混合示教长短时记忆网络的车辆轨迹预测研究

为实现智能网联车对周围车辆运行轨迹准确地长时预测,本文提出一种混合示教解码的长短时记忆网络的车辆轨迹预测方法。首先,通过特征筛选和历史轨迹序列标注建立轨迹预测数据集;其次,构建长短时记忆网络的编码器-解码器模型,编码器将自车和周围车辆历史轨迹及道路环境信息编码为上下文向量,解码器采用混合示教的模式将上下文向量解码动态解码为未来轨迹;最后,采用真实道路数据集NGSIM US101和I-80路段验证模型的可行性。多组对比分析实验结果表明:本文所提方法在长时域预测的终点位移误差指标上的有效性和优越性,5 s的终点位移误差在2.7 m以内;并且模型在稀疏采样后的数据集上达到更高的预测准确率,5 s的位移误差在1.3 m以内。

有机相阴离子交换固相萃取HPLC-UV法快速测定食品接触材料中4种尼泊金酯的特定迁移量

建立了有机相阴离子交换固相萃取/高效液相色谱紫外法(HPLC-UV)快速测定10%乙醇、3%乙酸、20%乙醇、50%乙醇和橄榄油食品模拟物中尼泊金甲酯、尼泊金乙酯、尼泊金异丙酯和尼泊金丙酯的特定迁移量(SM)。橄榄油食品模拟物样品采用有机相阴离子交换固相萃取法净化,水基食品模拟物样品经亲水性聚四氟乙烯针式过滤器过滤后直接进样。以甲醇和纯水为流动相,4种尼泊金酯在ZORBAX SB-Phenyl柱上等度洗脱,12.5 min内达到基线分离;紫外外标校准曲线法定量。4种尼泊金酯在0.5~100 mg/L范围内线性关系良好(r2≥0.999 8),在10、50、100 mg/kg 3个浓度水平下的加标回收率为97.9%~103%,相对标准偏差为0.02%~2.2%,在5种食品模拟物中的定量下限为0.1~0.5 mg/kg。结果表明,该方法的色谱分离和线性关系好,回收率和准确度高,满足欧盟(EU)NO 10/2011法规附表1中4种尼泊金酯SM的限量要求,并已应用于实际样品的检测。

污泥液化生物炭对亚甲基蓝的吸附特性及机理

探讨污泥在乙醇-水混合溶剂中液化产生的生物炭的吸附潜力及其吸附机理(以亚甲基蓝(MB)废水为处理对象),结果表明:生物炭的吸附容量随着MB溶液起始pH值升高而升高,当pH超过8时,MB的碱性褪色开始显现.吸附温度的上升(30~60℃)对生物炭吸附容量的影响不明显.吸附容量总体上随着吸附时间的增加而上升(240min前),在240min后趋于稳定.吸附剂用量及初始MB浓度过高或过低都不利于生物炭的吸附,存在一个的临界点,分别是6mg和120mg/L.生物炭吸附MB的过程吻合准二级动力学方程(R^2=0.9994)和Langmuir方程(R^2=0.9831),且为自发吸热的过程,受物理吸附和化学吸附联合控制,具体的机理包括:离子交换、官能团络合、π-π吸附等.

十二烷基酰胺丙基磷酸酯甜菜碱的复配性能研究

在298 K,0.1 mol/L NaCl水溶液中,分别研究了十二烷基酰胺丙基磷酸甜菜碱(C12-APA)/十二烷基硫酸钠(SDS)和十二烷基酰胺丙基磷酸甜菜碱(C12-APA)/脂肪醇聚氧乙烯醚9(AEO9)混合表面活性剂体系在不同摩尔比下的表面化学性质,通过常规溶液理论计算了混合体系的协同作用参数。结果表明,SDS/C12-APA混合体系具有比单一表面活性剂更好的表面活性,当摩尔比n(SDS)/n(C12-APA+SDS)为0.5时,混合物的协同作用最强;由SDS/C12-APA和AEO9/C12-APA复配体系的微极性和胶束聚集数,可简单判定SDS/C12-APA复配体系具有协同效应,而AEO9和C12-APA形成的混合体系没有协同效应,并且混合体系形成了比原来更小更稳定的胶束结构。

祛湿化痰助孕方联合枸橼酸氯米芬对痰湿困阻型多囊卵巢综合征患者的临床疗效

目的探讨祛湿化痰助孕方联合枸橼酸氯米芬对痰湿困阻型多囊卵巢综合征患者的临床疗效。方法116例患者随机分为对照组和观察组,每组58例,对照组给予枸橼酸氯米芬,观察组在对照组基础上加用祛湿化痰助孕方,疗程3个月。检测Hs-CRP、FIN、HOMA-IR、FSH、LH、E2、卵巢体积、妊娠率、排卵率、不良反应发生率变化。结果观察组妊娠率、排卵率高于对照组(P<0.05),不良反应发生率更低(P<0.05)。治疗后,2组Hs-CRP、FIN、HOMA-IR、FSH、LH降低(P<0.05);卵巢体积缩小(P<0.05),E2升高(P<0.05),以观察组更明显(P<0.05)。结论祛湿化痰助孕方联合枸橼酸氯米芬可安全有效地改善痰湿困阻型多囊卵巢综合征患者胰岛素抵抗,调节性激素水平,提高临床疗效。

Distribution and transformation behaviors of heavy metals during liquefaction process of sewage sludge in ethanol-water mixed solvents

Liquefaction of sewage sludge(SS)in ethanol-water cosolvents is a promising process for the preparation of bio-oil/biochar products.Effect of the combined use of ethanol and water on the distribution/transformation behaviors of heavy metals(HMs)contained in raw SS is a key issue on the safety and cleanness of above liquefaction process,which is explored in this study.The results show that pure ethanol facilitates the migration of HMs into biochar products.Pure water yields lower percentages of HMs in mobile/bioavailable speciation.Compared with sole solvent treatment,ethanol-water cosolvent causes a random/average effect on the distribution/transformation behaviors of HMs.After liquefaction of SS in pure water,the contamination degree of HMs is mitigated from high level(25.8(contamination factor))in raw SS to considerable grade(13.4)in biochar and the ecological risk is mitigated from moderate risk(164.5(risk index))to low risk(78.8).Liquefaction of SS in pure ethanol makes no difference to the pollution characteristics of HMs.The combined use of ethanol and water presents similar immobilization effects on HMs to pure water treatment.The contamination factor and risk index of HMs in biochars obtained in ethanol-water cosolvent treatment are 13.1-14.6(considerable grade)and 79.3-101.0(low risk),respectively.In order to further control the pollution of HMs,it is preferentially suggested to improve the liquefaction process of SS in ethanol-water mixed solvents by introducing conventional lignocellulosic/algal biomass,also known as co-liquefaction treatment.

基于UWB的地下定位算法和拓扑优化

地下定位面对环境恶劣、干扰、多径等影响,常规算法难以获得高精度的定位结果,同时井下环境多为狭长的巷道,不利于布置定位所需的锚节点,而井下锚节点的布置通常对定位结果有较大影响,因而使用普通的定位方法不足以满足智能采矿所需的高精度定位需求.本文对传统的三边定位算法进行分析,总结了传统三边定位结果产生误差的原因,并提出了改进的算法,通过仿真实验验证了改进算法的有效性.同时通过理论分析误差带,使用最大绝对定位误差用于仿真分析拓扑结构对定位结果精度的影响,提出了对拓扑结构的优化原则,能够根据环境特点以实现定位区域内平均最大绝对定位误差最小为原则得出最优拓扑结构.文中设置了仿真实验和实地实验对改进的算法和拓扑结构优化方法进行了验证,实验结果中,改进的算法能够在相同拓扑结构下减小15%-43%的误差,而在相同算法下优化的拓扑结构能够减小17%-65%,二者结合能够减小误差达74%.结果表明,在相同的定位条件下,改进的定位算法能够明显提高定位结果的精度,同时定位结果与拓扑结构之间也有着密切的联系,根据实际环境灵活布置拓扑结构能够使定位结果的精度进一步提高,将改进的算法与拓扑结构优化方法结合可以实现更高的定位精度.