课程文献中心 更多>>

关键词： 水质预测   特征筛选   融合神经网络   可解释性  

摘要： 总磷浓度超标是导致巢湖不同区域出现不同程度富营养化的原因之一，准确地预测总磷浓度变化对流域污染治理意义重大。为了精准预测巢湖总磷浓度，提出一种基于XGboost特征筛选的VMD-TCN-BiLSTM模型，此模型结合了变分模态分解（VMD）、时间卷积网络（TCN）和双向长短期记忆网络（BiLSTM）的优势。VMD用于对原始数据进行预处理，提取出不同频率的信号成分；TCN负责捕捉时间序列数据中的局部依赖关系；而BiLSTM则擅长处理长期依赖性，能够有效克服传统LSTM存在的梯度消失问题；最后使用SHAP算法解释所构建的模型。VMD-TCN-BiLSTM模型在巢湖忠庙断面的总磷浓度预测中：R2达到0.9866，MAE为0.0022，RMSE为0.0032，具有优良的预测表现，且解决了其余对照模型出现的预测精度不高、预测值小于0的问题。在巢湖西半湖湖心、黄麓、新河入湖区断面，模型仍有很高的预测精度(R2＞0.98)，表明模型具有较强的泛化能力。使用SHAP算法解释神经网络模型，揭示了特征变量对总磷的预测值影响程度，忠庙断面影响程度排序为：浊度>高锰酸盐指数>总氮>溶解氧>水温>电导率；黄麓断面影响程度排序为：浊度>高锰酸盐指数>溶解氧>电导率>水温>pH；西半湖湖心断面影响程度排序为：浊度>高锰酸盐指数>水温>溶解氧>总氮>电导率；新河入湖区断面影响程度排序为：浊度>高锰酸盐指数>水温>总氮>溶解氧>pH。

关键词： 石拱桥   建筑遗产   损伤识别   图神经网络   结构健康监测  

摘要： 古代石拱桥是一种重要的桥梁文物类型， 其在长期服役下已经累积了大量损伤，亟需对其损伤识别开展研究。因此，基于长期结构健康监测数据，本文采用时空差分图卷积神经网络，实现古代石拱桥损伤的自动识别。首先，本文提出了一种改进的有向图矩阵构建方法，以避免有向图矩阵构建时面临的环境影响问题。其次，针对古代石拱桥，采用时空差分图卷积神经网络构建训练模型。而后，以全国重点文物保护单位——北京卢沟桥为算例，进行了为期32个月的结构健康监测。最后，根据监测结果训练并测试模型性能。研究结果表明，所提出的损伤识别方法完全准确预测率可达92.26%， 标签准确率可达99%， 精确率均值为93.5%， 召回率均值为90.4%， 误报率均值为3.0%， F1得分均值为0.917。研究成果可以为桥梁文物的预防性保护提供科学支撑。

关键词： 12345政务热线   事件分拨   层次二分图   文本分类   城市计算  

摘要： 市民在遇到困难时，会通过12345政务服务热线寻求帮助。在收到市民请求之后，热线工作人员将对市民的需求进行分析，并将事件分拨给对应的政府部门进行处理。目前通过人工完成的分拨过程占用了大量的人力资源，同时许多事件被分拨到错误的部门。为了提高分拨过程的效率和正确率，提出了一种数据驱动的高效自动化事件分拨方法。基于历史分拨记录，事件文本和部门职责，设计了一个用于事件分拨的深度行为语义网络（Deep Behavior and Semantic Network，DBSN）。它包含了三个部分，分别是历史行为编码，事件语义学习和多维特征匹配网络。历史行为编码模块构建了一个在事件类别和分拨部门之间的多级二分图，通过图编码学习行为特征。事件语义学习模块使用卷积神经网络（convolutional neural network，CNN）网络和注意力机制来学习事件诉求和部门权责的语义特征。多维特征匹配模块从行为，语义两个维度上将事件与部门的特征做匹配。在实验中，使用了两年的南通12345政务热线数据，实验结果证明了提出的方法与基线方法相比具有优势。

关键词： 文档级关系抽取   图卷积网络   本体信息   电力通信网   故障知识图谱  

摘要： [目的]为了提升电力通信系统故障文本的关系抽取性能，针对领域特点，提出一种考虑本体信息的多层次图卷积文档级关系抽取方法。[方法] 首先，使用字级别嵌入对故障文本进行编码；其次，构造句级别和实体级文档图，通过卷积聚合实体级、句子级与文档级的语义信息；最后，根据本体概念模型设计“本体——本体”边构造方法，加入“预测实体对是否符合本体约束”的辅助任务来提升模型性能。[结果]在自建的电力通信网故障文本数据集上进行消融和对比试验，结果表明，所提方法表现最优，F1、Ign F1、AUC值分别达到97.22%、95.17%以及97.97%。[局限]需进一步验证模型的泛化能力。[结论]所提方法适用于电力通信网故障知识图谱的关系抽取任务，较现有方法具有更好的抽取效果。

关键词： 偏颇体质   网络分析   中医体质量表-30条目简短版   气虚质   痰湿质  

摘要： 目的 对中医偏颇体质进行网络分析，为日常健康管理提供理论依据。方法 采用目的抽样及滚雪球抽样法，于2022年2月3日—2023年1月21日通过网络问卷调查收集所需数据，从中医体质量表-30条目简短版中获得8种偏颇体质（气虚质、阳虚质、阴虚质、痰湿质、湿热质、血瘀质、气郁质、特禀质）倾向性评估得分，运用R语言进行数据分析：使用qgraph包构建网络分析模型并计算边权值（r）及中心性系数（强度、接近中心性、中介中心性和预期影响），mgm包计算网络中每个节点的可预测性，ggplot2包进行网络分析可视化，bootnet包进行包括边权值准确性评估、中心性系数稳定性评估、节点中心性系数差异性检验在内的网络分析结果稳定性检验。结果 调查共获得有效样本3691例。网络分析模型结果如下：（1）2个偏颇体质节点间关联强度较大的是痰湿质-湿热质（r=0.370）、气虚质-气郁质（r=0.315）、气虚质-特禀质（r=0.260）、气虚质-痰湿质（r=0.247）、痰湿质-气郁质（r=0.247）；（2）痰湿质、气虚质的中心性最强，痰湿质与气虚质的各中心性系数差异不显著，不存在其他偏颇体质节点的4个中心性系数均与气虚质和痰湿质无显著差异的情况，且痰湿质、气虚质的可预测性最高；（3）边权值准确性评估结果显示该网络边权值与多次抽样平均值差异不大，说明该网络边权值准确性较高；（4）4个中心性系数的相关稳定性系数（CS系数）分别为CS强度=0.59、CS接近中心性=0.75、CS中介中心性=0.75、CS预期影响=0.75，说明该网络的中心性系数稳定性很好。结论 各种偏颇体质之间具有复杂的联系，痰湿质和气虚质是偏颇体质整体中的2个核心体质。

关键词： 棘球蚴病   四川省   新发病例   流行区   非流行区  

摘要： 目的 了解2020—2022年四川省棘球蚴病网络报告新发病例流行病学特征，为优化防治策略提供参考。方法 回顾性收集2020—2022年中国疾病预防控制信息系统报告的所有现住址为四川省的棘球蚴病病例数据，针对新发病例开展个案调查，对新发病例的分布情况、病例分型、非流行区病例感染来源等进行描述性统计学分析。应用ArcGIS 10.1软件进行空间自相关分析及热点分析，并绘制统计地图。结果 2020—2022年四川省累计报告棘球蚴病病例1 932例，其中新发病例271例，既往病例1 574例，误诊60例，外迁27例。报告的271例新发病例中，流行区占69.37%(188/271)，非流行区占30.63%(83/271)；流行区4个市州中阿坝州累计报告新发病例最多（53.19%），其次为甘孜州（42.02%）；非流行区中累计报告新发病例数位居前3位的依次是成都市（30.12%）、凉山州非流行县（12.05%）和遂宁市（12.05%）。非流行区报告的新发病例中，疑似本地感染占20.48%(17/83)，输入病例占79.52%(66/83)。全局空间自相关分析显示2020—2022年四川省棘球蚴病新发病例数整体呈现空间聚集性（Moran’s I值为0.28,Z=2.93,P=0.014），局部空间自相关分析显示新发病例数存在“高-高”、“低-高”、“低-低”聚集区域，热点分析结果显示新发病例数热点区域为甘孜州、阿坝州，冷点区域由南充市、广安市呈带状向南辐射至内江市和自贡市。271例新发病例中囊型占44.28%，泡型占37.64%，混合型占1.85%，未分型占16.24%；其中男性136例，女性135例，41～60岁年龄组报告最多（45.39%），职业以农民占比最高（56.09%）；流行区与非流行区新发病例性别、年龄构成差异均无统计学意义（P=0.723,P=0.166），职业构成差异有统计学意义（P<0.001）。结论 阿坝州近年棘球蚴病新发病例数较多，需加强热点地区的综合防控能力，密切关注疫情动态。非流行区新发病例以外地输入为主，同时我省部分非流行地区可能存在当地传染源，需警惕潜在流行。

关键词： 智能交通   时空特征   图卷积网络   门控循环单元   解耦合  

摘要： 针对当前交通流预测模型对数据间复杂时空相关性挖掘不充分的问题，提出了一种基于解耦合动态时空卷积循环网络（DDSTCRN）的交通流预测模型。首先，在数据解耦模块中，通过门控机制和残差分解机制解耦出交通数据中所包含的两种不同的隐藏时间序列信号，即扩散信号和独立信号。其次，依据两种信号的特点进行单独建模以提高预测精度，针对扩散信号采用局部扩散卷积捕获交通数据间的扩散过程，对独立信号则采用动态循环图卷积捕获交通数据的全局时空相关性，解决了单一建模会导致精度下降的问题。然后，在图卷积过程中，通过动态图构造器中无需先验知识的动态图构造方法来捕获交通数据间动态变化的空间依赖关系。最后，通过外部组件模块预测天气条件等外部因素对交通数据产生的影响以提高模型的鲁棒性。在METR-LA、PEMS-BAY、PEMS04、PEMS08和NE-BJ等五个公开交通流数据集上的实验结果显示，所提模型相较于表现最优的D2STGNN模型在不同预测长度下的平均绝对误差（MAE）下降了1.2-4.6个百分点，与表现次优的DGCRN模型相比，所提模型在不同预测长度下的MAE下降了3.7-10.5个百分点；与其他代表性模型相比，所提模型预测误差均有下降。实验结果表明，所提模型能充分挖掘交通数据中的复杂时空相关性，并在交通流预测任务上有较好的预测效果。

关键词： 高技术产业   创新效率   全局权重   动态网络DEA   fsQCA  

摘要： 高技术产业是我国转型发展的重要引擎,其创新是推动经济增长和提升竞争力的重要驱动力.科学准确地评价高技术产业创新效率并分析效率提升路径对推动高技术产业高质量发展具有重要意义.本文构建了基于全局权重的动态网络DEA模型,结合模糊集定性比较分析(fuzzy set qualitative comparative analysis,fsQCA)方法探究驱动中国高技术产业创新效率提升的路径.研究发现:(1)中国高技术产业创新效率整体较低,且省份间创新发展不平衡;(2)存在两条提升省级高技术产业创新效率的组态路径,分别是数字化驱动型以及产学研—市场—环境协同型.最后,根据效率评价结果以及效率提升路径给出政策建议:(1)转变创新政策的导向,由供给导向型创新政策向需求导向型创新政策转变;(2)助力技术发展,推动主体合作,优化创新环境.

关键词： 轮胎模型辨识   BP神经网络   整车制动实验   Gim轮胎模型   UniTire轮胎模型  

摘要： 目前轮胎模型的辨识主要基于滑移率-纵向力或侧偏角-侧向力等已知数据的非线性拟合，这些数据需用专用台架或轮胎六分力仪测量获得，高昂成本限制了此类方法的应用，故提出基于车载传感器和整车动力学响应的纯纵滑轮胎模型离线辨识方法，以低成本获取准确轮胎模型。在Carsim中构建与待辨识轮胎所在车辆相匹配的虚拟车辆动力学模型（对轮胎模型无匹配要求），仿真计算虚拟车辆在配备不同轮胎模型参数时的整车动力学响应，为BP神经网络提供训练样本，形成“不同轮胎模型参数-整车动力学响应”映射关系；采集装配了待辨识轮胎的车辆在制动工况下的状态响应，通过已训练的BP神经网络模型离线辨识轮胎模型参数；在Simulink-Carsim联合仿真环境下，Gim和UniTire轮胎模型的辨识结果验证了所提方法可准确辨识。