面向预测性分析结果的数据故事化解释中的事件类型及生成方法研究

[目的/意义]数据故事化解释可以有效增强非专业人士对预测结果的信任和认知,事件作为数据故事的基本元素,研究事件类型和事件的自动生成方法对数据故事化解释有重要意义。[方法/过程]探讨了数据故事中事件的概念、特征、功能及类型,根据事件传递的信息类型将事件分为描述型事件和解释型事件。提出了事件的通用生成模式,基于此模式并结合概率统计方法,提出描述型事件中可靠性测试事件和公平性测试事件的生成方法,结合反事实解释方法、“What-if”和“Why-not”分析思想提出两种可解性测试事件的生成方法。[结果/结论]通过将事件生成方法应用到贷款数据集,验证了所提出的数据故事化解释中事件自动生成方法的可行性,并结合事件描述和解释了预测性分析结果。

基于BP神经网络的交通数据序列动态可预测性分析方法

为了进一步改善交通数据序列短时多步预测的效果,提出了交通数据序列动态可预测性分析的思想,在设计了交通数据序列动态可预测性关联数据特征指标的基础上,基于BP神经网络建立了交通数据序列动态可预测性分析方法,运用某城市快速路主线与匝道车辆检测器的实际数据对该方法进行了验证,并与不同固定预测步数条件下的预测效果进行了对比分析.结果表明,所提出的方法能对交通数据序列的可预测性进行在线分析,在保持预测精度的情况下,可最大限度地增加交通数据短时预测的步数.

E-Defense振动台试验预测性分析比赛的研究综述

文中介绍了日本E-Defense的足尺钢框架振动台试验预测性分析比赛的情况,研究了分析人员对该钢框架结构所采用不同的数值分析方法。分析方法大致分为纤维模型,塑性铰模型,微观单元模型及结构协同分析方法4种。纤维模型与塑性铰模型属于宏观单元,假定条件较多但自由度数少适用于整体结构分析。微观单元假定条件较少,力学概念明确,能准确反映构件局部破坏,整体分析比较困难。结构协同分析方法属于混合单元法,通过不同单元甚至不同程序模拟各个构件,再通过主程序组装总刚度进行动力分析,该方法发挥了微观单元和宏观单元各自的优点。

预测性维修分析系统在露天煤矿设备上的应用

本文主要介绍了设备预测维修分析系统的概念,分析了其在露天煤矿设备中的具体应用。在露天煤矿设备中,借助该系统实时的分析和监测各项设备的运行状态,如设备的使用寿命,在未来一段时间内使用时是否可能会出现故障,如果出现故障可以采取那些方式予以解决,这样能够有效的控制设备故障率,降低维护成本,提高设备的使用效率和质量,进而有效的提高生产效能。

一种实时网络通信协议的可预测性分析模型

针对定时令牌协议具有较好通信可预测性的特点 ,建立形式化的可预测性分析模型 .给出了实时报文被保证的概率的形式化定义和条件保证概率的计算方法 .用该模型对实时系统进行了分析、测试 .证明了模型的合理性和有效性 .

预测性维修分析系统在露天煤矿设备上的应用

介绍了设备预测性维修分析系统的概念,以及其在某集团矿山设备上的应用方案。通过实时监测设备状态,借助最新、最先进的设备性能管理和设备维修分析系统,通过预测性诊断和维护,达到降低设备维修维护成本、增加设备出动率、提高设备使用效率、提升产能的目的。

设备预测性大数据分析系统在矿用自卸卡车上的应用

哈尔乌素露天煤矿机电设备没有统一的接口规范,设备信息采集困难;数据的二次分析和利用不充分,无法全面准确进行预测性维修,在维修过程中存在事后维修、过度维修或欠维修情况,影响维修效率和成本;矿山作业环境恶劣,设备的工作负荷大,故障率高,维修任务重;哈尔乌素露天煤矿主要靠自卸卡车完成岩石和煤炭的拉运工作,卡车数量较多,维修任务占到总维修任务的一半以上。针对上述问题,将设备预测性大数据分析系统应用于自卸卡车运行监控中。该系统可以实时采集自卸卡车发动机、电传系统、液压系统、轮胎系统、称重系统的运行数据,并对采集的数据进行智能分析,为设备的维修管理提供决策依据。

预测性维修分析系统在矿用卡车上的应用

本文主要介绍了设备预测维护分析系统的概念,并分析了开矿设备的具体应用。这可以通过分析各种实时监测设备的系统和操作状况来解决,例如,如果有开放式煤矿设备,使用时可能会故障的设备的使用寿命。降低这些有效控制设备的故障率维护成本,提高设备的使用效率和质量,进而提高有效的生产效率。

超声心动图联合膈肌超声对心脏瓣膜置换术机械通气患者撤机结局的预测研究

目的:分析超声心动图联合膈肌超声对心脏瓣膜置换术机械通气患者撤机结局的预测价值。方法:回顾性选择2022年1月至2023年3月宜宾市第一人民医院住院部收治并行心脏瓣膜置换术后机械通气的57例患者,根据撤机结果,拔管前30 min对患者行自主呼吸试验(SBT),将撤机48 h后再次插管或气道切开SBT失败的11例患者纳入撤机失败组;撤机48 h内存活且无需任何呼吸机支持SBT成功的46例患者纳入撤机成功组。所有患者均接受超声心动图联合膈肌超声检查,比较不同撤机结局组间左室射血分数(LVEF)、右室面积变化分数(RVFAC)及二尖瓣瓣环侧壁收缩速度(Sa)等超声心动图指标,以及记录二尖瓣环根部舒张早期峰值(e')计算二尖瓣舒张早期血流速度峰值(E)与e'比值(E/e')及超声心动图指标与膈肌超声指标,行logistic回归分析影响撤机失败因素,绘制受试者工作特征(ROC)曲线,预测超声心动图指标与膈肌超声指标在机械通气撤机失败中的预测价值。结果:撤机成功组LVEF差值、RVFAC差值及Sa差值与撤机失败组比较,差异均无统计学意义(P>0.05);撤机成功组E/e'为10.06±1.30,低于撤机失败组的12.69±2.86,组间比较差异有统计学意义(t=2.084,P<0.05);撤机成功组膈肌增厚率(DTF)和膈肌活动度(DE)值为(41.34±10.74)和(13.04±1.18),均显著高于撤机失败组的(19.67±5.37)和(11.27±0.94),组间比较差异有统计学意义(t=2.148、2.776,P<0.05);logistic回归分析结果显示,DTF、DE低水平表达,E/e'高水平表达均为心脏瓣膜置换术机械通气患者撤机失败的影响因素;DTF、DE及E/e'的ROC曲线结果显示,预测模型最佳临界值为0.0893,ROC曲线下面积(AUC)为0.713(95%CI:0.646~0.758)、0.710(95%CI:0.651~0.779)、0.752(95%CI:0.657~0.805)和0.886(0.782~0.991)。结论:超声心动图联合膈肌超声可较好地预测撤机结局,具有较高的临床应用价值。

基于非线性时间序列分析的短时交通流特性分析

利用非线性时间序列分析方法对从时间一维角度出发对短时交通流的特性进行定性、定量分析。首先简要介绍了递归图和定量递归分析方法,以1min为间隔的实测交通流量数据为例,选取1d中不同的4部分,用递归图从定性方面可视化其动力学特性,然后用定量递归分析得到各部分的量化特征值,并对结果做出分析。结果表明短时交通流时间序列具有非线性、非平稳的特性,在不同的时段内分别具有随机性、混沌性和确定性。这一研究结果对短时交通流的预测具有一定的理论价值和实际意义。

股票可以预测吗？

关于股市价格的可预测性问题,历来是一个有争议的问题.周四军(2001)的研究表明,股市的涨跌变化具有较强的规律性,尽管它对应于不同时期,不同股指水平,但其大幅波动的时间间隙大致相同.因而,股市尽管表现出一定的不可预测性,但同时也具有宏观上的一定的可预测性,而且其混沌性本身也说明股指具有短期可预测性,关键在于是否可拟合其短期规律.王哲、王春峰(1 999)通过对沪市、深市股指数据小波分析,说明了股市涨跌存在自身的规律性,股市长期和短期都具有一定的可预测性.李广众、王美今(2003)的研究揭示了市场操作行为获取超额收益依赖于较为频繁的短线操作.林玲,曾勇,唐小我(2000)采用移动平均线的技术分析方法进行了可预测性研究,结果表明,股票收益率是可以预测的.

T细胞亚群分布对过敏性紫癜患儿复发风险的预测价值

目的探讨T细胞亚群分布对过敏性紫癜(HSP)患儿复发风险的预测价值。方法选择2018年6月至2019年5月于我院确诊HSP的患儿112例,所有患儿于入院时均采用流式细胞技术检测外周血中T淋巴细胞亚群(CD3+、CD4+、CD8+)分布情况,并收集患儿入院时临床资料及实验室检查资料。而后按照《诸福棠实用儿科学》中对于儿童HSP的治疗方案进行系统治疗,患儿症状消失,实验室检查结果恢复正常水平后停药。对患儿进行为期6月的随访,统计随访期间患儿病情复发情况。根据复发情况分组后采用Logistic回归分析判定T淋巴细胞亚群分布与患儿复发之间的关系,而后通过构建ROC曲线分析T淋巴细胞亚群分布相关指标对HSP患儿复发的预测价值。结果截止2019年12月31日,共计5例患儿达到脱落标准,最终纳入单因素分析患儿112例,其中随访期间47例患儿达到HSP复发标准,复发率为37.5%。最终分组为未复发(n=70)和复发(n=42)。单因素分析结果显示,HSP复发患儿肾脏受累占比、病情重度占比、CD3+及CD8+均显著高于未复发患儿,而CD4+则显著低于未复发患儿(P<0.05)。肾脏受累(OR=8.025,95%CI=2.082~30.931)、血液中CD4+/CD8+(OR=10.734,95%CI:2.823~40.816)及CD8+(OR=1.846,95%CI:1.064~3.201)为影响HSP复发的危险因素,T淋巴细胞亚型中CD4+(OR=0.909,95%CI:0.837~0.989)为影响HSP复发的保护因素(P<0.05)。CD4+、CD8+及CD4+/CD8+对HSP患儿疾病复发预测的均有一定价值(P<0.001)。CD4+/CD8+预测特异性及阳性预测值显著高于其他两种方式(P<0.05)。结论T淋巴细胞亚群分布与HSP患儿复发之间存在有显著的相关性,其中CD4+/CD8+对HSP患儿复发具有较好的预测价值。

民航导航设备常用维修方法及发展趋势分析

主要介绍了民航导航设备目前常用的几种事后维修方法,探讨了近年开始应用的预防维修方法及正在兴起的预测性分析方法,并阐述了民航导航设备维修方法的发展趋势。

预言准确显功力——读一篇路透社政治预测性新闻分析

衡量一篇新闻分析稿件的好坏有很多标准,但是连我一位非常挑剔的同事也承认,路透社的政治预测性新闻分析《副手辞职后撒切尔夫人能否控制权力令人怀疑》堪称一篇上乘之作。称其上乘,首推其准。人们在评价地震或天气预报的水平时,第一个标准大概要算准不准确。

预测未来

企业可通过五种方法来运用预测性分析改进财务规划与分析(FP&A)职能。对大多数企业而言,财务规划与分析(FP&A)面临的最大挑战,无疑是预测未来的收入和现金流—这一挑战在新冠肺炎疫情防控期间变得日益严峻。过往业绩和旧有假设可能不足以支撑预测,需要将新的市场因素考虑在内。那么,我们该如何针对不同的情景做好准备?

基于CREAM模型的无人机事故分析

通过运用CREAM模型对无人机事故进行量化分析,追溯事故发生的根原因并做出预测性分析。以此对无人机运行过程中提出安全性建议,为无人机法规制定建立做出贡献。

区域源网荷储一体化调控管理模式

针对当前面临的“新能源+规模化储能”调控策略缺失,主动支撑能力不足以及多系统林立等共性问题,本文以全国首个“源网荷储”一体化项目为例,探讨一体化调控管理模式的应用。主要研究内容包括区域风光功率联合预测,电网友好型新能源电站的“网-源”协调关键机制,风光储场站协同优化控制保护,新能源快速一次调频和虚拟惯量支撑等技术创新研发,以及风光储场站一体化数据集控平台研发和“集控+直控”双调度模式创新。研究结果表明,一体化集控平台从可测、可控、可调、可支撑四个方面为源网荷储一体化运行提供数据支持,满足新能源电站一体化接入及风光储稳定运行的要求,实现了全景智慧、电网友好、风光储协同的目标。研究成果有助于加快推动源网荷储一体化建设,并为规范化的源网荷储一体化实施路径提供参考。

足尺钢框架振动台试验及动力弹塑性数值模拟

本文通过有限元分析程序OpenSees对一足尺四层钢框架结构进行静力及动力弹塑性分析,结构构件采用自由度较少的纤维模型模拟。在振动台试验之前,预测足尺钢框架结构连续在小震、中震及大震作用下的响应,将预测分析结果与振动台试验结果进行对比,结果显示该数值模拟方法能很好地反映结构的弹塑性行为及破坏机制,准确预测结构的地震响应及大震下结构倒塌时间。这进一步说明基于纤维模型的整体结构弹塑性分析方法,由于自由度数少,适用于整体结构抗震分析。

不同评分系统对颅脑外伤患者近期预后预测效能的对比分析

目的探讨4种常用的评分方式对颅脑外伤(TBI)患者病情预后评估分效能。方法选择2017年1月—2018年6月温州医科大学附属第二医院接诊的TBI患者149例,按照患者入院后28 d时预后将所有患者分为预后良好和预后不良2种情况。分析2组患者入院时一般资料并根据格拉斯哥昏迷指数(GCS)、急性生理学及慢性健康状况评分(APACHEⅡ)、改良早期预警评分(MEWS)和分流早期预警评分(TEWS)对患者入院时状态进行评分,而后采用logistic回归分析判断影响患者预后的因素,并使用ROC曲线评价4种评分对患者预后的预测效能。结果患者出院时预后不良例数为42例,预后不良率为28.18%。预后良好患者颅内出血率、GCS、APACHEⅡ、MEWS、TEWS均显著低于预后不良患者,伤情显著优于预后不良患者(均P<0.05)。APACHEⅡ、MEWS及TEWS为影响患者预后的独立危险因素。ROC分析结果显示,APACHEⅡ及TEWS对TBI患者预后的AUC显著大于MEWS(均P<0.05),APACHEⅡ及TEWS对TBI患者预后的AUC比较差异无统计学意义(P>0.05)。结论TWES与APACHEⅡ对于TBI患者预后均有较好的预测效能,但TWES预测阳性可信度较好,可以将之运用于TBI患者入院时评估中。