南水北调中线工程冬季气温与水温关联性

为探讨南水北调中线工程中渠水温度与沿途气温之间的关系,采用等距抽样方法,从南到北在南水北调中线节制闸中选取7座节制闸作为分析样本,收集统计2022年11月15日—2023年2月28日所选节制闸的水温信息和所在地的气温信息。结果表明:7座节制闸的冬季水温变化趋势和15日移动平均气温变化相似;对南水北调中线上游段水温减去沿线15日气温差形成的数据与下游段水温数据进行对比,计算得到的皮尔逊相关系数均在0.95以上,相关性显著;在冬季,跨流域调水工程从南到北(上游到下游)的15日移动平均气温差是反映水体热量损失的主要表现形式。研究结果可为跨流域调水工程调整冰期输水调度策略、预防冰冻灾害提供理论依据。

基于机器学习技术的在线疾病诊疗方案倾向性识别研究

目的:采用机器学习技术分析和预测在线疾病诊疗方案的倾向性。方法:爬取39疾病百科网中与心血管疾病相关的439条症状数据,通过TF-IDF算法提取症状关键词向量,采用支持向量机、决策树、神经网络建立分类模型,预测不同病症倾向西医或中西医结合的治疗方案。结果:对在线疾病信息的文本分析可挖掘疾病的特征,采用机器学习技术可有效预测对应治疗方案的倾向性,预测精度均达90%以上。结论:机器学习技术可揭示疾病症状和治疗方案之间的内在联系,有助于提高在线疾病咨询的效率,提供有针对性的备选治疗方案。