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Short-Term Period Variation of Relative Sunspot Numbers
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作者 Zhi-Qiang Yin Yan-Ben Han +2 位作者 Li-Hua Ma Gui-Ming Le Yong-Gang Han 《Chinese Journal of Astronomy and Astrophysics》 CSCD 2007年第6期823-830,共8页
We use wavelet transform to analyze the daily relative sunspot number series over solar cycles 10-23. The characteristics of some of the periods shorter than - 600-day are discussed. The results exhibit not only the v... We use wavelet transform to analyze the daily relative sunspot number series over solar cycles 10-23. The characteristics of some of the periods shorter than - 600-day are discussed. The results exhibit not only the variation of some short periods in the 14 solar cycles but also the characteristics and differences around solar peaks and valley years. The short periodic components with larger amplitude such as ~27, ~ 150 and ~360-day are obvious in some solar cycles, all of them are time-variable, also their lengths and amplitudes are variable and intermittent in time. The variable characteristics of the periods are rather different in different solar cycles. 展开更多
关键词 SUN sunspots short-term period -- methods data analysis -- wavelet
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Short-Term Orbit Prediction with J<sub>2</sub>and Mean Orbital Elements
2
作者 Shraddha Gupta M. Xavier James Raj R. K. Sharma 《International Journal of Astronomy and Astrophysics》 2011年第3期135-146,共12页
An analytical theory for calculating perturbations of the orbital elements of a satellite due to J2 to accuracy up to fourth power in eccentricity is developed. It is observed that there is significant improvement in ... An analytical theory for calculating perturbations of the orbital elements of a satellite due to J2 to accuracy up to fourth power in eccentricity is developed. It is observed that there is significant improvement in all the orbital elements with the present theory over second-order theory. The theory is used for computing the mean orbital elements, which are found to be more accurate than provided by Bhatnagar and taqvi’s theory (up to second power in eccentricity). Mean elements have a large number of practical applications. 展开更多
关键词 Perturbation DUE to J2 Mean ORBITAL ELEMENTS short-periodic terms Osculating ORBITAL ELEMENTS Fourth Power in Eccentricit
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基于周期特征提取的DLnet预测模型研究
3
作者 廖雪超 黄相 《传感器与微系统》 CSCD 北大核心 2024年第10期46-49,54,共5页
现有的预测方法很少独立分析能源消耗的周期性特征。本文提出了一个短期办公建筑能耗预测模型(DLnet),以解决周期性能耗数据利用效率低下的问题。首先,利用STL对能耗数据的周期成分进行分解,通过网格搜索算法寻找能耗数据的最优周期;然... 现有的预测方法很少独立分析能源消耗的周期性特征。本文提出了一个短期办公建筑能耗预测模型(DLnet),以解决周期性能耗数据利用效率低下的问题。首先,利用STL对能耗数据的周期成分进行分解,通过网格搜索算法寻找能耗数据的最优周期;然后,根据最优周期构建周期块;再根据周期块的数据形状构建时间序列块数据;之后,利用长短期记忆(LSTM)对时间序列块数据和周期块数据进行训练和学习;最后,通过线性回归将时间序列块数据和周期块数据的预测结果进行融合。事实证明,所提出的模型的4个预测精度指标分别比LSTM模型高7%,21%,25%和26%。 展开更多
关键词 时序块 周期块 最佳周期 STL 长短期记忆
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基于PLESN和LESQRN概率预测模型的短期电力负荷预测 被引量:1
4
作者 樊江川 于昊正 +2 位作者 王冬生 安佳坤 杨丽君 《燕山大学学报》 北大核心 2024年第1期54-61,共8页
针对现有电力负荷预测不能很好反映负荷数据的周期性和趋势性以及残差的波动性特征提出一种考虑周期性建模的泄露积分型回声状态网络点预测模型和泄露积分型回声状态分位数回归网络概率预测模型组合的短期电力负荷预测方法.首先为了捕... 针对现有电力负荷预测不能很好反映负荷数据的周期性和趋势性以及残差的波动性特征提出一种考虑周期性建模的泄露积分型回声状态网络点预测模型和泄露积分型回声状态分位数回归网络概率预测模型组合的短期电力负荷预测方法.首先为了捕捉负荷的多重特征定义了周期性和趋势性损失函数辅助优化点预测模型然后为克服残差的波动问题利用概率预测模型对点预测值与真实值的残差进行建模预测最后整合同时刻的点预测值与残差预测区间得到概率预测模型结果.实际算例结果表明与其他模型相比所提模型不仅有效抑制尖端振荡现象而且能够生成可靠的概率密度分布. 展开更多
关键词 短期电力负荷预测 周期性建模 泄露积分型回声状态网络 分位数回归
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周期规律增强的多视角短期电力负荷预测 被引量:1
5
作者 苏伟 肖小龙 +2 位作者 史明明 方鑫 司鑫尧 《北京航空航天大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第2期477-486,共10页
短期电力负荷预测对电力系统的可靠运行具有重要意义。现有方法存在如下问题:缺乏对特征之间依赖关系的挖掘;忽略了电力负荷变化的周期性规律。为此,提出一种周期规律增强的多视角短期电力负荷预测网络(EPISODE)方法。EPISODE方法主要包... 短期电力负荷预测对电力系统的可靠运行具有重要意义。现有方法存在如下问题:缺乏对特征之间依赖关系的挖掘;忽略了电力负荷变化的周期性规律。为此,提出一种周期规律增强的多视角短期电力负荷预测网络(EPISODE)方法。EPISODE方法主要包括2个核心组件:多视角特征学习组件和周期规律增强的电力负荷预测组件。前者旨在有效提取电力负荷数据中的静态特征与时序特征,以得到增强的特征表示;后者则是对电力负荷数据进行一般性时序挖掘和周期性时序挖掘,从而得到全面的电力负荷历史数据表征。基于后期融合的方式,实现短期电力负荷预测。在真实公开的电力负荷预测数据集上进行了大量实验。实验结果证明了所提方法相比现有基准方法的先进性。 展开更多
关键词 周期规律增强 短期负荷预测 特征压缩与激励 门控循环单元 注意力神经网络
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基于注意机制LSTM-CNN的准周期时间序列异常检测框架
6
作者 周孔均 常涛 +1 位作者 刘维 吕小红 《计算机应用与软件》 北大核心 2024年第9期319-328,共10页
为提升时间序列异常检测方法的通用性与精度,提出一种基于注意机制LSTM-CNN的准周期时间序列异常检测框架。该文通过QTS分割算法将准周期时间序列分割成多个连续的高质量准周期子序列,提升抗噪声能力;基于LSTM-CNN模型同时捕捉准周期的... 为提升时间序列异常检测方法的通用性与精度,提出一种基于注意机制LSTM-CNN的准周期时间序列异常检测框架。该文通过QTS分割算法将准周期时间序列分割成多个连续的高质量准周期子序列,提升抗噪声能力;基于LSTM-CNN模型同时捕捉准周期的总体变化趋势和局部特征,精确地模拟准周期的波动模式。在4个公共数据集上的实验结果表明,提出的方法能够有效提升序列行为异常检测的效果。 展开更多
关键词 准周期时间序列 异常检测 注意机制 长短期记忆网络
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融合音乐感情注意力的长短期音乐偏好推荐算法研究
7
作者 王珂欣 《现代科学仪器》 2024年第5期287-292,共6页
随着居民娱乐方式的升级,基于感情注意力的音乐推荐算法得以发展。传统的音乐推荐算法基于用户的历史听歌记录,但忽视了音乐本身对用户情感的影响。因此此次研究将梅尔滤波器组入用户长短期偏好中,并在考虑感情注意力的基础上对序列时... 随着居民娱乐方式的升级,基于感情注意力的音乐推荐算法得以发展。传统的音乐推荐算法基于用户的历史听歌记录,但忽视了音乐本身对用户情感的影响。因此此次研究将梅尔滤波器组入用户长短期偏好中,并在考虑感情注意力的基础上对序列时段进行分析,生成一种音乐推荐算法。研究的实验在Recom数据集上进行,并同时进行随机森林等三种算法的实验,以验证融合算法的有效性。针对多曲目的判别能力实验,融合算法对于用户心理的判断准确率为97%,在四种算法中表现最好。实验结果表明,研究提出的融合算法具有最强的性能,适于在用户偏好音乐推荐中得到应用。 展开更多
关键词 长短期偏好 音乐推荐 序列时段 梅尔滤波器组 感情注意力
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基于时段敏感权重组合的LightGBM和LSTM冷负荷预测方法
8
作者 陈适铭 《自动化应用》 2024年第20期111-114,共4页
冷负荷预测是中央空调系统节能控制的基础。为进一步提升冷负荷预测的精度,提出了加权组合轻梯度提升机(LightGBM)模型和长短期记忆(LSTM)网络的预测方法,并在不同时段分配不同权重。首先,对冷负荷数据、室外温度、室外湿度进行数据预处... 冷负荷预测是中央空调系统节能控制的基础。为进一步提升冷负荷预测的精度,提出了加权组合轻梯度提升机(LightGBM)模型和长短期记忆(LSTM)网络的预测方法,并在不同时段分配不同权重。首先,对冷负荷数据、室外温度、室外湿度进行数据预处理,分别按照LightGBM模型和LSTM网络的输入格式进行输入训练;其次,对验证集上的评估结果进行超参数调整,再将验证集划分为不同时段,使用最优化算法获得各时段最优的组合权重;最后,使用实际冷负荷数据进行算例分析。结果表明,所提方法能在不同时段有效利用2种模型的优点,具有较高的预测精度。 展开更多
关键词 冷负荷预测 分时段 加权组合预测 轻梯度提升机 长短期记忆网络
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Detecting Periodicity Associated with the Alpha-Helix Structure Using Fourier Transform 被引量:1
9
作者 Wen Cheng Changhui Yan 《Computational Molecular Bioscience》 2012年第4期109-114,共6页
Alpha helix is a common type of secondary structure in the protein structure that consists of repeating helical turns. Patterns in the protein sequences that cause this repetitive pattern in the structure have long be... Alpha helix is a common type of secondary structure in the protein structure that consists of repeating helical turns. Patterns in the protein sequences that cause this repetitive pattern in the structure have long been sought. We used the discrete Fourier transform (DFT) to detect the periodicity signals correlated to the helical structure. We studied the distribution of multiple properties along the protein sequence, and found a property that showed strong periodicity correlated with the helical structure. Using a short-time Fourier transform (STFT) method, we investigated the amplitude of the periodical signals at each amino acid position. The results show that residues in the helix structure tend to display higher amplitudes than residues outside of the helices. This tendency is dramatically strengthen when sequence profiles obtained from multiple alignment were used to detect the periodicity. A simple method that predicted helices based on the amplitude yielded overall true positive rate (TPR) of 63%, 49% sensitivity, 72% specificity, and 0.22 Matthews Correlation Coefficient (MCC). The performance seemed to depend on the length of helices that the proteins had. 展开更多
关键词 Alpha HELIX Discrete FOURIER TRANSFORM short-term FOURIER TRANSFORM periodICITY
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基于长短期记忆神经网络的城市交通速度预测 被引量:2
10
作者 吕开云 邱万锦 +2 位作者 龚循强 支君豪 汪宏宇 《东华理工大学学报(自然科学版)》 CAS 2023年第1期77-84,共8页
交通速度预测在智能交通系统中起着重要的作用,准确、快速的交通速度预测有利于及时掌握城市道路交通状况,能够有效实行交通诱导。针对交通速度具有极强的周期性,在工作日和非工作日之间存在较大差异,导致预测精度不高的问题,分别选取... 交通速度预测在智能交通系统中起着重要的作用,准确、快速的交通速度预测有利于及时掌握城市道路交通状况,能够有效实行交通诱导。针对交通速度具有极强的周期性,在工作日和非工作日之间存在较大差异,导致预测精度不高的问题,分别选取公开的工作日和非工作日交通速度数据,构建基于长短期记忆神经网络的城市交通速度预测模型。实验验证采用广州市20条路段的交通数据,结果表明,区分工作日和非工作日的平均绝对百分比误差、平均绝对误差和均方根误差的平均值比不区分均要小,说明区分工作日和非工作日可以有效地提高交通速度的预测精度。 展开更多
关键词 智能交通 交通速度预测 长短期记忆神经网络 周期性
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基于RCC-GRU模型的超短期风电功率预测方法 被引量:2
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作者 程江洲 潘飞 鲍刚 《计算机仿真》 北大核心 2023年第2期79-83,共5页
准确高效的风电功率预测对于风电场和电网的稳定运行非常重要。提出了一种基于辐射分类坐标(RCC)和门控循环单元(GRU)的超短期风电功率预测方法。首先,分析了不同气象因素对风力发电的影响以及不同时间段的影响程度。其次,提出了一种辐... 准确高效的风电功率预测对于风电场和电网的稳定运行非常重要。提出了一种基于辐射分类坐标(RCC)和门控循环单元(GRU)的超短期风电功率预测方法。首先,分析了不同气象因素对风力发电的影响以及不同时间段的影响程度。其次,提出了一种辐射分类坐标方法对相似的时间段进行分类和选择,将所选相似时间段的数据集(包括发电量和多元气象数据)重建为训练数据集。然后,将GRU神经网络作为该模型的学习网络。实验结果表明,所提出的模型的预测准确率和确定系数分别为97.6%和98.99%,并结合3个误差指标和训练时间分析,RCC-GRU模型的准确性和效率均优于其它3个比较模型。 展开更多
关键词 超短期风电预测 辐射分类坐标 相似时间段 门控循环单元
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火星极移时变分析与预报
12
作者 魏二虎 王恒毅 +2 位作者 白小宇 李岩林 刘经南 《大地测量与地球动力学》 CSCD 北大核心 2023年第10期991-996,共6页
火星极移属于火星定向参数,通过对火星极移时间序列周期项进行研究,可以更加深入地了解火星内部结构及大气和潮汐运动的特征与规律。利用NASA提供的NP.ang和NP.ds火星极移序列进行时变分析与预报,时变分析使用快速傅里叶变换(fast Fouri... 火星极移属于火星定向参数,通过对火星极移时间序列周期项进行研究,可以更加深入地了解火星内部结构及大气和潮汐运动的特征与规律。利用NASA提供的NP.ang和NP.ds火星极移序列进行时变分析与预报,时变分析使用快速傅里叶变换(fast Fourier transform,FFT)进行处理。结果表明,NP.ang与NP.ds两组数据的周期项长度基本一致,且与火星年具有很强的相关性。短期预报结果表明,使用差分整合移动平均自回归(autoregressive integrated moving average,ARIMA)模型对NP.ds进行20 d内的短期预报是一个可行的思路;中长期预报结果表明,使用最小二乘外推模型进行NP.ds数据的中长期预报是可行的,且使用准确度更高的周期项进行最小二乘外推模型的拟合,可以显著提高对NP.ds的中长期预报精度。本文研究结果可为火星极移的预报研究提供参考。 展开更多
关键词 火星极移 JPL星历 周期项提取 短期预报 中长期预报
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计及时间演变和空间相关的多风电场短期功率预测 被引量:3
13
作者 李丹 甘月琳 +3 位作者 缪书唯 杨帆 梁云嫣 胡越 《电网技术》 EI CSCD 北大核心 2023年第3期1117-1126,共10页
针对多风电场站和多时间步的日前风电功率预测问题,提出了同时计及单风场功率时间演变和多风电场间空间相关的深度时空融合多风电场短期功率预测模型。它由门控循环单元、多核卷积层和时变模式注意力机制共同构成。首先通过门控循环单... 针对多风电场站和多时间步的日前风电功率预测问题,提出了同时计及单风场功率时间演变和多风电场间空间相关的深度时空融合多风电场短期功率预测模型。它由门控循环单元、多核卷积层和时变模式注意力机制共同构成。首先通过门控循环单元和多核卷积层分别提取各风电场历史风电数据的时序和多周期特征;然后引入时变模式注意力机制对多风电场时变特征的演变模式赋予相关性权重,同时实现对多风电场功率时间演变规律的纵向追踪与横向对比。中国北方某风电基地实际算例结果表明,所提预测模型能有效利用风电功率时空特性,与现有多种预测模型相比具有更高的预测精度和更强的风功率时变模式学习能力。 展开更多
关键词 多风电场 风电功率短期预测 多周期特征 门控循环单元 多核卷积层 时变模式注意力机制
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基于多周期趋势分解和两级融合策略的浪高预测方法
14
作者 郑小罗 李其超 +2 位作者 姜浩 宋巍 邓小东 《海洋科学进展》 CAS CSCD 北大核心 2023年第3期466-476,共11页
不同海区的近岸海浪浪高具有明显差异性。针对当前大部分时间序列预测模型缺乏对不同地区(多源)浪高预测的适应性难题,提出了一种基于局部加权回归的多周期趋势分解(Seasonal and Trend decomposition using Loess,STL)和两级融合策略... 不同海区的近岸海浪浪高具有明显差异性。针对当前大部分时间序列预测模型缺乏对不同地区(多源)浪高预测的适应性难题,提出了一种基于局部加权回归的多周期趋势分解(Seasonal and Trend decomposition using Loess,STL)和两级融合策略的浪高预测模型,简称为MSTL-WH(Multiple STL-Wave Height)。结合多源近岸浪高时间序列的多周期性、非线性和非平稳性的特点,首先利用周期图法提取多源近岸浪高数据集中的4个主要周期,并基于主要周期进行多次STL分解,将复杂的原始浪高序列分解为周期项、趋势项和余项;然后利用长短期记忆网络(Long Short Term Memory,LSTM)并结合两级融合策略,搭建近岸浪高预测网络;最后使用自注意力机制重新调整权重并输出未来12 h的浪高值。通过与当前主流时间序列预测方法对比,验证了所提方法在多源近岸浪高序列预测中具有较好的实用性和更低的预测误差。 展开更多
关键词 近岸浪高预测 周期趋势分解 长短期记忆网络 两级融合策略
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基于多变量时间序列模型的高含水期产量预测方法 被引量:3
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作者 刘合 李艳春 +4 位作者 杜庆龙 贾德利 王素玲 乔美霞 屈如意 《中国石油大学学报(自然科学版)》 EI CAS CSCD 北大核心 2023年第5期103-114,共12页
针对油田高含水期地质条件复杂、地层物性变化多样导致产量预测正确率低的问题,提出一种基于多变量时间序列模型即多变量长短期记忆神经网络(LSTM)的产量预测方法。在基于极限梯度提升算法(XGBoost)筛选产量主控因素的基础上,建立综合... 针对油田高含水期地质条件复杂、地层物性变化多样导致产量预测正确率低的问题,提出一种基于多变量时间序列模型即多变量长短期记忆神经网络(LSTM)的产量预测方法。在基于极限梯度提升算法(XGBoost)筛选产量主控因素的基础上,建立综合考虑产量与地质、开发等影响因素之间相关性特征,并兼顾产量自身的时序性变化特征的产量预测模型;实验选取中国某中高渗透砂岩区块油田生产历史数据进行高含水期产量预测模型的训练和测试,并与单变量长短时记忆模型以及其他全连接网络模型结果进行比较。结果表明:该方法具有较好的预测性能,新模型克服了传统全连接神经网络无法描述产量时序数据相关性,以及单变量LSTM无法表征高含水期产量变化受多因素影响的问题,有效地提高了油田高含水期产量预测的准确性。 展开更多
关键词 产量预测 高含水期 长短期记忆神经网络 极限梯度提升算法
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焦点解决短程护理干预在子宫肌瘤手术患者围手术期的应用效果
16
作者 马学霞 《保健医学研究与实践》 2023年第2期158-162,共5页
目的探讨焦点解决短程护理干预在子宫肌瘤手术患者围手术期的应用效果,以期为临床护理决策的制定提供参考。方法选取2019年5月—2022年5月于河南省南阳市中心医院就诊并接受手术治疗的76例子宫肌瘤患者作为研究对象,并按照随机数字表随... 目的探讨焦点解决短程护理干预在子宫肌瘤手术患者围手术期的应用效果,以期为临床护理决策的制定提供参考。方法选取2019年5月—2022年5月于河南省南阳市中心医院就诊并接受手术治疗的76例子宫肌瘤患者作为研究对象,并按照随机数字表随机分为研究组及对照组,每组38例。对照组患者实施常规护理干预,研究组患者实施焦点解决短程护理干预。对比2组患者术中出血量、术后首次排气时间、首次下床活动时间、住院时间、术后并发症发生情况、护理满意度,以及干预前后患者的焦虑、抑郁程度和生活质量。结果研究组患者术中出血量少于对照组,首次排气时间、首次下床活动时间及住院时间短于对照组,且差异均有统计学意义(P<0.05)。干预前,2组患者焦虑自评量表(SAS)及抑郁自评量表(SDS)评分比较,差异均无统计学意义(P>0.05);干预后,2组患者SAS及SDS评分均低于干预前,且研究组低于同期对照组,差异均有统计学意义(P<0.05)。干预前,2组患者生活质量核心量表(EORTC-QLQ-C30)各维度得分比较,差异均无统计学意义(P>0.05);干预后,2组患者EORTC-QLQ-C30各维度得分均高于干预前,且研究组高于同期对照组,差异均有统计学意义(P<0.05)。研究组患者并发症发生率为5.26%,低于对照组的23.68%,且差异具有统计学意义(χ^(2)=5.208,P=0.022)。此外,研究组患者的护理满意度为97.37%,高于对照组的78.95%,差异亦有统计学意义(χ^(2)=4.537,P=0.033)。结论焦点解决短程护理干预在子宫肌瘤手术患者围手术期的应用效果较好,能有效缩短患者首次排气、首次下床及住院时间,同时改善患者负性情绪,提高生活质量,降低患者并发症发生率,提高其护理满意度,值得临床推广应用。 展开更多
关键词 子宫肌瘤 焦点解决短程护理 围手术期 焦虑
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宫腔镜电切术联合曼月乐环治疗围绝经期子宫内膜息肉的近远期疗效
17
作者 王伟文 《智慧健康》 2023年第12期225-228,共4页
目的 探究宫腔镜电切术联合曼月乐环治疗围绝经期子宫内膜息肉(endometrialpo1yps,EP)的近远期疗效。方法 抽取2019年3月-2021年12月在本院妇产科治疗的98例围绝经期子宫内膜息肉患者,随机划分为两组,参照组(n=49)、观察组(n=49)。参照... 目的 探究宫腔镜电切术联合曼月乐环治疗围绝经期子宫内膜息肉(endometrialpo1yps,EP)的近远期疗效。方法 抽取2019年3月-2021年12月在本院妇产科治疗的98例围绝经期子宫内膜息肉患者,随机划分为两组,参照组(n=49)、观察组(n=49)。参照组采用宫腔镜下息肉摘除治疗,观察组则采用宫腔镜电切术联合曼月乐环治疗。比较两组近期疗效(术中失血量、子宫内膜厚度、月经量)、远期疗效(1年内复发率)及治疗前后血清性激素指标水平。结果 两组手术方式的术中失血量比较,差异无统计学意义(P>0.05);术后观察组PBAC评分、子宫内膜厚度均低于参照组(P<0.05);观察组术后6个月、12个月复发率显著低于参照组(P<0.05);术后观察组血清性激素指标LH水平高于对照组,而FSH水平低于对照组(P<0.05)。结论 围绝经期子宫内膜息肉经宫腔镜电切术联合曼月乐环治疗的近远期疗效明显,能调节子宫内膜厚度,调控月经量,并能调控女性机体中LH与FSH激素水平,抑制复发。 展开更多
关键词 宫腔镜电切术 曼月乐环 围绝经期 子宫内膜息肉 近远期疗效
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基于周期滑动平均卡尔曼滤波的船载式称重传感器误差抑制算法 被引量:1
18
作者 程雪聪 张益鹏 +1 位作者 董奇峰 纪晓宇 《电子测量技术》 北大核心 2023年第17期149-154,共6页
随着基础设施建设工程走向海洋,船载式混凝土搅拌站得到了大量的应用,但其在波浪激励下会产生升沉、横摇、纵摇、横荡、纵荡的复合运动,从而会导致计量系统产生偏差。基于此给出一种基于周期滑动平均卡尔曼滤波的船载式称重传感器误差... 随着基础设施建设工程走向海洋,船载式混凝土搅拌站得到了大量的应用,但其在波浪激励下会产生升沉、横摇、纵摇、横荡、纵荡的复合运动,从而会导致计量系统产生偏差。基于此给出一种基于周期滑动平均卡尔曼滤波的船载式称重传感器误差抑制算法。首先,通过传统卡尔曼滤波对原始数据进行处理,消除其中的随机误差;然后,通过短时傅里叶变换对数据进行频谱分析,获取周期性误差的频率特征;最后通过滑动窗口均值滤波来消除系统中的周期性误差。通过6自由度实验平台模拟存在波浪激励时船舶的运动情况并通过三点秤进行计量称重,分别记录不同算法处理后的称重数据。实验结果表明,原始称重数据最大误差为9.6%;卡尔曼滤波处理的称重数据最大误差为2.1%;本文给出算法处理的称重数据最大误差为0.3%,该算法能够有效消除由于周期性波浪激励所造成的周期性误差和传感器本身所产生的随机误差,提高船载式混凝土搅拌站的计量精度。 展开更多
关键词 船载式混凝土搅拌船 周期性误差 称重传感器 短时傅里叶变换 卡尔曼滤波
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短期风浪波高周期联合分布研究
19
作者 马永亮 高志扬 +2 位作者 韩超帅 左青锋 陆国庆 《浙江大学学报(工学版)》 EI CAS CSCD 北大核心 2023年第6期1111-1119,共9页
为了准确描述短期风浪波高周期的联合分布,采用条件概率方法提出新的联合分布模型,并给出新的波高周期联合概率密度函数表达式.该表达式仅包含有义波高、平均跨零周期2个参数,便于工程应用.以Pierson-Moscowitz (P-M)谱、布氏谱以及实... 为了准确描述短期风浪波高周期的联合分布,采用条件概率方法提出新的联合分布模型,并给出新的波高周期联合概率密度函数表达式.该表达式仅包含有义波高、平均跨零周期2个参数,便于工程应用.以Pierson-Moscowitz (P-M)谱、布氏谱以及实测波浪谱为靶谱,采用余弦波叠加方法模拟短期波浪,统计分析得到波高周期的经验联合分布.以经验联合分布为基准,对提出的联合分布模型以及现有文献中5种联合分布模型进行对比分析.采用均方根误差评价所有模型与经验分布的匹配程度.均方根误差结果表明,在所有模型中所提模型与经验分布最接近.模型之间的差异,主要体现在周期分布上.在所有模型中,所提模型导出的周期分布与经验分布最接近.所提模型采用显式闭合公式表示,可采用Hermite变换、Rychlic变换,将该模型推广到非高斯波浪情况. 展开更多
关键词 波浪谱 单个波 周期分布 波高周期联合分布 短期海况
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信迪利单抗联合阿帕替尼治疗原发性肝癌近期疗效及对免疫状态的影响 被引量:1
20
作者 牛梦霞 邢亚萍 《齐齐哈尔医学院学报》 2023年第19期1827-1831,共5页
目的观察信迪利单抗联合阿帕替尼治疗原发性肝癌的近期效果,分析其对患者免疫状态的影响。方法采用前瞻性随机对照研究,选择2020年1月—2022年1月本院收治的121例原发性肝癌患者作为研究对象,采用随机数表法将患者分为联合组(60例)与对... 目的观察信迪利单抗联合阿帕替尼治疗原发性肝癌的近期效果,分析其对患者免疫状态的影响。方法采用前瞻性随机对照研究,选择2020年1月—2022年1月本院收治的121例原发性肝癌患者作为研究对象,采用随机数表法将患者分为联合组(60例)与对照组(61例)两组。对照组采用阿帕替尼治疗,观察组实施信迪利单抗联合阿帕替尼治疗。比较两组患者近期疗效、肿瘤标志物水平、T淋巴细胞亚群水平、用药不良反应以及生存期。结果治疗后,联合组疾病控制率(DCR)、客观缓解率(ORR)明显高于对照组,差异有统计学意义(P<0.05)。治疗前,两组患者CEA、CA199、AFP、CD4+、CD3+、CD8+、CD4+/CD8+水平比较,差异无统计学意义(P>0.05)。治疗后,两组患者CEA、CA199、AFP、CD8+、水平均降低,血清CD4+、CD3+、CD4+/CD8+均上升,且联合组与对照组相比,差异均有统计学意义(P<0.05)。两组患者用药不良反应发生情况比较,差异无统计学意义(P>0.05)。随访1年,联合组中位生存期10个月,对照组中位生存期7个月,联合组患者OS明显长于对照组(lg rankχ2=20.988,P<0.001)。结论信迪利单抗联合阿帕替尼治疗原发性肝癌的近期疗效良好,能够改善患者免疫状态,降低肿瘤标志物表达水平,延长患者生存期。 展开更多
关键词 信迪利单抗 阿帕替尼 原发性肝癌 近期疗效 T淋巴细胞亚群 生存期
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