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Evaluation of the Predicted Particle Properties (P3) Microphysics Scheme in Simulations of Stratiform Clouds with Embedded Convection
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作者 Tuanjie HOU Baojun CHEN +3 位作者 Hengchi LEI Lei WEI Youjiang HE Qiujuan FENG 《Advances in Atmospheric Sciences》 SCIE CAS CSCD 2023年第10期1859-1876,共18页
To evaluate the ability of the Predicted Particle Properties(P3)scheme in the Weather Research and Forecasting(WRF)model,we simulated a stratiform rainfall event over northern China on 22 May 2017.WRF simulations with... To evaluate the ability of the Predicted Particle Properties(P3)scheme in the Weather Research and Forecasting(WRF)model,we simulated a stratiform rainfall event over northern China on 22 May 2017.WRF simulations with two P3 versions,P3-nc and P3-2ice,were evaluated against rain gauge,radar,and aircraft observations.A series of sensitivity experiments were conducted with different collection efficiencies between ice and cloud droplets.The comparison of the precipitation evolution between P3-nc and P3-2ice suggested that both P3 versions overpredicted surface precipitation along the Taihang Mountains but underpredicted precipitation in the localized region on the leeward side.P3-2ice had slightly lower peak precipitation rates and smaller total precipitation amounts than P3-nc,which were closer to the observations.P3-2ice also more realistically reproduced the overall reflectivity structures than P3-nc.A comparison of ice concentrations with observations indicated that P3-nc underestimated aggregation,whereas P3-2ice produced more active aggregation from the self-collection of ice and ice-ice collisions between categories.Efficient aggregation in P3-2ice resulted in lower ice concentrations at heights between 4 and 6 km,which was closer to the observations.In this case,the total precipitation and precipitation pattern were not sensitive to riming.Riming was important in reproducing the location and strength of the embedded convective region through its impact on ice mass flux above the melting level. 展开更多
关键词 predicted particle properties embedded convection RIMING AGGREGATION
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The Validity of the Thermohydrogravidynamic Theory Concerning the Predicted Dates of the Maximal Temporal Intensifications of the Global Seismotectonic Processes of the Earth during the Range 2020 - 2023 AD
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作者 Sergey V. Simonenko 《Journal of Geoscience and Environment Protection》 2023年第7期242-255,共14页
We present (on the 13<sup>th</sup> International Conference on Geology and Geophysics) the convincing evidence that the strongest earthquakes (according to the U.S. Geological Survey) of the Earth (during ... We present (on the 13<sup>th</sup> International Conference on Geology and Geophysics) the convincing evidence that the strongest earthquakes (according to the U.S. Geological Survey) of the Earth (during the range 2020 - 2023 AD) occurred near the predicted (calculated in advance based on the global prediction thermohydrogravidynamic principles determining the maximal temporal intensifications of the global seismotectonic, volcanic, climatic and magnetic processes of the Earth) dates 2020.016666667 AD (Simonenko, 2020), 2021.1 AD (Simonenko, 2019, 2020), 2022.18333333 AD (Simonenko, 2021), 2023.26666666 AD (Simonenko, 2022) and 2020.55 AD, 2021.65 AD (Simonenko, 2019, 2021), 2022.716666666 AD (Simonenko, 2022), respectively, corresponding to the local maximal and to the local minimal, respectively, combined planetary and solar integral energy gravitational influences on the internal rigid core of the Earth. We present the short-term thermohydrogravidynamic technology (based on the generalized differential formulation of the first law of thermodynamics and the first global prediction thermohydrogravidynamic principle) for evaluation of the maximal magnitude of the strongest (during the March, 2023 AD) earthquake of the Earth occurred on March 16, 2023 AD (according to the U.S. Geological Survey). . 展开更多
关键词 Thermohydrogravidynamic Theory Non-Stationary Cosmic Gravitation Generalized First Law of Thermodynamics Cosmic Geology Cosmic Geophysics Cosmic Seismology Global Seismotectonic Processes Global Prediction Thermohydrogravidynamic Principles The Short-Term Thermohydrogravidynamic Technology
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基于融合注意力机制LSTM网络的地下水位自适应鲁棒预测 被引量:3
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作者 佃松宜 厉潇滢 +2 位作者 杨丹 芮胜阳 郭斌 《工程科学与技术》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第1期54-64,共11页
地下水水位是旱天污水管网地下水入渗量的重要影响因素,快速精准地预测地下水水位能有效提升旱天污水管网地下水入渗量估算准确度,辅助优化管网病害治理与维护策略。针对目前城市复杂水文预测存在的准确度低、灵敏度低、泛化能力弱等问... 地下水水位是旱天污水管网地下水入渗量的重要影响因素,快速精准地预测地下水水位能有效提升旱天污水管网地下水入渗量估算准确度,辅助优化管网病害治理与维护策略。针对目前城市复杂水文预测存在的准确度低、灵敏度低、泛化能力弱等问题,本文提出了一种新的鲁棒自适应水位预测算法。首先,对水文数据进行预处理,解决了数据时间跨度大、噪声多、缺失及异常、非平稳等问题。其次,针对不同输入特征对预测指标的影响,在模型训练阶段提出一种新的空间变量注意机制,可快速识别与水位关联的关键变量,并对输入特征赋予不同的影响权重。然后,针对不同序列长度对预测效果的影响,还设计了自适应时间注意力机制,帮助网络自适应地找出与不同时间序列长度预测指标相关的编码器隐藏状态,以更好地捕捉时间上的依赖关系。在此基础上,以上下文向量作为输入,提出一种融合注意力机制的长短时记忆网络水文预测算法。最后,通过意大利Petrignano水文数据验证了所提算法的有效性,并与GRU、Elman、LSTM、VA–LSTM和S–LSTM等方法进行预测性能比较。结果表明,基于融合注意力机制的LSTM网络在面临大规模、噪点多的复杂数据时有优于其它几种算法的预测效果,表明该算法具有强自适应性和鲁棒性。本文研究结果可以为市政排水策略合理调整、及时控制提供参考。 展开更多
关键词 地下水位预测 时间与空间注意力机制 LSTM网络 自适应预测 鲁棒预测
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三维成矿预测关键问题 被引量:1
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作者 袁峰 李晓晖 +5 位作者 田卫东 周官群 汪金菊 葛粲 国显正 郑超杰 《地学前缘》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第4期119-128,共10页
三维成矿预测是当前深部找矿预测和勘查的重要方法和手段,其方法体系和实践应用均已取得大量成果,但同时存在若干关键科学技术问题,导致其进一步发展受到制约。本文从多尺度三维成矿预测方法体系不完善、不确定性分析与优化研究薄弱、... 三维成矿预测是当前深部找矿预测和勘查的重要方法和手段,其方法体系和实践应用均已取得大量成果,但同时存在若干关键科学技术问题,导致其进一步发展受到制约。本文从多尺度三维成矿预测方法体系不完善、不确定性分析与优化研究薄弱、三维成矿预测要素挖掘存在瓶颈、缺少针对三维成矿预测的三维深度学习模型和方法等关键问题出发,对目前三维成矿预测领域相关方面的研究进展进行综合分析,并提出针对上述关键问题可能的解决方案和研究方向。预期未来三维成矿预测领域的研究工作将创新发展出多种方法,实现对三维预测信息的深度挖掘;构建形成适用的三维深度学习模型和训练方法,有效增强三维成矿预测结果的预测能力;通过系统性地开展三维成矿预测不确定性研究,进一步优化预测过程和结果,有效提高三维成矿预测方法的可靠性和准确性;形成面向多尺度三维成矿预测的方法体系,更有效地指导矿集区-矿田-勘查区块(矿床)等不同级别的深部矿产资源找矿勘查工作。相关关键问题的解决将进一步深化和完善三维成矿预测理论和方法体系,促进三维成矿预测理论方法的实践应用,显著提升深部找矿预测和勘查工作的效率与水平,助力深部找矿突破。 展开更多
关键词 三维成矿预测 关键问题 多尺度 预测信息发掘 不确定性 数据融合
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干旱形成机制与预测理论方法及其灾害风险特征研究进展与展望 被引量:6
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作者 张强 李栋梁 +12 位作者 姚玉璧 王芝兰 王莺 王静 王劲松 王素萍 岳平 王慧 韩兰英 司东 李清泉 曾刚 王欢 《气象学报》 CAS CSCD 北大核心 2024年第1期1-21,共21页
在全球变暖背景下,干旱事件发生的频率和强度不断增大、影响不断加重,干旱发生规律的异常性和机制的复杂性也更为突出,对干旱形成机制、预测理论方法及灾害风险变化规律等方面都提出了新的挑战,也制约了当前干旱预测、预警及其灾害防控... 在全球变暖背景下,干旱事件发生的频率和强度不断增大、影响不断加重,干旱发生规律的异常性和机制的复杂性也更为突出,对干旱形成机制、预测理论方法及灾害风险变化规律等方面都提出了新的挑战,也制约了当前干旱预测、预警及其灾害防控能力的提高。近年来,在国家重点基础研究发展计划(973计划)课题等多个国家级项目支持下,已在干旱灾害形成机制与预测理论方法及其风险特征方面取得了一系列新成果。通过动力诊断、数值模拟和田间试验等方法,开展了干旱形成的多因子协同作用和多尺度叠加机制、干旱致灾过程的逐阶递进特征,以及干旱灾害风险分布演化的主控因素等方面的研究。对如下几方面的新进展进行了系统总结归纳:(1)厘清了全球变暖背景下青藏高原热力、海温、夏季风、遥相关等多因子对干旱形成的作用机制。(2)发现了降水亏缺时间尺度和农作物不同生长阶段的干旱敏感性规律。(3)揭示了变暖背景下典型区域干旱灾害风险分布及其变异的新特征;构建了干旱灾害风险新概念模型。(4)研发了东亚季风区的季节和次季节干旱集成预测系统。在总结归纳已取得研究成果的基础上,对未来干旱形成机制及其灾害风险科学研究进行了展望,提出了5个重点研究方向:(1)多因子联动及其多尺度叠加效应对干旱形成的影响;(2)系统整合人类活动和决策以及相关反馈的气候模式研究;(3)揭示陆-气耦合和大气环流协同作用对干旱的影响;(4)认识干旱灾害对粮食安全和生态安全影响的关键过程;(5)提高不同气候情景下干旱预估的准确度。 展开更多
关键词 干旱灾害 形成机制 预测理论 风险特征 协同作用
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基于特征变量扩展的含气饱和度随机森林预测方法 被引量:2
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作者 桂金咏 李胜军 +2 位作者 高建虎 刘炳杨 郭欣 《岩性油气藏》 CAS CSCD 北大核心 2024年第2期65-75,共11页
采用数据驱动的方式,提出了一种基于随机森林机器学习算法训练出含气饱和度地震预测方法,并将该方法应用于中国西部复杂天然气藏中,分别对单井资料和二维地震资料进行了含气饱和度预测与分析。研究结果表明:(1)抽取井旁道纵波速度、横... 采用数据驱动的方式,提出了一种基于随机森林机器学习算法训练出含气饱和度地震预测方法,并将该方法应用于中国西部复杂天然气藏中,分别对单井资料和二维地震资料进行了含气饱和度预测与分析。研究结果表明:(1)抽取井旁道纵波速度、横波速度和密度3个弹性参数叠前地震反演结果作为基本特征变量样本,引入边界合成少数类过采样技术对基本特征变量样本和对应的含气饱和度样本进行平衡化处理;利用扩展弹性阻抗结合数学变换自动生成一系列的扩展变量;再利用随机森林对特征变量进行含气饱和度预测重要性排名,并优选重要性较高的特征变量进行含气饱和度随机森林训练。(2)该方法大幅减少了特征变量提取和优选的人工工作量,且有效减少了信息冗余以及因含气饱和度样本不平衡导致的训练偏倚问题,有效增强了随机森林算法在含气饱和度地震预测方面的能力。(3)实际单井应用中预测的含气饱和度与测井解释的含气饱和度的相关系数可达0.9855;在二维地震资料应用中,该方法比基于常规未平衡化的11个弹性参数作为随机森林输入预测出的含气饱和度精度更高。 展开更多
关键词 含气饱和度 随机森林 纵波速度 横波速度 密度 特征变量 不平衡数据 机器学习 气层预测 地震预测
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渗出砂岩型铀矿成矿预测与找矿标志 被引量:11
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作者 李子颖 秦明宽 +29 位作者 郭庆银 贺锋 蔡煜琦 钟军 刘武生 邱林飞 刘持恒 纪宏伟 郭建 林锦荣 李西得 田明明 黄志新 衣龙升 王君贤 刘鑫扬 李伟涛 张云龙 何升 张字龙 郭强 欧光习 贾立城 何中波 吴玉 邢作昌 王文全 刘军港 韩美芝 骆效能 《铀矿地质》 CSCD 2024年第1期1-15,共15页
文章基于渗出砂岩型铀矿成矿机理和模式,认为渗出砂岩型铀成矿作用不同于渗入砂岩型铀矿成矿作用,其成矿预测和找矿标志也不同;提出了渗出砂岩型铀矿成矿作用两大基本关键条件识别标志:红杂色含矿建造原生成因和其中控矿灰色砂体的后生... 文章基于渗出砂岩型铀矿成矿机理和模式,认为渗出砂岩型铀成矿作用不同于渗入砂岩型铀矿成矿作用,其成矿预测和找矿标志也不同;提出了渗出砂岩型铀矿成矿作用两大基本关键条件识别标志:红杂色含矿建造原生成因和其中控矿灰色砂体的后生成因识别;在提出的红杂色沉积建造中渗出砂岩型铀矿“上红下黑、上下连通、红中找灰、灰中找矿”总体找矿新思路基础上,阐明渗出砂岩型铀成矿区域预测评价条件和标志:深部富铀富有机质沉积岩建造、区域构造、区域建造、放射性异常信息和综合预测标志等,提出并阐述“小凹陷成大矿”条件;系统建立渗出砂岩型铀矿床预测定位标志体系,特别是野外可识别的宏观标志,包括控矿构造、沉积建造、蚀变改造、铀矿化砂岩颜色、外来有机质特征等,并对比了渗入和渗出砂岩型铀成矿预测标志。提出的渗出砂岩型铀矿识别标志体系不仅对区分“渗入”和“渗出”两种矿化成因,而且对厘清控矿要素、指导成矿预测和找矿工程部署具有重要意义和价值。 展开更多
关键词 渗出砂岩型铀矿 红杂色含矿建造 成矿预测 找矿标志
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基于混合分解和PCG-BiLSTM的风速短期预测 被引量:3
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作者 毕贵红 黄泽 +3 位作者 赵四洪 谢旭 陈仕龙 骆钊 《太阳能学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第1期159-170,共12页
为降低风速的随机性对风力发电的影响,提高风速短期预测的精准度,提出一种基于混合分解、双通道输入、多分支PCG-BiLSTM深度学习模型的短期风速预测方法。首先,将全年风速数据分为春、夏、秋、冬4个季度,选取春季作为主要实验对象;其次... 为降低风速的随机性对风力发电的影响,提高风速短期预测的精准度,提出一种基于混合分解、双通道输入、多分支PCG-BiLSTM深度学习模型的短期风速预测方法。首先,将全年风速数据分为春、夏、秋、冬4个季度,选取春季作为主要实验对象;其次,利用奇异谱分解(SSD)和变分模态分解(VMD)以降低原始春季风速数据复杂度,生成具有不同模态且复杂度低的子分量,两种不同模式子分量组合为混合分量,实现不同模式分解算法的优势互补;最后,将混合分量以双通道的形式输入到多分支PCG-BiLSTM深度学习模型中,其模型的每个分支由卷积神经网络(CNN)与门控循环单元(GRU)并联组成时空特征提取模块,用于提取两种分解分量组合的混合分量的时空特征,各分支提取对应混合分量的时空特征经聚合后再由双向长短期记忆网络(BiLSTM)进一步提取风速信号的正向和反向双向波动规律,进而得到最终的风速预测结果。多组实验结果表明:提出的组合预测方法在短期风速预测中具有较高的精度和泛化能力,优于其他传统预测方法。 展开更多
关键词 风速 预测 深度学习 混合分解 并联网络
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基于Adaboost-PSO-SVM的铝电解槽健康状态诊断方法研究 被引量:1
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作者 尹刚 钱中友 +10 位作者 曹文琦 全鹏程 许亨权 颜非亚 王民 向禹 向冬梅 卢剑 左玉海 何文 卢润廷 《化工学报》 EI CSCD 北大核心 2024年第1期354-365,共12页
针对铝电解槽在铝电解生产过程中故障频发的问题,提出了一种基于支持向量机(support vector machine,SVM)的铝电解槽健康状态诊断模型,考虑传统的支持向量机只能适用于二分类问题,采用自适应推进算法(adaptive boosting,Adaboost)将支... 针对铝电解槽在铝电解生产过程中故障频发的问题,提出了一种基于支持向量机(support vector machine,SVM)的铝电解槽健康状态诊断模型,考虑传统的支持向量机只能适用于二分类问题,采用自适应推进算法(adaptive boosting,Adaboost)将支持向量机的二分类问题转化为多分类问题用于求解铝电解槽健康状态诊断问题,充分考虑了子模型的权重,强化了模型的适用性。并利用粒子群优化算法(particle swarm optimization,PSO)对其超参数寻优,提高模型的预测精度。实验结果表明,提出的铝电解槽健康状态诊断模型的准确率和Macro-F1分数分别达到94.70%和0.9453,相较于其他传统模型均有显著提升。 展开更多
关键词 电解 算法 健康状态 预测 实验验证
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基于地质三维建模的矿床蚀变带深部资源预测方法 被引量:1
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作者 徐萍 宦长明 +3 位作者 贾磊 丁海红 陈鹏超 林迎洁 《矿产勘查》 2024年第6期1025-1031,共7页
随着矿产资源需求的持续增加,加之浅表矿产资源的逐渐匮乏,如何有效开发深部矿产资源成为国家重点研究课题之一。以往二维矿床信息无法确定精准的深部资源储量,阻碍矿产资源的开发进度,本文提出基于地质三维建模的矿床蚀变带深部资源预... 随着矿产资源需求的持续增加,加之浅表矿产资源的逐渐匮乏,如何有效开发深部矿产资源成为国家重点研究课题之一。以往二维矿床信息无法确定精准的深部资源储量,阻碍矿产资源的开发进度,本文提出基于地质三维建模的矿床蚀变带深部资源预测方法研究。应用地质三维建模软件(GOCAD)与计算机技术,构建矿床蚀变带深部地质三维模型,以此为基础,确定最佳单元尺度,划分矿床蚀变带深部地质统计单元,提取矿床蚀变带深部地质变量,计算地质变量权重数值,探究深部地质统计单元之间的联系度,基于三维证据权法预测矿床蚀变带深部资源。实验数据显示:应用该方法获得的矿床蚀变带深部资源预测误差最小值为1.01%,充分证实了该方法的深部资源预测精度更高。 展开更多
关键词 深部资源 矿床 定量预测 地质三维模型 蚀变带 资源预测评价
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基于高通量测序技术分析不同窖龄窖泥真菌群落多样性与空间异质性 被引量:3
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作者 任海伟 李志娟 +7 位作者 刘美琪 蔡早宁 孙一帆 郭晓鹏 范文广 张丙云 李彦涛 尉军强 《食品科学》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第2期178-187,共10页
利用Illumina NovaSeq高通量测序、冗余分析和FUNGuild等方法对甘肃金徽酒10a和50a窖龄窖池及其不同空间位置窖泥的真菌群落结构、真菌菌群与理化因子之间的关系以及真菌功能预测等进行研究。结果表明,随着窖池深度的增加,10 a窖池窖泥... 利用Illumina NovaSeq高通量测序、冗余分析和FUNGuild等方法对甘肃金徽酒10a和50a窖龄窖池及其不同空间位置窖泥的真菌群落结构、真菌菌群与理化因子之间的关系以及真菌功能预测等进行研究。结果表明,随着窖池深度的增加,10 a窖池窖泥的多样性和丰富度呈现降低趋势,50 a窖池窖泥的多样性整体呈现升高趋势,而丰富度则呈现先降低后升高趋势,其中10a窖池窖壁上层的多样性和丰富度均显著高于其他位置(P<0.05),而50a窖池窖底层的多样性和丰富度均显著高于其他位置(P<0.05)。10a窖池窖壁层的多样性和丰富度显著高于50a窖池(P<0.05),而50a窖底层的多样性和丰富度明显高于10a窖池(P<0.05)。所有窖泥样品共检测到21个真菌门和520个真菌属,其中子囊菌门(Ascomycota)、担子菌门(Basidiomycota)、被孢霉门(Mortierellomycota)和罗兹菌门(Rozellomycota)4个优势真菌门以及曲霉属(Aspergillus)和哈萨克斯坦酵母属(Kazachstania)等多数优势真菌属的相对丰度随窖池窖龄和空间位置的变化差异显著(P<0.05)。镰刀霉属(Fusarium)、Aspergillus、Kazachstania和红曲霉属(Monascus)与水分、腐殖质、K^(+)和Ca^(2+)含量呈正相关,枝孢菌属(Cladosporium)、维希尼克氏酵母属(Vishniacozyma)与pH值呈正相关。窖泥真菌营养类型主要有腐生营养型和病理-腐生-共生营养型等7种,功能类群包括4个单一功能群和7个混合功能群。通过系统分析不同窖龄窖池和空间位置的窖泥真菌群落多样性,为明确甘肃金徽酒窖泥的真菌群落结构及空间分布规律奠定了理论基础。 展开更多
关键词 窖泥 高通量测序 真菌群落 冗余分析 功能预测
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生物炭对微塑料污染下普通白菜生长和土壤细菌群落结构的影响 被引量:1
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作者 王喜英 莫忠妹 +4 位作者 李德燕 张露露 赵辉 谭智勇 侯建伟 《中国蔬菜》 北大核心 2024年第1期46-59,共14页
采用盆栽试验,以四季小白菜为试材,研究了施用生物炭对不同微塑料类型(PP、PE、PVC)污染下普通白菜生长、土壤细菌群落结构和丰度的影响,并进行了功能预测分析。结果表明,微塑料污染对普通白菜鲜质量和叶片数有抑制作用,施用生物炭对微... 采用盆栽试验,以四季小白菜为试材,研究了施用生物炭对不同微塑料类型(PP、PE、PVC)污染下普通白菜生长、土壤细菌群落结构和丰度的影响,并进行了功能预测分析。结果表明,微塑料污染对普通白菜鲜质量和叶片数有抑制作用,施用生物炭对微塑料污染下的普通白菜鲜质量、株高和根长均有促进作用。微塑料及其与生物炭共存处理显著增加了土壤细菌丰度,其中PER处理土壤细菌丰度最大;PE、PVC及其与生物炭共存处理均显著促进土壤细菌Chao1指数和ACE指数增加。在门水平上,放线菌门、变形菌门、绿弯菌门、厚壁菌门、酸杆菌门为优势类群;微塑料及其生物炭共存处理促进了放线菌门相对丰度的增加,抑制了变形菌门、酸杆菌门相对丰度。土壤p H以及有机碳、铵态氮、硝态氮、速效钾含量是土壤细菌群落结构变化的主要影响因素。PICRUSt分析表明,施用生物炭提高了微塑料污染下土壤新陈代谢、环境信息处理和有机系统等有益细菌代谢通路的相对丰度。综上,施用生物炭对微塑料污染下土壤微生物影响较大,但其影响程度因微塑料类型而异。 展开更多
关键词 微塑料 生物炭 普通白菜 细菌 群落结构 功能预测
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基于XGBoost的中国上市公司违约风险预测模型 被引量:2
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作者 迟国泰 王珊珊 《系统管理学报》 CSCD 北大核心 2024年第3期735-754,共20页
准确预测上市公司的违约风险,是企业信用风险评价的关键,也是金融机构信贷决策的重要依据。通过线性回归模型的信息量AIC遴选违约判别能力最大的指标组合,采用粒子群优化算法构建基于XGBoost的违约预测模型。选取中国A股3425家上市公司... 准确预测上市公司的违约风险,是企业信用风险评价的关键,也是金融机构信贷决策的重要依据。通过线性回归模型的信息量AIC遴选违约判别能力最大的指标组合,采用粒子群优化算法构建基于XGBoost的违约预测模型。选取中国A股3425家上市公司不同时间窗口的数据为样本进行违约预测,将所构建的PSO-XGBoost模型与逻辑回归、支持向量机等13种预测模型对比,验证所建模型的有效性。通过UCI数据库中的3个公开信用数据集,利用Friedman检验,验证所建模型的稳健性。研究表明:使用上市公司数据与13种模型对比,PSO-XGBoost模型提高了预测精度G-mean;使用3个公开信用数据集,在多个评价指标上,PSO-XGBoost模型的平均预测性能显著优于对比模型;通过指标对预测结果的贡献获得指标重要性得分,增强了预测模型的可解释性。研究发现:“资产负债率”“流动比率”“长期资本负债率”等财务指标对违约预测的影响最大,“行业景气指数”“社会消费品零售总额增长率”“流通中现金(M0)供应量同比增长率”等指标是影响违约预测的重要指标。本研究可以为提高违约风险预测的准确性提供有效的方法和实证证据,有助于加强上市公司违约风险的预警和防范,降低违约风险监管成本,为企业管理者、债权人及投资者提供良好的决策支持。 展开更多
关键词 违约预测 指标组合遴选 决策树参数
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锂离子电池健康状态估计及寿命预测研究进展综述 被引量:10
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作者 熊庆 邸振国 汲胜昌 《高电压技术》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第3期1182-1195,共14页
随着锂离子电池的应用越来越广泛,锂电池健康状态的精确估计和剩余寿命的实时预测对于锂电池系统的安全运行和降低运维成本具有重要意义。锂电池内部复杂的物理化学反应和外部复杂工作条件,使得实现精准的健康状态估计和寿命预测具有挑... 随着锂离子电池的应用越来越广泛,锂电池健康状态的精确估计和剩余寿命的实时预测对于锂电池系统的安全运行和降低运维成本具有重要意义。锂电池内部复杂的物理化学反应和外部复杂工作条件,使得实现精准的健康状态估计和寿命预测具有挑战性。该文综述近年来锂电池健康状态估计和剩余使用寿命预测方法的研究现状,分析基于物理/数学模型、数据驱动、模型法和数据驱动融合,以及多种数据驱动融合的锂电池健康状态估计方法的优缺点及适用条件,并对比分析不同数据驱动类型的锂电池寿命预测方法。指出锂电池健康状态估计及寿命预测尚存在的问题,并对未来研究方向进行展望,对完善锂电池健康状态估计和寿命预测算法理论体系、指导实际应用技术具有重要意义。 展开更多
关键词 锂离子电池 状态估计 寿命预测 电化学模型 数据驱动技术
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联合预测因子对利拉鲁肽致胃肠道不良反应风险的预测价值 被引量:1
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作者 黄文辉 侯幸赟 +4 位作者 陈建明 陈秋红 赖淑斌 王芳芳 薛鸿林 《中国药物应用与监测》 CAS 2024年第1期59-62,共4页
目的探讨利拉鲁肽致胃肠道反应(GIAR)的危险因素并建立预测模型,同时验证该模型的准确率。方法回顾性分析2021年7月—2022年9月第九○九医院(厦门大学附属东南医院)使用利拉鲁肽治疗的149例2型糖尿病住院患者的信息,按照4∶1的比例随机... 目的探讨利拉鲁肽致胃肠道反应(GIAR)的危险因素并建立预测模型,同时验证该模型的准确率。方法回顾性分析2021年7月—2022年9月第九○九医院(厦门大学附属东南医院)使用利拉鲁肽治疗的149例2型糖尿病住院患者的信息,按照4∶1的比例随机分为研究集119例和验证集30例。将119例研究集患者的临床指标进行统计分析,筛选出利拉鲁肽致GIAR的独立危险因素,对Logistic模型方程进行转换建立联合预测因子,采用ROC曲线确定联合预测因子的曲线下面积(AUC)及最佳临界值。结果119例患者中,共有28例患者(23.53%)发生了GIAR,多因素Logistic回归分析表明晕车史、联合α-葡萄糖苷酶抑制剂(AGI)和性别是利拉鲁肽致GIAR的独立危险因素。对Logistic模型方程转换得出联合预测因子(Y联合预测因子)的计算公式,Y联合预测因子=X晕车史+1.165X联合AGI+3.285X性别,联合预测因子的AUC最大为0.741,约登指数(Youden)最大时(0.376)对应的最佳临界值为3.785。利用30例验证集患者的临床指标验证该模型预测的准确率为76.67%。结论晕车史、联合AGI和性别是利拉鲁肽致GIAR的独立危险因素,联合上述3项临床指标构建联合预测因子对利拉鲁肽致GIAR风险具有良好的预测价值。 展开更多
关键词 利拉鲁肽 胃肠道不良反应 危险因素 预测模型
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民居建筑室内空间热环境多点能耗精准预测 被引量:1
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作者 陈星星 刘显成 《计算机仿真》 2024年第2期51-55,共5页
在民居建筑室内热环境多点能耗预测时,若不能有效确定热环境下室内当前状态下舒适程度,会直接影响能耗预测精度。因此,提出考虑舒适度的民居建筑室内空间热环境多点能耗预测方法。根据室内状态建立民居建筑内热环境模型,采用主元分析法... 在民居建筑室内热环境多点能耗预测时,若不能有效确定热环境下室内当前状态下舒适程度,会直接影响能耗预测精度。因此,提出考虑舒适度的民居建筑室内空间热环境多点能耗预测方法。根据室内状态建立民居建筑内热环境模型,采用主元分析法获取能耗评价指标,构建热环境下室内能耗指标评价体系,并利用指标建立评价模型,从而确定室内当前热环境能耗;将确定指标作为模型输入向量,利用RBF神经网络构建室内能耗多点预测模型;通过建立的模型实现对民居建筑室内空间多点能耗的精准预测。实验结果表明,所提方法开展室内能耗多点预测时,预测精度高、效果好。 展开更多
关键词 民居建筑 室内空间 热环境 多点能耗预测 预测方法
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配合比参数对C30高性能混凝土抗碳化性能影响算法分析 被引量:1
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作者 黄波 李静 马臻臻 《混凝土》 CAS 北大核心 2024年第5期122-125,148,共5页
基于配合比参数,对C30高性能混凝土抗碳化性能的影响进行了探讨,得出了随着矿粉用量的增加,21 d抗压强度随之提高;随着粉煤灰掺量的降低,21 d抗压强度随之提高;C30混凝土126 d的碳化深度明显小于21 d的碳化深度,C30各组试件的21 d的平... 基于配合比参数,对C30高性能混凝土抗碳化性能的影响进行了探讨,得出了随着矿粉用量的增加,21 d抗压强度随之提高;随着粉煤灰掺量的降低,21 d抗压强度随之提高;C30混凝土126 d的碳化深度明显小于21 d的碳化深度,C30各组试件的21 d的平均碳化深度为7.57 mm;126 d平均碳化深度为6.51 mm。随着矿物粉用量的增大,粉煤灰用量的减小,混凝土的抗碳化能力增强。以C30-07矿粉与水泥混合料的比例为38%时,C30水泥混合料的最佳混合比例为C30-07矿粉与水泥混合料的最佳混合比例。在龄期从21 d提高到126 d时,随粉煤灰掺量比例的下降,C30混凝土试件碳化深度下降值随之减小,从1.31 mm降低为0.91 mm。利用试验数据,对混凝土的碳化过程进行了预测,结果发现,影响粉煤灰混凝土的碳化的因素比较复杂,将各模型使用应和工程相结合,对混凝土的碳化深度更好预测。利用Matlab对水泥砂浆的碳化厚度进行了线性回归分析,得到了水泥砂浆21 d后碳化厚度的计算方法。 展开更多
关键词 配合比参数 抗碳化性能 混凝土 预测模型
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2023年12月18日甘肃积石山6.2级地震震源参数和破裂特征 被引量:11
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作者 郭祥云 韩立波 +5 位作者 张旭 张喆 房立华 陈鲲 刘瑞丰 王永哲 《地震科学进展》 2024年第1期75-85,共11页
2023年12月18日23时59分(北京时间)甘肃积石山发生6.2地震。中国地震局地球物理研究所在震后启动快速响应,组织相关领域研究人员对此次地震的震源参数、震源机制、破裂过程和地震辐射能量等进行了估计,余震序列进行了重定位,基于震源模... 2023年12月18日23时59分(北京时间)甘肃积石山发生6.2地震。中国地震局地球物理研究所在震后启动快速响应,组织相关领域研究人员对此次地震的震源参数、震源机制、破裂过程和地震辐射能量等进行了估计,余震序列进行了重定位,基于震源模型进行了震动图模拟、同震形变场模拟。结果表明,此次地震发生在拉脊山东侧,以逆冲机制为主,能量集中在前约8 s内释放;极震区震动烈度可能达Ⅷ度以上,可能的受灾范围近6 000 km~2;此次地震引起了显著的同震位移,最大水平向位移达到7.8 cm、垂直向位移达到15.8 cm。 展开更多
关键词 震源参数 破裂过程 余震重定位 地震动强度预测 地震辐射能量 同震形变场
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基于BP神经网络的分层相控碳酸盐岩储层渗透率预测方法 被引量:3
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作者 韩如冰 高严 张元峰 《中国海上油气》 CAS CSCD 北大核心 2024年第1期100-108,共9页
碳酸盐岩储层受成岩作用影响大,孔隙-喉道结构复杂,孔隙度—渗透率相关性较低,渗透率预测难度较大,常规以线性关系为主的预测方法结果不理想。提出了基于BP神经网络的储层渗透率综合预测方法,可以有效预测碳酸盐岩储层渗透率。方法主要... 碳酸盐岩储层受成岩作用影响大,孔隙-喉道结构复杂,孔隙度—渗透率相关性较低,渗透率预测难度较大,常规以线性关系为主的预测方法结果不理想。提出了基于BP神经网络的储层渗透率综合预测方法,可以有效预测碳酸盐岩储层渗透率。方法主要分3步。首先对岩心数据和测井数据进行质量控制;然后结合地质特征,优选预测测井曲线参数和神经网络模型的参数,建立预测模型;最后综合多来源资料,进行预测结果质量控制。将该方法应用于中东地区碳酸盐岩A油藏,渗透率预测结果较好。碳酸盐岩储集空间复杂,孔、洞、缝均发育,岩心塞的渗透率测量只能代表局部位置,而试井资料的动态有效渗透率测量范围较大,可以体现储集空间特征,加之储层黏土矿物含量低,不存在储层敏感性问题和各向异性较弱等因素,最终导致试井动态渗透率数值一般高于岩心渗透率。 展开更多
关键词 神经网络 碳酸盐岩 渗透率预测 质量控制 动态渗透率
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面向产品设计改进的顾客偏好分析与预测 被引量:1
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作者 王克勤 王志义 +1 位作者 李靖 同淑荣 《计算机集成制造系统》 EI CSCD 北大核心 2024年第6期1989-2004,共16页
针对顾客产品偏好快速变化对企业分析和预测顾客偏好能力的要求,提出一种面向产品改进的顾客偏好分析与预测方法,首先构建长短期记忆网络模型,预测产品设计迭代期间的情感值和重要度,并计算预测准确度;然后通过基于产品特征情感变化模... 针对顾客产品偏好快速变化对企业分析和预测顾客偏好能力的要求,提出一种面向产品改进的顾客偏好分析与预测方法,首先构建长短期记忆网络模型,预测产品设计迭代期间的情感值和重要度,并计算预测准确度;然后通过基于产品特征情感变化模式的产品设计改进模型判断各个特征的变化模式,明确待改进的产品特征及改进优先级;最后以DJI Mini 2无人机的在线评论为例验证了方法的有效性。 展开更多
关键词 在线评论 产品设计改进 顾客偏好 偏好预测
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