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物理引导数据驱动方法研究综述及其在水文模型构建中的应用与展望 被引量：1
1
作者 冯钧 邵萍萍 +1 位作者 张继茹 刘学毅 《河海大学学报(自然科学版)》 北大核心 2025年第5期1-9,共9页
为探索物理机理模型与数据驱动模型的融合方法,分析了现有物理引导融合驱动方法的实现方式,对基于理论引导数据科学(TGDS)的物理引导融合驱动方法在不同领域的研究现状进行了分类与总结,并提出了物理引导反馈融合驱动方法和物理引导编... 为探索物理机理模型与数据驱动模型的融合方法,分析了现有物理引导融合驱动方法的实现方式,对基于理论引导数据科学(TGDS)的物理引导融合驱动方法在不同领域的研究现状进行了分类与总结,并提出了物理引导反馈融合驱动方法和物理引导编码融合驱动方法这种新的分类方式,结合水文建模领域的特点,详细阐述了物理引导融合驱动方法在水文模型构建中的挑战,并对未来的研究方向进行了展望。认为基于TGDS的物理引导融合驱动方法,能够增强预测结果的物理一致性,减少预测误差的累积,提高模型的可解释性,同时能为洪水预报水文模型的改进提供可行路径,既能减少机理模型因概化过程带来的预测精度不高的问题,又能有效改善由于数据驱动模型对样本的过度依赖导致的可解释性低的问题;但该方法在应用中面临着计算能力有限、提取多源数据特征不够准确、参数调整不够灵活的问题,因此在未来研究中可以结合可微分建模或者采用大模型结合领域知识图谱的方法,进一步探索洪水时序预测建模研究,以更好地应对复杂环境下的洪水预报需求。 展开更多
关键词 物理引导数据驱动 融合驱动 洪水预报 人工智能
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中国农产品电商产业时空演化及驱动机制:位置数据实证 被引量：4
2
作者 许秀川 王浩力 +4 位作者 吴彦德 黄庆华 涂建军 李月臣 罗超平 《地理科学进展》 北大核心 2025年第4期699-715,共17页
近年来中国农产品电商产业蓬勃发展,成为提高农业竞争力和实现乡村振兴的有效途径。研究中国农产品电商产业的时空演化特征及驱动机制对推动农产品电商产业高质量发展具有重要意义。论文基于2012—2022年淘宝、京东的农产品电商数据,利... 近年来中国农产品电商产业蓬勃发展,成为提高农业竞争力和实现乡村振兴的有效途径。研究中国农产品电商产业的时空演化特征及驱动机制对推动农产品电商产业高质量发展具有重要意义。论文基于2012—2022年淘宝、京东的农产品电商数据,利用核密度分析、平均最近邻指数、标准差椭圆等方法分析中国农产品电商产业的发展趋势、空间分布格局,并结合地级市宏观数据,使用多尺度地理加权回归探索其驱动因素与形成机制。研究结果表明:①农产品电商产业空间分布格局与中国人文、自然地理格局高度吻合,呈现出区域集聚特点。②产业发展方向呈现出“东北—南(略偏东)”的分布态势,形成了中心向外围梯度扩散的多核心圈层式结构,产业演进和布局表现出对既定发展路径的依赖性,呈现出不均衡的空间分布。③各类因素对于农产品电商产业的驱动存在明显空间分异性,产业结构因素、经济社会发展因素、市场潜力因素的驱动作用存在从东向西递减、从北向南递减和从中心城市向周边地区递减的趋势,政府支持因素大致呈现由东向西增高的趋势,基础设施因素的驱动作用则是呈现由南向北逐渐递减的趋势。根据上述结论提出如下政策建议:各地区应把做好市场对接、稳定产销关系作为发展农产品电商的首要任务;应进一步发挥政策引导的积极作用,为西部电商发展提供更多正外部性投入;应进一步加强农产品集聚流通基础设施建设;在发展产业时不同地区需结合自身实际情况精准施策,避免资源浪费。 展开更多
关键词 位置数据 农产品电商 产业布局 驱动机制
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基于文本和图跨模态融合的药物靶标亲和力预测
3
作者 杨巨成 任富顺 +1 位作者 王林 林建平 《中国生物工程杂志》 北大核心 2025年第6期1-15,共15页
药物靶标亲和力预测(DTA)是虚拟筛选中的关键步骤,能够显著加速药物研发。然而,现有基于深度学习的DTA方法通常依赖单一模态(如文本或图)的表征,难以全面揭示药物与靶标间的复杂相互作用。针对这一问题,提出了跨模态融合的CMF-DTA模型,... 药物靶标亲和力预测(DTA)是虚拟筛选中的关键步骤,能够显著加速药物研发。然而,现有基于深度学习的DTA方法通常依赖单一模态(如文本或图)的表征,难以全面揭示药物与靶标间的复杂相互作用。针对这一问题,提出了跨模态融合的CMF-DTA模型,将药物文本表达式和药物分子图、靶标蛋白质的氨基酸序列和蛋白质结构图分别进行了跨模态结合,增强了表征的多样性和表达能力。为解决传统图同构网络(GIN)邻域聚合范围的局限性导致结构信息表征不充分问题,设计了扩展二阶邻域的自注意力聚合策略,自适应捕捉一阶与二阶邻域特征,提升了模型对复杂结构信息的感知。此外,通过双引导注意力机制,实现了文本和图模态特征的高效交互与融合,充分挖掘跨模态信息互补性。实验结果表明,CMF-DTA在基准数据集上表现优异,展现出卓越的鲁棒性和泛化能力。 展开更多
关键词 药物靶标亲和力 跨模态 深度学习 神经网络 数据驱动
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大数据驱动下LNG动力船风险态势预测研究
4
作者 孙守强 苏玉梅 罗汉江 《舰船科学技术》 北大核心 2025年第15期168-172,共5页
针对当前方法存在的风险态势综合得分计算误差大、风险态势预测精度低等问题,提出大数据驱动的液化天然气(Liquefied Natural Gas,LNG)动力船风险态势预测方法。根据LNG动力船风险态势预测需求,确定风险数据来源,并进行标准化处理,选取... 针对当前方法存在的风险态势综合得分计算误差大、风险态势预测精度低等问题,提出大数据驱动的液化天然气(Liquefied Natural Gas,LNG)动力船风险态势预测方法。根据LNG动力船风险态势预测需求,确定风险数据来源,并进行标准化处理,选取最适合风险指标构建风险指标体系,采用组合赋权法确定风险指标权重系数,联合风险指标实际数值计算风险态势综合得分,并制定风险态势等级划分规则,实现了LNG动力船风险态势的有效预测。实验结果表明,设计方法的LNG动力船风险态势预测资源消耗量小,风险态势综合得分计算误差最小值为0.2%,船风险态势的预测结果与实际结果相同,具有较高的实际应用价值。 展开更多
关键词 LNG动力船 风险指标体系 权重分配 风险态势预测 数据驱动
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基于机理数据混合驱动的钢铁企业生产短流程功率模型
5
作者 张逸 孙守铨 +3 位作者 廖思阳 欧杰宇 陈锦涛 张良羽 《中国电机工程学报》 北大核心 2025年第18期7098-7109,I0007,共13页
钢铁企业用电负荷受企业生产工况和物理过程参数影响较大,现有研究忽略了工序间物质流与能量流的耦合影响,导致仿真精度有所欠缺。针对上述问题,提出一种机理数据混合驱动的钢铁企业生产短流程功率模型。首先,基于物质流与能量流在输送... 钢铁企业用电负荷受企业生产工况和物理过程参数影响较大,现有研究忽略了工序间物质流与能量流的耦合影响,导致仿真精度有所欠缺。针对上述问题,提出一种机理数据混合驱动的钢铁企业生产短流程功率模型。首先,基于物质流与能量流在输送过程中的耦合特性,推导得到前后相连工序间物质量和温度值等物理参数的衰减规律;其次,根据设备运行性质构建功率函数通用表达式,并采用核极限学习机拟合物理量和功率函数特性参数;最后,将不同工序功率进行时域叠加,得到短流程钢铁企业总功率曲线。以国内某钢铁企业的实测数据进行算例分析,仿真结果表明,所提模型能更精确地反映其功率特性。 展开更多
关键词 钢铁企业生产短流程 机理数据混合驱动 物质流 能量流 功率特性
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高熵陶瓷的功能性应用和数据驱动设计
6
作者 张勇 朱祥涵 《四川师范大学学报(自然科学版)》 2025年第3期285-311,F0002,共28页
高熵陶瓷(HECs)作为高熵材料庞大家族的一员,其被定义为含有5种或更多阳离子或阴离子亚晶格、具有高构型熵的固溶体.HECs与高熵合金有着相似的“四大效应”,即高熵效应、晶格畸变效应、迟滞扩散效应以及协同增效作用.由于在成分和结构... 高熵陶瓷(HECs)作为高熵材料庞大家族的一员,其被定义为含有5种或更多阳离子或阴离子亚晶格、具有高构型熵的固溶体.HECs与高熵合金有着相似的“四大效应”,即高熵效应、晶格畸变效应、迟滞扩散效应以及协同增效作用.由于在成分和结构上的复杂性,高熵陶瓷一方面展现出了多样化的性能特点,在众多技术领域具有潜在应用价值,应用领域包括耐磨耐腐蚀涂层、热障涂层、吸波涂层、太阳能吸收和耐辐照涂层等.另一方面,巨大的成分空间使得实验试错法耗费的时间和成本不可忽视.在材料科学领域,借助机器学习的方法,通过数据驱动和高通量方法可以加速发现和识别新成分,实现新材料的相预测和性能预测.本文从高熵陶瓷的功能性应用出发,综述高熵陶瓷领域的数据驱动方法和高通量策略,旨在推动高熵陶瓷在功能性应用领域的发展和创新. 展开更多
关键词 高熵陶瓷 功能性应用 数据驱动 高通量策略 机器学习
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基于地质不连续的高速铁路智能勘察关键理论与实施路径
7
作者 赵晓彦 龙睿馨 +2 位作者 陈明浩 张光明 张晓宇 《铁路技术创新》 2025年第3期21-29,共9页
地质不连续是地质灾害和工程病害孕育及发生的本质原因,直接影响铁路长期安全运营。为实现高速铁路广域高效地质灾害识别与智能勘察,提出地质不连续的概念,构建地质不连续的级别划分体系,总结减灾驱动的高速铁路选线理念;提出基于“模... 地质不连续是地质灾害和工程病害孕育及发生的本质原因,直接影响铁路长期安全运营。为实现高速铁路广域高效地质灾害识别与智能勘察,提出地质不连续的概念,构建地质不连续的级别划分体系,总结减灾驱动的高速铁路选线理念;提出基于“模数驱动、轴面协同”理论的智能勘察目标、程序、方法技术体系和实施路径;阐述适应长大铁路干线的广域高效勘察技术。基于地质不连续、模数驱动、轴面协同理念与天空地综合勘察关键技术,系统构建高速铁路智能勘察体系。理论成果为高速铁路工程地质勘察的智能化发展提供参考,是中国高速铁路建设创新发展的一部分。 展开更多
关键词 高速铁路 智能勘察 地质不连续 模数驱动 轴面协同
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数据和知识双驱动的空中集群目标作战意图识别 被引量：3
8
作者 李洋军 黄琦龙 +1 位作者 杨力 陈旭 《兵工学报》 北大核心 2025年第2期135-144,共10页
针对集群目标空间特性多元时变和传统数据驱动模型过分依赖经验样本等问题,提出一种针对集群目标的数据和知识双驱动作战意图识别方法。考虑集群目标空间形态等编队特点,构造基于目标编队外包络线和最小外接矩形的集群特征向量,增强敌... 针对集群目标空间特性多元时变和传统数据驱动模型过分依赖经验样本等问题,提出一种针对集群目标的数据和知识双驱动作战意图识别方法。考虑集群目标空间形态等编队特点,构造基于目标编队外包络线和最小外接矩形的集群特征向量,增强敌情数据的特征表达效果;建立基于专家经验的知识模型和结合注意力机制的长短期记忆(Long short-term memory,LSTM)网络模型,基于专家经验的知识模型根据约束规则生成意图预识别向量,LSTM模型预测输出意图概率分布的残差;利用一种可学习的残差估计器结构,自适应调整双模型的融合比率,并设计多目标损失函数控制双模型的影响权重,最终通过双模型的融合有效克服传统数据模型高精度和数据样本不足的矛盾。实验表明,提出方法的精度相比LSTM和Attention-LSTM分别提升约5.34%和4.98%,且对样本量的依赖性显著低于传统数据驱动方法。 展开更多
关键词 集群目标 作战意图 数据驱动 知识驱动 注意力机制
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机理与生成对抗代理建模融合的飞机系统可靠性评估
9
作者 冯蕴雯 腾达 +2 位作者 路成 王锐 陈俊宇 《航空学报》 北大核心 2025年第7期208-228,共21页
为有效开展飞机系统可靠性评估,提出了一种机理与数据双驱的可靠性评估(MDRM)理念,在MDRM理念中,基于功能危险性分析(FHA)、故障模式及影响分析(FMEA)和故障树分析(FTA),从正向机理角度构建故障逻辑图,结合运行数据构建贝叶斯网络模型... 为有效开展飞机系统可靠性评估,提出了一种机理与数据双驱的可靠性评估(MDRM)理念,在MDRM理念中,基于功能危险性分析(FHA)、故障模式及影响分析(FMEA)和故障树分析(FTA),从正向机理角度构建故障逻辑图,结合运行数据构建贝叶斯网络模型选取重要影响参数,将生成对抗理论引入代理模型,提出了生成对抗代理建模策略,用于建立影响参数与研究对象的关联模型,进而实现可靠性评估。基于MDRM理念,融合神经网络模型和紧支撑域思想,提出了生成对抗回归网络(GARN)方法用于飞机系统的可靠性评估。此外,运用数学案例证明所提出GARN的建模性能,通过某型国产民机1号液压系统低压和起落架刹车温度多失效案例验证所研究方法的工程适用性。通过多种方法对比表明,GARN具有突出的建模性能和仿真性能优势,所提出的理念和方法可为飞机系统可靠性评估提供有力的理论和技术支撑。 展开更多
关键词 机理与数据双驱 飞机系统 可靠性评估 生成对抗代理建模 液压系统低压 起落架刹车温度多失效
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基于数据与模型双重驱动的热轧板形预调控策略
10
作者 向往 谢森林 +3 位作者 彭霞林 余斌 贾陆营 肖磊 《科技创新与应用》 2025年第31期135-139,共5页
带钢的平直度是评估其质量的重要指标,并对产品在市场中的竞争力产生直接影响。为了深入了解此问题,该研究首先分析热连轧中的金属流动机制和浪形的测量原理。基于此,研究利用算法对浪形曲线的拟合方法,并提出基于数据与模型双重驱动的... 带钢的平直度是评估其质量的重要指标,并对产品在市场中的竞争力产生直接影响。为了深入了解此问题,该研究首先分析热连轧中的金属流动机制和浪形的测量原理。基于此,研究利用算法对浪形曲线的拟合方法,并提出基于数据与模型双重驱动的热连轧浪形缺陷预调控策略方法,旨在为热轧带钢浪形的精确控制提供稳定的数据基础。该方法可基于PLC的浪形拟合和快速反馈控制策略,并集成SMITH延时补偿技术,能够有效地改善人工调节调整不足而二级机控制投入慢等系列问题。经某厂实际应用验证,该研究策略能够显著提高浪形调控的效率,缩短失控长度,从而有效减少客户因浪形缺陷引发的投诉。 展开更多
关键词 热连轧 板带 浪形 数据与模型 双重驱动
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基于改进Apriori算法的不良驾驶行为关联分析
11
作者 韩锐 于长海 +1 位作者 丁庆国 石朋炜 《现代电子技术》 北大核心 2025年第14期50-56,共7页
不良驾驶行为的复杂化趋势会对道路交通安全构成严重威胁。为挖掘不良驾驶行为的潜在规律,文章通过车载诊断系统(OBD)采集哈尔滨乘用车早晚高峰时段的行驶数据,利用Python数据处理平台识别超速、急变速、急转弯及快速变道共4种不良驾驶... 不良驾驶行为的复杂化趋势会对道路交通安全构成严重威胁。为挖掘不良驾驶行为的潜在规律,文章通过车载诊断系统(OBD)采集哈尔滨乘用车早晚高峰时段的行驶数据,利用Python数据处理平台识别超速、急变速、急转弯及快速变道共4种不良驾驶行为。基于行为数据集,提出一种改进的Apriori关联规则挖掘算法。引入粒子群优化(PSO)算法优化Apriori算法中的支持度与置信度两个重要参数,并使用哈希映射表提高Apriori算法的运行效率。实验结果表明,改进Apriori算法在两种数据集上的运行时间较传统Apriori算法分别提高8.26%、9.27%。关联结果显示,不良驾驶行为并非单独存在,其中急转弯、快速变道、急加速关联性最强,超速行为与急变速次之。该研究能够为驾驶风格量化分析提供参考,可应用于交通事故主动预警系统。 展开更多
关键词 驾驶安全 不良驾驶行为 数据挖掘 关联分析 改进Apriori算法 粒子群优化算法
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基于Unity的生产线可视化智能监控系统 被引量：3
12
作者 于盼磊 高玉飞 +2 位作者 袁徽涌 赵晓龙 马嵩华 《组合机床与自动化加工技术》 北大核心 2025年第1期1-4,9,共5页
针对自动化生产线存在的高效智能监控难题,设计了一种基于Unity的生产线可视化监控系统架构。对虚拟场景搭建、模型随动控制、虚拟生产线可视化等技术进行了论述,提出了一种基于权重的优先通信策略;对设备故障、转运干涉/卡顿、异物进... 针对自动化生产线存在的高效智能监控难题,设计了一种基于Unity的生产线可视化监控系统架构。对虚拟场景搭建、模型随动控制、虚拟生产线可视化等技术进行了论述,提出了一种基于权重的优先通信策略;对设备故障、转运干涉/卡顿、异物进入等异常状况,基于多源数据的差异进行分析和判断,形成了多源数据驱动下的智能监控方法。对于离散制造生产线上设备众多、数据异构带来的通信延迟问题,提出了复杂生产线的通信优先级和数据同步性,形成一套可行的生产线可视化智能监控解决方案。 展开更多
关键词 生产线监控 UNITY3D 三维可视化 实时驱动 数据采集
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基于数据-物理混合模型的菇房空调节能控制方法 被引量：1
13
作者 孔祥书 郑文刚 +3 位作者 张馨 王明飞 单飞飞 赵倩 《农业工程学报》 北大核心 2025年第4期309-317,共9页
针对模型预测控制在菇房节能控制中存在纯数据驱动温度预测模型可解释性差、优化求解速度慢等问题,该研究提出了一种基于数据-物理混合模型的菇房空调节能控制方法。首先,使用门控循环单元神经网络(gated recurrent unit neural network... 针对模型预测控制在菇房节能控制中存在纯数据驱动温度预测模型可解释性差、优化求解速度慢等问题,该研究提出了一种基于数据-物理混合模型的菇房空调节能控制方法。首先,使用门控循环单元神经网络(gated recurrent unit neural network, GRU)与注意力机制(attention)作为预测模型,将菇房内部热平衡方程纳入损失函数中,实现基于数据-物理混合模型的菇房温度预测方法。然后,基于模型输出与参考轨迹的偏离程度和设备控制量建立目标函数。最后,利用改进型Adam算法快速地求解出空调在控制时域内的最优控制序列,实现菇房空调能耗最优控制。试验结果表明:与纯数据驱动的GRU模型相比,本文所提出的菇房温度预测模型,预测精度提高18%,均方根误差可控制在0.10℃内。与自适应矩估计(adaptive moment estimation,Adam)优化算法相比,改进型Adam算法适应度值降低6%,与带精英策略的快速非支配排序遗传算法相比(non-dominated sorting genetic algorithmⅡ, NSGA-Ⅱ)运算时长减少81%。与传统的阈值控制方法相比,本文所提出的模型预测控制方法跟踪精度提高63%,控制精度的均方根误差平均降低了73%,空调能耗平均降低了12%。该研究为菇房空调的节能控制提供了有效的控制方法。 展开更多
关键词 节能 模型预测控制 深度学习 数据-物理混合驱动模型 菇房
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农机智能化技术在现代农业中的应用探索
14
作者 李源源 《新疆农机化》 2025年第4期45-49,共5页
农机智能化技术推动农业向高效、精准和可持续方向发展。本文详细探讨了农机智能化技术在自动驾驶与导航、智能监测与管理、农业机器人以及数据分析与决策支持系统方面的应用,并深入分析了物联网、人工智能与机器学习、无人机技术以及... 农机智能化技术推动农业向高效、精准和可持续方向发展。本文详细探讨了农机智能化技术在自动驾驶与导航、智能监测与管理、农业机器人以及数据分析与决策支持系统方面的应用,并深入分析了物联网、人工智能与机器学习、无人机技术以及区块链技术在农业中的创新,针对农机智能技术在农业应用中存在的问题提出解决方案。 展开更多
关键词 农机智能化 自动驾驶 智能监测 数据分析 决策
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基于虚拟孪生的交流输电线路纵联保护
15
作者 王少雄 吕思辰 +5 位作者 吕飞鹏 廖建权 高仕林 王干尧 王强钢 周文越 《电网技术》 北大核心 2025年第11期4801-4810,I0121-I0128,共18页
传统纵联保护依赖于故障特征量的选取、高精度线路模型建立,受规模化新能源接入、分布参数的影响严重。针对上述问题,该文结合虚拟孪生思想,在虚拟空间抽象出物理线路的简化等效数字模型,并进行结构性推演,构造虚拟故障等值模型。然后,... 传统纵联保护依赖于故障特征量的选取、高精度线路模型建立,受规模化新能源接入、分布参数的影响严重。针对上述问题,该文结合虚拟孪生思想,在虚拟空间抽象出物理线路的简化等效数字模型,并进行结构性推演,构造虚拟故障等值模型。然后,利用递推最小二乘法在线驱动生成正常线路数字模型,并建立状态空间方程进行实时状态估计,结合状态量的变化以及虚拟故障等值模型对物理线路进行“间接”态势感知,从而实现保护的启动、分相差动和测距。所提保护将被保护线路与外界解耦,在虚拟空间采用数字模型作为不同种类线路机理模型的等效表征,不受端口处电源特性、系统振荡、通信同步等因素的影响,不依赖于实际线路参数,适用于多种物理场景。最后在PSCAD/EMTDC中搭建特高压经依频线路模型送出系统、规模化新能源经Π形线路模型送出系统验证了所提保护的正确性与有效性,故障识别时间在10ms以内,最高可耐受1000©过渡电阻,测距平均误差为4%,最大误差为8.34%,最小误差为0.08%。 展开更多
关键词 虚拟孪生 数据驱动 状态估计 纵联保护 故障测距
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基于贝叶斯网络的多制式轨道交通列车运行冲突检测研究
16
作者 钟兴莉 黄平 +1 位作者 彭其渊 温傈文 《铁道运输与经济》 北大核心 2025年第4期128-140,共13页
为提升铁路调度决策水平,基于领域知识及数据驱动技术,结合预测和推断方法进行列车运行冲突检测研究。从单列车、相邻列车以及多列车层面分析冲突演化过程,考虑多制式轨道交通列车共线运行的场景,结合冲突判定规则,提出冲突检测贝叶斯... 为提升铁路调度决策水平,基于领域知识及数据驱动技术,结合预测和推断方法进行列车运行冲突检测研究。从单列车、相邻列车以及多列车层面分析冲突演化过程,考虑多制式轨道交通列车共线运行的场景,结合冲突判定规则,提出冲突检测贝叶斯网络基本模型结构;在此基础上,基于列车运行数据,通过结构学习和参数学习对模型进行结构和参数优化;最终采用准确率、精确率、召回率和F1分数等指标对检测模型进行评估,得到各线路冲突检测平均准确率达81%,平均召回率达86%,F1分数达83%。与常用的冲突检测模型对比表明:本研究构建的贝叶斯网络模型能够较为准确地检测冲突,且误判率低。模型主要优势在于可以通过贝叶斯网络结构解释各变量之间的因果关系;此外,通过该模型所预测的列车晚点推演数据判定冲突发生地点可有效提升冲突检测模型效果,为列车运行冲突消解奠定基础。 展开更多
关键词 铁路运输 列车运行冲突检测 贝叶斯网络 多制式轨道交通 领域知识 数据驱动
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基于数据驱动的铁路集装箱空箱调配优化框架设计
17
作者 徐能 徐文丞 +1 位作者 李艳英 黎浩东 《铁道运输与经济》 北大核心 2025年第2期6-14,共9页
铁路信息化建设累积了大规模集装箱运用数据,为铁路集装箱空箱的精细化、智能化调配提供了支撑。针对铁路集装箱空箱调配方案自动化、智能化编制面临的空箱供需预测难度大,且预测值在空箱供需差异显著时难以直接用于空箱调配方案的制定... 铁路信息化建设累积了大规模集装箱运用数据,为铁路集装箱空箱的精细化、智能化调配提供了支撑。针对铁路集装箱空箱调配方案自动化、智能化编制面临的空箱供需预测难度大,且预测值在空箱供需差异显著时难以直接用于空箱调配方案的制定等问题,以集装箱装车、运输轨迹等数据为驱动,运用机器学习、优化理论与方法,构建铁路集装箱空箱调配优化方法框架。并提炼该框架下的关键技术,包括集装箱办理站分类分级、空箱供需预测、在途集装箱到达预测、空箱供需测算与调整、空箱调配方案编制等技术方法,以此为基础实现全路集装箱办理站空箱供需的精准测算、空箱调配方案的自动化编制。研究案例表明,所设计的优化框架能够较为有效地解决铁路集装箱空箱调配方案自动编制问题。 展开更多
关键词 铁路运输 空箱调配 数据驱动 空箱供需测算 优化
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基于实测数据的直驱风电机组谐波特性分析及建模方法
18
作者 张磊 孙媛媛 +3 位作者 李亚辉 张帆 刘洋 李立生 《电力系统自动化》 北大核心 2025年第3期82-92,共11页
随着新型电力系统的发展,以风力发电为代表的新能源被广泛使用,受电力电子器件开关特性的影响,风电机组并网时不可避免地产生谐波,在大规模并网时,风电集群设备间的交互影响进一步加剧谐波问题。为此,提出了一种基于实测数据的风电机组... 随着新型电力系统的发展,以风力发电为代表的新能源被广泛使用,受电力电子器件开关特性的影响,风电机组并网时不可避免地产生谐波,在大规模并网时,风电集群设备间的交互影响进一步加剧谐波问题。为此,提出了一种基于实测数据的风电机组谐波特性建模方法,用于分析实际工程中风电机组的谐波特性。首先,明确了不同频次谐波特性的关键影响因素,提出了风电机组的谐波特性分析模型,简化了风电机组谐波建模的整体过程。其次,结合实际风电集群拓扑结构,建立了风电集群聚合谐波模型,明确了风电机组之间的谐波交互影响程度,量化了计及风电机组间耦合影响的单体与集群的关联关系。最后,通过实验分析了直驱风电机组的谐波特性,通过仿真验证了集群聚合谐波模型的准确性,提高了风电集群建模的准确度。 展开更多
关键词 新型电力系统 实测数据 直驱风电机组 谐波建模 风电集群
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浙江省常绿阔叶林碳密度空间变异特征及其驱动因子
19
作者 肖晓悦 林松 +2 位作者 支裕优 童根平 傅伟军 《生态学报》 北大核心 2025年第19期9673-9685,共13页
森林生态系统在全球碳循环中发挥着关键作用,而森林固碳被认为是减缓全球变暖的重要途径。通过对浙江省156个常绿阔叶林森林样地进行采样分析,结合植被、土壤等自然因子和社会经济因子,基于地统计学、Pearson相关性、RF、SEM方法,揭示... 森林生态系统在全球碳循环中发挥着关键作用,而森林固碳被认为是减缓全球变暖的重要途径。通过对浙江省156个常绿阔叶林森林样地进行采样分析,结合植被、土壤等自然因子和社会经济因子,基于地统计学、Pearson相关性、RF、SEM方法,揭示浙江省常绿阔叶林的地上植被碳密度、枯落物碳密度和土壤有机碳密度的分配特征与驱动因子。浙江省常绿阔叶林生态系统地上植被碳密度的平均值为39.60 tC/hm^(2),枯落物碳密度平均值为2.18 tC/hm^(2),土壤有机碳密度(0—30 cm)的平均值为85.81 tC/hm^(2),碳密度较全国及同纬度省份平均水平偏低。半方差变异函数揭示三者的块基比分别为73.14%、32.14%、58.91%,均呈现中等程度空间变异,受到随机因素和结构性因素的双重影响;浙江省地上植被碳密度由西向东逐渐降低,枯落物碳密度由北向南递减,中部过渡较为平缓,土壤有机碳密度由西南向东北递减,西南地区和东北地区差异显著。通过量化驱动因素的影响效应,发现地上植被碳密度的主要驱动因素为郁闭度、平均林龄和海拔,枯落物碳密度的主要驱动因素为速效钾和枯枝叶厚度,土壤有机碳密度的主要驱动因素为土壤速效氮、容重和海拔;社会经济因素对所有组分碳密度均有负影响。结果为维持和提升浙江省常绿阔叶林碳汇功能提供了理论依据。 展开更多
关键词 碳密度 森林样地数据 驱动因子 地统计学分析 亚热带常绿阔叶林
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数字经济时代数据治理的范式变革与治理策略——基于个人数据意识觉醒的视角 被引量：1
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作者 王宇琛 欧阳日辉 《宏观经济研究》 北大核心 2025年第8期11-26,共16页
个人数据意识觉醒以技术赋能为起点,通过制度重构与认知迭代的驱动,在微观行为、中观组织和宏观治理层面引发数据治理的范式变革。区块链技术支撑的个人数据控制权重构、数据法规触发的权利义务再平衡、重大数据泄露事件引发的风险感知... 个人数据意识觉醒以技术赋能为起点,通过制度重构与认知迭代的驱动,在微观行为、中观组织和宏观治理层面引发数据治理的范式变革。区块链技术支撑的个人数据控制权重构、数据法规触发的权利义务再平衡、重大数据泄露事件引发的风险感知升级以及数据要素市场化对个人数据议价能力的提升,驱动个人数据意识从“数据工具论”向“数据人格论”觉醒,引发个人进行数据授权精细化管理,倒逼企业数据治理范式变革,促进国家数据治理体系转型。优化数据治理策略,需要构建技术、制度、认知协同的治理路径。 展开更多
关键词 数据意识 历史演进 驱动机制 数据治理
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