基于AMMI模型和GGE双标图分析长江中下游水稻区试品种的适应性

对2022年长江中下游中籼稻区试的12个水稻品种在15个试验点的产量数据进行AMMI和GGE模型分析。方差分析结果表明,品种间、试点间、品种×试点间的产量差异均达到极显著水平。通过AMMI模型分析发现,品种×环境的互作效应可以用3个主成分轴(IPCA1、IPCA2、IPCA3)代替,分别能解释总互作变异的56.5%、18.2%、8.6%,一起能解释83.3%的互作变异。GGE双标图的横、纵坐标一起可以解释74.7%的基因型、基因型×环境互作效应。AMMI和GGE模型的分析结果总体一致,其中供试品种中钢两优254、扬籼优968、辉两优8号和深两优903都表现出稳产又高产的特性,扬籼优100的产量一般且稳产性差,丰两优4号和兆两优秋香的产量和稳产性都一般,E两优香丝表现产量低且稳产性一般,嘉优中科21-3、峻两优9096、Y两优1178表现产量低且稳产性差。试验点中,安徽袁粮水稻产业有限公司、中国水稻研究所的鉴别力较强,湖南省怀化市农业科学研究院、江西省农业科学院水稻研究所鉴别力较弱,其他试验点的鉴别力一般。

AMMI模型和GGE双标图对宁夏不同气候类型区苦荞品种稳产性适应性分析

为准确评价参试苦荞新品种的丰产性、稳产性和生态适应性,利用AMMI模型和GGE双标图对5个参试品种在宁夏南部山区的半干旱区、半干旱易旱区和干旱区的6县(区)多年多点试验数据进行了品种的丰产性、稳产性、适应性和试点代表性分析及综合评价。通过主成分PCA与品种的稳定性(Dg)和试点的稳产性(De)分析,筛选出适宜在宁夏南部山区种植的丰产性稳定性和适应性好的品种为晋苦荞2号和川荞3号,晋苦荞2号产量为1 671~2 593 kg·hm^(-2),比对照平均增产17.3%。川荞3号的产量为1 474~2 513 kg·hm^(-2),与对照相比平均增产7.5%;试点辨别力代表性以半干旱易旱区的海原县,中部干旱带的同心县及半干旱区的西吉县比较理想;试验经历了干旱年份、正常年份和丰水年份,参试品种在干旱年份较丰水年份产量减产28.0%~45.3%。

数字金融对农户气候适应性行为的影响

气候适应性技术采用率低下已成为制约农业可持续发展的重要因素,数字金融可能影响农户的气候适应性行为。基于河南、陕西、山西三省1384份农户微观调查数据,运用内生转换回归模型构建反事实分析框架,实证分析数字金融使用对农户气候适应性行为的影响效应及其作用机制。研究发现:使用数字金融能显著促进农户气候适应性技术采纳行为,具体表现为在反事实假设下,使用数字金融的农户若未使用其气候适应性技术采纳程度将下降;未使用数字金融的农户如果使用了,其气候适应性技术采纳程度将上升。机制分析表明,数字金融能够提高借贷易得性与信息易得性,进而促进农户采纳气候适应性行为,农户对于金融包容性的认知能够正向增强数字金融对农户气候适应性行为的影响效应。异质性分析表明,数字金融使用对于资本型适应性行为影响的边际效应最大,在反事实假设下也表现为数字金融使用对农户资本型适应性行为提升效果最强;数字金融对农业收入占家庭收入比率较高、接受过培训的农户采纳气候适应性技术促进效应更高。

基于扩展TPB的客舱旅客非适应性疏散行为影响研究

为了研究客舱旅客非适应性疏散行为对疏散效率的影响及作用机理,引入认知程度、感知风险及感知价值3个变量,基于扩展TPB理论构建飞机旅客非适应性疏散行为意向模型,通过调查问卷收集数据并验证模型可行性。研究结果表明:知觉行为控制、主观规范和行为态度正向影响行为意向,感知风险、认知程度和感知价值间接影响行为意向,感知风险直接负向影响行为意向,认知程度和感知价值对行为意向无直接影响。研究结果可为飞机客舱紧急疏散提出针对性建议。

CAS理论下的职业教育强适应性EMSV指标模型研究

增强职业教育适应性,仅有愿景描绘是不够的,亟需进一步标定“强”的靶向,用以指明“增强”路向,为此构建强适应性概念框架。创新之处在于突破“群氓”运动思维,从CAS理论视角重新审视强适应性生成逻辑,提出“强”的能量蕴含在多元适应性主体趋利而聚的复杂适应系统中,是利益共同体内部合作势能在时间轴上从隐性量变到显性质变并最终集中爆发的涌现结果这一全新观点,并创建EMSV指标模型这一强适应性概念框架:激励(E)为各方聚集提供支点,动力(M)是夯实利益共同体的基础,合力(S)是合作剩余的现实呈现,活力(V)是合力的双向持续表达。EMSV指标模型为“增强职业教育适应性”提供新理念、总原则、元规则、主标准的路向指引。

大数据背景下基于微分博弈模型的灾害适应性能力提升研究

在大数据信息时代背景下,通过分析灾害治理的新特征和灾害适应性能力水平的评估因素,建立政企合作治灾的两种微分博弈模型,提出了测度灾害适应性能力水平的微分方程,进一步求解出两种博弈模式下,政企合作的整体最优收益值轨迹和长期中灾害适应性能力水平随时间变化的轨迹。结果表明,Stackelberg模式下的灾害适应性能力水平和整体收益水平低于协同合作模式下的水平。通过关键参数灵敏度分析,探讨灾害适应性能力水平的提升策略,在同一种模式下,降低政企对大数据技术的应用成本,增强灾害适应对经济活动的正向影响,均能提升灾害适应性能力水平。

舰船环境适应性设计方法探索与实践

探索舰船环境适应性的设计方法,以提高舰船在各种复杂环境下的适应能力。分析了舰船环境适应性设计中面临的若干问题和改进提高方向,参考借鉴国内外航空航天、电子等行业成功经验,提出了指导舰船环境适应性设计的主要设计原则和工作内容。围绕改善环境条件、加强耐环境能力设计这2个方面,提出了3种环境适应性设计方法,包括基于规范的设计方法、基于环境仿真的设计方法、基于预使用验证的设计方法。根据舰船风浪环境适应性设计的特点和要求,选择采用环境仿真和模型试验技术开展了应用研究。基于分析结果,提出了增加水线面系数、调整浮心、优化线型等多项改进措施建议。采用环境仿真和模型试验相结合的方式,可有效支撑舰船风浪环境适应性设计和评估,这一方法具有较高的工程推广应用价值。另外,未来应加大环境仿真技术的研究和应用力度,尝试开展多因素综合环境仿真,以进一步提高舰船的环境适应性。

基于ANP-MEA模型的智能化开采工作面适应性评价研究

为更好地解决煤矿智能化开采工作面适应性评价模型的关联性和模糊性问题,提出了由地质条件、开采技术条件、关键技术条件以及管理保障条件等4个一级影响因素及16个二级影响因素,构建的煤矿智能化开采工作面适应性评价指标体系,并建立了煤矿智能化开采工作面适应性ANP网络模型。将煤矿智能化开采工作面适应性评价等级划分为I级(好)、Ⅱ级(较好)、Ⅲ级(一般)和Ⅳ级(差)等4个等级。采用网络层次分析法(ANP)研究影响因素之间的相互联系,并使用YAANP软件计算得到煤矿智能化开采工作面适应性影响因素的权重。为有效降低个人因素对各影响因素评分的影响,将网络层次分析法与物元可拓模型相结合,对煤矿智能化开采工作面适应性影响因素进行评价,计算得到各影响因素的关联度及综合关联度,最后由综合关联度对煤矿智能化开采工作面适应性进行等级评定。将煤矿智能化开采工作面适应性ANP网络模型在陕西黄陵1号煤矿的810智能化工作面进行应用,得出该煤矿智能化开采工作面适应性综合关联度为K_(1)=0.06,K_(2)=-0.05,K_(3)=-0.61,K_(4)=-0.77,对应评价标准得到煤矿智能化开采工作面适应性评价等级为Ⅰ级(好),分析结果与现场实际情况相吻合,说明构建的煤矿智能化开采工作面适应性ANP网络模型具有一定的可行性与科学性。

基于血清IL-13、D-D和MUC5AC水平建立机械排痰肺炎支原体肺炎患儿气道堵塞的列线图预测模型

目的探讨基于血清白细胞介素-13(IL-13)、D-二聚体(D-D)和黏蛋白5AC(MUC5AC)水平建立机械排痰肺炎支原体肺炎(MPP)患儿气道堵塞的列线图预测模型。方法选取2020年3月至2022年11月邢台医学高等专科学校第二附属医院收治的122例MPP患儿,按照支气管镜检结果将其分成气道堵塞组(n=38)和无气道堵塞组(n=84)。对两组MPP患儿的基线资料和血生化指标进行比较,采用多因素logistic回归分析确定MPP患儿气道堵塞的影响因素,应用R软件建立列线图气道堵塞预测模型。结果多因素logistic回归分析结果表明,累及肺叶数>2叶、年龄、血清IL-13、血清D-D和血清MUC5AC等是机械排痰MPP患儿气道堵塞的影响因素。基于多因素logistic回归分析结果建立机械排痰MPP患儿气道堵塞的列线图预测模型,应用Bootstrap法内部验证列线图预测模型,抽样800次,区分度评价指标列线图预测气道堵塞发生的C-index为0.736(95%CI:0.650~0.834),校准预测曲线和理想曲线拟合良好。结论基于血清IL-13、D-D和MUC5AC建立的列线图预测模型可应用于预测机械排痰MPP患儿气道堵塞,值得临床进一步研究和推广。

基于智慧学习环境的学习适应性模型构建研究

以5G、人工智能、物联网等技术支撑的智慧学习环境已成为教育教学的主要阵地,智慧学习环境下学习适应性构成要素的探讨对学习适应性的提升至关重要。为有效评估学生在智慧学习环境下的学习适应性水平,采用混合研究方法构建一个由6个一级维度、19个二级维度组成的智慧学习环境下学习适应性模型,可作为智慧学习环境下学习适应性水平的测量工具,为智慧教育时代下学习适应性评测提供参考。

基于变权集对-多维联系正态云模型的TBM地质适应性评价预测

为解决TBM地质适应性评估中存在的模糊性及多因素之间相互影响的复杂性难题,在多维云模型的基础上,提出一种基于集对分析与多维云模型相耦合的多维联系正向正态云模型评价方法。通过统计研究分析国内12条隧洞106组TBM地质适应性数据的特征规律,选取设备参数、地质条件、不良地质问题在内的10个典型指标建立评价指标体系。将各评价指标作为多维联系正向正态云模型的一维变量,依据同异反原理与云理论,获取适合的3个云数字特征值,生成各适应性等级下的云滴;继而根据TBM地质适应能力隶属于各适应性等级的综合确定度,采用最大确定度原则判定TBM地质适应性等级,由此综合反映出评价多因素间的确定性与不确定性关系。此外,在IFAHP、改进ICRITIC及改进博弈论组合赋权确定综合常权重的基础上,利用基于因素空间思想的变权理论确定指标总层次排序权重,实现评价过程中指标的主动介入性。经应用于实际表明:变权多维联系正向正态云模型应用于TBM地质适应性倾向评价是可行的,评价准确率达90%,相较于常规多维云模型及其他计算方法,其吻合度更高、计算更简洁。

小学一年级学生入学适应理论模型与量表编制

小学一年级学生入学适应问题是社会各界关注的热点,编制本土化入学适应测评量表具有很强的理论和实践价值。研究基于幼小衔接生态系统理论建构模型框架,采用文献分析、开放性访谈,并结合一年级学生现实表现编制初始量表测试题项,通过专家修正、项目分析、探索因子分析、验证因子分析后形成包含社会适应、生活适应、学习适应和家校协同4个维度的正式测评量表。经检验,量表具有较高的内部一致性信度、分半信度和良好的内容效度、结构效度,可以为后续相关研究提供工具支持和参考借鉴。

V2G车网互联的双向AC/DC变换器直流阻抗模型及特性分析

双向AC/DC变换器的控制及直流输出阻抗是电动汽车充电桩并网运行及稳定性分析的关键。首先,提出含直流下垂环节的虚拟同步电机(VSM)控制策略,并利用上层功率指令实现双向AC/DC变换器直流电压的无差调节。然后,建立VSM功率控制环小信号模型,分析有功功率传输、有功功率指令与直流电压间的交互作用及影响。接着,建立双向AC/DC变换器在直流下垂VSM控制策略下的直流输出阻抗模型,详细分析阻尼系数、惯性系数、直流侧电容、传输功率、直流下垂系数等关键参数对直流输出阻抗的影响。最后,通过仿真及阻抗测量验证了所提直流下垂VSM控制策略的有效性和阻抗模型的正确性。

基于Fama-French三因子模型研究中国A股市场的适应性

适应性市场假说(AMH)是基于有效市场假说(EMH)和行为金融建立的理论体系,提出时间较短,需要从不同角度、用不同方法去验证其正确性。文章从Fama-French三因子模型的角度选取沪深A股市场(不包括科创板和创业板)2000—2022年的股票数据,分时间段来研究三因子模型中的SMB(市值因子)和HML(价值因子)的超额收益变化以及三因子模型本身在中国股市中的回归结果,并且结合股市发生的震荡事件和监管政策的变化来分析和验证中国A股市场的适应性特征,同时对三因子模型在中国A股市场的适用程度进行研究分析。得出的结论是中国A股市场与适应性市场假说相映证,市值效应和价值效应随着市场环境的变化而变化;而Fama-French三因子模型的契合程度较低,需要进一步优化。

RiceSM水稻模型参数敏感性分析与适应性研究

作物模型可定量描述作物生长发育过程及其与环境因子的关系,在农业生产管理决策等方面具有重要的应用价值。模型参数调试是作物生长模拟模型进行应用前的重要步骤,且往往需要大量时间和精力进行调试,敏感性分析可以以较高的效率筛选出敏感参数,是模型本地化的重要环节,对模型的应用有重要意义。文章研究基于Morris法和EFAST法对RiceSM模型的作物参数进行了敏感性分析,筛选出输出变量中成熟期、叶面积指数、地上部生物量、产量的敏感参数,并比较分析两种方法结果的异同。结果表明,移栽至拔节阶段的基本发育系数K3、出苗到移栽阶段的基本发育系数K2、移栽到拔节阶段叶干物质的分配系数CLV1是影响RiceSM模型主要输出结果的最敏感参数,两种方法得到的敏感参数结果基本一致,但各敏感参数的重要程度略有差异。以筛选出的敏感参数为基础,基于长沙、常德两站的农气观测资料对RiceSM模型进行调参与验证。验证结果表明,早稻和晚稻叶面积指数模拟值与实测值的归一化均方根误差(NRMSE)在21.63%~47%之间,早稻和晚稻茎、叶、穗、地上部生物量和产量模拟值与实测值的NRMSE分别为4.77%~39.51%、5.46%~6.64%、3.78%~4.15%和2.78%~3.52%和9.29%~12.12%之间。调参后的模型能够较好地模拟早稻和晚稻生物量、叶面积指数的动态变化和产量形成过程。研究结果可为RiceSM模型的本地化、参数优化和推广应用提供支持。

葛根浸膏粉及其与辅料混合粉的吸湿数学模型适应性研究

目的:研究葛根浸膏粉及其与磷酸氢钙、微晶纤维素、一水乳糖、糊精、预胶化淀粉的混合粉吸湿数学模型的适应性。方法:采用Origin 2021软件绘制各中药粉体的吸湿曲线,并使用该软件分析模块对曲线进行6种吸湿数学模型的拟合,以相关系数(R2),残差平方和(RSS)和赤池信息准则(AIC)值为指标,对6个吸湿数学模型进行了适应性评价。结果:葛根浸膏粉及其与磷酸氢钙、微晶纤维素、糊精的混合粉的吸湿过程的双指数模型最佳,一级过程模型次之,而葛根浸膏粉与一水乳糖和预胶化淀粉的混合粉吸湿曲线一级过程模型拟合的最佳,其余4种数学模型适应性均较差。结论:双指数模型与一级过程模型对拟合中药浸膏粉及其与辅料的混合粉吸湿过程具有较好的适应性。比较该方程参数平衡吸湿率可知,一水乳糖改善葛根浸膏粉的吸湿性效果最好。

基于AMMI模型的辽宁省水稻品种区域试验稳定性及适应性分析

为评价辽宁省水稻品种的稳定性、丰产性、适应性及不同试验点的区分力,利用AMMI模型对2019年辽宁省水稻区域试验中早熟组参试品种及试验点进行分析。结果表明:基因型、环境、基因型与环境互作方差均达到极显著水平,三者平方和分别占总平方和的17.0%、49.72%、14.19%。AMMI模型中前2个主成分值达到极显著水平,共解释76.5%的交互作用,能有效地分析基因与环境互作效应。源粳2号(g4)、美锋稻245(g2)、富禾稻258(g5)属高产稳产型品种,6个试验点中,区分力最强的是开原市示范繁殖农场(e1)。

基于维度规约的快速路全时段排放模型适应性研究

针对城市快速路汽车污染物排放控制需要,紧扣不同排放模型在映射不同时段排放影响因素与排放率关系方面的差异,以排放测试车辆实际工况排放序列为数据源,分别将反向传播神经网络(Back Propagation Neural Network,BPNN)、广义回归神经网络(General Regression Neural Network,GRNN)和径向基函数神经网络(Radial Basis Function,RBFNN)与平均影响值(Mean Impact Value,MIV)方法相结合,构建维度规约模型。以95%累计贡献率为阈值对排放预测模型输入维度进行降维的基础上,分析神经网络在维度规约前后在不同时段的预测污染物排放率适应性。结果表明:维度规约后BPNN和GRNN模型的R2及MSE在全时段排放数据集中的预测性能提升1.19%、10.14%、6.51%、15.56%,RBF模型对维度规约不敏感;全时段GRNN模型的R2和其余两个模型相比提高10.18%和7.68%,MSE和其余两个模型相比降低0.0396和0.0446,同时MAPE显著降低7.38%和3.86%,揭示GRNN模型在预测快速路污染物排放方面与GRNN和RBF相比具有较好的鲁棒性;分析GRNN在不同时段的预测性能发现,平峰时段预测R2与早高峰和晚高峰相比提升3.10%和4.37%,MSE和其他两个时段相比下降0.0303、0.0157,MAPE降低0.4117、0.2857。表明,快速路不同时段交通状态、交通流和驾驶行为影响下的排放时间序列的异常波动对不同排放模型的鲁棒性和泛化能力的影响显著,为今后排放模型研究当中引入排放时段和交通状态等参量提供依据。

基于改进熵权-云模型的果园运输小车适应性评价研究

丘陵果园复杂环境使运输工作受限,为提高果园工作效率与经济效益,构建基于改进熵权法的果园运输小车适应性评价云模型。以果园运输小车为例,综合考虑其各项适应性影响因素划分评价指标。使用层次分析法(analytical hierarchy process,AHP)与改进熵权法获取其设计的适应性评价指标组合权重;利用云模型中的逆向云发生器结合指标组合权重得到评价指标特征值;利用正向云发生器构建其综合等级评价云图,并根据最大隶属度原则对果园运输小车整体适应性等级进行评价。评价结果分析表明,改进熵权-云模型对农业机械产品的适应性评价分析是合理有效的,为今后农业机械产品的适应性提升提供新的改进思路。

基于教育大数据的在线教育适应性学习模型及其应用研究

通过教育大数据的在线教育适应性学习模型的构建,可以准确了解和掌握学生的学习情况、学习规律,并能根据每一位学生的实际需求为其提供适应性的学习方法。综述了教育大数据的概念和特点,分析了教育大数据之“大”并不是表面的“大容量”,而是教育大数据的在线教育适应性学习模型的全面性和“大价值”。基于教育大数据,分别从不同的维度描述了适应性学习模型的构建方法。研究结果表明:基于教育大数据的在线教育适应性学习模型构建及应用,可以为学生提供科学合理的学习路径,可以准确反馈学生的学习效果,进而为学生提供个性化的服务,更有利于促进教师的教和学生的学。