基于多维度可变时空因素的10kV分线线损率异动原因分析

分线线损率计算涉及供电、售电环节和电网拓扑结构,其异动原因复杂且排查困难。本文通过分析影响线损率计算的各个环节时空因素,针对单一线损异动及多重线损异动提出分析及故障排查方法。结合线损工作的历史数据,研究异动的时间影响因素和空间影响因素,根据线损率变化性质确定造成线损率异动的可变因素;定量分析可变因素与线损率的电量数据关系,由此建立不同因素对应的电量变化及线损率变化数据模型;针对单一线损异动和多重线损异动的情况,结合异动后拓扑变化和线损率变化进行电量还原计算,将异常变化规律和还原后的变化规律相结合实现异动原因的精准判断。算例分析验证了所提方法的有效性。

重症监护室新生儿CPAP治疗中行可控风险因素多维度护理干预鼻部皮肤保护作用实践研究

目的分析重症监护室新生儿持续气道正压通气(CPAP)治疗中实施可控风险因素多维度护理干预的效果,探讨其对患儿鼻部皮肤的保护作用。方法选取2021年1月至2022年12月泉州市妇幼保健院·儿童医院新生儿科收治的100例CPAP治疗患儿作为研究对象,按随机数表法分为两组。对照组(n=50)实施常规CPAP护理干预,在此基础上,给予观察组(n=50)可控风险因素多维度护理干预,比较两组患儿的呼吸功能、鼻部皮肤损伤情况、家属满意度等。结果干预12、24 h时,观察组氧合指数(OI)高于对照组,吸氧分数(FiO_(2))、平均气道压(MAP)低于对照组,差异有统计学意义(P<0.05)。观察组患儿鼻部皮肤保护优良率为94.00%,高于对照组的80.00%,差异有统计学意义(P<0.05)。观察组家属对护理的满意度为96.00%,高于对照组的80.00%,差异有统计学意义(P<0.05)。干预期间,观察组患儿意外事件发生率低于对照组,差异有统计学意义(P<0.05)。结论可控风险因素多维度护理干预可有效改善重症监护室CPAP治疗新生儿的呼吸功能,减少意外事件发生风险,保护患者鼻部皮肤,从而提高患儿家属的满意度,具有重要的研究价值。

多维度动力因素推进体育产业发展路径研究

为了解多维度动力因素对体育产业发展的推动,掌握影响体育产业发展的重要因素,对312名体育爱好者进行问卷调查,结果表明,影响体育产业发展的主要因素是竞技体育的综合实力(98%)、产业发展规划(82%)、居民收入(88.6%)及娱乐文化消费水平(75%)。体育产业发展对区域外市场需求在生源地上有显著性差异(P<0.05);于体育管理机制、科学技术水平、区域外市场需求和体育人口数量等因素在年龄上有显著性差异(P<0.05)。

广州市高校学生对人乳头瘤病毒及其预防性疫苗的认知和影响因素调查

目的了解广州高校学生对人乳头瘤病毒(HPV)及其疫苗的认知,分析影响因素,为疫苗的科普宣传提供相关建议。方法2018年12月运用多阶段抽样方法,抽取广州市十所高校的学生共1226名,采用单因素和二元Logistic回归分析,探索影响高校学生对HPV及HPV疫苗认知的因素。结果高校学生对HPV疫苗的知晓率为70.15%,能够正确指出HPV疫苗的有效期、效用对象、接种流程、接种要求和适宜对象等相关问题的分别占总体调查对象的25.1%、43.4%、33.4%、26.6%和25.4%,高校学生对疫苗的具体认知较低。女性、医学专业、城市户籍、高年级、月生活费高的高校学生对HPV疫苗的知晓情况较高,也更了解有关HPV及其预防性疫苗的相关知识(P<0.05)。结论大部分高校学生知晓HPV疫苗,但存在认知偏差,且受多维度因素的影响,新媒体、家人和朋友为获取认知的主要途径。因此,要善用新媒体,将人群分类,加强对知识薄弱人群及未被重视地区的科学普及。

服装智能制造能力成熟度的影响因素

为解决当前服装智能化转型的困扰,对比分析主要智能制造成熟度模型的评估内容及其指标划分,结合国内有代表性的服装智能制造企业的生产现状,从服装智能设计、智能生产、智能仓储与物流、智能经营、智能决策5个维度提出了服装智能制造能力成熟度的多维度影响因素,从智能制造的技术层面和管理内容提出各维度的一级和二级影响因素,并给出具体解释,为建立服装智能制造能力成熟度模型提供基础,并为服装企业制定智能制造转型方案提供了思路。

国土空间规划路径分析

本文旨在探究国土空间规划的路径分析,结合当前国内外政策环境与实践案例,通过理论研究与实证分析,总结出适合我国国土空间规划的科学、合理的路径分析方法,以期为我国国土空间规划的实践提供参考。研究发现,国土空间规划路径分析应当注重多维度因素的综合考虑,强化顶层设计与底层实践的衔接,推动科学决策与有效实施相结合。

基于深度循环神经网络的地铁供电系统负荷预测

随着国民经济持续发展、城市化进程加快,地铁建设也随之快速发展,地铁供电系统也相应地日益庞大,地铁供电系统负荷已然成为城市电力系统负荷的重要组成部分。由于地铁供电系统负荷所呈现的移动性、时变性、非线性等特点,对地铁供电系统负荷预测技术的研究越来越重要。首先对于地铁供电系统负荷预测开展研究,考虑了地铁历史负荷、地铁换乘站、地铁地上/地下形式、客流量、天气、温度等多维度因素,再基于堆叠式降噪自动编码器对多维度因素进行特征学习,基于适用于处理序列性质非线性问题的深度循环神经网络,提出了一种地铁供电系统负荷预测方法。最后通过南京地铁的实际运行数据验证了所提预测方法的有效性和优越性,该方法对于地铁供电系统短期和中长期负荷预测均有较好的预测效果。针对南京地铁待建的地铁站,进行中长期负荷预测,为其主站定容提供参考依据。

多维时空因果关系学习的停车泊位占用率预测技术

针对停车泊位占用率预测方法中对空间因素和多维度影响因素考虑不足的问题,扩展了格兰杰因果关系模型,提出一种综合考虑时空相关性和多维度影响因素的停车泊位分析模型,并在此基础上设计了基于神经网络的停车泊位占用率预测算法.采用欧盟FP7项目提供的City Pulse数据集进行仿真实验,实验结果表明:基于多维时空因果关系的神经网络学习预测方法较其他基于时空相关性的停车泊位预测方法的预测精度都有提高;在容量为56辆车的停车场样本中,对0. 5 h后和1. 0 h后停车泊位占用率进行预测的平均绝对误差低至2. 488、3. 418,绝对误差小于20%、10%的预测结果占比更大.

可控风险因素多维度护理干预在新生儿持续肺动脉高压机械通气辅助治疗过程中的应用

目的分析可控风险因素多维度护理干预在新生儿持续肺动脉高压(PPHN)机械通气辅助治疗过程中的应用.方法选取68例我院PPHN患儿(2018年6月~2019年6月),依照入院时间不同分为观察组(n=34)和对照组(n=34).两组均行机械通气辅助治疗,对照组予以常规PPHN护理,观察组在对照组基础给予可控风险因素多维度护理干预.比较两组脱机时间、机械通气时间、住院时间及并发症发生率.结果两组并发症发生率比较,观察组2.94%低于对照组(23.53%)(P<0.05);观察组脱机时间、机械通气时间、住院时间短于对照组(P<0.05).结论可控风险因素多维度护理干预能缩短PPHN患儿机械通气时间,降低并发症发生风险,促进恢复.