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IGF2BPs: a family as diagnostic and prognostic biomarkers in digestive system tumors
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作者 Xiao-Di Shan Xiao Wang +1 位作者 Mian Li Li-Yuan Fan 《Medical Data Mining》 2023年第2期50-59,共10页
The highest morbidity and mortality in the world are attributed to digestive system tumors,such as stomach cancer,liver cancer,and pancreatic cancer.Exploring potential biomarkers is a crucial direction of tumor resea... The highest morbidity and mortality in the world are attributed to digestive system tumors,such as stomach cancer,liver cancer,and pancreatic cancer.Exploring potential biomarkers is a crucial direction of tumor research.We use bioinformatics methods to explore potential biomarkers of the digestive system.Mining and analyzing data from Gene Expression Profiling Interactive Analysis(GEPIA),Kaplan-Meier,cBioPortal,and Metabolic gEne RApid Visualizer(MERAV)to explore the correlation between IGF2BP(insulin-like growth factor-2 mRNA-binding protein)family expression and immune infiltration in digestive system tumors,and further probe the prognostic value of IGF2BP family in digestive system tumors.Esophageal cancer tissues showed a significantly higher expression of IGF2BP2 than normal tissues,while IGF2BP3 was notably more expressed in esophageal cancer,pancreatic cancer,and stomach cancer.In the prognosis evaluation,the IGF2BP1 gene in patients with liver cancer and the IGF2BP2 and IGF2BP3 genes in patients with stomach cancer and liver cancer of the low gene expression level groups were better.Multivariate COX regression analysis further suggested that tumor stage,CD8 positive T cells,macrophages,dendritic cell infiltration,and IGF2BP3 expression were independent risk factors affecting the prognosis of patients with stem cell liver cancer.The IGF2BP family may be a potential marker for immunotherapy and the prognosis of digestive system tumors. 展开更多
关键词 IGF2BP family digestive system tumors PROGNOSIS SURVIVAL liver cancer stomach cancer
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BPS对金鲫鱼中肾抗氧化指标的影响
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作者 康鹏天 晏齐宏 +1 位作者 康玉军 范洪伟 《河北渔业》 2024年第7期9-13,共5页
为研究作为双酚A替代物的双酚S(BPS)对金鲫鱼中肾抗氧化指标的影响,将提前驯养适应1周的金鲫鱼随机分为5组,每组10尾鱼。在安全浓度的基础上,设置1个对照组和以等对数浓度差设置1、10、100、1 000μg/L 4个BPS质量浓度组,进行为期15 d... 为研究作为双酚A替代物的双酚S(BPS)对金鲫鱼中肾抗氧化指标的影响,将提前驯养适应1周的金鲫鱼随机分为5组,每组10尾鱼。在安全浓度的基础上,设置1个对照组和以等对数浓度差设置1、10、100、1 000μg/L 4个BPS质量浓度组,进行为期15 d的急性暴露。试验结束后分别从每组取3尾鱼进行采样,测定金鲫鱼中肾中总超氧化物歧化酶(T-SOD)、丙二醛(MDA)及过氧化氢酶(CAT)含量,分析不同BPS浓度对于金鲫鱼中肾抗氧化指标的影响。经试验得出,在安全浓度的基础上,随着BPS浓度的升高,金鲫鱼中肾中的CAT活力与总SOD活力显著降低;MDA含量明显增加。 展开更多
关键词 bps 金鲫鱼 中肾 抗氧化指标
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Evaluation of G3BP1 in the prognosis of acute and acute-on-chronic liver failure after the treatment of artificial liver support system
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作者 Wen-Yuan Li Lu-Wen Wang +1 位作者 Jin Dong Yao Wang 《World Journal of Hepatology》 2024年第2期251-263,共13页
BACKGROUND The increased expression of G3BP1 was positively correlated with the prognosis of liver failure.AIM To investigate the effect of G3BP1 on the prognosis of acute liver failure(ALF)and acute-on-chronic liver ... BACKGROUND The increased expression of G3BP1 was positively correlated with the prognosis of liver failure.AIM To investigate the effect of G3BP1 on the prognosis of acute liver failure(ALF)and acute-on-chronic liver failure(ACLF)after the treatment of artificial liver support system(ALSS).METHODS A total of 244 patients with ALF and ACLF were enrolled in this study.The levels of G3BP1 on admission and at discharge were detected.The validation set of 514 patients was collected to verify the predicted effect of G3BP1 and the viability of prognosis.RESULTS This study was shown that lactate dehydrogenase(LDH),alpha-fetoprotein(AFP)and prothrombin time were closely related to the prognosis of patients.After the ALSS treatment,the patient’amount of decreased G3BP1 index in difference of G3BP1 between the value of discharge and admission(difG3BP1)<0 group had a nearly 10-fold increased risk of progression compared with the amount of increased G3BP1 index.The subgroup analysis showed that the difG3BP1<0 group had a higher risk of progression,regardless of model for end-stage liver disease high-risk or low-risk group.At the same time,compared with the inflam matory marks[tumor necrosis factor-α,interleukin(IL)-1βand IL-18],G3BP1 had higher discrimination and was more stable in the model analysis and validation set.When combined with AFP and LDH,concordance index was respectively 0.84 and 0.8 in training and validation cohorts.CONCLUSION This study indicated that G3BP1 could predict the prognosis of ALF or ACLF patients treated with ALSS.The combination of G3BP1,AFP and LDH could accurately evaluate the disease condition and predict the clinical endpoint of patients. 展开更多
关键词 G3BP1 PROGNOSIS Acute liver failure Acute-on-chronic liver failure Artificial liver support system
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Study on Sex Ratio of Lampreys Based on Simulated Ecosystem-Food Web Model
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作者 Ziyuan Zhao Xinqi Hao Jinyang Xia 《Journal of Applied Mathematics and Physics》 2024年第8期2959-2989,共31页
Lampreys, as an important participant in the ecosystem, play an irreplaceable role in the stability of nature. A variety of models were used to simulate ecosystems and food webs, and the dynamic evolution of multiple ... Lampreys, as an important participant in the ecosystem, play an irreplaceable role in the stability of nature. A variety of models were used to simulate ecosystems and food webs, and the dynamic evolution of multiple populations was solved. The temporal changes of the biomass and the health of the ecosystem affected by the population of Lampreys in other ecological niches were solved. For problem 1, Firstly, a simple natural ecosystem is simulated based on the threshold model and BP neural network model. The dynamic change of the sex ratio of lampreys population and the fluctuation of ecosystem health value were found to generate time series maps. Lampreys overprey on low-niche animals, which damages the overall stability of the ecosystem. For problem 2, We used the Lotka-Volterra model to construct ecological competition between lampreys and primary consumers and predators. Then, the Lotka-Volterra equations were solved, and a control group without gender shift function was set up, which reflected the advantages and disadvantages of the sex-regulated characteristics of lampreys in the natural environment. For problem 3, The ecosystem model established in question 1 was further deepened, and the food web was simulated by the Beverton-Holt model and the Logistic time-dependent differential equations model. The parameters of the food web model were input into the neurons of the ecosystem model, and the two models were integrated to form an overall biosphere model. The output layer of the ecosystem neural network was input into the food web Beverton-Holt and Logistic differential equations, and finally, the three-dimensional analytical solution was obtained by numerical simulation. Then Euler method is used to obtain the exact value of the solution surface. The Random forest model was used to predict the future development of lampreys and other ecological niches. For problem 4, By investigating relevant literature, we normalized the populations of lampreys and a variety of fish as well as other ecological niche animals, plants and microorganisms in the same water area, set different impact weights of lampreys, constructed weight evaluation matrix, and obtained positive and negative ideal solution vectors and negative correlation proximity by using TOPSIS comprehensive evaluation method. It is concluded that many kinds of fish are greatly affected by the sex regulation of lampreys. 展开更多
关键词 BP Neural Network Model LAMPREY Beverton-Holt and Logistic Differential Equations systems TOPSIS Comprehensive Evaluation Method
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基于高光谱成像技术的南果梨酸度无损检测方法 被引量:1
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作者 张芳 邓照龙 +3 位作者 田有文 高鑫 王开田 徐正玉 《沈阳农业大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2024年第2期231-239,共9页
南果梨是一种重要的水果品种,其酸度是评估果品质量的重要指标之一。然而,传统的南果梨酸度检测方法通常需要破坏性采样和化学分析,不仅耗时费力,而且容易导致样品污染和浪费。因此,旨在探索一种基于高光谱成像技术的无损检测方法,以实... 南果梨是一种重要的水果品种,其酸度是评估果品质量的重要指标之一。然而,传统的南果梨酸度检测方法通常需要破坏性采样和化学分析,不仅耗时费力,而且容易导致样品污染和浪费。因此,旨在探索一种基于高光谱成像技术的无损检测方法,以实现对南果梨酸度的快速、准确、无损检测。首先,采集室温20℃下不同贮藏天数南果梨的高光谱数据,其光谱波长范围为400~1000 nm,并且通过理化实验测量南果梨样本的可滴定酸;其次,采用多元散射校正(multipli⁃cative scatter correction,MSC)、标准正态变换(standard normal variate,SNV)、Savitzky-Golay平滑滤波等多种方法对光谱数据进行预处理,建立偏最小二乘回归模型(partial least squares regression,PLSR),选择出建模效果最佳的预处理方法,结果显示MSC方法效果最优;然后结合连续投影算法(successie projection algorithm,SPA)提取特征波段,在700~900 nm范围内确定9个特征光谱变量;最后,以提取出的9个特征光谱变量作为输入矢量,分别建立PLSR模型、极限学习机(extreme learning machine,ELM)模型以及遗传算法(genetic algorithm,GA)和粒子群算法(particle swarm op⁃timization,PSO)优化的BP神经网络模型。研究结果表明,基于MSC预处理和SPA算法特征提取的PSO-BP模型预测精度最高,效果最好,预测集决定系数R^(2)_(p)=0.911,RMSEP=0.032。可见,基于高光谱成像技术的SPA-PSO-BP模型可用于南果梨酸度的检测,为南果梨的品质评价提供参考。 展开更多
关键词 高光谱成像技术 南果梨 酸度 BP神经网络 PSO-BP模型
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预制装配式型钢混凝土梁抗剪承载力的智能模型研究 被引量:1
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作者 刘坚 招渝 +11 位作者 刘长江 马宏伟 邢增林 周观根 肖海鹏 彭林苗 任达 陈原 童华炜 戚玉亮 杨勤鹏 张专涛 《建筑钢结构进展》 CSCD 北大核心 2024年第3期12-20,共9页
通过建立计算预制装配式型钢混凝土(PSRC)梁抗剪承载力的智能模型,在一定程度上提高了计算精度与适用性。基于BP人工神经网络算法,通过对影响PSRC梁抗剪承载力的相关参数进行梳理,选取14个主要影响参数作为输入层,以试算法确定隐含层节... 通过建立计算预制装配式型钢混凝土(PSRC)梁抗剪承载力的智能模型,在一定程度上提高了计算精度与适用性。基于BP人工神经网络算法,通过对影响PSRC梁抗剪承载力的相关参数进行梳理,选取14个主要影响参数作为输入层,以试算法确定隐含层节点数为5,初步构建了3层结构人工神经网络系统;以收集的76组试验数据作为学习样本,对构建的神经网络系统进行训练,建立了对PSRC梁及SRC梁抗剪承载力计算的N14-5-1智能模型。使用智能模型对6个PSRC梁构件及6个SRC梁构件进行抗剪承载力计算,并通过与规范公式计算结果、试验结果的对比分析,证明了智能模型具有良好的计算精度及较好的泛化能力,具有一定的工程参考意义。运用Garson算法对输入参数进行敏感性分析,结果表明箍筋间距、型钢屈服强度、箍筋屈服强度、型钢腹板含钢率对抗剪承载力影响较大。随着研究试验的开展,在收集更多具有代表性的试验数据以扩充学习样本后,可对智能模型进一步优化。 展开更多
关键词 预制装配式型钢混凝土梁 BP人工神经网络 抗剪承载力 智能模型
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正交实验结合AHP和GA-BP神经网络优化益黄散醇提工艺 被引量:1
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作者 王巍 杨武杰 +4 位作者 韩宇 安悦言 郝季 张强 鞠成国 《中国药房》 CAS 北大核心 2024年第3期327-332,共6页
目的 优化益黄散的醇提工艺。方法 采用回流提取法,以乙醇体积分数、液料比、提取时间为考察因素设计正交实验,以橙皮苷、川陈皮素、橘皮素、没食子酸、诃黎勒酸、诃子酸、甘草苷、甘草酸、丁香酚含量和干浸膏得率为指标,采用层次分析法... 目的 优化益黄散的醇提工艺。方法 采用回流提取法,以乙醇体积分数、液料比、提取时间为考察因素设计正交实验,以橙皮苷、川陈皮素、橘皮素、没食子酸、诃黎勒酸、诃子酸、甘草苷、甘草酸、丁香酚含量和干浸膏得率为指标,采用层次分析法(AHP)进行赋权并计算综合评分。通过验证正交实验和遗传算法(GA)-反向传播神经网络(BP神经网络)所预测的结果确定益黄散最佳醇提工艺参数。结果 正交实验优选的最佳醇提工艺参数为乙醇体积分数60%、液料比14∶1(mL/g)、提取时间90 min、提取2次,验证所得综合评分为79.19分;GA-BP神经网络优选的最佳醇提工艺参数为乙醇体积分数65%、液料比14∶1(mL/g)、提取时间60 min、提取2次,验证所得综合评分为85.30分,高于正交实验所得结果。结论 采用正交实验结合GA-BP神经网络的寻优方法较传统的正交实验寻优方法效果更佳,其优选出的益黄散最佳醇提工艺稳定可靠。 展开更多
关键词 益黄散 醇提工艺 正交实验 遗传算法 BP神经网络 层次分析法
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价值创造视角下互联网企业数据资产估值研究 被引量:10
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作者 苑秀娥 尚静静 《会计之友》 北大核心 2024年第6期59-67,共9页
随着数字经济概念不断深入,数据要素对企业价值提升的作用日益增强。文章从价值创造视角出发,分析数据资产价值创造的过程及表现,提出企业数据资产经济价值由创新性价值及效率性价值构成,采用收益法评估数据资产创新性价值,借助超额收... 随着数字经济概念不断深入,数据要素对企业价值提升的作用日益增强。文章从价值创造视角出发,分析数据资产价值创造的过程及表现,提出企业数据资产经济价值由创新性价值及效率性价值构成,采用收益法评估数据资产创新性价值,借助超额收益法评估数据资产效率性价值,引入灰色预测及BP神经网络预测方法改进模型参数,最终实现对互联网企业数据资产整体价值的评估,并以TX公司为例进行模型应用。结论表明,数据资产变现对企业价值的贡献是巨大的,需要进一步释放数据要素价值。 展开更多
关键词 价值创造 数据资产 价值评估 灰色预测 BP神经网络
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基于BP神经网络的测量设备无关协议参数预测 被引量:1
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作者 周江平 周媛媛 +1 位作者 周学军 李洁琼 《电子科技大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第4期611-616,共6页
针对传统参数优化方法计算开销大,不能满足实时性要求高、计算量大等应用场景的问题,结合当今主流的机器学习方法,提出了一种改进的基于BP神经网络的参数优化方法,利用本地搜索算法的数据训练网络并对参数进行预测,替代传统的查找算法,... 针对传统参数优化方法计算开销大,不能满足实时性要求高、计算量大等应用场景的问题,结合当今主流的机器学习方法,提出了一种改进的基于BP神经网络的参数优化方法,利用本地搜索算法的数据训练网络并对参数进行预测,替代传统的查找算法,从而获得更好的实时性和更低的计算复杂度,随后与基于随机森林和XGBoost的方法进行了比较。仿真结果表明,BP神经网络预测所得各参数的均方误差数量级为10^(-6)或更小,由该参数计算所得密钥生成率与最优密钥生成率比值的均值为0.998 8,且该应用中BP神经网络相对随机森林和XGBoost具有更好的预测性能。 展开更多
关键词 量子光学 量子密钥分发 BP神经网络 参数优化 测量设备无关
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金银花总黄酮低共熔溶剂提取工艺优化 被引量:2
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作者 赵惠茹 张硕 +2 位作者 王晴 靖会 乔雪婷 《中成药》 CAS CSCD 北大核心 2024年第5期1465-1470,共6页
目的优化金银花总黄酮低共熔溶剂提取工艺。方法在单因素试验基础上,以1,3-丁二醇与氯化胆碱比例、液料比、超声时间为影响因素,总黄酮得率为评价指标,响应面法和BP神经网络优化提取工艺。结果BP神经网络优化总黄酮得率高于响应面法优... 目的优化金银花总黄酮低共熔溶剂提取工艺。方法在单因素试验基础上,以1,3-丁二醇与氯化胆碱比例、液料比、超声时间为影响因素,总黄酮得率为评价指标,响应面法和BP神经网络优化提取工艺。结果BP神经网络优化总黄酮得率高于响应面法优化。最优条件为1,3-丁二醇与氯化胆碱比例2.7∶1,液料比27∶1,超声时间29 min,总黄酮得率为7.85%。结论该方法稳定可靠,可用于低共熔溶剂提取金银花总黄酮。 展开更多
关键词 金银花 总黄酮 低共熔溶剂提取工艺 响应面法 BP神经网络
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聚丙烯/蒙脱土纳米复合材料的制备与力学性能预测 被引量:3
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作者 刘金月 祝宝东 《化学工程师》 CAS 2024年第2期97-100,共4页
本文采用熔融挤出法制备了β成核聚丙烯/蒙脱土纳米复合材料,考察了蒙脱土、β成核剂及增容剂用量对复合材料缺口冲击强度和弯曲强度的影响,并用BP神经网络进行预测。结果表明,增加蒙脱土用量有助于复合材料强度的提高但对韧性不利;随... 本文采用熔融挤出法制备了β成核聚丙烯/蒙脱土纳米复合材料,考察了蒙脱土、β成核剂及增容剂用量对复合材料缺口冲击强度和弯曲强度的影响,并用BP神经网络进行预测。结果表明,增加蒙脱土用量有助于复合材料强度的提高但对韧性不利;随β成核剂用量的增加,复合材料的缺口冲击强度略有增加,而弯曲强度存在最优值,即添加β成核剂0.1%时,弯曲强度达到最大值35.06MPa,较不添加时增加了13.68%;随增容剂用量的增加,复合材料的韧性显著增大而强度有所降低,添加30%增容剂,复合材料的缺口冲击强度较不添加时增加了约3倍,而弯曲强度仅降低了28.39%;BP神经网络预测结果表明,该模型能够比较精确的预测该复合材料的力学性能。该研究对于优化聚丙烯基纳米复合材料制备及改进力学性能预测具有借鉴意义。 展开更多
关键词 聚丙烯 有机蒙脱土 Β成核剂 增容剂 BP神经网络
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基于BP神经网络的九寨沟地区地震滑坡危险性预测研究 被引量:3
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作者 张迎宾 徐佩依 +6 位作者 林剑锋 伍新南 柳静 相晨琳 何云勇 杨昌凤 许冲 《工程地质学报》 CSCD 北大核心 2024年第1期133-145,共13页
BP神经网络因具有良好的精度和拟合能力,被广泛地运用在区域性滑坡危险性预测中。本文建立了基于BP神经网络的地震滑坡危险性评价模型并应用于四川九寨沟地区,以2017年8月8日的九寨沟MS7.0地震引发的4834个历史滑坡为例,将其随机划分为... BP神经网络因具有良好的精度和拟合能力,被广泛地运用在区域性滑坡危险性预测中。本文建立了基于BP神经网络的地震滑坡危险性评价模型并应用于四川九寨沟地区,以2017年8月8日的九寨沟MS7.0地震引发的4834个历史滑坡为例,将其随机划分为70%的训练样本集用于九寨沟地区地震滑坡危险性预测,以及30%的验证样本集对预测结果的精度进行评估。选取高程、坡度、坡向、平行发震断层距离、垂直发震断层距离、震中距离、距道路距离、地面峰值加速度(PGA)以及岩性共9个影响因子,分析发震断层对地震滑坡的控制作用,并总结九寨沟地区地震滑坡空间分布规律特征,其中发震断层、岩性和坡度对九寨沟地区地震滑坡分布产生重要影响。利用模型得到九寨沟地震滑坡危险性预测图,结果显示73.19%的滑坡位于极高和高危险区域,与实际地震滑坡分布基本相符。通过30%的验证样本集来绘制预测成功率曲线,结果表明模型预测成功率(AUC值)为0.90,证实了BP神经网络在九寨沟地区地震滑坡危险性预测中具有良好的精度和拟合能力,评价结果为后续地震滑坡灾害预测和防震减灾工作提供了科学的参考。 展开更多
关键词 九寨沟地区 BP神经网络 地震滑坡 危险性评价
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基于遗传算法优化下棉花的产量预测模型研究 被引量:1
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作者 董宁 赵丙秀 王俊杰 《农机化研究》 北大核心 2024年第12期39-43,共5页
棉花是我国重要的经济作物与棉纺织业发展的主要原材料之一,是我国经济发展的支柱产业。在棉花种植过程中,农田措施、气象环境等都会对棉花生产产生影响。对棉花生长因子进行分析,建立棉花预测模型,预测我国棉花产量,对于指导棉花生产... 棉花是我国重要的经济作物与棉纺织业发展的主要原材料之一,是我国经济发展的支柱产业。在棉花种植过程中,农田措施、气象环境等都会对棉花生产产生影响。对棉花生长因子进行分析,建立棉花预测模型,预测我国棉花产量,对于指导棉花生产和促进我国经济发展具有重要意义。为此,针对传统BP神经网络在预测中存在测试精度低、鲁棒性差等问题,利用遗传算法(Genetic Algorithm, GA)对BP神经网络模型进行优化,构建GA-BP神经网络模型;同时,基于湖北省2011-2021年棉花播种面积、气象因子、自然灾害和棉花产量,构建BP神经网络、GA-BP神经网络模型,对湖北地区棉花产量进行预测。研究结果表明:GA-BP神经网络模型精度明显高于BP神经网络模型,R2达到0.991。因此,通过GA-BP预测能够更加科学、合理地进行棉花产量预测,对棉花生产及管理措施的调整具有重要的指导意义。 展开更多
关键词 棉花 产量预测 遗传算法 BP神经网络 全局寻优
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基于机器学习的软土压缩模量预测及沉降分析 被引量:2
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作者 阮永芬 李鹏辉 +3 位作者 施虹 吴龙 李飞鹏 肖潇 《成都理工大学学报(自然科学版)》 CAS CSCD 北大核心 2024年第2期258-268,280,共12页
目前,常规土体试验及预测方法都难以准确获得压缩模量E_(s)。现基于机器学习理论建立一种非参数集成优化法计算E_(s),并与传统回归模型对比分析。从昆明地铁5号线会展中心场地选取203组泥炭质土物理力学指标样本,结合工程经验,选取其中... 目前,常规土体试验及预测方法都难以准确获得压缩模量E_(s)。现基于机器学习理论建立一种非参数集成优化法计算E_(s),并与传统回归模型对比分析。从昆明地铁5号线会展中心场地选取203组泥炭质土物理力学指标样本,结合工程经验,选取其中8个重要的物理指标作为输入集,利用遗传算法优化BP神经网络输入层、隐含层及输出层之间的权值及阈值,采用相关系数R、正确率ACC及均方根误差RMSE多个评估指标优化确定算法的重要参数,将建立好的模型应用于多种土体,并与目前应用较多的方法对比分析,最后比较经验公式与本文方法预测地基沉降的性能。结果显示,GA-BP神经网络方法对分析样本适应性强、算法收敛快、所得结果精准可靠,具有较大优越性。该方法对软土场地多参数预测具有一定的指导意义。 展开更多
关键词 压缩模量 机器学习 遗传算法 BP神经网络 规范法
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综掘面风流调控下的瓦斯与粉尘浓度双目标预测模型研究 被引量:1
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作者 龚晓燕 程傲 +5 位作者 邹浩 孙育恒 杨富强 张红兵 李昊 孙康 《煤炭技术》 CAS 2024年第1期153-157,共5页
针对综掘面瓦斯和粉尘浓度预测能力不足,导致瓦斯粉尘积聚难以提前解决,造成风筒出风口风流调控降尘排瓦效果不佳的问题,采用层次分析法确定了瓦斯和粉尘浓度分布的关键影响因素,建立了7-11-3结构的双目标预测神经网络模型,并进行出风... 针对综掘面瓦斯和粉尘浓度预测能力不足,导致瓦斯粉尘积聚难以提前解决,造成风筒出风口风流调控降尘排瓦效果不佳的问题,采用层次分析法确定了瓦斯和粉尘浓度分布的关键影响因素,建立了7-11-3结构的双目标预测神经网络模型,并进行出风口距端头5 m和10 m工况下的应用测试,结果表明:模型误差率最大9.85%,最小0.27%。瓦斯浓度最高降低了45%,粉尘浓度最高降低了40%,有效预防了瓦斯和粉尘浓度的积聚问题。 展开更多
关键词 综掘面 风流调控 BP神经网络 瓦斯及粉尘浓度 双目标预测模型
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基于BP神经网络的高桩码头基桩损伤识别研究 被引量:1
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作者 郑永来 肖飞 +1 位作者 潘坦博 韩雨莘 《建筑技术》 2024年第3期371-376,共6页
针对高桩码头基桩的损伤识别问题,基于BP神经网络开展了损伤定位研究。传统损伤定位方法在识别过程中受到人为主观因素的干扰,且对于只有一阶模态数据的情况定位效果有限。为克服这些问题,构建了不受人为因素影响的损伤定位神经网络,以... 针对高桩码头基桩的损伤识别问题,基于BP神经网络开展了损伤定位研究。传统损伤定位方法在识别过程中受到人为主观因素的干扰,且对于只有一阶模态数据的情况定位效果有限。为克服这些问题,构建了不受人为因素影响的损伤定位神经网络,以第三类损伤指标ULSC和δFC作为训练样本,实现了对基桩局部损伤的准确定位。在建立合理的高桩码头有限元模型的基础上,构建了基于BP神经网络的损伤定位模型,并使用ABAQUS模拟数据和实测振动信号数据进行训练和测试。实验结果表明,该神经网络模型具有较高的定位准确性和鲁棒性,在不同损伤工况和10%噪声水平下仍表现优异。 展开更多
关键词 BP神经网络 损伤识别 基桩损伤 健康监测
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基于GRU-CNN双网络输出构建BP模型的径流预测方法 被引量:1
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作者 张玥 姜中清 +2 位作者 周伊 周静姝 王宇露 《水力发电》 CAS 2024年第6期17-22,共6页
提高径流预测精度是避免洪水灾害发生的重要手段,由于预测阶段并无已知有效样本,给预测工作带来难度,因此,提出以双网络输出为预测阶段提供数据参考,结合训练阶段双网络输出与真实值之间的关系,对预测阶段采用二次多变量建模实现径流预... 提高径流预测精度是避免洪水灾害发生的重要手段,由于预测阶段并无已知有效样本,给预测工作带来难度,因此,提出以双网络输出为预测阶段提供数据参考,结合训练阶段双网络输出与真实值之间的关系,对预测阶段采用二次多变量建模实现径流预测。首先,构建GRU和CNN深度学习网络,同步输出2条径流预测序列;其次,在已知时段内,构建2条预测结果与实测值之间的多变量BP模型;最后,基于双网络输出预测值,通过确定的BP模型输出径流预测结果。经测试,该方法给预测时段提供了可靠的先验样本,高效学习了网络输出与真实值之间关系,预测精度显著提升。 展开更多
关键词 洪水预报 径流预测 双网络输出 GRU CNN BP神经网络
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基于CSSA-BPNN模型的胶结充填体动态抗压强度预测 被引量:1
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作者 王小林 梅佳伟 +3 位作者 郭进平 卢才武 王颂 李泽峰 《有色金属工程》 CAS 北大核心 2024年第2期92-101,共10页
充填采矿法二步骤回采时胶结充填体稳定性受爆破扰动而降低。为快速准确地获得充填体动态抗压强度,利用分离式霍普金森压杆(SHPB)进行了40组不同应变率的单轴冲击实验,以灰砂比、充填体密度、养护龄期和平均应变率作为输入参数,充填体... 充填采矿法二步骤回采时胶结充填体稳定性受爆破扰动而降低。为快速准确地获得充填体动态抗压强度,利用分离式霍普金森压杆(SHPB)进行了40组不同应变率的单轴冲击实验,以灰砂比、充填体密度、养护龄期和平均应变率作为输入参数,充填体动态抗压强度作为输出参数,建立了一种基于Logistic混沌麻雀搜索算法(CSSA)优化BP神经网络(BPNN)的预测模型,并与传统BPNN和麻雀搜索算法优化的BPNN进行了对比分析。结果表明:CSSA-BPNN模型的平均相对误差为4.11%,预测值与实测值之间拟合的相关系数均在0.96以上,模型预测精度高。CSSA-BPNN模型的均方根误差为0.395 0 MPa,平均绝对误差为0.359 2 MPa,决定系数为0.995 2,均优于另外两种预测模型。实现了对充填体动态抗压强度的准确预测,可大幅减小物理实验量,为矿山胶结充填体的强度设计提供了一种新方法。 展开更多
关键词 混沌麻雀搜索算法(CSSA) BP神经网络(BPNN) 胶结充填体 分离式霍普金森压杆(SHPB) 动态抗压强度
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双循环背景下石化企业供应链韧性评价研究——基于AHP-BP方法 被引量:2
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作者 赵丽洲 张宁峰 《辽宁石油化工大学学报》 CAS 2024年第1期89-96,共8页
随着环境不确定性的提高,中国石化企业供应链稳定性需求日渐攀升,供应链韧性评价已经成为判断石化企业风险应对能力的重要手段。基于双循环背景,通过构建石化企业供应链韧性评估指标体系,利用层次分析法和BP神经网络,对石化企业供应链... 随着环境不确定性的提高,中国石化企业供应链稳定性需求日渐攀升,供应链韧性评价已经成为判断石化企业风险应对能力的重要手段。基于双循环背景,通过构建石化企业供应链韧性评估指标体系,利用层次分析法和BP神经网络,对石化企业供应链韧性强度进行评估,确定了供应链韧性水平。结果表明,各石化企业的供应链韧性强度存在较大差异,供应链韧性整体水平偏低。在研究结果的基础上,对韧性供应链锻造提出了切实可行的建议。 展开更多
关键词 石化企业 供应链韧性 层次分析法 BP神经网络算法
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基于多模型融合的中长期径流集成预测方法 被引量:1
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作者 朱非林 陈嘉乙 +2 位作者 张咪 徐向荣 钟平安 《水力发电》 CAS 2024年第2期6-13,29,共9页
中长期水文预报是流域水资源规划与合理配置的重要依据。为提高中长期径流预测精度,提出了一种基于多模型融合的水库中长期径流集成预测方法。该方法将ARMA、BP、LSTM、RF和SVR等5个异质预测模型进行融合,同时采用超参数优化方法确定各... 中长期水文预报是流域水资源规划与合理配置的重要依据。为提高中长期径流预测精度,提出了一种基于多模型融合的水库中长期径流集成预测方法。该方法将ARMA、BP、LSTM、RF和SVR等5个异质预测模型进行融合,同时采用超参数优化方法确定各模型的最优参数。将其用于青海省龙羊峡水库的中长期径流预报中,结果表明,通过Stacking融合算法建立的集成预测模型相较于单一模型,取得了更高的预测精度(R2值由0.71提升至0.82)。此方法可为提升流域中长期径流预测精度提供一定参考。 展开更多
关键词 中长期径流预报 ARMA BP LSTM RF SVR 多模型融合 集成预测 Stacking融合算法 超参数寻优 龙羊峡水库
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