基于Conv1D-LSTM混合模型的长时间序列日最高温预测研究

针对传统方法难以处理高维度数据捕捉气温数据中的非线性模式和复杂动态特征的问题,本文提出一种基于卷积神经网络(Conv1D)与长短期记忆网络(LSTM)相结合的混合模型,用于长时间序列高温预测研究。数据集包含北京市2014年至2023年间的气象数据,包括天气、日最低温、日最高温、风向等特征。通过特征工程处理,将天气和风向特征编码,并对温度特征归一化。构建的Conv1D-LSTM混合模型创新性地融合Conv1D以捕获时间序列中的局部特征,融合LSTM以学习长期依赖关系。与传统模型相比,该混合模型的均方根误差(RMSE)和平均绝对误差(MAE)分别降低约17.3%和20.5%,同时R2分数提高约1.06%,表明该模型具有更高的预测精度和泛化能力。

基于混合模型的E10燃料生命周期评估

常规过程式生命周期评估方法在计算中会截断误差,导致评估结果被低估;投入产出方法可以避免截断误差的产生但不包括产品生命周期的使用阶段.为了对E10燃料的生命周期进行评估,建立了一个混合生命周期评估模型.生物质生产、乙醇生产/混配以及废物处理/回收3个子过程采用了投入产出生命周期评估方法,燃料燃烧子过程采用了过程式生命周期评估方法.对两种方法的排放值进行求和,计算出E10燃料生命周期VOC、CO、NOx、PM10、SOx、CH4、N2O、CO2排放值分别为21.245,321.488,26.829,3.110,5.904,9.126,3.028,31 345.721 mg/g.该结果与过程式生命周期评估结果一致.

基于新陈代谢GM(1,1)误差校正的GARCH混合期权定价模型

针对非对称性GARCH期权定价模型的随机误差项不仅受过去价格波动影响,还受金融数据中包含的大量灰色成分、随机性和非线性等因素干扰的问题,文章提出了基于新陈代谢GM(1,1)误差校正的GARCH混合期权定价模型。即利用具有灰信息处理优势的新陈代谢GM(1,1)预测当期随机误差并纳入GARCH期权定价模型的方差方程中,以增强当期价格波动信息对条件方程的影响。通过对上证50ETF期权价格的实证分析,证明了该混合期权定价模型相对于传统单一定价模型的有效性及鲁棒性。

基于形态学和高斯混合模型的3D T1-MRI大脑全自动分割算法

大脑的分割有重要的研究和临床应用,本文提出一种简单快速的全自动3 D T1-MRI大脑分割算法.该算法基于形态学运算和高斯混合模型,包括大脑分割初始化、断开连接和后处理三个步骤.第一次将大脑与头的体积比作为先验信息,大大提高了分割效率,在我们的机器上(内存256,1.5 GCPU),用VC++实现,算法平均执行时间仅需49秒.分割结果同IBSR提供的金标准进行了比较,相似度索引平均大于96.1%.

0-1整数规划模型在混合方案的经济性比选中的应用

在技术经济分析评价中,常见一类混合方案的经济性比选,采用传统方法评价比选比较繁琐,通过把混合方案的经济性比选抽象为0-1整数规划模型,并首次利用功能强大的开源、免费统计软件Rglpk包,结合具体混合方案实例求解模型。

基于混合赋权云模型的涉氨制冷企业风险评估

目前,中国氨制冷规模增长迅速,但在涉氨企业生产经营中仍存在很多风险因素。因此,综合运用4M1E法识别涉氨制冷企业的风险,运用变异系数修正G1法的混合交叉赋权方法对所识别出的风险指标进行权重的计算,最后结合云模型进行风险等级的划分,并且结合实例进行验证,提高对涉氨制冷企业风险评估的合理性和可靠性。

基于L_(1)范数混合主动轮廓的河流SAR图像分割

为解决现有主动轮廓模型难以准确分割河流SAR图像的问题,提出一种基于L_(1)范数的混合主动轮廓模型。首先,计算轮廓曲线内外区域像素灰度的中值作为区域拟合中心,以抑制SAR图像中干扰区域对其准确性的影响;然后,利用L_(1)范数构建新的能量约束项并在模型能量泛函中引入边缘指示函数,进一步提升模型的分割性能;最后,将基于L_(1)范数的中值和均值能量约束项结合起来并添加额外的区域拟合中心约束项,以提高模型的整体稳定性。针对实际河流SAR图像进行分割试验,结果表明,与现有分割方法相比,本文模型能更准确、稳定地分割河流SAR图像。

基于2S2P1D模型的沥青混合料老化前后黏弹性参数演变

沥青混合料的黏弹性性能与温度、时间及其胶结料的状态等参数密切相关,而在路面的使用过程中沥青容易受到老化的影响,进一步影响沥青混合料的黏弹性性能。为了让路面设计过程中的参数更为具体,在实验室内对不同老化状态下的SBS改性沥青混合料进行多个频率及温度下的单轴动态模量试验。采用William, Landel and Ferry(WLF)公式对不同温度下的频率进行时温等效转换,然后基于分数阶模型(2S2P1D模型)建立了动态模量及相位角主曲线,分析老化对沥青混合料黏弹性能的影响特征。研究结果表明:2S2P1D模型能够较好地拟合不同老化状态下的SBS改性沥青混合料的动态模量的数据,相关系数大于0.9;沥青混合料的2S2P1D模型中的玻璃态模量Eg和与粘度相关的β参数随着老化程度的增加显著增大。然而,静态模量E0、分数阶指数k及h随着老化程度的增加而减小。基于该模型建立的储存模量及损失模量的主曲线表明:低频时老化对于沥青混合料的储存模量及损失模量具有不同的影响,当频率趋近于0时,老化对储存模量的影响基本不存在,但是随着老化程度的加深损失模量会显著增强。

Union Jack晶格上混合自旋-1/2—自旋-S伊辛模型临界温度的自由费米近似解

考虑Union Jack晶格上各向异性二体耦合相互作用的混合自旋-1/2—自旋-S伊辛模型,运用自由费米近似方法对模型进行了求解,得到了模型临界温度的自由费米近似解.

探索适合中医药N-of-1试验的设计方案及模型

目前,中医药研究领域广泛开展单病例随机对照试验(N-of-1试验)。N-of-1试验要求研究的药物具有起效快、半衰期短的特点。由于中医药成分复杂,半衰期较长,难于满足上述要求;而且,基于伦理学的考虑,实际临床研究中一般不允许受试者存在洗脱期(不接受任何治疗)。由此提出了无洗脱期的N-of-1试验方案,并根据设计方案的特点,构建对应的混合效应模型。N-of-1试验的个体化治疗理念与中医辨证论治有相通之处,可以为中医药和循证医学的结合提供一个较好的桥梁。

自适应加权混合L1/L2范数匹配相减多次波压制方法

基于波动方程的自由表面多次波和层间多次波压制时,自适应匹配相减方法的选取是关键的环节。L2范数自适应匹配相减方法适用于多次波强而有效波弱的情况,L1范数自适应匹配相减方法则适用于多次波弱而有效波强的情况,L2范数自适应匹配相减方法的运算速度明显较L1范数自适应匹配相减方法更快。自适应加权混合L1/L2范数匹配相减方法需要构建联合L1范数和L2范数的目标函数,再根据地震数据中有效波与多次波的能量比自适应地调整目标函数中L1范数和L2范数所占权值。该方法充分利用了L1范数和L2范数压制多次波时对地震数据不同的要求,既不需要L2范数自适应匹配相减方法的有效信号与噪声正交的假设,又克服了L1范数自适应匹配相减方法运算效率较低的缺点,在保证压制效果的同时提高了计算效率。多层水平层状模型及SEG/EAGE Pluto模型的测试结果表明,相较于常规方法,该方法明显提升了多次波的压制效果。

立方相GaN/β-SiC(100)(2×1)混合界面的电子结构

讨论了含有一个混合层的GaN/ β SiC(10 0 ) (2× 1)重构界面模型 ,在此基础上提出了 (2× 1)混合界面在层轨道表象中的微扰势形式 ,计算了立方相GaN/ β SiC(10 0 )异质结中N/Si界面的电子结构和波矢分辨的层态密度 ,详细讨论了混合界面的原子结构对界面电子结构和层态密度的影响 .结果表明 :混合界面降低了表面态的对称性 ,能量简并消失并产生新的界面态 .层态密度计算结果显示 ,几乎所有界面态都局域在界面附近 ,界面上新形成的化学键使半共振态在界面的一侧高度局域 。

混合模态人体个性化组织介电特性电磁模型的建立与应用研究

探究混合模态人体个性化组织介电特性电磁模型的建立,为分析计算电磁场在组织内的分布提供必要的负载模型。本文使用计算机断层扫描(CT)图像和磁共振(MR)图像两种模态建立了混合模态的人体盆腔个性化电磁模型"fusion",同时也单独使用CT图像建立了单一模态的人体盆腔个性化电磁模型"single"。通过计算机仿真对所建立的两种电磁模型进行电磁仿真分别获得其在1.5 T,3 T场强下B1场和局部能量比吸收率(Local SAR)的分布。通过单模态个性化电磁模型和混合模态个性化电磁模型的外观形态、B1场和SAR值分布的比较得出混合模态个性化电磁模型可以获得更加精细的B1场和SAR值的分布。

广义线性混合效应模型在临床疗效评价中的应用

目的:探讨临床疗效评价中分类重复测量资料的广义线性混合效应模型(GLMMs)及SAS8.0的GLIMMIX宏实现。方法:利用GLIMMIX宏ERROR和LINK语句来指示疗效指标的分布及连接函数,通过REPEATED和RANDOM语句的TYPE选项选择合适方差-协方差结构矩阵来模拟不同时间疗效指标的相关性,采用基于线性的伪似然函数进行模型参数估计。结果:广义线性混合效应模型允许临床疗效评价指标是指数家族中任意分布(如:连续分布包括正态分布、beta分布、卡方分布等;离散分布包括二项分布、泊松分布、负二项分布等),可以通过连接函数将疗效指标的均数向量与模型参数建立线性关系,简化运算过程。结论:广义线性混合效应模型建模灵活,可为临床疗效评价提供更丰富的信息。

基于CDIO和SPOC混合教学模式的“建筑信息模型(BIM)基础”课程教学改革与实践

在“1+X”证书制度和课程思政背景下,为推动课证融合,实现三全育人,以“建筑信息模型(BIM)基础”为实践研究对象,开展教学设计,同时为提升教学效果引入CDIO和SPOC混合教学模式,以深度产教融合为基础校企协同育人,按照构思—设计—实现—运作的思路进行课程创新设计与实施,以培养德技双修的高素质BIM技能型人才。

PME分布业务源的M/G/1排队模型研究

传统的假定业务到达间隔服从负指数分布的Poisson模型或其改进形式不适用于呈现自相似性(或称为长相关性)的通信网络业务流量,但在利用M/G/1模型进行排队分析时,重尾分布服务时间的LST变换无闭合形式,从而进行排队性能分析非常困难。该文引入一类混合指数分布并证明此类分布服从Pareto重尾分布,得到相应的LST变换闭合形式及服务时间渐进级数,同时将形状参数γ=3/2时的服务时间分布及其LST变换推广到更—般的情形,从而较为有效地解决了重尾分布业务源的M/G/1模型排队等待时间分析问题。

线性混合效应模型预测值关于白噪声偏离的敏感性分析

本文应用Banerjee和Magnus于1999年提出的局部敏感性分析方法讨论了线性混合效应模型中预测值关于误差项白噪声偏离的敏感性问题,提出了敏感性度量统计量,并在AR(1)和MA(1)误差项条件下数值模拟了这些统计量的表现.结果表明,预测值在AR(1)和MA(1)误差项下一般都不具有明显的敏感性;特别是在MA(1)下预测值对误差项的白噪声偏离通常具有很好的稳健性.

混合0－1规划在地质勘查项目优选中的应用

本文针对地质勘查项目优选的主题，结合地质工作特征，尝试性地建立了单目标优化选择模型，并举实例说明了其应用。然后建立多目标优化选择模型。由于有计算机辅助系统，模型的可操性很强。

两优信粳1号高产低肥优化栽培模型研究

试验采用6因子最优混合设计,通过微机建立了初步得到反馈验证的高拟合度产量函数模型.经综合解析、模拟优化,充分显现了两优信粳1号8250kg/hm^2以上的高产低肥优化农艺措施.并对其吸收地力氮素的能力等进行了讨论.表4,参1.

PR状态方程+基团贡献模型预测CO_(2)+HFC二元混合物的气液相平衡性质

由于良好的性能和环保性,CO_(2)+HFC二元混合物被认为是冷电联合循环系统中良好的替代工作流体。气液相平衡特性是计算混合物焓和熵的关键,这冷电联合循环系统的热力学分析至关重要。为了准确预测CO_(2)和HFC(R23,R32,R41,R125,R134a,R143a,R152a,R161,R227ea)二元混合物的气液平衡性质,本文建立了基于吉布斯自由能混合规则的群贡献模型(PR+MHV1+UNIFAC和PR+LCVM+UNIFAC)。通过CO_(2)和HFC制冷剂的气液相平衡实验获得了-CO_(2)、-烷烃、-CHF和-CHF3等基团之间的相互作用参数,这些基团参数对于预测其气液相平衡性质(压力和气相摩尔分数)至关重要。PR+LCVM+UNIFAC模型计算的AARDp值为5.53%,AADy1值为0.0132,PR+MHV1+UNIFAC模型的AARDp值和AADy1值分别为7.40%和0.0229。然而,对于CO_(2)+R32系统,PR+MHV+UNIFAC预测模型的预测精度较高,AARDp和AADy1的值分别为1.53%和0.0045。综上所述,对于CO_(2)+HFC二元混合物,PR+LCVM+UNIFAC预测模型预测精度较高,但对于CO_(2)+R32二元混合物,PR+MHV1+UNIFAC模型也具有独特的优势。根据基团贡献模型的预测结果,与之前系统使用的PR+MHV1+UNIFAC模型相比,PR+LCVM+UNIFAC模型的计算进度显著提高。