高原脱适应症发生风险预测模型的构建与验证

目的应用不同机器学习算法构建从高原返回平原人群高原脱适应症(high altitude deacclimatization syndrome,HADAS)发病的风险预测模型,并验证其预测效能。方法于2020年11月至2024年2月对结束高原生活返回内地的人群实地或线上发放问卷调查。收集基本资料、慢性高原病(chronic mountain sickness,CMS)情况和脱适应症状等调查资料,经筛选最终纳入1095例作为建模组。阳性事件定义为脱适应症状评分>5分。将建模组按7∶3随机分为训练集(n=766)和内部测试集(n=329),采用最小绝对收缩和选择算子(least absolute shrinkage and selection operator,LASSO)回归筛选自变量,基于多因素Logistic回归(multiple factor logistic regression,LR)、决策树(decision tree,DT)、随机森林(random forest,RF)、极端梯度提升(eXtreme gradient boosting,XGB)、支持向量机(support vector machine,SVM)、K最邻近(K-nearest neighbor,KNN)、轻度梯度提升(light gradient boosting,LGB)、朴素贝叶斯(naïve bayes,NB)8种机器学习方法构建预测模型。采用受试者工作特性曲线(receiver operating characteristic,ROC)、校准曲线和混淆矩阵对模型进行比较并进行内部测试;使用列线图或Shapley加性解释(shapley additive explanations,SHAP)图对最终模型进行展示。于2024年8月收集筛选结束高原生活返回平原132例作为外部验证组,对模型进行外部验证。结果1095例调查人群中有脱适应症者549人(50.14%)。CMS评分、年龄、高原居住时间为LASSO回归筛选出的预测因子。8种机器学习算法建立的HADAS预测模型中,以LR模型最优,ROC的曲线下面积(area under curve,AUC)训练集为0.819(95%CI:0.789~0.850),内部测试集为0.841(95%CI:0.799~0.884),F1评分内部测试集为0.801,内部测试集的AUC、F1得分在8个模型中均为最大;LR模型校准曲线的Spiegelhalter Z检验显示训练集P=0.703、内部测试集P=0.281;LR模型外部验证集AUC为0.867(95%CI:0.765~0.969)。结论以CMS评分、年龄和高原居住时间为预测因子建立的LR模型在内部测试集的综合表现最好,在外部验证集中区分度好,构建的列线图便于应用。

时空多尺度关联特征融合的二维卷积网络细粒度动作识别模型

针对传统二维(2D)卷积网络提取时空特征尺度单一以及对细粒度动作数据集中帧与帧之间的远程时间关联信息利用不足的问题,本文提出时空多尺度关联特征融合的2D卷积网络细粒度动作识别模型。首先,为建模视频多尺度空间关联以加强对细粒度视频数据的空间表征能力,模型使用多尺度“特征压缩、特征激发”方式,使网络所提取空间特征更加丰富有效。然后,为充分利用细粒度视频数据时间维度上的运动信息,本文引入时间窗口自注意力机制,利用自注意力机制强大的远程依赖建模能力同时只在时间维度上进行自注意力操作,以较低计算成本建模远程时间依赖关系。最后,考虑到所提取时空特征对不同类型动作分类的贡献不均等,本文引入自适应特征融合模块,为特征动态赋予不同权重实现自适应特征融合。模型在2个细粒度动作识别数据集Diving48和Something-somethingV1上识别准确率分别达到86.0%和46.9%,分别使原始主干网络识别准确率提升3.8%和1.3%。实验结果表明,在只使用视频帧信息作为输入的情况下,本模型达到与现有基于Transformer和三维卷积神经网络(3D CNN)算法相当的识别准确率。

基于POD和Kriging的水滴收集量快速预测方法

数值模拟手段预测翼面处水滴撞击特性通常较为耗时,为快速准确计算结冰条件下的翼面处水滴收集量,提出了基于本征正交分解和代理模型的水滴收集量快速预测方法。首先对FAR 25部附录C中连续最大结冰条件进行优化拉丁超立方采样,通过数值模拟手段获得各采样点在翼面处水滴收集量分布,从而构造样本空间。在此基础上,利用本征正交分解(Proper orthogonal decompostion,POD)方法找到表达和重构水滴收集量的本征模态以及相应的拟合系数。最后,利用Kriging模型建立样本空间中各采样点与拟合系数间的代理模型,实现翼面处水滴收集量分布的快速预测。经多组工况验证表明:该方法可较为准确地预测翼面处水滴收集量分布,其计算成本较数值模拟方法大幅降低,能够为无人机防除冰设计提供有益参考。

基于粒子群-差分进化算法的测试优化选择方法

测试优化选择是装备测试性设计中关键的一步。针对其易陷入局部最优的问题,提出一种添加信息交换机制的粒子群-差分进化算法(PSO-DE)优化方法。通过融合多信号流图与贝叶斯网络,建立多维空间测试性模型后,利用PSO-DE算法实现快速精确求解。电源系统分析表明:该方法在满足测试性设计要求的前提下,搜索到的测试集合使得系统各测试性指标综合最优且收敛速度最快。相较于其它优化算法,具有收敛速度快、能收敛到全局最优等优点,由此验证了方法的可行性。

基于MIDE个体寻优的采摘机器人轨迹规划仿真

为了提高移动式采摘机器人的作业效率,实现高效率高精度的采摘作业,提出改进DE算法下移动式采摘机器人轨迹规划方法。建立移动式采摘机器人的动力学模型,获取采摘机器人的动力学特性;根据该特性,建立基于双目视觉的针孔成像模型完成采摘机器人果实采摘经过的路径点收集;将得到的路径点作为种群个体,对DE算法实施改进,选取一种基于多种群移民的差分进化算法(MIDE)展开个体寻优并输出最优解,实现移动式采摘机器人的最优轨迹规划。实验结果表明,所提方法具有较高的收敛能力和搜索效率,能够有效提高机器人的工作效率和稳定性。

基于多通道卷积神经网络的甚低频/低频雷电辐射电场波形分类方法

雷电过程中产生多类雷电辐射电场波形,基于特征值的传统分类方法易误分类。为准确分类雷电辐射电场波形,该文提出了一种基于多通道卷积神经网络的甚低频/低频雷电辐射电场信号分类方法,该方法采用深度网络直接处理电场波形以减少先验知识依赖,设计多通道并行卷积核以有效提取雷电波形多尺度特征,引入shortcut连接以加速模型收敛。基于合肥地区实测雷电数据,该文建立了回击、初始预击穿、窄双极性脉冲以及云闪4分类波形数据集,模型训练结果表明该模型识别准确率达到99.4%,与经典机器学习方法以及主流深度神经网络模型分类性能相比,所提模型在分类准确率及训练收敛速度上均达更优水平。基于该模型,该文采用知识蒸馏方法获得了适用于低算力计算平台的部署模型,部署模型在合肥某雷暴活动中单次分类耗时仅59ms,算力需求降低66%,分类准确率为99.0%,实现了模型在低算力计算平台上的可靠应用。

云环境下改进自回归模型的网络数据去重仿真

云环境网络数据去重过程中,若不能及时对网络数据实施噪声抑制,会直接降低数据的去重效果,为提升数据去重精度,提出基于自回归模型的云环境中网络数据去重算法。建立云环境弹性空间模型,确定网络数据的空间自相关度量值完成数据去噪,基于去噪结果详细分析云环境中网络数据属性特征;根据提取的属性特征对云环境中网络数据聚类处理,结合自回归模型建立网络冗余数据预测模型,精准预测出云环境中的网络冗余数据,并对其进行剔除处理,实现网络数据的精准去重。实验结果表明,使用该方法开展数据去重时能够有效去除网络数据中的冗余数据,去重效果较好。

基于改进扩散模型的图像去雨方法

针对图像去雨过度、泛化性差的问题,提出运用改进扩散模型进行单幅图像去雨的方法。通过前向过程添加高斯噪声使数据变为高斯分布,设计残差模块双输入信息通道、添加ECA(efficient channel attention)通道注意力机制模块以构建噪声估计网络,实现全局平均池化而不降低维数,从而捕获局部跨通道交互信息;利用模型网络进行反向采样,预测并剔除雨痕噪声,实现图像去雨。最后通过模拟雨滴数据集和Rain100数据集对改进的扩散模型与其他4种算法进行对比实验测试,实验结果表明改进的扩散模型能够有效去除雨痕,其中雨滴和雨线的峰值信噪比分别为30.328 5和34.896 5,结构相似性分别为0.927 1和0.962 0;自制真实雨图数据集,使用YOLOv7算法对去雨后的图像进行车辆检测,结果表明采用改进的扩散模型去雨能够有效提高车辆检测置信度,进一步验证了所提方法具有良好的去雨效果和泛化能力。

粮食主产区低碳农业耦合协调分析——基于农业碳排放效率的视角

探究低碳农业系统间的耦合协调度对粮食主产区开展低碳农业协调均衡发展具有重要的现实指导意义。本文在测度我国覆盖松花江流域、黄河流域和长江流域的粮食主产区13个省份(自治区)农业碳排放效率的基础上,通过构建包含农业碳排放效率的农业碳排放、农业经济发展和农业生态环境的低碳农业评价系统,运用耦合协调模型对粮食主产区2001—2021年低碳农业系统间的耦合协调度进行测度,并探究各系统协调演变的时空规律。结果表明:2001—2021年,粮食主产区农业碳排放效率均值呈波动上升趋势,2021年农业碳排放效率均值最高为0.964,距离最佳生产前沿面仍存在一定距离;省域差异上,2021年辽宁省农业碳排放效率水平最高(1.184),安徽最低(0.522),且农业碳排放效率均值表现为松花江流域>黄河流域>长江流域,农业碳排放效率水平省域差异较大。粮食主产区低碳农业系统的整体耦合协调度呈增长趋势,耦合协调等级处于协调发展阶段,但距离良好、优质协调还有一定距离。各省份低碳农业系统间的耦合协调度处在0.6到0.9之间,呈明显上升趋势,耦合等级经历初级协调、中级协调到良好协调的发展阶段,但省域间差别较大,耦合协调度总体呈现“北高南低”和“东高西低”的态势。基于此,本文提出未来应加强区域间合作、贯彻低碳生产新理念和加强农业科技创新等政策建议。

基于DE-XGBoost的短期风电功率预测

风电功率预测可为电力系统安全稳定运行提供重要的决策参考,因此研究如何提高风电功率预测精度具有重要意义。针对短期风电功率预测精度的问题,提出一种基于差分进化算法(DE)优化极端梯度提升树的组合预测模型(DE-XGBoost)。利用收敛速度快、优化效果好、复杂性低的差分进化算法对XGBoost的模型参数进行优化,实现对风电功率的准确预测。仿真结果证明,与其他预测模型相比,DE-XGBoost模型预测精度更高,泛化能力更强,可为风电调度运行提供详实的数据。

基于DE-MCMC方法的滑坡堆积体土壤水力参数反演研究

极端降雨条件下,入渗可急剧增大滑坡体中软弱结构面上的土壤含水量和孔隙水压力,是触发滑坡的重要因素。因此,土壤水动力模拟是滑坡预警系统的核心,其模拟结果的准确与否取决于土壤渗透特性的参数化。该文以汶川地震扰动区的银洞子滑坡堆积体为例,以土壤含水量野外观测数据为基础,基于Richards方程构建入渗模型,利用自适应差分演化算法的马尔科夫链蒙特卡罗方法(Differential Evolution Markov chain Monte Carlo,简称DE-MCMC)反演van Genuchten土壤水力参数。通过比较土壤含水量的模拟值与实测值的拟合程度,评估DEMCMC算法在土壤水动力模拟中的适用性。结果表明,基于DE-MCMC算法反演的后验参数极大降低了先验参数分布的不确定性,并显著提升土壤含水量的模拟精度。将DE-MCMC方法应用于滑坡水文,可有效率定土壤渗透特性参数,为降雨型滑坡预警提供更为可靠的土壤水动力模拟结果。

镂空式车顶扰流板关键参数对两厢车空气阻力的影响

镂空式车顶扰流板已成为一种汽车造型设计的新思路,对整车空气动力性能也有极大的影响。为了研究镂空式车顶扰流板对整车空气阻力系数的影响,基于比亚迪某款带有镂空式车顶扰流板的两厢车型,以CFD仿真为主要开发工具,分别研究了扰流板角度、镂空通道和D柱扰流板的影响,并与风洞试验结果进行对标。研究发现,镂空式车顶扰流板的角度减小,镂空通道与后风挡距离减小,以及D柱扰流板延伸长度增大均会导致顶部尾流增大,使尾流上下匹配关系发生变化。当上下尾流匹配性更好时,空气阻力系数更低。该研究结果可为后续镂空式车顶扰流板的开发提供经验。

基于LabVIEW的直流电机性能通用测试系统

为提升直流电机不同工况下性能测试的效率,本文基于LabVIEW,开发了一套直流电机性能通用测试系统,采用生产者/消费者模式,并借助实验室搭建硬件测试平台,完成直流电机组合下8种模式的运行跑合测试。结果表明:该系统不仅可实现多个串口与不同的测试仪表、传感器通信的自动识别,完成电机电压、电流、负载扭矩等性能参数的实时采集、曲线记录,而且可稳定、可靠地实现直流电机的性能测试,具有较强的通用性。

板集煤矿5煤层顶板离层临界值预测研究

本研究旨在探讨板集煤矿5煤层顶板离层临界值的预测规律,并分析了各因素对其影响以及灰色系统理论在预测中的应用。通过敏感性分析,确定了影响顶板离层临界值的主要因素,排名如下:巷道宽度(h_(w))>直接顶厚度(h_(z))>老顶厚度(h_(j))>锚索长度(G_(j))>5煤厚度(h_(m))>开采深度(H)。进行了线性和非线性拟合,得出顶板离层临界值的函数关系。根据拟合曲线,计算出浅部和深部离层界限值分别为46 mm和27 mm,总离层界限值为73 mm。此外,利用灰色系统理论对377 d后的离层量进行了预测,采用GM(1,1)模型训练得到了灰色预测模型。预测结果表明,2号测点巷道顶板离层总量为65 mm,与预期值和顶板离层规律相符。综上所述,本研究通过敏感性分析明确了主要控制因素,并提出了针对性的措施,减小顶板离层量。同时,应用灰色模型进行离层预测,显示出在此领域具有一定的优势和应用潜力。该研究为煤矿安全生产提供了一种可行的预测方法。

屋面材料对雪层持水量及积雪滑落的影响

为揭示屋面材料对屋面积雪滑落的影响规律,考虑混凝土、钢、膜与玻璃等常用屋面材料,对不同材料屋面上雪层的最大持水量及屋面-雪层剪切强度展开试验研究,并引入度日模型,建立屋面积雪滑落的判定方法,分析了屋面材料对屋面积雪滑落的影响。结果表明屋面积雪的最大持水量随屋面材料粗糙度的增大而增大;除玻璃外,屋面积雪滑落的临界温度也随屋面材料粗糙度的增大而增大。研究的结果为进一步探索屋面积雪滑落的机理提供重要参考依据。

全球顶尖基础研究机构:法国高等科学研究所运行模式及特点

法国高等科学研究所(IHÉS)是一家以纯数学和理论物理为主的研究所,也是欧洲可与美国普林斯顿高等研究所比肩的全球顶级基础研究机构。通过对IHÉS的发展历程、管理架构、资金来源、运行模式等进行梳理分析,并归纳总结特征,研究发现其小而精英的学术社区、自由开放的学术氛围、顶尖人才的学术影响、稳定高效的科研管理等是IHÉS成为全球顶尖“科研殿堂”的重要原因。

面向用户的区域电网电压协同控制技术研究

针对区域电网电压分布零散,电网电压协同区段控制不力的问题,采用改进型矩阵算法将电网中不同的区段实现节点与优化目标之间的关联。构建改进型离散猴群算法实现离散型区域电网电压节点的搜索,在改进型离散猴群算法模型中加入DE-BP神经网络算法模型,通过差分进化DE算法模型实现待控制电压区域中不同目标函数信息的最优化搜索,BP神经网络算法模型能够实现优化目标的故障诊断,最终实现用户不同区域电网电压的协同控制。实验表明,这种方法检索能力强,平均正确率在95%以上。

数字基础设施、产业链协同与全国统一大市场

数字基础设施是推动全国统一大市场建设、实现经济高质量发展的重要引擎。本文从城市间产业链协同的视角论证了数字基础设施促进全国统一大市场建设的作用机制。结果显示,数字基础设施能够促进全国统一大市场建设,对周边城市的统一大市场具有正向空间溢出效应。机制检验发现,数字基础设施通过增强城市间产业链供求信息匹配、深化产业链分工和产业链要素共享机制推动全国统一大市场建设。进一步研究发现,数字基础设施的空间溢出地理阈值大约为300km。东部地区数字基础设施对中西部地区全国统一大市场的空间溢出效应存在“极化效应”,大城市数字基础设施对中小城市全国统一大市场存在显著的正向空间溢出效应。因此,本文提出数字化转型政策要因城施策,围绕城市间产业链协同,进一步优化和完善全国统一大市场制度设计。

Study of the Efficiency of Vertical Drains by an FEM Method in Soil Treatment for Road Projects: Case of the Development and Bitumination Works of the ROCADE Porto-Novo in Benin

This article aims to study the efficiency of coupled vertical drains for the treatment of long-lasting compressible clay soils for the road project platform of the ring road of Porto Novo, capital of Benin. The experimental data allowed us to estimate a consolidation of 29% in 9 months, justifying the drainage of the soil. In order to study the efficiency of drainage, a FEM model was proposed simulating different scenarios. These include a drainless road, pavements equipped with vertical drains with meshes of 0.5 m 0.5 m, 1 m 1 m and 1.5 m 1.5 m respectively and horizontal drains. The results expressed in terms of variations in vertical stresses, effective stresses and shear deformations revealed significant variations in pavement performance depending on the mesh size of the vertical drains. The configuration with a mesh of 0.5 m 0.5 m showed the least deformations, thus indicating a reduction in deformations and better stress distribution. However, the other mesh configurations showed variable results, underlining the importance of choosing the right mesh for the specific project conditions.

配网输电线路自动化除冰后电力装置动态响应研究分析

电力装置作为铁塔与配网输电线路之间的关键连接部件,在保障输电线路安全运行方面发挥着重要作用。因此本文以500 kV输电线路为研究对象,对重冰区电力装置进行研究。实验结果表明,线路A3的动态张力在工况(4)的条件下达到最小,为63.22 kN。而线路A2的动态张力在工况(3)的条件下达到最大,为77.58 kN。在稳定的风力和冰雪载荷作用下,电力装置拉线在X、Y、Z三个方向上都有位移,并绕Y轴和Z轴旋转。在X-Y平面上,悬索在X方向的位移范围为-0.75~80.73 mm。在Y-Z平面上,悬垂绝缘子串在Z轴方向上的位移范围为-106.30~2.30 mm。在冰脱落后的前30 s,每根输电线路悬挂点的动态张力波动很大,并呈现急剧衰减的趋势。在30~60 s,则要缓慢得多。