插值
Keywords
GRU
missing data
environmental monitoring
interpolation
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于ResGCN-GRU的大气污染风险源识别
祁柏林
赵娅倩
魏建勋
刘首正
《计算机系统应用》
2023
2
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职称材料
2
基于微服务架构的中文作文智能评阅系统研究与应用
赵钰辰
付立军
祁柏林
李旭
郭伟民
《中国教育信息化》
2023
0
下载PDF
职称材料
3
基于Cotraining-LSTM空气质量校准算法
祁柏林
张欣
刘闽
魏景锋
杜毅明
金继鑫
《计算机系统应用》
2020
1
下载PDF
职称材料
4
基于GCN-LSTM的空气质量预测
祁柏林
郭昆鹏
杨彬
杜毅明
刘闽
王继娜
《计算机系统应用》
2021
9
下载PDF
职称材料
5
基于M-ACO算法的空气污染源反演
祁柏林
崔英杰
王帅
武暕
《计算机系统应用》
2022
0
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职称材料
6
利用投影提高教学效率
祁柏林
《青海民族大学学报(教育科学版)》
1999
0
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职称材料
7
融合双向GRU的空气质量数据缺失补充算法
郭昆鹏
祁柏林
刘首正
冯晓宇
《小型微型计算机系统》
CSCD
北大核心
2022
2
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职称材料
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