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A Convolutional Deep Neural Network Approach for miRNA Clustering
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作者 Ghada Ali Mohamed Shommo Hadia Abbas Mohammed Elsied +3 位作者 Amira Kamil Ibrahim Hassan Sara Elsir Mohamed Ahmed Lamia Hassan Rahmatalla Mohamed Wafa Faisal Mukhtar 《Communications and Network》 2024年第4期135-148,共14页
The regulatory role of the Micro-RNAs (miRNAs) in the messenger RNAs (mRNAs) gene expression is well understood by the biologists since some decades, even though the delving into specific aspects is in progress. Clust... The regulatory role of the Micro-RNAs (miRNAs) in the messenger RNAs (mRNAs) gene expression is well understood by the biologists since some decades, even though the delving into specific aspects is in progress. Clustering is a cornerstone in bioinformatics research, offering a potent computational tool for analyzing diverse types of data encountered in genomics and related fields. MiRNA clustering plays a pivotal role in deciphering the intricate regulatory roles of miRNAs in biological systems. It uncovers novel biomarkers for disease diagnosis and prognosis and advances our understanding of gene regulatory networks and pathways implicated in health and disease, as well as drug discovery. Namely, we have implemented clustering procedure to find interrelations among miRNAs within clusters, and their relations to diseases. Deep clustering (DC) algorithms signify a departure from traditional clustering methods towards more sophisticated techniques, that can uncover intricate patterns and relationships within gene expression data. Deep learning (DL) models have shown remarkable success in various domains, and their application in genomics, especially for tasks like clustering, holding immense promise. The deep convolutional clustering procedure used is different from other traditional methods, demonstrating unbiased clustering results. In the paper, we implement the procedure on a Multiple Myeloma miRNA dataset publicly available on GEO platform, as a template of a cancer instance analysis, and hazard some biological issues. 展开更多
关键词 MIRNA Deep Clustering DeepTrust Convolutional Neural network Recurrence plot
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STATA软件network模块在两分类数据网络meta分析中的应用 被引量:7
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作者 郑亮 兰琴 +3 位作者 周晓慧 林芳 孙静 范慧敏 《同济大学学报(医学版)》 CAS 2018年第3期119-122,共4页
在循证医学领域中网络meta分析(network meta-analysis,NMA)受到了越来越多的重视。本研究将从netw ork模块安装与应用的角度对两分类数据资料的NMA如何在Stata中实现加以介绍,并举例说明其具体的操作步骤。(1)完成Stata软件中metan模... 在循证医学领域中网络meta分析(network meta-analysis,NMA)受到了越来越多的重视。本研究将从netw ork模块安装与应用的角度对两分类数据资料的NMA如何在Stata中实现加以介绍,并举例说明其具体的操作步骤。(1)完成Stata软件中metan模块的安装;(2)完成network模块的安装;(3)介绍network模块其他几种安装方式;(4)举例说明NMA结果的生成以及如何进行解读;(5)介绍其他NMA结果的实现。NMA是一种实现间接比较的便捷且有效方法,同时可以较为清晰地通过一致性、不一致性评估、网状关系图、森林图以及校正漏斗图等来定量或定性地体现合并效应以及比较结果。 展开更多
关键词 循证医学 网络meta分析 森林图 校正漏斗图
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网络文学作品对大学生出游意愿的影响--基于情节叙述、人物形象、作品类型的分析
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作者 刘笑明 罗洋 +3 位作者 曾才容 魏雨可 陈玉琳 李可欣 《西安石油大学学报(社会科学版)》 2024年第3期58-65,共8页
以大学生为研究对象,发放调查问卷并应用SPSS软件和AMOS Graphics软件进行整体分析,研究网络文学作品中情节叙述、人物形象、作品类型3个因素对大学生出游意愿的影响。结果表明,情节叙述对大学生出游意愿影响最大,精彩情节会对心理距离... 以大学生为研究对象,发放调查问卷并应用SPSS软件和AMOS Graphics软件进行整体分析,研究网络文学作品中情节叙述、人物形象、作品类型3个因素对大学生出游意愿的影响。结果表明,情节叙述对大学生出游意愿影响最大,精彩情节会对心理距离产生正面影响,提升出游意愿;人物形象正向、饱满时会对心理距离产生正面影响,提升出游意愿;作品类型对出游意愿的影响与受众读者相关,当读者表现出对某作品类型感兴趣时,出游意愿会提升。提出借助网络文学作品塑造旅游地的形象,挖掘作品中的旅游资源,同时注重网络文学作品的社会责任。 展开更多
关键词 网络文学作品 情节叙述 人物形象 作品类型 出游意愿 心理距离
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Box-plot-SA-BP:变压器DGA多参量故障诊断模型
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作者 周威振 赵银山 +1 位作者 王兴 张鹏望 《电力大数据》 2023年第5期44-52,共9页
油中溶解气体分析(DGA)方法是一种典型的充油电力设备故障诊断方法,广泛应用于电力变压器故障检测与状态评估,但由于样本数据的可靠性和诊断模型的有效性影响,导致DGA诊断方法准确率较低。文中提出了一种Box-plot-SA-BP模型,首先,采用Bo... 油中溶解气体分析(DGA)方法是一种典型的充油电力设备故障诊断方法,广泛应用于电力变压器故障检测与状态评估,但由于样本数据的可靠性和诊断模型的有效性影响,导致DGA诊断方法准确率较低。文中提出了一种Box-plot-SA-BP模型,首先,采用Box-plot数据检测法去除异常数据以解决数据质量的问题,然后,利用自注意力机制(Self-attention, SA)准确捕捉多参量样本数据间的联系,提取更加稳定可靠的特征,最后设计BP网络多分类模型实现变压器故障诊断。对比实验证明了Box-plot-SA-BP模型的良好性能,具有较高的应用价值。 展开更多
关键词 油中溶解气体分析 箱线图 自注意力机制 BP神经网络 变压器故障诊断
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A linear analysis of the space structure of the standard plot in city
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作者 Yang Qingyuan,female,32 years old,associate professor. Yang Qingyuan Department of Urban Science,Environment and Resources,Southwest China Normal University,Chongqing 400715 《西南师范大学学报(自然科学版)》 CAS CSCD 北大核心 1998年第5期107-115,共9页
City’sstandardplotsaresomelandblockssetupinaregion,whichlandquality,individualfactors,landusebenefitandpr... City’sstandardplotsaresomelandblockssetupinaregion,whichlandquality,individualfactors,landusebenefitandpricearerepresentat... 展开更多
关键词 STANDARD plot SPACE DISPOSITION LINEAR ANALYSIS road network
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基于GWO-BiLSTM的岩性识别方法研究与应用
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作者 崔文洁 赵军龙 +3 位作者 陈家鑫 张雨辰 孙婧 金利睿 《河北地质大学学报》 2024年第5期30-37,共8页
为解决常规岩性识别方法精度不高、耗时较长且受人为影响较大等问题,构建了基于GWO-BiLSTM的岩性识别方法。结合录井资料、岩心资料以及测井资料,采用常规方法对研究区进行岩性识别,效果较差,进而利用GWO-BiLSTM模型在研究区展开岩性识... 为解决常规岩性识别方法精度不高、耗时较长且受人为影响较大等问题,构建了基于GWO-BiLSTM的岩性识别方法。结合录井资料、岩心资料以及测井资料,采用常规方法对研究区进行岩性识别,效果较差,进而利用GWO-BiLSTM模型在研究区展开岩性识别工作。根据皮尔逊函数对各测井曲线与岩性进行分析,优选出相关系数绝对值大于0.3的测井曲线值作为输入特征,采用灰狼优化算法对BiLSTM超参数组合随机生成与更新,从而更加快速地获取最优解,进一步提高模型的效率以及准确率。实验表明,基于GWO-BiLSTM模型的岩性识别准确率达96%,与BiLSTM模型、RF模型、BP神经网络和SVM模型相比具有较高的准确率,验证了该模型在识别复杂岩性时的可靠性,并为复杂岩性识别提供了方法参考。 展开更多
关键词 复杂岩性识别 灰狼优化算法 双向长短时记忆神经网络 交会图法 机器学习
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基于ISAM-Drsnet的故障识别模型及其应用
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作者 朱乐文 田兴 李宪华 《机电工程》 CAS 北大核心 2024年第2期216-225,270,共11页
针对滚动轴承故障诊断时网络模型在复杂环境下有效特征提取困难,无法充分挖掘具有周期性的滚动轴承故障数据时序特征的问题,提出了一种基于改进条纹注意力机制与深度残差收缩网络的滚动轴承故障诊断模型(ISAM-Drsnet)。首先,采用递归图(... 针对滚动轴承故障诊断时网络模型在复杂环境下有效特征提取困难,无法充分挖掘具有周期性的滚动轴承故障数据时序特征的问题,提出了一种基于改进条纹注意力机制与深度残差收缩网络的滚动轴承故障诊断模型(ISAM-Drsnet)。首先,采用递归图(RP)编码方式生成了二维图像,使用ISAM和改进软阈值算法加强了Drsnet;然后,采取重叠采样的方式对数据集进行了增强处理,并将数据输入到ISAM-Drsnet中,实现了对不同故障类型的识别目的;最后,利用凯斯西储大学滚动轴承数据集进行了实验,选取了最佳数据截取长度,研究了改进软阈值、数据集规模、噪声对模型的影响;同时,将该模型与支持向量机(SVM)、反向传播神经网络(BPNN)、卷积神经网络(CNN)等进行了对比分析,并采用混淆矩阵等可视化方法对该模型进行了性能评估。实验结果表明:该模型(方法)的故障诊断性能明显优于SVM、BPNN、CNN等模型,其故障诊断精度可达99.79%,相比原始的Drsnet上升了1.60%;且在数据集规模有限和信号添加噪声的情况下,模型仍具有较高的故障诊断精度。研究结果表明:该轴承故障诊断模型不仅具有优秀的诊断性能,同时还具有较强的鲁棒性。 展开更多
关键词 滚动轴承 故障诊断性能 改进条纹注意力机制 深度收缩残差网络 递归图 鲁棒性
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多雷达组网点迹自适应凝聚算法研究
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作者 王宇航 罗利强 《火控雷达技术》 2024年第3期68-72,共5页
本文针对组网条件下多部雷达对同一目标的探测信息无法有效凝聚问题,提出了一种多雷达站组网点迹自适应凝聚处理算法。其利用雷达组网一次点迹的冗余特性和经过转换的量测精度矩阵,自适应完成同一目标的不同雷达节点的一次点迹在融合中... 本文针对组网条件下多部雷达对同一目标的探测信息无法有效凝聚问题,提出了一种多雷达站组网点迹自适应凝聚处理算法。其利用雷达组网一次点迹的冗余特性和经过转换的量测精度矩阵,自适应完成同一目标的不同雷达节点的一次点迹在融合中心的凝聚处理。仿真结果表明,该算法可有效提升融合点迹的定位精度和置信度,具有较高的工程应用价值。 展开更多
关键词 雷达组网 一次点迹 自适应凝聚 点迹融合
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基于Web of Science的1992—2023年径流小区土壤侵蚀研究文献计量分析
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作者 吴悦溪 任小花 +2 位作者 严靖雯 孙朝阳 简金世 《水资源与水工程学报》 CSCD 北大核心 2024年第4期212-224,共13页
土壤侵蚀是导致水土流失、土地退化和生态系统脆弱等问题的重要因素,径流小区尺度的土壤侵蚀研究有助于深入理解侵蚀机制并制定防治策略。使用CiteSpace软件对1992—2023年间Web of Science数据库收录的径流小区土壤侵蚀研究文献进行了... 土壤侵蚀是导致水土流失、土地退化和生态系统脆弱等问题的重要因素,径流小区尺度的土壤侵蚀研究有助于深入理解侵蚀机制并制定防治策略。使用CiteSpace软件对1992—2023年间Web of Science数据库收录的径流小区土壤侵蚀研究文献进行了文献计量分析。通过对4313篇文献的系统研究,分析了土壤侵蚀研究的主要研究机构及作者的合作与贡献情况、关键词共现以及研究热点的转移。结果显示:全球范围内该领域的发文量呈增长趋势,出现了“气候变化”“土地利用”和“黄土高原”等热点话题,美国和中国是发文量最大的国家,其中美国与欧洲国家和机构合作程度较高;研究热点从传统的侵蚀机理和监测预防转向气候变化、土地利用与遥感技术的综合应用;关键词共现与时区分析揭示了生态系统服务和可持续土地管理策略的重要性日益增加。未来关于跨尺度研究和技术应用,特别是在生态系统服务领域和遥感技术与GIS的应用方面将是研究的重点,同时也需要关注土壤侵蚀测量方法的准确性和实用性,以及全球合作在解决土壤侵蚀问题中的重要性。 展开更多
关键词 土壤侵蚀 径流小区 文献计量分析 CiteSpace 网络图谱分析
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基于时频及洛伦兹散点图的癫痫脑电特征分析
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作者 古丽美合日·阿卜力孜 彭颖婕 +1 位作者 廉倩琳 陈建军 《科技通报》 2024年第12期31-39,共9页
通过分析癫痫患者脑电信号的时频和洛伦兹散点图特征,探究癫痫不同状态时期的差异性,为开展临床癫痫的诊断提供准确的辅助方法。基于功率谱、洛伦兹散点图以及误差逆向传播(back propagation,BP)神经网络算法,对癫痫患者脑电数据的特征... 通过分析癫痫患者脑电信号的时频和洛伦兹散点图特征,探究癫痫不同状态时期的差异性,为开展临床癫痫的诊断提供准确的辅助方法。基于功率谱、洛伦兹散点图以及误差逆向传播(back propagation,BP)神经网络算法,对癫痫患者脑电数据的特征进行数值分析,并结合BP神经网络对癫痫病症进行分类预测。结果表明:癫痫患者在发作间期、发作前期以及发作期的时间序列和对应的功率谱均表现出明显差异性强度分布,且发作期在整个可检测的频率范围内,频率成分要远多于发作间期和发作前期。研究还发现,癫痫病患脑电信号在不同状态时期的洛伦兹散点图呈现出显著的分布差异性。同时,洛伦兹散点图在2个正交方向上的特征值及其比值能够较好地量化癫痫患者不同的脑电状态,将散点图特征值应用于BP神经网络分类预测,可以实现较为理想的癫痫发病分类结果。因此,采用基于时频和洛伦兹散点图结合的分析方法可以达到较高的癫痫脑电不同状态的识别精度。 展开更多
关键词 癫痫 脑电信号 时频 洛伦兹散点图 BP神经网络
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基于递归图和BP神经网络的桥梁损伤识别研究
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作者 杨金易 孙兵 +1 位作者 岳晓沛 殷新锋 《交通科学与工程》 2024年第2期116-126,共11页
为研究递归图和多层前馈(BP)神经网络在桥梁损伤识别方面的应用,以某大跨斜拉桥为例,采用ABAQUS有限元软件建立其三维模型,通过动力分析提取该三维模型的加速度曲线并进行递归图处理和BP神经网络分析。研究结果表明:递归图方法能够初步... 为研究递归图和多层前馈(BP)神经网络在桥梁损伤识别方面的应用,以某大跨斜拉桥为例,采用ABAQUS有限元软件建立其三维模型,通过动力分析提取该三维模型的加速度曲线并进行递归图处理和BP神经网络分析。研究结果表明:递归图方法能够初步地识别主梁的损伤位置和损伤程度;BP神经网络分析能够精确识别主梁损伤的具体位置和损伤程度值,且识别准确率均大于85.0%。该方法可为类似桥梁工程的损伤识别提供借鉴。 展开更多
关键词 递归图 BP神经网络 斜拉桥 有限元 损伤识别
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沉浸式、剧情化、可编程网络安全三维仿真平台
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作者 冯福敏 唐运 +2 位作者 李嘉韩 杨媛媛 陈曦 《现代信息科技》 2024年第18期99-102,107,共5页
网络安全专业的实验教学存在应用场景单一、缺乏真实环境感受等问题。针对此问题,可以通过利用Docker技术构建虚拟实验网络,结合攻防实验中的攻击者视角和全局视角进行Unity3D建模,创造一个虚实结合的场景,并融合剧情元素,使实验更生动... 网络安全专业的实验教学存在应用场景单一、缺乏真实环境感受等问题。针对此问题,可以通过利用Docker技术构建虚拟实验网络,结合攻防实验中的攻击者视角和全局视角进行Unity3D建模,创造一个虚实结合的场景,并融合剧情元素,使实验更生动有趣。攻防指令图形化和可编程化可以提供交互式、引导式的实践教学解决方案,突破传统实验教学的局限,提升学生学习体验和效果。 展开更多
关键词 网络安全 三维可视化 剧情引导 可编程 高交互性
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基于箱线图与全卷积网络的动态场景烟雾检测 被引量:1
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作者 王文标 郝友维 时启衡 《安全与环境学报》 CAS CSCD 北大核心 2024年第6期2213-2219,共7页
烟雾具有透光性强、纹理模糊等特征,且易与云、雾等目标混淆,导致基于视频的单阶段烟雾检测网络识别准确率低且受环境干扰明显,难以满足实际现场的使用需求。针对上述问题,提出一种基于箱线图背景建模(Box Plot Background, BPB)与全卷... 烟雾具有透光性强、纹理模糊等特征,且易与云、雾等目标混淆,导致基于视频的单阶段烟雾检测网络识别准确率低且受环境干扰明显,难以满足实际现场的使用需求。针对上述问题,提出一种基于箱线图背景建模(Box Plot Background, BPB)与全卷积分类网络(Full Convulsion DNCNN,FCDN)的二阶段烟雾检测算法:一阶段使用箱线图统计方法剔除背景队列中的移动干扰目标,利用背景队列中的最大值与最小值建立能适应动态场景的背景模型,以减少一阶段动态背景误报和背景模型被污染带来的烟雾区域遗漏;二阶段使用卷积层替换全连接层,解决输入图像尺寸和形状的限制问题,提升火灾初期细长形烟雾的检出效率。试验显示,该算法在动态场景下的漏检率与误检率均明显降低,并显著提升了烟雾检测速度。 展开更多
关键词 安全工程 烟雾检测 动态场景 箱线图 背景建模 全卷积网络
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基于神经网络模型胶凝砂砾石渗透性能研究
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作者 韩立炜 陈明 《水电能源科学》 北大核心 2024年第3期110-114,共5页
以胶凝砂砾石(CSG)为例,通过119组试验试块进行渗透试验测定,形成了CSG的28天渗透系数的数据集。数据集中有119组渗透系数数据,其中最小值为3.41×10^(-5)cm/s,最大值为27.812×10^(-5)cm/s。数据主要集中在3×10^(-5)~22&#... 以胶凝砂砾石(CSG)为例,通过119组试验试块进行渗透试验测定,形成了CSG的28天渗透系数的数据集。数据集中有119组渗透系数数据,其中最小值为3.41×10^(-5)cm/s,最大值为27.812×10^(-5)cm/s。数据主要集中在3×10^(-5)~22×10^(-5)cm/s范围内,约占总样本数的97%。根据箱线图确定去除异常值并通过偏态峰度检验、K-S检验和分布图结果,可认为CSG材料的渗透系数数据服从正态分布规律。在此基础上,使用BP和GABP神经网络模型进行渗透系数预测,并对两种模型的预测精度进行比较。结果表明,GABP估计模型的精度略优于BP模型。CSG渗透系数实际值与预测值吻合较好,说明预测效果较好。 展开更多
关键词 胶凝砂砾石 渗透系数 箱线图 正态分布 神经网络
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窄路密网的产业地块交通组织规划研究
15
作者 姬海 马燕 姚广鹏 《城市道桥与防洪》 2024年第2期20-22,I0008,共4页
随着城市土地政策的转变,产业区地块及配套市政基础设施规划逐渐精细化。特别是窄路密网背景下,产业区车辆转弯半径大、安全要求高,地块开口和道路断面存在相互协调关系,需要对产业区地块交通组织开展细化研究。规划阶段对地块开口、转... 随着城市土地政策的转变,产业区地块及配套市政基础设施规划逐渐精细化。特别是窄路密网背景下,产业区车辆转弯半径大、安全要求高,地块开口和道路断面存在相互协调关系,需要对产业区地块交通组织开展细化研究。规划阶段对地块开口、转弯半径和邻接道路宽度合理规划预控,保障后期产业地块使用方便。 展开更多
关键词 产业地块 窄路密网 交通组织
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基于Psi-Net深度学习网络的高空间分辨率遥感影像地块尺度的耕地提取
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作者 马海荣 沈祥成 +3 位作者 罗治情 陈娉婷 郑明雪 官波 《湖北农业科学》 2024年第11期197-202,共6页
将语义分割和边缘检测深度学习网络结合,构建Psi-Net深度学习网络。结果表明,Psi-Net深度学习网络能有效识别耕地,绝大部分耕地被有效提取出来,正确率(Accuracy)为96.3%,生产精度(PA)为98.1%,用户精度(UA)为97.1%。Psi-Net深度学习网络... 将语义分割和边缘检测深度学习网络结合,构建Psi-Net深度学习网络。结果表明,Psi-Net深度学习网络能有效识别耕地,绝大部分耕地被有效提取出来,正确率(Accuracy)为96.3%,生产精度(PA)为98.1%,用户精度(UA)为97.1%。Psi-Net深度学习网络在耕地地块边界识别时有了耕地范围的限定,减少对非耕地地块边界的识别,完备性为74.3%,正确性为80.2%,质量为62.8%。Psi-Net深度学习网络可以有效识别面状耕地范围,并且在耕地范围的限制下,提取的地块尺度耕地边界均落在耕地范围内,不会对耕地外的地块边界进行识别,有效减少了似地块边界提取噪声的影响。 展开更多
关键词 Psi-Net深度学习网络 高空间分辨率 耕地地块 遥感影像
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基于地块间水沙运移的黄土丘陵沟壑区小流域侵蚀产沙模型 被引量:8
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作者 唐政洪 蔡强国 +3 位作者 张光远 李忠武 刘高焕 冯九梁 《泥沙研究》 CSCD 北大核心 2001年第5期48-53,共6页
根据黄土丘陵沟壑区的侵蚀产沙规律 ,在晋西羊道沟小流域建立了坡面、沟坡和沟道侵蚀产沙子模型 ;在GIS的支持下计算出小流域地块间水沙汇流网络 ,并引入到小流域侵蚀产沙模型中 ,使小流域侵蚀产沙成为有机结合 ;模型对羊道沟 2 2次侵... 根据黄土丘陵沟壑区的侵蚀产沙规律 ,在晋西羊道沟小流域建立了坡面、沟坡和沟道侵蚀产沙子模型 ;在GIS的支持下计算出小流域地块间水沙汇流网络 ,并引入到小流域侵蚀产沙模型中 ,使小流域侵蚀产沙成为有机结合 ;模型对羊道沟 2 2次侵蚀性降雨的侵蚀模数具有 78 4%的预报精度 ,对羊道沟 195 6~ 1970的年侵蚀模数具有 76 1%的预报精度 ;模型并通过了晋西汾河上游两个小流域的可移植性检验。 展开更多
关键词 黄土丘陵沟壑区 地理信息系统 汇流网络 地块 侵蚀产沙模型 GIS 降水
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中国地区太阳分光辐射观测网的建立与仪器标定 被引量:30
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作者 辛金元 王跃思 +4 位作者 李占清 王普才 王式功 温天雪 孙扬 《环境科学》 EI CAS CSCD 北大核心 2006年第9期1697-1702,共6页
大规模的太阳分光地基联网观测不但能够直接为该项研究提供基础数据,同时也可为卫星遥感提供地表订正.利用性能优越的LED型太阳光度计,依托中国生态研究网络(CERN)分布在中国各地的观测站,建立了标准的太阳分光辐射观测网.利用Langley... 大规模的太阳分光地基联网观测不但能够直接为该项研究提供基础数据,同时也可为卫星遥感提供地表订正.利用性能优越的LED型太阳光度计,依托中国生态研究网络(CERN)分布在中国各地的观测站,建立了标准的太阳分光辐射观测网.利用Langley定标法结合量值传递定标法对观测网所有光度计的标定方法及误差分析表明,不同光度计间的同步观测结果(相对标准偏差小于3%)以及与CIMEL光度计的观测结果间(相对偏差小于5%)有很好的一致性,证实了观测结果的准确性以及该类型光度计及其观测网的稳定性和可靠性. 展开更多
关键词 太阳分光辐射观测网 Langley定标法 传递定标法 气溶胶光学厚度
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基于可解释机器学习的大型活动场馆周边路网运行状态影响研究
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作者 吴明珠 冯楷 +3 位作者 翁剑成 魏瑞聪 王晶晶 钱慧敏 《南京信息工程大学学报》 CAS 北大核心 2024年第2期221-230,共10页
举办大型活动会导致周边受影响区域在短时间内集中大量人群和车辆,场馆周边路网与常态交通具有差异化特征.为探究大型活动对场馆周边路网运行状态的影响机理,解析活动规模、路段与活动场馆的空间距离等因素的影响特征,构建融合XGBoost... 举办大型活动会导致周边受影响区域在短时间内集中大量人群和车辆,场馆周边路网与常态交通具有差异化特征.为探究大型活动对场馆周边路网运行状态的影响机理,解析活动规模、路段与活动场馆的空间距离等因素的影响特征,构建融合XGBoost算法与部分依赖图的可解释机器学习模型,以捕捉不同因素的非线性效应与协同影响.以北京市为例开展了实证研究,单因素的异质性影响表明:路段与活动场馆的空间距离及活动规模对场馆周边路网运行状态的影响较大,其相对重要度分别达到27.1%和25.4%,距离活动开始/结束的时间对场馆周边路网运行状态存在明显非线性特征,在活动开始前30~60 min,以及活动结束后30 min内,场馆周边3 km以内的路段将受到显著影响.二维因素的协同影响表明:当活动规模大于3万人时,节假日和不利天气对场馆周边路网运行状态呈负面影响,而在降雨和雾霾天气下,场馆周边路网运行状态受时空影响较大,影响范围为活动开始前60 min与结束后40 min内距离活动场馆2.5 km内的路段.相关研究结论可为大型活动期间道路拥堵致因辨别及制定科学有效的路网管控策略提供定量化的决策依据. 展开更多
关键词 城市交通 短时大型活动 路网运行状态 影响关系 XGBoost模型 部分依赖图
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酪蛋白-胰酶水解历程分子量变化模拟与三维表征 被引量:3
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作者 苏荣欣 邹龙花 +2 位作者 齐崴 王梦凡 何志敏 《化工学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2013年第1期346-351,共6页
食源性活性多肽的生物活性功能具有很强的分子量依赖性,不同分子量的多肽有不同的功能。本文运用人工神经网络模拟了酪蛋白在胰酶作用下酶解全过程的分子量分布变化,并基于此模型进行了酶解历程三维表征。使用BP神经网络模拟,隐含层为2... 食源性活性多肽的生物活性功能具有很强的分子量依赖性,不同分子量的多肽有不同的功能。本文运用人工神经网络模拟了酪蛋白在胰酶作用下酶解全过程的分子量分布变化,并基于此模型进行了酶解历程三维表征。使用BP神经网络模拟,隐含层为2层,每层含30个节点时拟合效果最好,回归系数R2可达0.9922。将预测数据用于复杂酶解历程的三维表征,可通过该三维表征图迅速判断各集总分子量多肽区的最佳制备水解度。 展开更多
关键词 酪蛋白 胰酶 酶促水解 神经网络 三维表征
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