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关键词： 碳排放   ARIMA-BP模型   LMDI分解   时空演变   标准椭圆差  

摘要： 研究采用2000~2021年中国30个省份能源耗费数据,基于ARIMA模型和BP神经网络模型,测算并预测了2000~2035年中国30个省份碳排放总量,采用ArcGIS和标准椭圆差对时空演变特征进行了可视化分析,进一步利用LMDI模型对影响碳排放的驱动因素进行了分解。研究结果表明:(1) 2000~2035年,我国碳排放总量逐年递增,但碳排放增长率逐渐降低;碳排放结构为“第二产业 > 居民生活 > 第三产业 > 第一产业”,第二产业和居民生活碳的增长速度较快,第一产业和第三产业变化趋势较小;(2) 我国各省碳排放的空间分布呈现典型的“东部 > 中部 > 西部”,“北部 > 南部”的分布格局,碳排放中心有向西北移动的趋势;(3) 数字经济、产业结构高级化以及新质生产力发展水平较高的地区碳排放相对较少,具有显著的组别差异效应;(4) 能源消费强度效应是驱动碳排放不断增长主要因素,人均GDP和能源消费结构效应是抑制碳排放的主要因素,产业结构和人口规模效应的影响相对较小。基于研究结论,从能源结构、产业结构、新质生产力和数字经济等方面提出了政策建议。Based on the energy consumption data of 30 provinces in China from 2000 to 2021, the total carbon emissions of 30 provinces in China from 2000 to 2035 were measured and predicted based on the ARIMA model and BP neural network model. The results show that: (1) From 2000 to 2035, China’s total carbon emissions will increase year by year, but the growth rate of carbon emissions will gradually decrease;The carbon emission structure is “secondary industry > residents’ daily life > tertiary industry > primary industry”, the secondary industry and residents’ living carbon growth rate is relatively fast, and the change trend of the primary industry and the tertiary industry is small. (2) The spatial distribution of carbon emissions in various provinces in China presents a typical distribution pattern of “eastern > central > western” and “northern > south”, and the carbon emission center has a tendency to move to the northwest. (3) The carbon emissions of the regions with higher levels of digital economy, industrial structure and new productivity are relatively small, which has a significant group difference effect. (4) The energy consumption intensity effect is the main factor driving the continuous growth of carbon emissions, the per capita GDP and energy consumption structure effect are the main factors inhibiting carbon emissions, and the impact of industrial structure and population scale effect is relatively small. Based on the research conclusions, policy suggestions are put forward from the aspects

关键词： 数据挖掘   高效用项集挖掘   统计显著性检验   Fisher检验   置换检验  

摘要： 针对传统高效用项集挖掘算法在具有不同类型标签事务中报告假阳性高效用项集的问题,提出两个基于统计显著性检验的高效用项集挖掘算法——FHUI和PHUI算法。这两个算法首先找到所有待检验高效用项集并依据项集长度进行分组;然后,FHUI算法根据项集自身的频率分布生成零分布,PHUI算法根据事务内置换策略或事务间置换策略构造置换事务集合来生成零分布。最后,FHUI和PHUI算法从零分布中计算出p值并运用错误发现率剔除假阳性高效用项集。基准事务集合实验结果显示FHUI和PHUI算法能够剔除大量的假阳性高效用项集,在后续分类任务中取得了更高的正确率;仿真事务集合实验结果显示FHUI和PHUI算法报告的项集中假阳性高效用项集数量占比低于4.8%且平均效用高于39000。实验结果证明,在具有不同类型的标签事务中,FHUI和PHUI算法报告的统计显著高效用项集可靠性和实用性更强。

关键词： 高速动车组   恒速控制   牵引力   制动力   阻力   精度   冲击率   高速列车  

摘要： 恒速控制是高速动车组的核心控制功能之一,其控制精度对保障列车平稳运行十分重要。受列车运行复杂环境的影响,确保高速动车组恒速控制的精度是行业研究难点。文章提出了一种基于PID调节的分段集中控制方法,对比例系数、微积分系数等关键参数进行分段设置;当列车速度与目标速度相差较大时,为了让列车快速达到目标速度,通过比例调节使列车输出最大牵引/制动力;当列车速度与目标速度相差较小时,比例调节逐步退出控制,通过积分和微分环节对速度进行微调;同时,为了防止牵引/制动力的突变以及牵引、制动的快速切换,文章在PID调节算法中增加了列车冲击率的控制和牵引制动切换控制功能。实际应用表明,该方法实现的控制精度比原有控制方法提高了7倍,可推广应用于多种车型。

关键词： 货运多列车   “车-线-网”模型   节能优化   maFOA算法   重载列车  

摘要： 传统的货运列车节能优化方法只能降低列车机械能耗,而结合传动系统和交流牵引网模型的货运列车节能优化可以降低牵引变电所的能耗。文章首先构建了列车动力学模型、牵引传动系统模型和交流牵引网模型,通过它们之间的耦合关系形成“车-线-网”模型,同时利用线性插值的方法完成状态量从空间域到时间域的转换,但是现有的算法在解决复杂的非线性“车-线-网”模型存在困难,导致模型的收敛精确度不高。针对该问题,文章提出了多策略自适应果蝇优化算法(multi strategy adaptive fruit fly optimization algorithm for population partitioning,maFOA)。最后,通过试验验证了文章提出的货运多列车节能优化策略的有效性。试验结果表明,该策略可提高49.2%的再生制动能量利用率,降低0.35%的牵引网损耗。

关键词： 一维弹道修正弹   摄动落点预测   蒙特卡洛弹道仿真  

摘要： 针对一维弹道修正弹的预测落点精度问题改进摄动落点预测模型,根据相对理论弹道上、下扰动的弹道构建摄动偏导数计算落点预测误差,并对落点预测误差进行均值处理;通过离线阻力机构工作射程与修正距离映射关系,确定最优修正时间;应用蒙特卡洛弹道仿真系统验证在多种误差干扰条件下弹道修正效果,计算弹道落点的统计参数,并对落点统计参数进行评测,以验证改进摄动模型的有效性。

关键词： 国密算法   铁路综合视频   等级保护   数据安全   数据传输  

摘要： 随着信息技术的不断发展,铁路网络安全问题也愈发凸显。铁路综合视频监控系统包含许多重要信息,若出现信息泄露、篡改和非法访问等问题,会对铁路运营安全构成严重威胁。文章提出了基于国产商用密码(简称:国密)算法的铁路综合视频监控系统的网络安全方案,该方案既能满足铁路综合视频监控系统在网络安全等级保护方面的合规性要求,又能保障其信息在存储和传输过程中的完整性和保密性,还能有效防范可能发生的网络安全风险,维护铁路综合视频监控系统的安全稳定运行,为铁路运输安全提供技术保障。

关键词： 无网格方法   收敛性   稳定性   泰勒展开   权重   算子矩阵   SPH  

摘要： 光滑粒子动力学方法(Smoothed Particle Hydrodynamics,SPH)所具备的无网格特性使其摆脱了网格划分过程,在处理复杂几何边界上具有潜在优势。然而,传统SPH受限于空间微分高阶一致性缺失,无法实现高精度求解。本文基于SPH粒子的局部泰勒展开,通过邻域粒子空间矩阵求解,实现了满足高阶一致性的SPH微分算子算法。通过一、二维函数证明了该算法在任意粒子分布中微分2、3、4阶一致性。随后,基于热传导方程、Burgers方程、纳维–斯托克斯方程等偏微分方程证明了该算法求解空间算子的精确性与稳定性。基于局部泰勒展开的SPH算法为无网格方法在复杂几何域的高精度数值求解提供了一种可行方法。

关键词： 点云配准   迭代最邻近点   非线性优化   特征提取   图优化  

摘要： 针对多视点云配准精度低、稳定性差等问题,提出了基于线特征的多视点云配准模型(line-based multiview point cloud registration,LMR)。基于二分法的点云特征线提取方法获取多视点云特征线,利用李代数求解点云变换矩阵雅可比矩阵,构建基于非线性最小二乘优化方法的多视点云配准模型。通过配准地面激光扫描数据集验证了该方法的有效性。定量分析与结果表明,LMR提取多视点云特征线,通过全局优化多视点云位姿参数,有效提高了点云配准精度。

关键词： 船舶轨迹预测   v-支持向量回归   遗传算法   水上移动业务标识码   船舶自动识别系统   交叉验证   智能交通   机器学习  

摘要： 为了提高船舶轨迹预测精度,避免船舶海上航行事故的发生,本文采用遗传算法对v-支持向量回归进行参数寻优,以此来分别构建关于经纬度的船舶轨迹预测模型。选取水上移动业务标识码为356772000的货船在2022年6月的船舶自动识别系统数据作为研究对象。将该模型的预测结果分别与粒子群优化算法和网格搜索算法优化的v-支持向量回归模型、遗传算法-支持向量回归模型进行比较。实验结果表明:遗传算法v-支持向量回归模型关于航迹经、纬度预测结果的均方误差、平均绝对百分比误差和平均绝对误差相比于其他模型最低,关于经度分别为4.29×10^(-7)(°)、4.50×10^(-4)和5.47×10^(-7)(°)2,关于纬度的分别为1.82×10^(-6)(°)、4.02×10^(-3)和1.08×10^(-3)(°)2。基于遗传算法-v支持向量回归模型的预测效果最好,预测误差波动最小。本文将遗传算法与v-支持向量回归相结合,为船舶轨迹预测模型的优化提供参考,也为海上智能交通提供思路。

关键词： 大数据   公立医院   公共卫生   数据管理   可持续发展  

摘要： 大数据时代为公立医院的公共卫生事业管理提供了新的可能和机遇,但同时也带来了一系列的挑战。文章首先分析了大数据在公立医院公共卫生事业管理中的应用环境和价值点,包括流行病学研究、疾病监控、医疗服务优化等方面。然后讨论了大数据驱动下的公立医院公共卫生事业管理面临的挑战,例如数据安全和隐私保护、数据质量和有效性、技术转化及应用等问题。为了克服这些挑战,提出了相关的策略和建议,如提高数据管理和分析的专业水平,强化跨部门和跨学科的整合与协作,提升公众的数据素养等。大数据技术在公立医院公共卫生事业管理中的应用,可以实现精准预防,优化服务结构,提高工作效率,降低管理成本,最终实现公共卫生事业的可持续发展。这一研究不仅为公立医院公共卫生管理的实践提供了理论支持,同时也对大数据应用在其他公共服务领域有重要的参考价值。