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关键词： 农业碳排放   预测模型   BP神经网络   麻雀搜索算法   k折交叉验证   Tent混沌映射   高斯变异  

摘要： 农业碳排放预测能够为农业领域实现碳达峰与碳中和目标的规划提供理论依据和数据支持.为了优化现有的农业碳排放预测方法,以上海农场为例开展农业碳排放预测研究.采用排放因子法核算了上海农场2011~2021年碳排放总量,基于碳排放核算结果构建了以种植业GDP、养殖业GDP和渔业GDP为指标的BP神经网络预测模型,并采用改进麻雀搜索算法对模型进行优化,最终利用优化后的BP神经网络模型对上海农场未来碳排放进行预测.结果表明,改进麻雀搜索算法优化BP神经网络(TGSSA-BPNN)对于上海农场碳排放的预测结果准确率为96.14%,均方根误差为1.21万t·a^(-1),可决系数R2值为0.995 2,模型预测结果的准确度高,拟合效果良好;与优化前模型相比,TGSSA-BPNN模型多次运行结果的准确率稳定在95%左右,均方根误差稳定在20 000 t·a^(-1)以下,R2值稳定在0.99以上,改进麻雀搜索算法提高了神经网络预测结果的准确性与稳定性,优化效果明显.对于上海农场未来碳排放的预测结果表明,养殖业对于碳排放总量的影响起到了主导地位,控制养殖业规模可有效控制碳排放总量.

关键词： 个人特征   家庭特征   大学生   网络素养  

摘要： 网络素养对大学生的成长起着非常重要的作用,在借鉴专家学者所编制的大学生网络素养调查问卷的基础上,抽样调查了某地方二本院校大学生网络素养现状,基于熵值法,采用多元回归分析,检验个人特征及家庭特征对大学生网络素养的影响.相关性研究结果得出:大学生网络素养与网龄的增加呈负相关,与户籍所在地的提升呈正相关,与家庭内、外社会资本及家庭文化资本均呈正相关;回归分析得出与之相应结果.这些实证结果可对高校学生工作提出更有针对性及实效性的政策建议,由此进一步探索提升思政教育的具体路径.

关键词： 黄芪-丹参   “肺虚络瘀”理论   网络药理学   分子对接   肺纤维化  

摘要： 目的基于“肺虚络瘀”理论及网络药理学与分子对接方法探析中药黄芪-丹参药对配伍治疗肺纤维化的作用机制。方法借助TCMSP,分别以“黄芪”“丹参”为关键词检索药物活性成分及对应靶点,在UniProt蛋白质数据库中将药物成分靶点名称转化为对应基因名;运用OMIM、GeneCards、TTD、DisGeNET等疾病基因数据库,分别检索并筛选肺纤维化疾病的靶点基因。使用venny 2.1在线软件作图工具平台,将药物成分靶点与肺纤维化疾病靶点取交集,获取药物-疾病共同靶点基因,并绘制韦恩图;使用Cytoscape 3.10.0作图软件构建中药-成分-共同靶点-疾病基因网络;再运用String数据库构建其蛋白互作(PPI)网络,同时筛选出核心靶点;运用Metascape数据库对药物-疾病交集靶点进行GO和KEGG富集分析,通过微生信平台对富集结果进行可视化,借助AutoDock 1.5.7软件进行分子对接验证。结果中药黄芪-丹参药对活性成分共85个,核心成分为槲皮素、山柰酚、丹参酮Ⅵ、丹参酮IIA;成分靶点1443个,药物-疾病交集靶点基因共85个,作用于疾病的核心靶点12个;GO富集分析结果分别得到生物过程(BP)1370条,分子功能(MF)91条,细胞组成(CC)60条;KEGG富集分析有169个信号通路;分子对接验证结果显示,小分子配体与蛋白受体之间均有相对稳定的结合力。结论“黄芪-丹参”药对通过槲皮素、山柰酚、丹参酮IIA等多种有效成分,可能通过调控MMP-9、TP-53、TNF、IL-1β、TGF-β1等蛋白表达,从而发挥其抗肺纤维化的作用。

关键词： 陆港型国家物流枢纽   物流网络   结构特征   驱动机制  

摘要： 本文在定量测度陆港型国家物流枢纽承载城市物流发展水平的基础上,借助修正的引力模型和社会网络分析方法,研究了我国36个陆港型国家物流枢纽承载城市的物流网络空间结构特征及其驱动机制。研究发现枢纽承载城市间的物流联系越发紧密,物流网络也更加稳定;物流网络的凝聚子群呈抱团发展趋势,地理接近性在凝聚子群中得到充分体现;核心枢纽承载城市有较强辐射效应,带动邻近枢纽承载城市发展,本文布局了由9个轴心枢纽承载城市组成的轴辐式物流网络。此外,陆港型国家物流枢纽承载城市在资源禀赋链接、市场自主调节、政府宏观调控与科学技术推动四大驱动机制的影响下,在物流网络中的地位逐渐分化,形成了由节点、通道、物流圈等局部元素组成的多轴心混合轴辐式物流网络。

关键词： ZigBee   卷积神经网络   随机森林模型   火灾监测  

摘要： 本文聚焦于锂电池火灾监测场景,深入探讨了一种融合无线传感器网络与权重自适配决策模型的锂电池火灾监测系统。该系统整合了ZigBee无线传感器网络、卷积神经网络和随机森林模型。其中,ZigBee模块凭借低成本、易部署的优势,负责采集锂电池环境中的温度、烟雾浓度、CO浓度等重要指标。然而,受终端节点有效温度工作范围限制,85℃以上的数据严重失真、缺失,故本算法关键在于部分关键数据缺失时实现火灾监测。CNN针对采集的数据既能实现特征提取,又可完成权重分比计算,并将适配权重实时反馈至随机森林模型。从实验结果来看,随机森林模型可依据接收的权重信息精准判定火灾状况。相较于传统采用红外热成像火灾探测器实现类似数据采集与火灾预测功能需承担高额成本,本文巧用ZigBee模块,不仅成功完成环境数据采集及基于模型的预测任务,还实现了成本有效节约。这一创新举措在锂电池箱火灾监测的环境数据监测与分析方面有重要意义,为相关应用提供了经济高效的可行方案。

关键词： 计算机程序   神经网络   数据预测   电缆测井   网络层   存储介质   预测模型   系统控制  

摘要： 描述了用于实现预测在地下区域的钻井操作中使用的电缆测井的系统的方法和系统,包括编码在计算机存储介质上的计算机程序。该系统从第一电缆测井导出输人,并且包括基于被训练以生成数据预测的神经网络的预测模型。预测模型通过神经网络层处理从第一电缆测井导出的输人,以生成识别地下区域中的储层的多个第二电缆测井的预测。基于多个第二电缆测井,系统控制模拟油藏碳氢化合物生产的钻井操作。

关键词： BP神经网络算法   Adagrad算法   煤矿   自动化设备  

摘要： 针对煤矿电气工程自动化设备预测过程中传统BP神经网络存在的收敛速度慢、易陷入局部最优解等问题,本文提出了一种结合Adagrad优化算法的BP神经网络改进方法。该方法通过自适应调整学习率,提高了模型对稀疏数据和不同频率特征数据的处理能力,使得BP神经网络能够更快收敛并有效避免局部最优。实验结果表明,BP+Adagrad算法在煤矿设备状态监测中的预测精度明显高于传统BP算法,尤其在早期迭代中收敛速度更快,最终准确率稳定在约95%,而BP算法准确率则稳定在90%左右,显示出BP+Adagrad在设备监测和故障预测中的显著优势。

关键词： 乌梅丸   胃肠疾病   脑疾病   网络药理学   分子对接  

摘要： 目的基于网络药理学与分子对接探讨乌梅丸能同时治疗胃肠及脑疾病的作用机制。方法通过中药系统药理学数据库与分析平台(TCMSP)、PubChem、SwissTargetPrediction、Uniprot、GeneCards、BrainBase、STRING以及Metascape等数据库与Cytoscape构建一系列网络图,筛选核心成分、核心靶点及主要治疗疾病,并对靶基因进行GO分析和KEGG通路富集分析,最后通过AutoDock软件对关键活性成分与潜在作用靶点进行分子对接验证。结果获得乌梅丸潜在活性成分102种,治疗胃肠及脑疾病的交集潜在靶点171个。KEGG富集分析主要涉及肿瘤信号通路、钙离子信号通路、乙型肝炎、HIF-1信号通路等。其中,为槲皮素、鬃毛酮、苦楝酮、五味子酯乙和benzoylnapelline可能是乌梅丸能同时治疗胃肠及脑疾病的主要活性成分,核心靶点可能为AKT1、TNF、IL-6、TP53、SRC,治疗针对的疾病主要有结肠癌、功能性胃肠病、胃炎、炎症性肠病等胃肠疾病和神经胶质瘤、阿尔茨海默病、多发性硬化症、癫痫、中风和孤独症谱系障碍等脑疾病。结论乌梅丸可能通过核心成分槲皮素、鬃毛酮等作用于AKT1、TNF、IL-6等核心靶点调节肿瘤、HIF-1、钙离子等信号通路发挥治疗胃肠及脑疾病的作用,体现中医“异病同治”的治病法则。

关键词： 损伤识别   一维卷积   多通道   建筑结构   深度学习  

摘要： 面向建筑结构实际工程中监测数据获取范式以及现阶段相关数据驱动算法的局限性,提出一种基于多通道一维卷积神经网络(one-dimensional convolutional neural network, 1DCNN)的建筑结构损伤识别算法。该方法通过对建筑各楼层测点振动数据进行融合特征提取,利用多通道1D CNN隐式提取测点间拓扑关系,抽取信号高维损伤特征,从而实现建筑结构损伤的有效识别。基于IASC-ASCE benchmark模型,验证所提方法的有效性。并与传统单通道1D CNN进行对比分析,结果表明,其在识别精度上实现明显提升,预测精度达0.989。同时,模型训练过程中引入监视机制,大幅提升模型训练效率,对比分析表明所提出多通道模型架构训练收敛更快,结构损伤特征抽取更为稳定。

关键词： 复杂网络   电场   网络构建  

摘要： 传统的高压电器产品绝缘故障研究难以准确描述导致绝缘特性被破坏的复杂关系和实际运行时的绝缘特性,而复杂网络(Complex Network)理论提供了有效的方法来描述和分析这种复杂关系。从复杂网络模型发展演化和分类角度介绍了复杂网络,综述了复杂网络理论在电场中的应用研究进展并对未来的研究方向做出展望。电场场域可视性复杂网络模型研究中提出的由静电图算法生成的节点测量图比可见性图更能代表源时间序列结构,复杂电气系统全场域电场网络特性研究分析了电场的内在特性,挖掘出电场包含的重要信息,为后续研究开展提供了参考依据。