Multinomial Logistic模型在区域高等教育资源结构优化中的应用

在区域确定的前提下,将各高等教育资源数据进行整理,建立Multinomial Logistic模型,分析各结构的相对发生比率以及各结构的最佳分布。分析该回归分析的多维发生比率,由此确定各种离散等级状态之间的调整方向及调整程度。对黑龙江省的各高等教育区域进行实证分析,结果表明,黑龙江省高等教育资源结构以教学型、教学研究型、研究教学型、研究型的比例来判断,高等教育效用有待于进一步挖掘。多维发生比率以及自变量对多维发生比率的变化影响这两个参数对区域高等教育资源结构优化起着关键作用。

基于Multinomial Logit模型的美国北卡罗莱纳州慢行交通事故严重程度分析

为分析慢行(自行车与行人)交通事故严重程度的显著性影响因素,将交通事故分为仅财产损失事故、潜在伤害事故、非伤残事故、伤残事故、死亡事故5类,从人、车、路、环境4个层次选出11个自变量,以交通事故严重程度为因变量,基于Multinomial Logit模型计算每个变量对慢行交通事故严重程度的边际效应。结果表明,驾驶员性别、驾驶员饮酒状态、行人年龄、道路特征、路面状态、一天内发生时间、光线条件、年平均日交通量、地形等9个变量均与道路交通事故严重程度显著相关。

基于Multinomial Logit模型的图书促销效果研究

图书作为一种传统的信息传递方式,在现如今的网络时代面临着前所未有的压力和考验。各大出版社在提高整套图书系统质量的同时,也运用各种促销手段来提升销量。选择何种促销策略,达到最大的投资回报是出版商非常关注的一个问题。本文基于Multinomial Logit模型,评估了某出版社在当当和亚马逊两个网站上的销售促销行为对销量提升的作用和影响,为出版商未来的销售促销活动提出科学合理的建议。

企业社会责任对消费者真实购买行为的影响研究——基于Multinomial Logit模型的实证分析

Multinomial Logit(MNL)模型被众多学者广泛用于营销学领域的相关研究。借助MNL模型的估计方法,测量企业社会责任不同维度对消费者购买决策以及对不同品牌市场份额的影响程度,研究发现MNL模型能够很好地测量企业社会责任各个维度对不同品牌产生的不同影响。此外,该研究方法对于企业有效测量社会责任活动对其市场份额的贡献具有重要的借鉴意义。

消费者选择的Multinomial Logit模型及其应用——以我国轿车市场为例

本文运用Multinomial logit(MNL)模型研究消费者在选择产品过程中其个人特征对消费者选择某个特定因素作为首选因素的影响以及相应的边际影响效果.通过对我国轿车消费者购买选择的实证研究结果表明MNL模型能够很好的反映轿车消费者个人特征和消费者购车时选择特定的因素作为首选因素的关系;实证结果发现消费者选择的首选因素会随着消费者个人特征的不同而发生变化.

大模型媒介:ChatGPT引发的智能传播革命及其社会影响

ChatGPT作为一种基于海量数据和大规模预训练而形成的具有海量参数的大模型媒介正在全球引发一场新技术的创新扩散,大模型媒介以其强大的对人类自然语言习惯常识性、结构性、对话性文本的理解和生成能力,正在引发一场智能传播革命,从而大大拓展人类信息传播的广度和深度,而且还将深刻地影响人类社会的形态和结构,使其变成一种不可或缺的“社会行动者”和决定性的“社会权力”。

基于SIR模型的城市路网拥堵传播分析

研究城市道路交通拥堵传播规律对缓解交通拥堵问题有着积极作用,为此建立了基于SIR的城市道路交通拥堵传播模型,用以分析城市道路交通拥堵传播过程。首先,基于城市实际路网构建路网对偶拓扑网络,并依据SIR建立交通拥堵传播模型。其次,结合道路网络的复杂网络特征和道路自身的相关属性,引入随机森林算法计算相关权重,确定拥堵模型中的传播速率等关键参数。最后,以南京市秦淮区某区域路网为例,构建有69个节点,163条连线的城市路网对偶拓扑网络进行仿真实验。结果表明:道路节点度和道路饱和度是影响道路拥堵传播的关键因素,道路节点度的影响相对较小,传播范围增长在5%以内,恢复时间影响在10%左右;道路饱和度的影响相对较大,随着道路饱和度的增长,传播范围增长最大可至40%,恢复时间影响在20%左右。

Multinomial响应广义半参数回归模型及应用

在消费行为学领域经常碰到的离散选择数据就是Multinomial响应数据,此类数据通常采用Multinomial Logit线性回归模型来处理,不过如果回归变量中的一部分与对数机率向量间呈非线性关系,其余回归变量与对数机率向量间呈线性关系,就需要引入以对数机率向量为因变量的广义半参数回归模型来处理这类实际数据了。文章以一次手机用户生活形态调查数据为例,讨论了向量广义半参数回归模型在消费者行为研究中的应用。

系统性红斑狼疮并发股骨头坏死危险因素列线图预测模型的建立和验证

背景:股骨头坏死是系统性红斑狼疮患者常见的并发症,若能早期对其发生风险进行预测与验证,将有助于避免或延缓股骨头坏死的发展。目的:分析系统性红斑狼疮患者并发股骨头坏死的危险因素,构建系统性红斑狼疮患者并发股骨头坏死的列线图预测模型并进行验证。方法:回顾性分析2013年1月至2022年12月首次就诊于河南中医药大学第一附属医院的914例系统性红斑狼疮患者的病历资料,根据是否发生股骨头坏死分为发生股骨头坏死组(n=100)和未发生股骨头坏死组(n=814)。采用单因素、LASSO回归和多因素Logistic回归分析筛选和确定系统性红斑狼疮并发股骨头坏死的危险因素。同时将数据集按照7∶3的比例随机分为训练集和测试集,并基于多因素Logistic回归分析结果,构建系统性红斑狼疮并发股骨头坏死的列线图预测模型。同时,使用受试者工作特征曲线、Hosmer-Lemeshow校准曲线和决策曲线对列线图的性能进行评估。结果与结论:①股骨头坏死组与未发生股骨头坏死组患者在系统性红斑狼疮病程、系统性红斑狼疮疾病活动度评分、狼疮性肾炎、呼吸系统受累、胃肠道受累、干燥综合征、骨质疏松、抗核糖核蛋白抗体阳性、补体C3降低、环磷酰胺、吗替麦考酚酯、生物抑制剂、糖皮质激素最大日剂量、糖皮质激素冲击治疗方面差异有显著性意义(P<0.05);②采用LASSO回归分析方法筛选出10个与系统性红斑狼疮并发股骨头坏死风险相关的预测变量,将其纳入多因素Logistic回归分析,结果显示系统性红斑狼疮病程、呼吸系统受累、干燥综合征、骨质疏松、抗核糖核蛋白抗体阳性、环磷酰胺、吗替麦考酚酯、生物抑制剂、糖皮质激素最大日剂量是系统性红斑狼疮患者发生股骨头坏死的独立危险因素(P<0.05);③训练集中预测发生风险的受试者工作特征曲线下面积为0.802(95%CI=0.742-0.862),测试集预测发生股骨头坏死风险受试者工作特征曲线下面积为0.811(95%CI=0.745-0.876);Hosmer-Lemeshow校准曲线拟合度较好(训练集,P=0.447;验证集,P=0.870);决策曲线显示使用列线图预测模型预测系统性红斑狼疮患者发生股骨头坏死的风险是有益的;④月经异常为女性系统性红斑狼疮患者并发股骨头坏死的危险因素之一;⑤此次研究结果提示,系统性红斑狼疮并发股骨头坏死的危险因素是多因素的,同时建立了一个包含9个危险因素的列线图预测模型,可将其用于预测系统性红斑狼疮患者发生股骨头坏死的风险;此外,首次报道了月经异常为女性系统性红斑狼疮并发股骨头坏死的危险因素之一。

构建股骨转子间骨折股骨近端防旋髓内钉内固定失效的风险预测模型

背景:股骨转子间骨折是主要的老年脆性骨折类型,股骨近端防旋髓内钉是首选手术方案,但术后内固定失效的相关因素尚存在争议。目的:通过术前评估患者影像学资料提出一种新的股骨转子间骨折“三柱”分类法,并分析其与术后内固定失效的交互关系,利用数字技术运算开发和验证风险预测模型,便于临床医生术前甄别并干预高风险患者。方法:选择2012年6月和2022年6月佛山市中医院三水医院收治的股骨转子间骨折患者,按照术后是否出现内固定失效结局,分为内固定失效组和内固定维持组。根据患者术前X射线片将股骨近端分为“三柱”:内侧柱、外侧柱及中柱,每柱均有不同的亚组分型。分析“三柱”的形态特征与股骨近端防旋髓内钉内固定术后复位失效的关系,通过先单因素后多因素logistics回归分析,筛选出引起内固定失效的独立风险因素,根据独立风险因素利用R语言软件构建风险预测模型。采用自助法重抽样1000次,使用受试者工作特征曲线下的面积、校准曲线、临床决策曲线评价模型的区分度、校准能力及临床应用价值。通过Youden指数确定预测模型的最佳风险分界值,据此将患者分为高、低风险组,根据模型风险预测能力的准确度来评价其稳定性和外延性。结果与结论:①利用“三柱”分型系统预测骨折术后内固定失效的4个独立风险因素,分别为内侧柱(小转子及股骨距粉碎性骨折)[优势比=5.385,95%CI(1.961,14.782),P=0.001]、中间柱(烟囱型)[优势比=2.893,95%CI(1.167,7.173),P=0.022]、外侧柱(外侧壁厚度<20.5 mm)[优势比=2.804,95%CI(1.078,7.297),P=0.035]及外侧柱(外侧壁骨折)[优势比=4.278,95%CI(1.670,10.959),P=0.012];②构建的风险预测模型表现出良好的区分度和准确度[受试者工作特征曲线下面积=0.852,95%CI(0.837,0.922)],校准曲线显示模型预测风险和实际发生风险有较好的一致性;③临床决策曲线提示风险阈值概率在0.2-0.82范围内时,模型具有较好的临床适用性;风险概率为28%是模型风险分层的最佳阈值,模型在不同风险组别患者的预测性能较好;④此次研究通过“三柱”分型系统构建预测模型计算股骨转子间骨折患者术后内固定失效的风险概率,此方法准确、简便,易于临床应用,可作为一种数字化工具指导临床个性化治疗。

Factors affecting farmers'choice to adopt risk management strategies:The application of multivariate and multinomial probit models

This study investigates the factors that impact farmers'adoption of risk management strategies(RMS)in Pakistan during times of uncertainty.The study examines farmers'adoption of RMS using both multinomial probit(MNP)and multivariate probit(MVP).Data were collected from 382 farmers sampled from four districts in KhyberPakhtunkhwa(KP)province of Pakistan via a multistage sampling technique.This study utilizes the MNP model,considering the assumption of Independence of Irrelevant Alternatives(IIA)and incorporating correlated error terms.The objective is to understand farmers'behavior in risky situations and determine if there is heterogeneity.Results are compared with the MVP model to assess robustness and gain deeper understanding of farmers'decisionmaking processes.The research findings reveal that our results are robust,and farmers behave homogeneously in various RMS scenarios.Farmers adopt RMS individually or in combination to mitigate the adverse effects of natural calamities on their livelihood.The risk-averse farmers,who perceive weather-related risks as a threat,access credits and information,and have farms close to a river are more likely to adopt RMS,irrespective of the format of the strategies available.Moreover,the predicted probabilities and correlation of the RMS and RM categories have strengthened our model estimation.These findings provide insights into the behavior of farmers in adopting RMS which are helpful for policymakers and stakeholders in developing strategies to mitigate the impacts of natural calamities on farmers.

绝经后骨质疏松症动物模型研究现状及趋势的文献计量可视化分析

背景:近年来,绝经后骨质疏松症受到社会的广泛关注,随着动物模型研究的逐渐深入,动物模型已然成为现代中医药研究的重要手段以及实验基础,因此了解动物模型的研究现状、热点及发展趋势尤为重要。目的:分析国内外绝经后骨质疏松症动物模型的研究现状、热点及发展趋势,为后续研究提供一定的理论基础及参考依据。方法:以“主题词=绝经后骨质疏松AND主题词=鼠+兔+犬+猪+羊+猴+鱼+实验动物+动物实验”为检索式,对1999-01-01/2023-10-01在中国知网、万方数据库中的文章进行主题词检索;同时以“TS=(Postmenopausal osteoporosis)AND TS=(mouse OR mice OR rat OR rabbit OR dog OR swine OR pig OR sheep OR monkey OR fish or flies OR“laboratory animal”OR“experiment animal”)”为检索式,对1999-01-01/2023-10-01在Web of Science核心合集数据库中的文章进行主题词检索。应用Citespace软件对文献作者、机构、国家、关键词以及文献共被引量进行可视化分析。结果与结论:①分析后筛选中国知网及万方数据库共纳入1238篇文献,Web of Science核心合集数据库共纳入3419篇文献。自1999年来,该领域发文量总体呈上升趋势,研究中心性最高的是美国,发文量最高的是中国,研究中心性最高的机构为美国加利福尼亚大学。②去除与文章主题直接相关的关键词,综合共现频率及中心性,“生物力学”“左归丸”“阿仑膦酸盐”“乳腺癌”“生化指标”处于该研究领域较为核心的地位。③通过文献共被引分析,被引频次前10位的文献中有5篇文献与绝经后骨质疏松症治疗措施与临床疗效有关。④综合关键词与共被引文献分析显示,探究成骨细胞的形成以及骨形成的机制、代谢组学的作用机制、中药复方的治疗、信号通路、甲状旁腺激素治疗及硬骨素抗体治疗等方面是当下的研究热点也是未来的研究趋势。

基于multinomial logit模型的产品线中消费者选择购买行为研究

在multinomial logit模型基础上建立了一个消费者选择模型,模型假设产品线中的每种产品对每个消费者的效用都服从一定的概率分布,消费者总是按照效用最大化来作出购买决策。在考虑消费者的保留价格服从Gumbel分布的情况下,得出消费者购买产品线中某种产品的概率,最后联系实际情况进一步分析了消费者在现实生活中做出购买决策的依据。

糖尿病肾病模型:动物模型、二维细胞模拟及三维类器官模型

背景:近几年来,人类多能干细胞衍生的肾类器官及糖尿病肾病啮齿动物模型取得了一定的进展。然而,由于糖尿病肾病发病受环境因素及遗传因素共同作用,发病机制复杂,并且对于此类患者的临床治疗方法需要因人而异。因此,需要开发更灵活和综合的方法,从而发现强有力的临床前证据,以支持对糖尿病肾病患者进行更有针对性的干预。目的:从动物模型、二维细胞培养模拟及三维类器官模型等方面综述了糖尿病肾病模型的研究进展,为进一步的研究提供线索和思路。方法:以“糖尿病,糖尿病肾病,糖尿病肾病模型,糖尿病肾病动物模型,类器官,肾脏类器官,糖尿病肾病细胞模型,糖尿病肾病病证结合动物模型”为中文检索词,“Diabetes,diabetic nephropathy,diabetic kidney diseases,diabetic nephropathy models,diabetic nephropathy animal models,organoids,diabetic and organoids,diabetic and kidney organoids,kidney organoids,diabetic nephropathy cell models,diabetic nephropathy syndrome combined animal models”为英文检索词,检索中国知网及PubMed数据库,最终纳入101篇文献进行综述分析。结果与结论:糖尿病肾病体内模型和体外模型是深入研究糖尿病肾病发病机制的有力工具。动物模型可以观察到多系统之间的相互作用;二维细胞培养操作简便且成本较低;新兴的肾类器官填补了二维和整体水平之间的空白,无种属差异且一定程度模拟了人肾脏的复杂性。随着类器官技术的不断发展,肾类器官有望为探索糖尿病肾病的发病机制、病理生理过程和药物筛选提供一个新的视角。

中低温岩浆热液型金矿床找矿预测地质模型

我国金矿资源对外依存度长期居高不下,立足国内,寻找并探明一批大型金矿床是一项迫在眉睫的重大任务。中低温岩浆热液型金矿床是我国金的最主要来源,如何寻找其隐伏矿和深部矿成为当前矿产勘查研究的热点。本文以勘查区找矿预测理论为指导,以中低温岩浆热液型金矿床为研究对象,总结了中低温岩浆热液型金矿床地质特征,构建了以成矿地质体、成矿构造和成矿结构面特征和成矿作用特征标志为核心内容的找矿预测地质模型,为该类型金矿床找矿预测提供了新的思路,指导隐伏矿和深部矿金资源勘查取得突破。中低温岩浆热液型金矿床分为中温岩浆热液型金矿床和低温岩浆热液型金矿床两个亚类,广泛发育于陆块区和造山带中,赋矿围岩多种多样,成矿时代广泛,主要集中在中生代。本文厘定了中低温岩浆热液型金矿床成矿地质体为中酸性侵入体,与矿床(体)呈现出空间上相依(1~5km)、时间上相近(10Myr)、成因上相关的内在成生联系和时空配置关系。成矿构造属褶皱、断裂、岩浆侵入复合构造系统;成矿结构面主要有断裂、硅钙面、岩溶构造及岩体侵入接触带、爆破角砾岩体及水压裂隙等;矿化样式受成矿结构面控制,大致可分为四个类型:层状、脉状、块状及其组合而成的复合型。中温岩浆热液型金矿床成矿作用早阶段温度可达450℃左右,形成强度不等的钾长石化、钠长石化或铁白云石化;主成矿阶段成矿温度250℃左右,蚀变主要为硅化、绢云母化、伊利石化,Au和Ag共伴生,同时伴生少量Pb、Zn、Cu等,主要金属矿物为黄铁矿,次为黄铜矿、磁黄铁矿、方铅矿和闪锌矿;而低温岩浆热液型金矿床成矿作用主阶段温度低于250℃,Au和As、Sb共伴生,Ag含量低,常见毒砂和辉锑矿等矿物,成矿作用早阶段蚀变则主要为硅化,有的为次生石英岩化。金的沉淀富集机制包括流体的沸腾、混合和交代等机制。成矿作用中心位于岩体外接触带2~3km和接触带之内,由浅部到深部形成“上脉下层”的二元结构模式,脉状矿体具有侧伏延深规律,在此基础上构建了找矿预测地质模型。在该模型指导下,我们重新厘定了我国重要成矿区带金矿床类型,在深部发现新的矿体样式,拓宽了深部找矿空间,提升了我国重要成矿区带成矿规律的认识水平,带动了我国重要成矿区带金矿找矿新突破。

人工智能大语言模型在基层医疗卫生服务中的应用与挑战

基层医疗系统是实现健康公平的关键。我国面临医疗资源分布不平衡、基层医生数量短缺以及慢性病防治形势不容乐观的严峻挑战。人工智能大语言模型在医疗系统中发挥出了强大优势,本文深入探讨了大模型在基层医疗系统中的应用及其面临的挑战,提出应进一步深化大模型的应用,以辅助基层医生常见病诊疗,推动智能化健康教育和慢性病管理,托底“老少边穷”地区基层卫生服务,激发全科医学的飞跃性发展,并推进大模型在全科诊疗与基层卫生服务中的产业化,为健康中国建设提供重要支撑。

基于钢结构BIM模型的结构分析数据转换和软件开发

为解决当前在钢结构建筑信息模型(building information modeling,BIM)与结构分析模型之间进行数据转换时存在的关键技术问题,本文在分析工业基础类(industry foundation classes,IFC)标准表达方法的基础上,以ABAQUS为结构分析平台,开发了钢结构BIM模型数据转换算法,运用C#语言和Xbim工具包,实现了结构构件信息提取、构件空间位置调整和分析数据自动添加,并形成了相应的转换软件;通过钢框架结构实例分析验证了该软件的可靠性和准确性,并将其应用于安阳市游客集散中心的BIM模型转换和结构分析。结果表明,所开发的算法和软件解决了生成的结构分析模型节点不连接和人工添加分析数据工作量大等问题,实现了BIM中的钢结构设计模型或深化设计模型向ABAQUS结构分析模型数据的准确转换。与传统的在ABAQUS中直接建立结构分析模型相比,本文提出的方法能大大提高复杂钢结构的结构分析建模速度和效率。

基于血常规炎性指标构建衰弱/衰弱前期发生风险列线图模型研究

背景衰弱是一种常见的老年综合征,与不良临床结局密切相关。目前评估主要依赖各种量表,缺乏统一的金标准。慢性炎症作为衰弱的病理生理机制之一,血常规炎性指标简单易获得,关于血常规炎性指标和衰弱之间的相关研究较少。目的探讨体检老年人血常规炎性指标和衰弱的相关性,分析衰弱的影响因素并构建衰弱发生风险的预测模型。方法选取2020年8月—2022年9月于首都医科大学附属北京友谊医院医疗保健中心行健康体检的老年人。收集研究对象的一般资料、体检实验室检查数据,并采用FRAIL量表评估衰弱。采用单因素及多因素Logistic回归分析探讨衰弱的影响因素并建立列线图预测模型,采用Bootstrap进行模型内部验证。使用受试者工作特征(ROC)曲线、Hosmer-Lemeshow校准曲线和临床决策曲线分析(DCA)评价预测模型的区分度、校准度及预测模型的临床有效性。结果共纳入554例老年人,其中衰弱/衰弱前期213例(38.4%)。多因素Logistic回归分析结果显示,年龄校正的查尔森合并症指数(ACCI)(OR=1.42,95%CI=1.21~1.66)、简易营养筛查量表(MNA-SF)评分(OR=0.71,95%CI=0.61~0.83)、血红蛋白与红细胞体积分布宽度比值(HRR)(OR=0.44,95%CI=0.23~0.86)及多重用药(OR=0.54,95%CI=0.36~0.81)是老年人衰弱/衰弱前期的独立影响因素(P<0.05)。基于多因素Logistic回归分析中的影响因素构建衰弱预测模型,该模型预测老年人衰弱/衰弱前期的ROC曲线下面积(AUC)为0.719(95%CI=0.675~0.764),Bootstrap重抽样法进行内部验证后,列线图模型拟合度较好;Hosmer-Lemeshow校准曲线拟合度较好(P>0.05);DCA显示当患者的阈值概率为0.15~0.95时,使用列线图模型预测衰弱发生风险更有益。结论共病、多重用药、营养不良及HRR是老年人衰弱/衰弱前期的影响因素,构建的预测模型具有良好的区分度、一致性与临床实用性,可为衰弱/衰弱前期早期筛查提供指导。

基于前馈非线性模型预测控制的类车机器人路径跟踪

类车机器人由于零件标准化程度低,侧偏刚度等轮胎力学参数难以准确获得,存在动力学建模十分困难的问题,因此现有研究工作通常以运动学模型作为类车机器人的控制模型,但由于其运动学模型存在模型失配,导致类车机器人与参考路径之间的误差、类车机器人的前轮转角和前轮转角速度出现剧烈振荡现象.针对前述问题,本文基于非线性模型预测控制(Nonlinear model predictive control,NMPC)的滚动优化原理,引入基于逆运动学模型的前馈转角信息,将前轮转向角作为预测模型的第四维,提出了一种基于前馈非线性模型预测控制(Feedforward NMPC,FNMPC)的类车机器人路径跟踪控制算法.并通过Simulink和CarSim进行了联合仿真,结果表明FNMPC有效减小了模型失配导致的振荡现象,同时具有较高的跟踪精度.其中前馈非线性模型预测控制器的位移误差幅值不超过0.1106 m,航向误差幅值不超过0.1253 rad.在相同工况下,线性模型预测控制、前馈线性模型预测控制、纯跟踪控制和Stanley控制误差发散,而本文提出的FNMPC相比已有NMPC跟踪精度更高,且控制增量绝对累计值相比NMPC控制器减小67.53%.通过线控类车机器人底盘作为实验平台完成的测试结果表明,NMPC系统在进入弯道时出现控制失控现象,在相同工况下,FNMPC系统能够有效完成对参考路径的跟踪,同时将位移误差幅值控制在0.1624 m以内,航向误差幅值控制在0.1138 rad以内.

高原环境爆炸冲击波传播规律及计算模型研究

为研究高原地区的低温低压环境对冲击波传播特性的影响,在海拔1500,3000,4500 m环境下开展了TNT爆炸试验,并使用有限元软件对高原环境TNT的爆炸冲击波进行数值仿真计算,分析了不同海拔对冲击波传播特性的影响规律。对比了Sadovskyi,Kinney-Graham和Sachs修正公式的超压峰值和比冲量计算结果与试验结果,并采用Sachs修正中的温度修正项对Sadovskyi高原超压峰值公式进行了修正。研究结果表明:随着海拔的升高,冲击波的波阵面速度加快,到达时间提前,每升高1 km,冲击波超压峰值下降约2%~4%,比冲量下降约4%;对超压峰值进行修正时,3种修正公式均具有一定的准确性;对比冲量进行修正时,Kinney-Graham修正的比冲量值随比例距离增加呈线性降低,与试验结果吻合较差,庞春桥与Sachs的修正结果随比例距离增加呈指数降低;基于温度项修正的Sadovskyi高原冲击波超压峰值经验公式的平均误差减小了3.1%。该研究结果对于高海拔地区的弹药毁伤效能评估有参考意义。