考虑谐波严重程度的长时间尺度谐波责任划分方法

针对现有谐波责任划分方法未考虑不同谐波严重程度下责任所造成的实际影响差异,提出一种考虑谐波严重程度的长时间尺度谐波责任划分方法。考虑谐波数值分布与变化趋势两方面因素划分工况,并计算各工况综合权重量化谐波严重程度;基于典型相关性分析原理筛选长时间尺度数据,并根据谐波责任定义式估算谐波责任;结合上述综合权重获取长时间尺度综合谐波责任划分指标;采用仿真算例与实测数据进行验证,与传统方法相比,所提方法可反映各谐波源在长时间尺度下不同次数谐波造成的累计影响,更适用于谐波精准治理与公平奖惩工作。

1990—2019年亚洲主要国家与全球宫颈癌疾病负担变化趋势分析

目的分析1990—2019亚洲主要国家及全球宫颈癌疾病负担,为制定宫颈癌防控策略提供科学依据。方法收集1990—2019年全球疾病负担研究(global burden of disease,GBD)数据,利用发病、死亡、伤残调整寿命年(disability-adjusted life years,DALY)等指标定量评估宫颈癌的疾病负担情况,采用估计百分百变化(estimated annual percent change,EAPC)分析疾病负担时间变化趋势。结果1990—2019年,全球宫颈癌标化发病率从7.64/10万下降至6.81/10万,标化死亡率从4.46/10万降低至3.40/10万,标化DALY率从139.98/10万下降至107.20/10万,年平均降低分别为0.39%、0.96%、0.94%(EAPC<0,P<0.05)。亚洲主要国家中,中国的标化发病率从4.20/10万上升至5.53/10万,平均每年增长1.63%(EAPC>0,P>0.05)。中国宫颈癌的死亡数从2.64万增加到5.34万,相对增长1.02倍,全球及亚洲主要国家标化死亡率、标化DALY率均呈逐年下降趋势,而中国未出现下降趋势。相关分析显示,发病率与社会人口指数(socio-demographic index,SDI)无明显相关性(ρ=-0.13,P=0.11),死亡率与SDI呈负相关(ρ=-0.74,P<0.001),DALY与SDI也呈负相关(ρ=-0.77,P<0.001)。结论中国宫颈癌的标化发病率、死亡率逐年增加,疾病负担呈上升趋势,应积极采取科学有效的防控措施,降低宫颈癌疾病负担。

某三甲中医医院ICU感染发生率时间序列分析及趋势预测

目的:了解某三甲中医医院ICU感染发生率的时序分布特征,预测其发生规律和趋势,为中医医院ICU感染监测提供数据支持。方法:收集某三甲中医医院2019年1月至2024年2月ICU医院感染数据。利用求和自回归滑动平均模型(Autoregressive integrated moving average,ARIMA)对ICU感染发生趋势进行预测并评价其预测效果。结果:2019年1月至2024年2月某三甲中医医院ICU医院感染发生率为2.61%(232/8895);时间序列分析显示,ICU医院感染发生率波动较大且存在一定周期性,总体呈下降趋势。根据赤池信息准则和贝叶斯信息准则拟合,ARIMA(0,1,1)为最优预测模型。经参数估计与效果评价,感染发生率实际值均在预测值95%可信区间内,模型预测效果较好。结论:运用ARIMA对某三甲中医医院ICU医院感染发生率的预测结果良好,可显示其长期发生规律与趋势,能为医院感染监测提供科学依据。

基于SBAS-InSAR技术的雅鲁藏布江色东普沟地质灾害发育特征与复活趋势分析

随着全球气候不断变暖,青藏高原发生地质灾害的频率和危害强度大幅增加,对川藏铁路沿线的滑坡泥石流进行及时有效的监测和防治具有重要意义。文章选取了2016年7月至2020年1月之间的Senti⁃nel-1A数据,解译和分析了区域内地物发生的变化情况,采用SBAS-InSAR技术对雅鲁藏布江沿岸的色东普沟发生高位冰崩地质灾害链致灾过程和复活趋势进行了研究。结果表明:依据区域内时序相关性的变化情况推断出的灾害事件与SBAS-InSAR的灾害探测结果具有高度一致性,SBAS-InSAR对冰崩-岩崩-滑坡泥石流等灾害链进行监测是一种有效的手段;色东普沟自2018年致灾以来,新增5处变形体,累计形变量均已超过40 mm,存在复活迹象。随着气候变暖、降雨量增加、冰川消融,色东普沟在今后相当长的时期内仍会保持此类灾害事件的高发频发态势,应进一步加强该区域地灾监测,提前开展防治工作。

注意缺陷多动障碍儿童盐酸哌甲酯用药特征及趋势分析

目的:分析近5年来某儿童医院注意缺陷多动障碍(ADHD)患儿盐酸哌甲酯缓释片(MPH)处方特征及药物消耗趋势。方法:研究2018年至2022年ADHD患儿的MPH处方,对患儿的性别差异、年龄、单次取药量、就诊间隔及药物消耗模式进行分析。依据SPSS时间-序列模型对未来两年MPH的消耗量进行预测。结果:男女患儿的处方性别比由2018年的5.99下降为2022年的5.33;患儿平均就诊年龄约为10岁;2020年以后患儿就诊量大幅增加,2022年就诊人次是2018年的3.05倍;2022年MPH药物总DDDs是2018年的3.24倍。结论:近5年来苏州某儿童医院ADHD就诊量及MPH药物消耗量均呈上涨的趋势。

湖北省生态环境质量的时空演变特征及影响因素分析

了解生态环境质量(EEQ)的时空演变对于理解气候变化与人类活动对生态环境的综合影响至关重要。深入分析湖北省EEQ的时空演变特征及其驱动因素,可为区域生态保护和植被恢复策略提供科学依据。该研究聚焦于海拔、气候条件及人类足迹的协同效应对EEQ演变的影响,利用2001-2020年的EEQ与土地利用数据,结合Theil-Sen Median和Mann-Kendall分析,揭示了EEQ的演变特征并预测了其未来趋势。同时,结合海拔、气候及人类足迹等多元数据,采用线性相关分析和结构方程模型,深入分析了自然与人为因素对EEQ演变的作用机制,并针对EEQ下降提出了应对措施。结果表明,EEQ指数随海拔升高而先增后减,拐点在2000-2200 m之间,这与气温条件及人类活动强度的海拔差异紧密相关。过去20年间,湖北省EEQ整体呈先升后降的趋势,区域差异显著,西部山区EEQ上升,中南部江汉平原则下降。结构方程模型进一步指出,西部山区EEQ受气温正向影响,而江汉平原EEQ则受人类足迹的负向影响与太阳辐射的正向影响的共同作用,模型解释度分别高达98%和82%。基于2011-2020年EEQ趋势与Hurst指数分析,预测西部山区EEQ将持续上升,江汉平原则可能继续下降。为此,提出加强生态环境保护,推动植被恢复,以应对EEQ下降的潜在风险。该研究不仅丰富了EEQ演变机制的理论研究,也为湖北省及类似区域的生态保护和经济可持续发展提供了实践指导和决策依据。其创新在于综合多源数据与多种分析方法,全面剖析EEQ演变的复杂成因,为生态环境研究提供了方法论参考。

江苏省2004—2022年传染病突发公共卫生事件趋势分析

目的:分析江苏省传染病突发公共卫生事件的流行特征,为防控工作开展提供科学依据。方法:采用joinpoint回归模型分析时间维度变化趋势,采用时空重排扫描探测时空聚集性。结果:2004—2022年累计报告传染病突发事件3641起,累计报告发病131880例,死亡73例,涉及25种法定传染病突发事件1868起,其中甲类76起、乙类391起、丙类1401起;涉及8种其他传染病突发事件1773起。Joinpoint回归分析显示全省事件数呈增加趋势[平均年度变化百分比(average APC,AAPC=16.28,P<0.05)],甲类自2006年呈下降趋势(AAPC=-18.23,P<0.05),乙类、丙类、其他均呈增加趋势(AAPC>0,P<0.05),苏南、苏中、苏北各区域事件数全局均呈增加趋势(AAPC>0,P<0.05),苏南分为“快速增加—慢速增加—快速增加—减少”4个阶段,苏中事件数单调增加,苏北分为“增加—慢速减少—快速增加—减少”4个阶段。2006年、2015年、2018年为主要转折点。时空重排扫描共探测出8个时空聚集区,按发生顺序分别分布在苏中+苏南—苏北—苏南—苏南+苏北。结论:江苏省传染病突发事件总体呈现增加趋势,苏南和苏北聚集,苏中相对分散,重点地区需做好水痘、流行性感冒、手足口病等重点传染病的疫情监测和防控。

2007—2021年南京市高淳区恶性肿瘤死亡及减寿负担趋势分析

目的分析南京市高淳区2007—2021年户籍居民恶性肿瘤死亡及过早死亡损失寿命年(YLL)变化趋势,为肿瘤防治提供方向。方法收集2007—2021年高淳区户籍人口和居民恶性肿瘤死亡病例,计算死亡率、标化死亡率、YLL和YLL率、年度变化百分比(APC)和平均年度变化百分比(AAPC)。结果2007—2021年高淳区居民恶性肿瘤年均死亡率为203.92/10万,中标死亡率为80.14/10万,世标死亡率为108.46/10万,男性中标率高于且平均下降速度快于女性(男性AAPC=-5.49%,女性AAPC=-4.69%)。肺癌、胃癌、肝癌、食管癌、结直肠癌、胰腺癌YLL位居前6,结直肠癌和女性宫颈癌早死负担逐年上升(P值均<0.05)。结论高淳区肺癌、消化道肿瘤、胰腺癌防控形势较为严峻,应针对不同恶性肿瘤特点,开展早期筛查、综合防治和相关研究工作。

基于运行效率分布差异的水电机组劣化状态趋势预测

为解决水电机组劣化状态难以刻画及预测精度低的问题,需深入探究不同机组状态下运行效率的分布差异特性,提出了一种基于运行效率分布差异的水电机组劣化状态趋势预测方法。首先,综合考虑水电机组工况(水头、流量)与效率之间映射关系和状态监测数据随机性,利用高斯混合模型拟合多工况下机组健康状态运行效率的概率分布特性;在此基础上,计算观测样本在机组健康状态分布下的负对数似然概率,并以此作为水电机组劣化状态指标,表征观测样本与机组健康状态标准分布之间的偏差;进一步采用非因果原理和高斯误差线性单元,分别改进时间卷积网络(TCN)的膨胀卷积模块和残差模块,并融合门控循环单元(GRU),设计并构建水电机组劣化状态预测模型;最后,利用某水电站#6机组实际运行监测数据开展方法验证。结果表明,所提方法能有效提升机组劣化状态趋势预测精度。

融合趋势嵌入和粒度增强网络的小样本医学时间序列预测

随着大数据分析和深度学习的迅猛发展,时间序列预测方法被广泛应用于医学、金融、气象和交通等领域,为众多应用任务提供决策支持.针对小样本医学数据特征维度低和现有深度学习方法易于造成过拟合问题,研究小样本医学时间序列预测任务,提出融合趋势嵌入和粒度增强网络的预测方法.首先在卷积神经网络的框架下,粒度增强网络分别从时间维度和特征维度将医学时间序列数据提升为三维张量;然后以医学时间序列样本的一阶差分作为方向向量,基于方向导数生成趋势嵌入表征;再构建静态空间邻接矩阵和动态时间邻接矩阵,并通过时空图卷积网络学习时空嵌入表征;最后将构建的时空嵌入、预测嵌入和趋势嵌入整合到基于图卷积网络、门控循环单元和残差网络的网络架构之中,实现医学时间序列预测.在Cancer,ILI,Baries和COVID-19这4个数据集上的实验结果表明,与预测结果最佳的基线模型T-GCN相比,所提方法在每个数据集的MAE,MAPE和RMSE这3个评价指标上分别降低34.0607,0.0107,70.6728;11.1808,0.0950,20.7285;0.3546,0.1127,0.4553和449.2437,0.0144,1174.7273,其性能优于基线方法,验证了该方法的可行性及有效性.

基于周期特征提取的DLnet预测模型研究

现有的预测方法很少独立分析能源消耗的周期性特征。本文提出了一个短期办公建筑能耗预测模型(DLnet),以解决周期性能耗数据利用效率低下的问题。首先,利用STL对能耗数据的周期成分进行分解,通过网格搜索算法寻找能耗数据的最优周期;然后,根据最优周期构建周期块;再根据周期块的数据形状构建时间序列块数据;之后,利用长短期记忆(LSTM)对时间序列块数据和周期块数据进行训练和学习;最后,通过线性回归将时间序列块数据和周期块数据的预测结果进行融合。事实证明,所提出的模型的4个预测精度指标分别比LSTM模型高7%,21%,25%和26%。

智慧矿山数据标准化建设探索与实践

在深入分析井工煤矿数据国家编码标准的基础上,开发了双通道实时数据采集平台,以实现煤矿数据的实时标准化处理,最终研制了一套智能矿山数据标准化应用系统,该系统集高效数据管理、精确异常监测和前瞻性趋势预测于一体。杨柳煤矿的成功应用证明了该系统能够优化数据处理流程,提高异常分析的准确率和效率,并具有较强的趋势预测能力。该研究不仅为智能矿山技术的进步提供了技术支持,也展现了数据标准化在矿山智能化转型中的重要性。

基于RST算法提取乌什M_(S)7.1地震地表温度异常

为探讨RST算法在新疆地区地震热红外异常提取中的适用性,以乌什M_(S)7.1地震为例,构建研究区MODIS地表温度数据集,并对数据集进行逐像元时间序列趋势去除后,利用RST算法提取乌什M_(S)7.1地震地表温度异常信息。结果表明:乌什M_(S)7.1地震地表温度异常的变化过程分为“出现—消失—再出现—扩大—达到最大—消失”6个阶段;乌什M_(S)7.1地震的地表温度异常区域大致沿构造带的走向分布;乌什M_(S)7.1地震发生在地表温度异常面积出现最大值后的第99天。利用MODIS数据结合RST算法提取地震热红外异常在新疆地区相关研究中具有一定的可行性。

江西省柑橘生育期内高温热害时空分布特征

利用江西省1981-2022年逐日气象资料和柑橘生育期资料,选取日平均气温、日最高气温和热害持续天数作为柑橘高温热害指标,明确柑橘生育期内高温热害空间分布特征和时间变化趋势;采用配对t检验方法,对比柑橘不同生育期内高温热害时空差异。结果表明:(1)柑橘开花-果实膨大期高温热害发生频率、发生次数和发生强度均值分别为87.73%、2.23次·a^(-1)和5.28d·次^(-1),高值区主要分布在江西东南部。柑橘果实膨大-果实着色期高温热害发生频率、发生次数和发生强度均值分别为56.43%、1.15次·a^(-1)和2.74d·次^(-1),高值区主要分布在赣北和赣中地区。(2)研究期内柑橘开花-果实膨大期高温热害站次比、发生次数和发生强度均呈下降趋势,平均每10a分别减少0.90个百分点、0.02次和0.06d·次^(-1)。柑橘果实膨大-果实着色期高温热害站次比、发生次数和发生强度均呈上升趋势,平均每10a分别增加6.80个百分点、0.26次和0.50d·次^(-1)。(3)配对t检验结果表明,柑橘开花-果实膨大期高温热害发生频率、发生次数和发生强度均极显著大于果实膨大-果实着色期;而柑橘开花-果实膨大期高温热害发生次数和发生强度的气候倾向率均极显著小于果实膨大-果实着色期。江西柑橘开花-果实膨大期是高温热害高发时期。目前,需加强对柑橘开花-果实膨大期高温热害的防御;未来应提高对柑橘果实膨大-果实着色期高温热害的预防。

登陆我国内陆热带气旋的衰减趋势分析

全球变暖背景下,登陆热带气旋(Tropical Cyclone,TC)的衰减速度是否放缓存在争议,登陆时强度不同的TC的衰减趋势是否一致还不清楚.利用两个描述登陆TC衰减的物理量,即登陆衰减时间尺度τ和登陆衰减维持时间D,研究了1980-2021年登陆我国内陆TC的衰减变化趋势,并探讨了TC登陆强度分档对衰减变化趋势的影响.对于登陆我国内陆的TC,无论是τ还是D,整体来看都没有随时间显著变化的趋势.进一步将TC的登陆强度分为热带风暴(Tropical Storm,TS)、强热带风暴(Severe Tropical Storm,STS)和台风(Typhoon,TY)档,发现不同强度档的登陆TC,其登陆地点以及登陆后的路径体现出不同特征,使得不同强度档登陆TC的衰减趋势存在差异.从TS档到STS档再到TY档,τ随时间的变化趋势从增加到减小再到明显减小,呈连续改变,而D的变化趋势从增加到减小再到增加,未呈连续改变,表明登陆TC的衰减变化趋势在不同登陆强度条件下存在不一致性.从显著性上看,只有TY档登陆TC的τ的变化满足90%置信区间显著下降趋势,表明登陆TC衰减趋势在不同登陆强度条件下存在不确定性.

多源数据预测重庆市肝炎发病趋势的时滞输入神经网络研究

目的利用多源互联网数据构建时序分析融合工具,继而精准预测重庆市肝炎的发病趋势。方法利用卫生疾控中心数据库获取肝炎发病率数据,大气污染物数据来源于中国环境监测总站官网,气候数据来源于国家气象星系中心,网络指数数据来源于百度搜索引擎,时间范围均为2013年11月至2023年5月。基于现有的时序分析方法,利用多源数据对分解模型的残差部分进行校正。基于非自回归(non-autoregressive,NAR)和长短期记忆递归神经网络(long short term memory,LSTM)的各自优势,构建了时滞输入神经网络(delayed input neural network,DINN)。之后,还在其基础上加入了星雀优化算法(nutcracker optimizer algorithm,NOA)和联合四分位-Huber损失函数(joint quantile Huber loss,JQHL)等优化模块,继而构建了DINN+。结果相较于常见的单输入模型及同步多输入模型,DINN可取得最为优异的预测效果。在加入超参数和损失函数优化后,DINN+的预测性能进一步提升,其测试集MSE为0.1709、MAE为0.4612、RMSE为0.5821、MAPE为0.0626、R 2为0.8840。结论基于多样方法和多元数据融合的思想,在既往的时序分析方法基础上,本文提出了一个准确性和泛化能力良好的DINN+优化模型。该模型丰富和补充了利用多源数据校准传染病时序预测分析的方法学研究内容,可作为未来传染病公共卫生层面影响因素分析及趋势预测的全新基准。

青海省不同等级寒冷日数时空演变特征

利用1961—2019年青海省42个气象站逐日最低气温,分析不同等级寒冷日数时空演变特征。结果表明:(1)1961—2019年青海省寒冷日数随着等级降低而逐渐增加,主要以微寒日数为主;总寒冷日数整体呈减少趋势,显著快速减少的突变发生在1995年;总寒冷日数减少主要是由酷寒日数的减少引起;1997年气候突变后严寒、大寒、小寒、轻寒、微寒和总寒冷日数变化趋势减少,酷寒日数变化趋势增多,极寒和凉日数变化趋势减少与增加分布相当。(2)青海省寒冷日数表现出明显的空间差异,总寒冷日数随着海拔升高逐渐增加,等级较高的寒冷日数增减趋势较明显,随着寒冷等级的降低,增减趋势向低纬度和海拔相对较低的地区发展。(3)极寒、酷寒、严寒、轻寒、微寒和总寒冷日数随年平均气温升高而逐渐减少,大寒、小寒和凉日数随年平均气温升高而逐渐增加。(4)青海省除了严寒日数其余等级寒冷日数存在持续性,未来下降趋势将持续,但持续性强度不尽相同。

中国共产党引领时代的逻辑进路

通过梳理中国共产党百年光辉历程可知,沿着历史轨迹,回顾百年奋斗历程、总结百年历史经验、认清百年历史影响、熔铸百年传承精神探寻时代之问是党引领时代的前提;依据时代特征,通过顺应世界大势、依据基本国情、分析斗争形势、遵循时代要求审视时代之问是党引领时代的关键;坚持人民至上,通过深入人民生活、站稳人民立场、倾听人民呼声、依靠人民力量解答时代之问是党引领时代的出发点与归宿。通过探寻把握与解答时代之问,中国共产党始终引领时代。

基于时间序列和改进随机森林算法的混凝土价格趋势预测

有效而准确的预测商品混凝土价格变动趋势,对各类建筑的施工规划具有重要意义。相比其他预测模型,随机森林模型具有更高的预测精度。然而不同的数据结构都有其独特之处,针对特定数据结构进行模型优化,有助于提高算法在特定数据上的处理性能。我们针对时间序列分类(TSC:Time Series Classification)的特征提出一种改进随机森林算法。首先将随机森林创建训练子集时的随机抽样调整为倾斜抽样,然后将决策树分裂时的随机特征向量抽样调整为分层抽样,最后以加权投票取代平均投票。实证结果表明相比原始随机森林算法,改进模型具有明显优势,对商品混凝土价格变动的预测准确率达98.4%,预测精度、召回率和F1评分分别为:98.7%,98.2%,98.4%,可以实现了商品混凝土价格变动趋势的精准预测。

南京市主城区污水处理厂进水水质的时序特征

以2019年—2021年南京市主城区7个污水处理厂逐日进水水质的监测数据为研究对象,系统地分析污染物浓度的时序特征。运用经验模态分解识别了水质的波动周期,并运用季节与趋势分解以及Mann-Kendall检验诊断了水质的变化趋势。主要结果如下:(1)主城区污水处理厂进水氨氮、TN、TP、COD_(Cr)的平均质量浓度分别为24.74、29.47、3.08、214.85mg/L;(2)进水污染物浓度呈现出显著的季节差异,其中7月的浓度较低,而12月的浓度较高;(3)主城区污水处理厂进水COD_(Cr)的上升趋势较为强烈,其中4个污水厂的COD_(Cr)浓度均呈现出显著的上升趋势;(4)在逐日尺度上各污水处理厂进水的氨氮、TN、TP、COD_(Cr)均呈现出3 d的周期性振荡。相关结果为研究区提高污水处理运营效能提供了重要的数据支撑。