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基于Seq2Seq双向模型的水锤压力预测 被引量:1
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作者 吴罗长 刘振兴 +4 位作者 雷洁 颜建国 郭鹏程 孙帅辉 马晋阳 《振动与冲击》 北大核心 2025年第3期99-106,共8页
水锤计算对保障长距离输水工程管网系统安全稳定运行具有重要意义,但传统水锤数值方法存在模型复杂、计算量大的问题。为此,在自主开发的瞬态流试验平台上,通过支路快速关阀产生水锤,获取了不同流量和压力条件下的瞬态水锤压力。试验参... 水锤计算对保障长距离输水工程管网系统安全稳定运行具有重要意义,但传统水锤数值方法存在模型复杂、计算量大的问题。为此,在自主开发的瞬态流试验平台上,通过支路快速关阀产生水锤,获取了不同流量和压力条件下的瞬态水锤压力。试验参数范围为:体积流量15~55 m^(3)/h,压力150~450 kPa。采用集合经验模态分解方法对水锤信号进行滤波,并对水锤压力的变化规律进行了深入的研究分析。基于双向门控循环单元,建立了用于水锤压力预测的序列到序列(sequence-to-sequence,Seq2Seq)双向预测模型。结果表明,Seq2Seq双向预测模型能有效预测支路水锤,其预测数据决定系数在0.8以上,水锤特征参数预测准确率超过98%。该研究成果为水锤压力预测提供了一种新方法。 展开更多
关键词 水锤 瞬变流 Seq2Seq 经验模态分解
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基于Conv-Seq2Seq模型的含弹性资源电力系统日前调度方法
2
作者 谭琦 孙晨皓 +2 位作者 唐昊 王正风 方道宏 《控制与决策》 北大核心 2025年第5期1651-1659,共9页
针对新能源大规模并网带来的消纳问题,提出一种考虑源荷双侧弹性资源的日前调度方法.首先,对深度调峰机组、可平移负荷和可削减负荷的弹性调节能力进行分析,建立含弹性资源的电力系统调度模型;然后,提出一种基于Conv-Seq2Seq (convoluti... 针对新能源大规模并网带来的消纳问题,提出一种考虑源荷双侧弹性资源的日前调度方法.首先,对深度调峰机组、可平移负荷和可削减负荷的弹性调节能力进行分析,建立含弹性资源的电力系统调度模型;然后,提出一种基于Conv-Seq2Seq (convolutional sequence to sequence)模型的日前调度方法,使用多层卷积神经网络作为编码器对负荷预测数据等信息进行提取,改进深度学习网络信息提取的能力和速度,并使用门控循环单元作为解码器对编码器提取的信息进行解码,以输出调度计划;最后,通过辅助决策修正来确保调度计划的安全性.基于改进的IEEE39节点算例验证所提出方法的有效性和正确性. 展开更多
关键词 新能源消纳 深度调峰 柔性负荷 日前调度 深度学习 Seq2Seq
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融合Seq2Seq与时序注意力机制的工艺质量预测
3
作者 阴艳超 施成娟 +1 位作者 邹朝普 刘孝保 《机械科学与技术》 北大核心 2025年第3期453-464,共12页
针对流程工业生产过程整体工序繁多,工序间耦合严重,多维工艺数据间时序关系及其复杂等问题,提出一种融合Seq2Seq与时序注意力机制的高维多尺度工艺过程质量预测方法。在分析多工序工艺数据特点,以及运用Seq2Seq模型进行编码解码过程面... 针对流程工业生产过程整体工序繁多,工序间耦合严重,多维工艺数据间时序关系及其复杂等问题,提出一种融合Seq2Seq与时序注意力机制的高维多尺度工艺过程质量预测方法。在分析多工序工艺数据特点,以及运用Seq2Seq模型进行编码解码过程面临的难题的基础上,引入时序注意力机制来构造长距离变化的时域信息矩阵。设计卷积神经网络和BiLSTM作为编码组件,学习工艺过程时序数据的工艺参数关联性和双向时序关系等潜在深度特征,并结合时序注意力机制抽取关键信息,实现对工艺质量相关的工艺参数时序数据的非线性相关特征和时序依赖性的自适应地学习。最后,通过对制丝生产工艺过程质量的单输出和多输出预测实验,验证了所提算法的实用性和有效性,为多工序耦合的流程制造过程质量的精准预测提供了方法和实现途径。 展开更多
关键词 多工序时序耦合 工艺质量预测 Seq2Seq 时序注意力机制 自适应学习
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基于元强化学习的任务卸载优化策略
4
作者 赵婵婵 杨星辰 +2 位作者 石宝 吕飞 刘利彬 《计算机科学》 北大核心 2025年第S1期824-831,共8页
随着边缘计算的蓬勃发展,任务卸载已成为提升系统性能和资源利用率的关键策略。现有的基于深度学习的卸载方法在实际应用中面临样本效率低及对新环境适应性差等问题。为此,提出了基于元强化学习的任务卸载方法(MRL-PPO),旨在有效解决边... 随着边缘计算的蓬勃发展,任务卸载已成为提升系统性能和资源利用率的关键策略。现有的基于深度学习的卸载方法在实际应用中面临样本效率低及对新环境适应性差等问题。为此,提出了基于元强化学习的任务卸载方法(MRL-PPO),旨在有效解决边缘计算中异构任务的高效卸载问题,最大限度地减少任务的延迟和能耗。设计了结合注意力机制的序列到序列(Seq2Seq)的网络,将卸载任务的应用程序建模为DAG,编码器对卸载的任务进行编码,解码器根据上下文向量输出不同的卸载决策,以解决任务序列维度不同导致的网络训练复杂问题,注意力机制使得模型能够动态关注卸载任务的关键特征,提高决策的精确性和效率。为了优化PPO算法在复杂环境中的性能,引入了内在奖励学习算法。实验结果表明,与现有方法相比,所提算法在不同任务下有更优异的性能,能够快速适应新的环境,并且有效降低任务处理过程中的延迟和能耗。 展开更多
关键词 边缘计算 元强化学习 任务卸载 Seq2Seq网络 注意力机制
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基于YOLOv5和改进Seq2Seq的变电站码表识别
5
作者 汤震宇 杨特蕾 代小翔 《电脑与信息技术》 2025年第5期33-38,共6页
自动抄表(Automatic Meter Reading,AMR)在变电站电表读数中具有重要的应用价值。近年来,深度学习图像识别技术在AMR领域取得了显著进展。然而,现有方法大多依赖于计数器检测、分割和识别的3阶段流程,存在复杂性和效率方面的问题。为提... 自动抄表(Automatic Meter Reading,AMR)在变电站电表读数中具有重要的应用价值。近年来,深度学习图像识别技术在AMR领域取得了显著进展。然而,现有方法大多依赖于计数器检测、分割和识别的3阶段流程,存在复杂性和效率方面的问题。为提升AMR的准确性与效率,首次将序列到序列(Sequence-to-Sequence,Seq2Seq)架构引入该任务,结合YOLOv5进行计数器检测,并利用Seq2Seq架构直接识别计数器,省略了传统流程中的计数器分割步骤。此外,还提出改进注意力机制的Seq2Seq架构,以优化信息传递与特征对齐。在UFPR-AMR公开数据集上的实验表明,改进方法的准确率达到了92.5%,比原方法提升了1.25%,这一结果验证了所提出的方法在AMR任务中的有效性。 展开更多
关键词 自动抄表 YOLOv5 Seq2Seq 图像识别 深度学习
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多光谱信息改进的DBSCAN测深点云滤波方法
6
作者 张琪 张帅 +2 位作者 李程 张凯 陈卓 《海洋测绘》 北大核心 2025年第4期10-14,29,共6页
ICESat-2光子测量数据中的噪点显著干扰海底地形信息提取,因此有效的滤波算法是ICESat-2测深数据有效性的关键。针对传统DBSCAN滤波算法的局限性,基于ICESat-2测深点云和多光谱波段比值同时受到水深变化影响这一特性,提出一种利用多光... ICESat-2光子测量数据中的噪点显著干扰海底地形信息提取,因此有效的滤波算法是ICESat-2测深数据有效性的关键。针对传统DBSCAN滤波算法的局限性,基于ICESat-2测深点云和多光谱波段比值同时受到水深变化影响这一特性,提出一种利用多光谱影像信息改进的DBSCAN滤波算法。该算法采用M估计对剔除异常值后的残差点进行拟合,并通过设定置信区间对残差点进行滤波,从而实现ICESat-2数据的精细化处理。通过毛伊岛和甘泉岛水域与实测数据对比结果显示,所提出的方法MAE和RMSE精度均有不同程度的提升,显著提高了ICESat-2水深探测精度,为获取浅海水深信息提供了有力的技术支持。 展开更多
关键词 水深探测 ICESat-2测深 多光谱影像 密度聚类算法 点云滤波
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腺苷三磷酸结合转运蛋白C4在2型糖尿病合并大血管病变中表达和调控作用的研究
7
作者 杨迎 陈邵旻 +1 位作者 徐韶华 刘松梅 《中国糖尿病杂志》 北大核心 2025年第7期506-511,共6页
目的探讨腺苷三磷酸结合转运蛋白C4(ABCC4)在T2DM合并大血管病变(MD)中表达和调控的作用。方法选取2015年3月至2017年3月武汉大学中南医院就诊的T2DM患者137例,根据有无MD分为单纯T2DM组(n=64)和合并MD组(n=73),另选同期体检健康者75名... 目的探讨腺苷三磷酸结合转运蛋白C4(ABCC4)在T2DM合并大血管病变(MD)中表达和调控的作用。方法选取2015年3月至2017年3月武汉大学中南医院就诊的T2DM患者137例,根据有无MD分为单纯T2DM组(n=64)和合并MD组(n=73),另选同期体检健康者75名为正常对照(NC)组。收集并比较各组一般资料及生化指标,实时荧光定量PCR(q PCR)检测ABCC4m RNA表达水平,Spearman相关分析ABCC4 mRNA与其他指标的相关性,构建ABCC4敲除的稳转Hep G2细胞系并进行转录组测序(RNA-Seq)分析。结果T2DM、MD组BMI、FPG、TC、TG、LDL-C高于NC组(P<0.05),HDL-C低于NC组(P<0.05)。MD组SBP、ABCC4 mRNA表达高于T2DM、NC组(P<0.05)。Spearman相关分析显示,ABCC4 mRNA水平与胆碱酯酶呈负相关(r=-0.359,P<0.05),与脂蛋白a呈正相关(r=0.241,P<0.05)。ABCC4敲除细胞系RNA-Seq筛选出280个差异表达基因,基因本体和京都基因与基因组百科全书分析表明这些差异基因主要富集于囊泡转运、生长因子活性等生物学功能,涉及细胞因子受体相互作用、DM并发症糖基化产物-晚期糖基化终末产物受体信号通路、白细胞跨内皮迁移等通路。结论ABCC4在T2DM合并MD患者中表达升高,可能通过影响膜的生物学功能和炎症、糖基化代谢等通路影响MD的发生发展。 展开更多
关键词 糖尿病 2型 大血管病变 腺苷三磷酸结合转运蛋白C4 转录组测序
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U型弯管对超临界CO_(2)跨类临界换热的影响分析
8
作者 闫晨帅 张炎 +3 位作者 张鑫奕 王维雪 陈奇成 赵亚莹 《中国电机工程学报》 北大核心 2025年第14期5402-5412,I0006,共12页
U型弯管是换热器常用换热通道形式之一,但超临界二氧化碳(supercritical CO_(2),S-CO_(2))在U型管内的流动换热特性及机制尚未得到充分研究。该文采用数值方法重点探究S-CO_(2)在垂直倒U型弯管内流动换热特性及规律。基于S-CO_(2)跨越... U型弯管是换热器常用换热通道形式之一,但超临界二氧化碳(supercritical CO_(2),S-CO_(2))在U型管内的流动换热特性及机制尚未得到充分研究。该文采用数值方法重点探究S-CO_(2)在垂直倒U型弯管内流动换热特性及规律。基于S-CO_(2)跨越类临界温度发生类气-类液转换假设,阐述U型管内S-CO_(2)跨类临界传热行为的机理,讨论S-CO_(2)在U型管与垂直圆管内产生传热差异的原因。结果表明,相对于垂直圆管,U型管段具有强化S-CO_(2)传热的效应,但其壁温沿周向呈不均匀分布。此外,U型弯管段横截面内类液相受离心力作用偏离中心区域并迁移至弯管顶部,类气相则汇聚于底部,且流动参数与垂直圆管呈现显著差异,以上因素共同决定了U型管内S-CO_(2)换热特性及壁温分布特点。该文结果对采用U型换热管的S-CO_(2)换热器设计具有一定的指导意义。 展开更多
关键词 超临界CO_(2) 跨类临界 传热 U型管 数值模拟
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基于LSTM-Seq2Seq模型的燃煤机组再热蒸汽温度多步预测
9
作者 张超 柳宁 +1 位作者 原珂 计宝 《工业控制计算机》 2025年第11期41-43,共3页
再热器出口蒸汽温度是影响燃煤机组安全、高效、经济运行的重要过程参数,对其进行前向多步预测有助于实现对异常情况的提前预警,及变负荷工况下再热蒸汽温度的稳定性控制调节。为实现精准的再热汽温多步预测,采用LSTM-Seq2Seq模型架构... 再热器出口蒸汽温度是影响燃煤机组安全、高效、经济运行的重要过程参数,对其进行前向多步预测有助于实现对异常情况的提前预警,及变负荷工况下再热蒸汽温度的稳定性控制调节。为实现精准的再热汽温多步预测,采用LSTM-Seq2Seq模型架构建立了某燃煤机组的再热汽温多步预测模型,并优化了模型结构超参数,包括编码器和解码器LSTM层数、隐藏层节点数等。LSTM-Seq2Seq模型在测试集上的前向9步(3分钟)预测的平均MAE和R2分别为0.275℃和0.997。相较于目前广泛应用的LSTM和LSSVM预测方法,LSTM-Seq2Seq模型在再热汽温前向多步预测方面具有更高的多步预测精度。 展开更多
关键词 再热蒸汽温度 LSTM-Seq2Seq模型 XGBoost特征筛选 多步预测
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基于策略梯度优化的变压器油中溶解气体预测模型 被引量:1
10
作者 汤健 侯慧娟 +3 位作者 王劭菁 任茂鑫 盛戈皞 江秀臣 《高压电器》 北大核心 2025年第7期91-100,共10页
对变压器油中溶解气体浓度进行预测分析可为其运行状态评估提供重要依据,从而有效掌握设备状态发展趋势,为预警和检修提供参考。鉴于现有算法难以实现长期精确预测,文中首次提出一种基于策略梯度(policy gradient, PG)算法优化的变压器... 对变压器油中溶解气体浓度进行预测分析可为其运行状态评估提供重要依据,从而有效掌握设备状态发展趋势,为预警和检修提供参考。鉴于现有算法难以实现长期精确预测,文中首次提出一种基于策略梯度(policy gradient, PG)算法优化的变压器油中溶解气体体积分数预测模型。首先以门控循环单元(gate recurrent unit,GRU)为基础,引入编码器—解码器结构搭建Sequence to Sequence(Seq2Seq)网络模型,并且结合注意力机制和Scheduled Sampling算法,提高长时间多步预测的准确性及稳定性。其次运用强化学习中策略梯度算法对网络模型进行超参数调优,并由基线函数和经验池结构改进算法减小策略网络决策方差。算例分析表明,文中方法能够深度提取特征参量时序间关系,准确预测特征气体体积分数发展趋势。相比Seq2Seq模型,平均相对误差和最大相对误差分别降低了23.91%和10.22%;相比LSTM模型,分别降低了61.54%和59.02%。 展开更多
关键词 变压器 油中溶解气体 策略梯度 Seq2Seq 多步预测
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火针联合董氏奇穴针刺治疗肩袖损伤的疗效观察及对关节功能及血清PGE_(2)和TGF-β1的影响
11
作者 何天峰 邴兴红 +9 位作者 郭彧赟 段希栋 周丽艳 丁金磊 马洁 王茜 李英 安军伟 陶善平 卜利锋 《上海针灸杂志》 2025年第1期99-104,共6页
目的观察火针联合董氏奇穴针刺治疗肩袖损伤的临床疗效及对关节功能及血清前列腺素E_(2)(prostaglandin E_(2),PGE_(2))和转化生长因子-β1(transforming growth factor-β1,TGF-β1)的影响。方法将100例肩袖损伤患者随机分为对照组(50... 目的观察火针联合董氏奇穴针刺治疗肩袖损伤的临床疗效及对关节功能及血清前列腺素E_(2)(prostaglandin E_(2),PGE_(2))和转化生长因子-β1(transforming growth factor-β1,TGF-β1)的影响。方法将100例肩袖损伤患者随机分为对照组(50例)和观察组(50例)。对照组予以电针联合董氏奇穴针刺治疗,观察组予以火针联合董氏奇穴针刺治疗。检测视觉模拟量表(visual analog scale,VAS)和美国加利福尼亚大学洛杉矶分校(University of California,Los Angeles,UCLA)肩关节评分、肩关节活动度(range of motion,ROM)及血清PGE_(2)和TGF-β1水平。结果观察组总有效率高于对照组(P<0.05)。治疗后及4周随访时,两组VAS评分及血清PGE_(2)和TGF-β1水平均低于治疗前(P<0.05),且观察组均低于对照组(P<0.05);两组UCLA肩关节评分和肩关节ROM均高于治疗前(P<0.05),且观察组均高于对照组(P<0.05)。4周随访时,两组VAS评分、UCLA肩关节评分、肩关节ROM及血清PGE_(2)和TGF-β1水平与治疗后比较差异无统计系意义(P>0.05)。治疗后血清PGE_(2)、TGF-β1水平与VAS评分呈正相关,与UCLA肩关节评分呈负相关。结论火针和电针联合董氏奇穴针刺治疗肩袖损伤均可缓解疼痛、改善肩关节功能,但火针优于电针,其机制可能与降低血清PGE_(2)和TGF-β1水平有关。 展开更多
关键词 针刺疗法 火针疗法 董氏奇穴 电针 肩袖损伤 疼痛 关节功能 前列腺素E_(2) 转化生长因子-β1
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基于深度学习的湿法冶金工艺参数预测与优化模型的设计及数值仿真研究 被引量:1
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作者 刘春艳 贾景谱 《湿法冶金》 北大核心 2025年第2期264-270,共7页
针对湿法冶金工艺参数预测中存在的预测模型计算效率低及智能化程度不足等问题,提出了一个基于1D-CNN算法预测铜离子浓度、Seq2Seq模型预测传质速率,并以经济效益最大化为目标的流程优化控制模型,并采用DDPG算法求解最优化问题。数值仿... 针对湿法冶金工艺参数预测中存在的预测模型计算效率低及智能化程度不足等问题,提出了一个基于1D-CNN算法预测铜离子浓度、Seq2Seq模型预测传质速率,并以经济效益最大化为目标的流程优化控制模型,并采用DDPG算法求解最优化问题。数值仿真和实证研究结果表明,该模型对铜萃取流程工艺参数的预测准确度较高,可实现对参数的有效优化调整,从而促进经济效益提升。 展开更多
关键词 萃取 湿法冶金 DDPG 1D-CNN Seq2Seq 数值仿真
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基于遗传算法优化Seq2Seq模型的建筑空调电能预测研究 被引量:2
13
作者 李鹏 肖辉 +2 位作者 李秀花 赵恒 邵頲 《电气应用》 2025年第2期30-35,共6页
介绍了一种建筑空调电能预测方法。空调电能占建筑总能耗的50%以上,空调电能的预测有利于可再生能源的安装容量预测和电力系统的负荷预测。采用遗传算法自适应搜索Seq2Seq模型的最优超参数,由此生成输出序列。通过与已有常见预测方法进... 介绍了一种建筑空调电能预测方法。空调电能占建筑总能耗的50%以上,空调电能的预测有利于可再生能源的安装容量预测和电力系统的负荷预测。采用遗传算法自适应搜索Seq2Seq模型的最优超参数,由此生成输出序列。通过与已有常见预测方法进行对比,证实了GA-Seq2Seq模型在MAE、RMSE 2和R等指标中表现优异。此外,还研究了GA-Seq2Seq模型的超参数和分类标签设置效果。 展开更多
关键词 遗传算法 Seq2Seq模型 空调电能 能耗预测
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基于深度学习模型的手语识别算法研究及应用 被引量:1
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作者 张守震 姜飞 +3 位作者 郭都 李明东 王英 辛政华 《兰州文理学院学报(自然科学版)》 2025年第2期64-67,共4页
针对手语难以被普通人理解的问题,提出一种基于深度三维卷积时序神经网络算法.从全局信息和多尺度时空卷积网络模块着手,基于联系手语识别方法进行训练,并通过对语料视频模型提取特征关键帧,将关键帧的特征和手语视频的特征进行融合,构... 针对手语难以被普通人理解的问题,提出一种基于深度三维卷积时序神经网络算法.从全局信息和多尺度时空卷积网络模块着手,基于联系手语识别方法进行训练,并通过对语料视频模型提取特征关键帧,将关键帧的特征和手语视频的特征进行融合,构建Seq2Seq模型,降低其他动作对手语识别的影响.实验结果表明,加入关键帧后,在Transformer基础上的手语识别方式识别精度显著提高. 展开更多
关键词 三维卷积神经网络 迁移学习 关键帧 Seq2Seq模型
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国产航天宏图一号SAR卫星数据干涉测量重建DEM精度验证与分析
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作者 张双成 王铭辉 +4 位作者 杨娜 路聚峰 王杰 何晓宁 禹文强 《遥感学报》 北大核心 2025年第5期1290-1304,共15页
2023年3月30日,由国内商业航天企业航天宏图信息技术股份有限公司(以下简称航天宏图)运营的航天宏图一号卫星(PIESAT-1)成功发射,为国产SAR卫星的发展注入了新的动力,作为“女娲星座”首发星,其具备高精度地形测绘、高分宽幅成像、高精... 2023年3月30日,由国内商业航天企业航天宏图信息技术股份有限公司(以下简称航天宏图)运营的航天宏图一号卫星(PIESAT-1)成功发射,为国产SAR卫星的发展注入了新的动力,作为“女娲星座”首发星,其具备高精度地形测绘、高分宽幅成像、高精度形变监测等能力。但目前关于该卫星的相关研究较少,亟须探索其真实的测图能力。本文利用星载In SAR生产DEM技术流程,针对PIESAT-1独特的“1主+3辅”车轮编队构型进行相应技术调整。首先,选取了山地、丘陵、平原3种特殊的地形为研究对象,结合PIESAT-1卫星在轨测试期间获取的单视斜距复影像干涉对(L1B)数据,利用In SAR技术提取DEM,并以ICESat-2控制点和Copernicus DEM作为参考,验证PIESAT-1的地形测绘精度。结果表明,在山地、丘陵和平原3种地形条件下,PIESAT-1 DEM产品的垂直精度均高于Copernicus DEM,RMSE值分别为4.8727 m、7.8329 m、0.9857 m;同时,PIESAT-1 DEM产品在空间分辨率上优于Copernicus DEM产品,能够更清晰地描绘地形的细节特征;本文还考虑了植被对DEM产品精度的影响,在高植被区域,植被所产生的误差不可无视。通过本文实验表明PIESAT-1用于全球地形测绘任务时,独特的编队方式使其在空间分辨率、测绘效率、测量精度上均占据巨大优势,这为“女娲星座”的业务化应用提供了重要参考。 展开更多
关键词 航天宏图一号 星载InSAR地形测绘 ICESat-2控制点 多基线相位解缠 DEM精度验证 植被影响
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基于改进Seq2Seq模型的华东地区PM2.5预测 被引量:1
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作者 陈善龙 李毅 +2 位作者 牛丹 胡译文 臧增亮 《大气与环境光学学报》 2025年第1期82-94,共13页
PM2.5数据是一种时间序列数据,具有较强的时序性与非线性特征。传统的时间序列模型算法有长短期记忆人工神经网络(LSTM)、循环神经网络(RNN)、编码器-解码器神经网络(Seq2Seq)等方法。本文提出一种基于Seq2Seq网络并融合注意力机制的PM... PM2.5数据是一种时间序列数据,具有较强的时序性与非线性特征。传统的时间序列模型算法有长短期记忆人工神经网络(LSTM)、循环神经网络(RNN)、编码器-解码器神经网络(Seq2Seq)等方法。本文提出一种基于Seq2Seq网络并融合注意力机制的PM2.5预测算法(Seq2Seq+Attention),其中Seq2Seq的cell单元为LSTM,能充分提取输入的有效特征信息,增强网络的学习能力和预测效果。利用2019年1月至2021年8月华东地区10个城市的PM2.5数据进行了预测试验,试验对比了LSTM、Seq2Seq和Seq2Seq+Attention3种方法在24h内的PM2.5数值预报准确度。研究结果表明,Seq2Seq+Attention方法在预测效果上优于其他方法,且24h的预测评分也高于其他方法。 展开更多
关键词 PM2.5预测 Seq2seq 注意力机制 深度学习 时间序列
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基于LSTM的北极海冰范围多步预测策略研究
17
作者 王漫漫 邹斌 +3 位作者 石立坚 曾韬 张颖 路敦旺 《海洋预报》 北大核心 2025年第1期11-22,共12页
已有研究对北极海冰范围开展单步预测,而多步预测及其策略研究有待进一步探索。使用1979-2022年的北极月平均海冰范围数据,采用长短期记忆网络(LSTM)深度学习方法,结合递归(Recursive)、直接(Direct)、多输入多输出(MIMO)和Seq2Seq策略... 已有研究对北极海冰范围开展单步预测,而多步预测及其策略研究有待进一步探索。使用1979-2022年的北极月平均海冰范围数据,采用长短期记忆网络(LSTM)深度学习方法,结合递归(Recursive)、直接(Direct)、多输入多输出(MIMO)和Seq2Seq策略实现对未来12个月北极海冰范围的多步预测。结果表明:24个月为模型的最佳输入长度;与另外3种基本的多步预测策略相比,Seq2Seq策略对12个月北极海冰范围预测的准确性更好,均方根误差为3.30×10^(5)km^(2)。 展开更多
关键词 北极海冰范围 长短期记忆网络 多步预测策略 Seq2Seq策略
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融合定长Seq2Seq网络的中文成语智能纠错模型
18
作者 何春辉 葛斌 +1 位作者 张翀 徐浩 《计算机科学》 北大核心 2025年第5期227-234,共8页
四字成语作为一类特殊词语,在中文使用中非常流行。随着中文纠错任务的发展,中文成语的智能纠错已经成为自然语言处理领域的一个研究热点。针对现有方法在中文成语智能纠错任务上准确率偏低的问题,提出了一种融合定长Seq2Seq网络的中文... 四字成语作为一类特殊词语,在中文使用中非常流行。随着中文纠错任务的发展,中文成语的智能纠错已经成为自然语言处理领域的一个研究热点。针对现有方法在中文成语智能纠错任务上准确率偏低的问题,提出了一种融合定长Seq2Seq网络的中文成语智能纠错模型。它在底层通过融合Seq2Seq网络架构和注意力机制,并结合混合数据集构造方法,共同训练得到输入和输出端序列长度固定的Seq2Seq模型,用来完成中文四字成语智能纠错任务。在大型公开中文成语纠错数据集上的实验结果表明,定长Seq2Seq模型优于现有方法,能够实现同一个模型同时兼容乱序、缺字和错字3种不同的中文成语智能纠错目标。它的综合纠错准确率可以达到91.3%,比最优基线模型高出11.73%。 展开更多
关键词 成语纠错 定长Seq2Seq 双向GRU 注意力机制
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代谢综合征对于社区2型糖尿病的影响研究 被引量:1
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作者 张宁 周育松 +2 位作者 胡洁 刘薇 袁申元 《中国医药指南》 2025年第1期116-118,共3页
目的评估北京市朝阳区垡头社区2型糖尿病(T2DM)标准化管理对血压、血糖、血脂控制的效果,探讨代谢综合征(MS)对社区T2DM患者终点事件的影响。方法纳入2012年8月至2012年10月北京市朝阳区垡头社区卫生服务中心北京社区糖尿病研究(BCDS)... 目的评估北京市朝阳区垡头社区2型糖尿病(T2DM)标准化管理对血压、血糖、血脂控制的效果,探讨代谢综合征(MS)对社区T2DM患者终点事件的影响。方法纳入2012年8月至2012年10月北京市朝阳区垡头社区卫生服务中心北京社区糖尿病研究(BCDS)项目中的201例T2DM患者,随访6年,期间31例失访,最终对170例进行分析。所有患者接受规范化管理,根据是否合并MS分为T2DM组(n=66)和T2DM+MS组(n=104),比较两组联合达标率,并分析终点事件。结果本中心T2DM+MS患病率为61.18%;两组联合达标率均有所提升但对比差异无统计学意义(均P>0.05)。共发生90例(52.94%)终点事件,T2DM+MS组冠心病、颈动脉狭窄和微血管病变主要终点事件的发生率高于T2DM组(均P<0.05)。结论MS的存在显著增加了社区T2DM患者的冠心病、颈动脉狭窄和微血管病变的风险。 展开更多
关键词 代谢综合征 2型糖尿病 社区管理 终点事件
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