基于群优化拟合及临床数据的癌症lncRNA预测技术研究

提出一种群优化拟合方法,通过测试函数和优化模型,分析验证了其具有较好的优化能力。采用群优化拟合方法计算了关键特征集合,并结合临床数据提出了一种基于群优化拟合及临床数据的癌症lncRNA预测方法。该方法在关键特征集合的基础上采用判别分析完成预测,预测过程中采用马氏统计距离的最小原则。实验结果表明,该方法获得了较好的收敛性能,在精确度、召回率和F1-Score三个指标上都达到了较好的预测结果。

基于智能文本挖掘的技术水平预测研究——以声呐技术为例

[目的/意义]从开源文献中挖掘关于未来技术水平预测的观点信息,为我国前瞻预判科技风险、吸收利用国外技术专家智慧提供支撑。[方法/过程]设计“未来时间戳”词典,结合该词典和技术领域关键词,制定包含未来技术水平预测信息的文献检索策略。利用搜索引擎和学术文献检索平台获取文献全文,或批量下载文献关键字段信息(标题、摘要、关键词等)。利用模式匹配方法和“技术性能三元组”智能文本挖掘软件,从文献中抽取“未来时间戳”+“技术性能三元组”,并对不同国家、机构的预测结果进行总结归纳。[结果/结论]经过开展声呐技术领域未来技术水平预测实证分析,认为基于文本智能挖掘方法开展技术水平预测是可行的,且相对于趋势外推法、专家咨询法等具有结论权威、可靠、能够利用竞争对手国家专家智慧等优势。[局限]受限于文献全文的可获得性等因素,人工判读工作仍必不可少;在此基础上还可以进一步开展中外未来技术水平对比、技术威胁识别等研究工作。

震后趋势判定技术系统CAAFs震后余震预测效果评价

自2019年正式运行以来,震后趋势判定技术系统CAAFs为震后应急与趋势研判及时提供数据和技术支撑。本文梳理总结CAAFs系统持续4.5年产出的数据,从全国和不同地区两个方面评价系统产出的震后余震预测结果,得到以下三点认识:①震级上限预测(发生某震级以上地震的可能性不大)的正确率大多为90%及以上,显著优于震级区间预测(存在发生同等大小地震的可能或存在发生某震级左右地震的可能),各分区预测情况差异不大;②震级区间预测震级普遍比地震实况偏高,实际7日内发生的最大余震震级与预测震级的差值(震级偏差)落入[-0.5,0.5]区间的地震比例约为44%,落入[-1,1]区间的地震比例约为69%,越靠近[-0.5,0.5]区间,地震的比例越高;③震级区间预测中,各分区有一定差异,西南地区优于西北、华南和华北东北三个地区,总的来看4~5级地震预测情况不如其他震级区间,可能与该震级区间内地震的最大余震震级变化范围较大有关。

中医护理技术分级标准及分级预测模型的构建

目的:制定中医护理技术分级标准及分级预测模型,为中医护理技术的分级提供科学依据。方法:2020年11月至2021年10月,采用德尔菲专家函询法及专家现场论证制定中医护理技术分级标准,邀请浙江省内中医护理专家应用中医护理技术分级标准对中医护理技术进行分级评定并构建分级预测模型。结果:根据技术的安全性、学习掌握难易程度及操作难易度将技术分为一级技术、二级技术和三级技术。咨询专家积极系数为94.44%,权威系数为0.913,肯德尔和谐系数为0.892~1.000。构建的技术分级预测模型总准确度为74.5%,ROC曲线下面积为0.904。结论:本研究构建的中医护理技术分级标准具有可靠性、科学性及实用性。技术分级预测模型具有较好的预测准确度,能为中医护理技术的分级评定提供科学依据。

基于Logistic模型和SPC算法的关键技术识别与预测——以卫星互联网为例

识别关键技术有助于在制定技术和市场战略布局中获得先发优势,对我国经济发展、国家安全具有重要意义。文中提出一种融合生命周期与主路径分析的关键技术识别方法,是对已有的研究理论和方法的重要补充。首先,检索相关领域专利数据并进行技术划分;然后,综合运用Lo-gistic模型和SPC算法构建技术轨道,识别关键技术;接着,使用显性技术优势指数比较主要国家技术竞争态势;最后,结合关键技术与技术竞争态势绘制技术路线图,识别技术热点与前沿预测。以卫星互联网为例,阐述该方法的应用过程。研究结果表明,该方法能够较为准确识别出该领域关键技术,揭示全球技术竞争态势,有效实现技术热点识别和未来技术预测;识别出的卫星互联网关键技术,能够为国家发展政策制定与相关产业布局提供参考。

遥感技术在地震监测预测领域的研究综述

遥感技术因其监测范围广、更新周期短、获取成本低、受地面限制少等特点,在地震监测预报方面发挥着独特的优势。综述了遥感技术在发震构造解析、构造地貌分析、地震形变监测、地震红外监测、重力异常监测、电磁异常监测、化学元素异常监测等几个方面的研究进展,及其技术瓶颈所在,并总结了各类方法中常用的卫星及参数特征;基于对学科现状的回顾,讨论和预测了未来地震遥感发展的趋势。

基于多源数据和改进链路预测的新能源汽车技术机会研究

[研究目的]在绿色低碳发展的背景下,旨在识别新能源汽车领域的技术机会,为未来新能源汽车的技术研发与商业化方向提供借鉴参考,助力新能源汽车的发展。[研究方法]搜集反映新能源汽车领域基础研究、应用研究和商业化的多源数据,采用三螺旋模型,将基于改进链路预测方法得到的预测结果“节点链”进行融合对比分析,得到最终细化的新能源汽车技术机会。[研究结论]验证了基于多源数据融合思想和改进链路预测的方法识别新能源汽车技术机会的可行性。研究结果表明:新能源汽车未来技术机会主要集中在动态无线充电技术、磁悬浮技术与自动驾驶技术的结合;通过碳化硅材料等改进的驱动技术;通过光催化等改进的电池技术;制氢与车载储氢等。

基于多元回归模型的新一代信息技术人才需求预测与分析——以山东省为例

新一代信息技术是战略性新兴产业,作为新旧动能转化的催化剂,人才是其发展必不可少的要素。运用科学的方法做好人才需求预测可为新一代信息技术产业人才规划的制定提供依据。以山东省为例,在深入分析人才需求影响因素的基础上,从宏观与微观两个层面选取指标因素,采用2013—2022年的数据进行检验,预测2023—2025年山东省新一代信息技术人才缺口较大。除要加大人才培养力度外,还需多措并举引进具有科研创新能力的新一代信息技术人才,应从“聚力内培,加强人才培养”与“注重外引,实施人才战略”两方面着手,不断完善山东科研创新人才队伍建设。

油气田非金属管道失效预测及防控技术研究进展

油气田金属管道腐蚀穿孔风险日趋严重,管道泄漏事故时有发生,玻璃钢管、钢骨架增强聚乙烯复合管、柔性复合管等非金属管道以其良好的耐蚀性和适用性在油气田开发生产系统中逐渐受到青睐。然而,由于管道在长期服役过程中遭受内外压载荷、介质腐蚀等老化作用,随之而来的诸如基体开裂、管体脆断、纤维/基体界面脱黏、层间分离等各种失效问题亟待解决。基于此现状,文章综述了油气田常用非金属管道特点、应用、失效原因,以及非金属管道探测定位、无损检测技术、风险评估和寿命预测方法,针对非金属管道损伤失效的预防在管道制造、施工、运行、应用、维修及关键技术等方面提出了相关建议,并对非金属管道失效预防技术攻关方面进行展望,为非金属油气管道失效预测方法及其防控技术的相关研究提供有效支撑。

一种专利共类与深度学习模型结合的技术融合预测方法研究

[目的/意义]作为科技创新的重要手段,技术融合预测对于改进技术研发的策略选择具有重要参考和借鉴意义,文章提出一种专利共类与深度学习模型结合的技术融合预测方法,以提高预测结果的准确性和可靠性。[方法/过程]以燃料电池技术为例,首先采用关联规则挖掘算法识别专利数据中具有强关联的IPC频繁项集,计算技术相对相似度,基于AP聚类算法进行技术聚类;然后运用生成式拓扑映射算法识别其中技术融合点,构建训练数据集和测试数据集。最后基于深度学习模型进行学习训练,预测燃料电池技术未来可能出现的技术融合。[结果/结论]这种方法在准确率和召回率上表现优异,可以快速、客观地识别技术融合,为技术创新的智能决策和预测提供支持和帮助。

经阴道超声E-cervix技术对中孕期妇女自发性早产的预测价值

目的探讨应用经阴道超声宫颈弹性成像(E-Cervix)技术预测中孕期妇女自发性早产的价值。方法选取2022年1月至2023年3月在江西省妇幼保健院进行产检的225例孕产妇为研究对象。根据是否孕足月将其划分为早产组(n=105)和足月产组(n=120),回顾性分析2组临床资料和超声检查参数[宫颈长度(CL)、宫颈弹性成像]。运用多元逻辑回归分析影响自发性早产发生的相关因素,应用受试者工作特征曲线(ROC)评估妊娠中期CL及宫颈弹性值预测自发性早产的效能。结果双胎(Z=9.909,P=0.002)和宫颈机能不全(Z=14.189,P<0.001)是早产的危险因素。妊娠中期CL越短(t=2.312,P=0.022),硬度比值(t=6.189,P<0.001)越小,弹性对比指数(t=-3.002,P=0.003)、宫颈内口(t=-4.890,P<0.001)应变值、宫颈外口应变值(t=-5.787,P<0.001)越大,早产发生的风险越高。ROC分析结果显示,宫颈内口应变值(AUC=0.689)、宫颈外口应变值(AUC=0.612)、弹性对比指数(AUC=0.718),各指标联合诊断较单一指标具有更高的预测早产的价值(AUC=0.764)。结论应用E-Cervix技术能够有效地预测中孕期孕妇自发性早产的可能性。

跨领域跨时间的技术需求热点分布及其趋势预测

[目的/意义]技术需求热点预测是技术创新过程中起引领作用的关键因素,准确识别对预见技术创新的实际应用市场价值、降低创新风险以及产业现代化升级至关重要。[方法/过程]通过使用Word2Vec模型和TF-IDF提取关键词,结合LDA建模和主题聚类进行跨领域综合分析,生成技术热点主题,并通过词云图展示现有技术热点分布趋势。此外,通过选取高频词和低频词,并结合时间序列及回归分析,跨时间识别技术需求聚焦领域,并计算不同技术的相对增长率,以获取技术的发展潜力。[结果/结论]中部地区的技术需求热点主题主要集中在“智能系统与设备升级”“环保与资源化利用”和“生产流程与质量管理”等领域;在高性能、智能化的工艺技术及装备等方面存在技术需求缺口,并且产品检测、富硒化合物以及智能化的合成研制生产工艺具有较高的发展潜力。

基于融合技术的中长期电力负荷预测方法

当前电力负荷预测模型在数据复杂性高、数据稀缺、模型泛化和动态社会经济因素适应性方面存在局限,影响了其在复杂电网规划中的应用。为满足电网或者大型风、光、火、储、网、荷能源基地项目的规划调度需求,提出了一种融合技术,将灰色预测、空间负荷密度预测和变分自编码器与深度因果卷积神经网络相结合,以实现中长期负荷预测。通过引入有序加权平均微分算子,融合不同预测方法,提升结果的准确性。实验结果表明,本方法相较于传统方法展现更高的准确性和鲁棒性,特别是在进行电力负荷远景预测时,所提方法能够有效提升预测的可靠性和适用性。该技术有效克服传统方法固有的数据复杂性、数据稀缺性和模型泛化问题,同时适应社会经济条件的动态变化。该方法为电网、大型源网荷储多能互补类项目的规划和发展提供有力的决策支持。

直流配电技术成熟度分析及发展趋势预测

针对当前直流配电技术发展路径不明晰的问题,提出了直流配电技术发展阶段评估和成熟度预测方法以探究其发展趋势。首先,构建基于技术成熟度曲线的技术成熟度评估模型,通过调研文献将其按内容分为规划设计、运行控制与保护、关键设备3类,并进行文献检索以获取成熟度预测数据基础;接着,对未来直流配电技术的成熟度阶段和整体发展趋势进行分析预测,给出技术、热度双重作用下的直流配电成熟度预测结果;最后,通过设计拟合优度指标和交叉验证方法,验证了所提模型的准确性。研究结果表明:文献、专利等成果的数量可以反映技术发展趋势,直流配电技术科学研究热潮将在2030—2040年达到顶峰,并在2060年前后实现稳定发展,这与我国“双碳”目标实现的时间节点有效对应。

基于BP神经网络技术的我国饲料产量预测

畜牧业的发展与饲料生产密不可分,精准预测饲料产量对于畜牧业和饲料业的生产规划至关重要,也是实现可持续发展的重要保障。研究利用我国1990年至2022年的饲料产量面板数据,运用MATLAB软件模拟构建了BP神经网络预测模型,旨在科学预测我国2023年至2024年的饲料产量。结果表明:BP神经网络模型的预测值与实际值的相关系数高达0.999 8,对我国2022年饲料产量进行的模型验证显示预测误差仅为1.07%,说明该模型的迭代学习效果良好。预测结果显示,我国2023年和2024年的饲料产量分别为33 041.62和29 986.32万t,这一研究为我国饲料生产的可持续发展提供重要的理论参考。

二维超声剪切波弹性成像技术肝脏硬度测量在非酒精性脂肪性肝病疾病严重程度预测中的应用价值

目的 研究二维超声剪切波弹性成像技术(2D-SWE)肝脏硬度测量在非酒精性脂肪性肝病(NAFLD)疾病严重程度预测中的应用价值。方法 研究方法为回顾性分析,观察对象为2019年9月至2023年10月皖南医学院附属宣城市医院(宣城市人民医院)收治入院的122例NAFLD患者,设为研究组,并选取同一时期入院的122例健康体检者,设为对照组。两组研究对象均接受2D-SWE检查,比较肝硬度值。同时,参考脂肪性病变程度将研究组122例患者分为轻度组(n=63)与中重度组(n=59)。比较两组患者体重指数、生化指标[总胆红素、空腹血糖、高密度脂蛋白(HDL)、糖化血红蛋白(HbA1c)、甘油三酯、总胆固醇、低密度脂蛋白(LDL)],分析研究组2D-SWE硬度值与体重指数、生化指标的相关性,并分析2D-SWE硬度值对NAFLD严重程度的预测价值。结果 研究组患者的肝硬度值为(12.08±3.04) kPa,高于对照组[(6.98±2.93) kPa],差异有统计学意义(P<0.05)。中重度组肝硬度值为(12.28±3.07) kPa,高于轻度组[(8.39±2.76) kPa],轻度组、中重度组肝硬度值均高于对照组[(6.98±2.93) kPa],差异均有统计学意义(P<0.05)。中重度组患者的体重指数、空腹血糖、HbA1c、甘油三酯、总胆固醇、LDL水平分别为(31.12±4.34) kg/m^(2)、(6.24±0.76)μmol/L、(6.18±0.53) mmol/L、(3.16±0.58) mmol/L、(0.79±0.14) mmol/L、(3.26±0.75) mmol/L,均高于轻度组[(27.48±2.19) kg/m^(2)、(5.36±0.58)μmol/L、(5.27±0.36) mmol/L、(2.08±0.47) mmol/L、(0.61±0.13)mmol/L、(2.77±0.89) mmol/L],差异均有统计学意义(P<0.05)。经Pearson分析,研究组患者肝硬度与体重指数、空腹血糖、HbA1c、甘油三酯、总胆固醇、LDL均呈正相关(r=0.270、0.219、0.215、0.234、0.233、0.264,均P<0.05)。NAFLD程度预测中肝硬度值的受试者工作特征(ROC)曲线下面积为0.908,标准差0.025,P<0.01,95%置信区间(CI)为0.857~0.959。结论 NAFLD检查中2D-SWE肝脏硬度测量效果显著,肝脏硬度值与NAFLD密切相关,且可辅助预测患者疾病严重程度。

多分量裂缝预测技术研究及其在川南页岩气工区的应用

与常规油气相比,页岩中普遍含气,但是单井的产量变化大,通过改造形成裂缝网络的页岩气井才具有工业开发价值。目前,页岩裂缝预测的方法较多,大多数是基于纵波地震资料的,而利用多分量地震资料预测裂缝发育区仍是研究人员探索和努力的方向。这里首次运用转换横波地震资料对页岩气的裂缝发育情况进行预测研究。首先,利用转换波模型正演,结合多波地震资料对比识别页岩的小断裂、小断层。其次,通过基于横波分裂特性的裂缝预测技术对高角度的裂缝走向和密度进行预测。通过四川盆地实际资料应用表明,多分量裂缝预测技术能够有效识别页岩气的裂缝发育情况,多分量裂缝预测效果明显优于纵波叠前裂缝预测,成果更加合理。

基于深度学习技术的股价预测及量化交易策略探讨

近几年来,卷积神经网络(CNN)、长短期记忆网络(LSTM)、门控循环单元(GRU)和注意力机制模型等深度学习技术,在金融科技领域尤其是股价预测和量化交易策略的制定上,已经成为一个非常活跃的研究领域。论文通过分析上证50指数及其成分股的数据,验证了BiGRU-CNN-Attention模型在预测准确性上的优势;考虑到不同投资者的风险承受能力和收益预期,论文设计了保守型、稳健型和极端激进型三种不同风险偏好的投资策略,揭示了在风险和回报之间平衡的效果。结果表明,结合深度学习模型预测和适当的投资策略,不仅可以有效提升投资组合的性能,还可以为投资者提供了定制化的投资方案,进一步凸显深度学习技术在金融市场决策中的应用潜力。

科学与技术交叉视角下物联网技术研究热点与技术预测研究

[目的/意义]物联网技术及其相关产业具有很强的应用广泛性和技术关联性,基于论文-专利关联的前沿主题分析方法可以识别科学与技术互动明显的高技术领域的前沿主题,预测未来可能出现的热点技术。[方法/过程]从物联网领域的论文和专利入手,以科学与技术的交叉视角,基于高被引论文和专利,从主题关联、作者-发明人关联和引用关联三个角度挖掘物联网领域科学与技术的互动线索,识别研究前沿,并进行技术预测。[结果/结论]通信工程在物联网领域具有最高的研发热情,新兴技术和传统物联网技术的结合研究逐渐成为另一大研究热点。深度神经网络方法预测物联网恶意攻击的技术、基于无线穿戴的区域智能健康系统、物联网云服务资源分配算法的优化是三个未来可能出现的技术。

基于特征定量化预测的矿产资源勘查技术研究

为了提取矿产资源形成特征信息、定量分析矿产资源分布情况以实现矿产勘查和预测,提出了一种基于特征定量化预测的矿产资源勘查技术。从研究区域基本地质情况出发,参考该地域已有的勘查数据与钻孔资料,使用Surpac软件构建地质结构的三维模型,利用该模型定量化分析矿产资源形成特征信息,并提取形成特征信息;使用Flac3D有限元软件构建研究区域的数值模型,定量化分析断裂缓冲区域的矿产资源构造特征信息,提取该构造信息特征,同时使用矿产资源勘查特征定量预测模型,确定矿产资源有利区划,实现矿产资源勘查。结果表明,辉绿岩最佳缓冲距离为0~55m,断裂缓冲区最优缓冲距离为55~105m,由此提取出矿产资源运移特征有利信息;该方法能够获得矿产资源定量特征的信息量,经叠加计算勘查出研究区域的矿产资源分布情况。