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基于全流程仿真机理数据的城市固废焚烧过程尾气排放建模与分析
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作者 汤健 王天峥 +4 位作者 夏恒 陈佳昆 梁永琪 庄家宾 乔俊飞 《北京工业大学学报》 北大核心 2026年第1期41-54,共14页
针对城市固废焚烧(municipal solid waste incineration,MSWI)过程中“布风布料”操作变量与尾气排放气体间的精确机理模型难以构建的问题,提出了基于全流程仿真机理数据的MSWI过程尾气排放建模与分析方法。首先,在进行面向操作变量与... 针对城市固废焚烧(municipal solid waste incineration,MSWI)过程中“布风布料”操作变量与尾气排放气体间的精确机理模型难以构建的问题,提出了基于全流程仿真机理数据的MSWI过程尾气排放建模与分析方法。首先,在进行面向操作变量与尾气排放的工艺流程描述的基础上,耦合流体动力焚烧代码(fluid dynamic incinerator code,FLIC)、Fluent和Aspen Plus这3种数值仿真软件对MSWI过程所包含的炉排固相燃烧、炉内气相燃烧、余热交换与烟气处理等阶段进行全流程模拟,进而获得基准运行工况下的数值仿真模型;接着,面向操作变量进行正交实验设计和实验实施,获得多种运行工况下仿真机理数据;最后,构建以操作变量为输入、以主要尾气排放为输出的基于多入多出线性回归决策树(multiple-input multiple-output least regression decision tree,MIMO-LRDT)的尾气排放模型,并分别采用单因素和双因素法可视化分析两者间的映射关系。采用面向北京某MSWI厂构建的数值仿真和数据驱动模型验证了所提方法的有效性。 展开更多
关键词 城市固废焚烧过程 尾气排放建模 数值仿真模型 仿真机理数据 数据驱动模型 多入多出线性回归决策树
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AI Graf Compounder在橡胶配方开发模拟中的应用研究
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作者 章羽(编译) 《橡塑技术与装备》 2026年第1期76-81,共6页
本文探讨了AI Graf Compounder软件在橡胶配方开发中的应用。该系统基于前馈神经网络,能够根据成分预测材料性能,显著减少物理测试需求并加快研发进程。研究通过多个案例验证了其在EPDM、天然橡胶等配方中的预测准确性,强调高质量结构... 本文探讨了AI Graf Compounder软件在橡胶配方开发中的应用。该系统基于前馈神经网络,能够根据成分预测材料性能,显著减少物理测试需求并加快研发进程。研究通过多个案例验证了其在EPDM、天然橡胶等配方中的预测准确性,强调高质量结构化数据(尤其是实验设计数据)对模拟结果的重要性。人工智能与结构化实验设计的结合,为橡胶行业提供了更高效、数据驱动的开发路径。 展开更多
关键词 人工智能 橡胶配方开发 神经网络 实验设计 数据驱动模型
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基于线损监测的光伏功率预测系统设计
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作者 郭瑞康 魏渊博 《计算机应用文摘》 2026年第1期101-103,共3页
围绕光伏发电系统中功率预测的关键问题,提出了一种基于线损监测的光伏功率预测系统设计方案。该方案通过实时监测输电线路的线损变化,结合光伏组件运行特性和环境因素,实现对光伏功率的高精度预测。通过引入数据驱动模型和物理机理模... 围绕光伏发电系统中功率预测的关键问题,提出了一种基于线损监测的光伏功率预测系统设计方案。该方案通过实时监测输电线路的线损变化,结合光伏组件运行特性和环境因素,实现对光伏功率的高精度预测。通过引入数据驱动模型和物理机理模型的融合方法,系统能够有效提升预测的准确性与鲁棒性。实验结果表明,该方案在短期光伏功率预测方面具有显著优势。 展开更多
关键词 光伏发电 功率预测 线损监测 数据驱动模型 机理模型
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基于PDCA-DMAIC整合模型的企业文化落地路径研究
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作者 邵冰 康志方 庞鹤翔 《商业观察》 2026年第2期65-67,74,共4页
企业文化落地是将核心价值观转化为员工行为与组织效能的关键环节。文章基于PDCA循环与六西格玛DMAIC模型的整合框架,构建了包含5个阶段的企业文化落地整合模型。实证研究表明,PDCA-DMAIC整合模型通过建立双向反馈机制和系统化的流程设... 企业文化落地是将核心价值观转化为员工行为与组织效能的关键环节。文章基于PDCA循环与六西格玛DMAIC模型的整合框架,构建了包含5个阶段的企业文化落地整合模型。实证研究表明,PDCA-DMAIC整合模型通过建立双向反馈机制和系统化的流程设计,有效解决了文化落地过程中的认知偏差和效果持续性不足等问题,为企业文化从形式化落地到实质性嵌入提供了可操作的方法论支持。研究认为,企业应建立文化落地的战略引领体系,构建长效运行机制,实现文化理念的可操作化转化。 展开更多
关键词 企业文化落地 PDCA-DMAIC整合模型 数据驱动 五阶段路径 行为转化
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极端暴雨条件下城市内涝模拟研究进展与展望 被引量:3
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作者 周添红 唐佐槐 +3 位作者 褚俊英 周祖昊 李孟泽 唐明 《人民长江》 北大核心 2025年第5期14-22,30,共10页
在全球气候变化和城市化的背景下,极端暴雨事件频发,城市内涝问题日益严峻,威胁城市安全。为减轻内涝威胁和提高极端暴雨事件的应急管理水平,借助模拟手段分析极端暴雨条件下城市内涝过程已成为重要研究趋势。在极端暴雨基本特征分析的... 在全球气候变化和城市化的背景下,极端暴雨事件频发,城市内涝问题日益严峻,威胁城市安全。为减轻内涝威胁和提高极端暴雨事件的应急管理水平,借助模拟手段分析极端暴雨条件下城市内涝过程已成为重要研究趋势。在极端暴雨基本特征分析的基础上,识别了城市内涝积水的主要影响因素;系统总结了极端暴雨条件下城市内涝模拟的两大主流方法,即机理驱动模型和数据驱动模型,前者物理过程明确,但计算用时长,后者计算效率满足快速模拟预测的要求,但缺乏物理机理。在此基础上,从城市内涝模拟结果的多指标动态分析、模拟精度和效率的提升、城市尺度模型与流域尺度模型的深度融合、机理模型和数值天气预报的动态结合、机理驱动模拟和数据驱动模拟的实时耦合5个方面展望了极端暴雨条件下城市内涝模拟的未来发展趋势。研究成果可为极端暴雨条件下城市内涝过程识别与管理提供借鉴。 展开更多
关键词 极端暴雨 城市内涝模拟 数据驱动模型 机理驱动模型
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数据要素的市场化价格形成与智能定价 被引量:4
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作者 沈俊鑫 伊文霞 《思想战线》 北大核心 2025年第2期163-172,共10页
数据要素具有虚拟性、异质性、非竞争性等特性,传统的要素定价理论和方法无法适用于数据要素市场,定价难问题已严重阻碍数据要素的市场化发展。数据交易是实现数据要素市场化的主要途径,数据要素的价格形成包括市场化定价机制和价格发... 数据要素具有虚拟性、异质性、非竞争性等特性,传统的要素定价理论和方法无法适用于数据要素市场,定价难问题已严重阻碍数据要素的市场化发展。数据交易是实现数据要素市场化的主要途径,数据要素的价格形成包括市场化定价机制和价格发现机制。传统的经济学定价范式以价值为基础,而“数智赋能”定价可基于数据直接发现定价变量的关系,并提供差异化、个性化的动态定价。智能科学定价范式经历了从模型驱动、数据驱动、双驱动到大模型驱动的转变,基于智能科学的定价策略不仅兼顾了使用场景、用户异质性,还可以实现按贡献确定报酬及不同业务场景下的数据价格估算,符合数据要素市场化智能定价的需求,数据要素的市场化定价亟须从经济学范式向智能科学范式演进。 展开更多
关键词 数据定价 智能科学 数据要素 数据驱动 大模型
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基于流动单元智能划分的湖泊-三角洲致密砂岩储层渗透率测井评价 被引量:2
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作者 赵天沛 赵勇 +4 位作者 谭茂金 李久娣 李博 王安龙 叶俊琦 《石油物探》 北大核心 2025年第2期388-396,共9页
在湖泊-三角洲沉积体系中,致密砂岩储层孔隙结构复杂且孔隙类型多样、渗透率低,此类储层的测井解释与评价面临挑战。渗透率是储层评价和产能预测的关键参数,传统的渗透率测井解释方法精度低,不能满足生产要求。针对这一难题,分析了影响... 在湖泊-三角洲沉积体系中,致密砂岩储层孔隙结构复杂且孔隙类型多样、渗透率低,此类储层的测井解释与评价面临挑战。渗透率是储层评价和产能预测的关键参数,传统的渗透率测井解释方法精度低,不能满足生产要求。针对这一难题,分析了影响储层渗透性的微观因素(孔隙结构)和宏观因素(流动单元),而且孔隙结构与流动单元密切相关,提出了岩石类型与流动单元指数(FZI)大小分类构建渗透率模型的方法。首先,分析岩心实验结果,确定岩石类型,计算岩心流动单元指数并利用累计频率法进行类型细分,针对每种类型构建相应的渗透率模型。然后,选取敏感测井实验构建标签,利用深度神经网络构建最佳模型,预测储层流动单元指数。最后,将孔隙度测井和流动单元指数代入相应的分类模型,计算出渗透率。将该方法应用于XH凹陷HG组低孔、低渗储层的渗透率预测进行应用,渗透率预测对数误差约为0.18,比利用深度神经网络直接预测渗透率的效果好。新的储层渗透率评价方法包括基于数据驱动的机器学习方法和基于机理或知识驱动的物理模型构建,体现了数模双驱智能思想,显著提高了致密砂岩储层渗透率测井评价精度,为其他湖泊-三角洲沉积体系储层渗透率预测提供了重要借鉴。 展开更多
关键词 湖泊-三角洲沉积 致密砂岩储层 流动单元指数 深度神经网络 数模双驱智能 渗透率评价
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数字化赋能的城市设计教学模式创新与实践探索 被引量:1
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作者 宣蔚 宋敏 +2 位作者 田骏丹 韦真卓 夏菁 《世界建筑》 2025年第8期100-104,共5页
数字化与人工智能的迅猛发展深刻改变了城市的运行逻辑与规划设计范式。传统城市设计课程面临知识更新滞后、技能匹配脱节、教学方法单一等核心挑战。本研究聚焦城市设计课程的教学转型,提出融合数据驱动思维、人工智能工具深度介入与... 数字化与人工智能的迅猛发展深刻改变了城市的运行逻辑与规划设计范式。传统城市设计课程面临知识更新滞后、技能匹配脱节、教学方法单一等核心挑战。本研究聚焦城市设计课程的教学转型,提出融合数据驱动思维、人工智能工具深度介入与以问题为导向的“DT-AI-PBL”教学理论框架,重构课程目标、内容与模式。通过构建“环境感知—数据解析—方案推演—交互评价—协同优化”的核心环节,深度整合人工智能辅助场景感知、空间预测、方案生成与优化评估等核心任务,依托模块化、递进式项目教学,培养学生识别问题、整合多元目标、优化解决方案的智能化设计能力。 展开更多
关键词 数字化 人工智能 城市设计 教学模式 数据驱动
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基于混合物理数据驱动的油藏地质体CO_(2)利用与封存代理模型研究 被引量:3
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作者 芮振华 邓海洋 胡婷 《钻采工艺》 北大核心 2025年第1期190-198,共9页
在全球能源转型与能源需求持续增长的背景下,碳捕获、利用和封存(CCUS)已成为极具前景的研究方向。CO_(2)利用与封存协同优化通常依赖大量的组分正演模拟,但三维高分辨率模型计算成本高昂,限制其广泛应用。基于混合物理数据驱动的GPSNe... 在全球能源转型与能源需求持续增长的背景下,碳捕获、利用和封存(CCUS)已成为极具前景的研究方向。CO_(2)利用与封存协同优化通常依赖大量的组分正演模拟,但三维高分辨率模型计算成本高昂,限制其广泛应用。基于混合物理数据驱动的GPSNet模型以其高效的计算效率已成为一种理想的代理模型,然而现有的GPSNet模型难以准确捕获复杂的相行为和组分间的相互作用,为此,文章提出了一种新型专用于组分模拟的comp-GPSNet模型,通过标准失配最小化方法和基于伴随的梯度优化算法对comp-GPSNet模型进行训练,以拟合从高分辨率模拟中获取的井响应数据。将训练后的模型应用到PUNQ-S3油藏中,全面评估复杂条件下comp-GPSNet模型的预测能力,结果表明,comp-GPSNet模型在单井和区块范围内均表现出良好的预测精度,CO_(2)利用率和封存率的预测误差分别为0.16%和3.13%。该模型为CO_(2)利用与封存协同优化提供了一个稳健的代理框架,以推动油田数字化与智能化发展。 展开更多
关键词 CCUS comp-GPSNet 混合物理数据驱动 代理模型 组分模拟
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基于状态空间离散的非线性动力系统全局分析方法进展:从模型驱动到数据驱动 被引量:1
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作者 李自刚 洪灵 江俊 《力学进展》 北大核心 2025年第3期455-496,共42页
非线性动力系统的一切响应行为均受制于其内在的全局结构,诸如多稳吸引子及其影响域的形貌和空间分布,不稳定不变集和不变流形等.因而,在指定状态空间内开展全局分析,不仅可以获得认识和预测系统响应的全部信息,还能深刻揭示诱发系统复... 非线性动力系统的一切响应行为均受制于其内在的全局结构,诸如多稳吸引子及其影响域的形貌和空间分布,不稳定不变集和不变流形等.因而,在指定状态空间内开展全局分析,不仅可以获得认识和预测系统响应的全部信息,还能深刻揭示诱发系统复杂分岔、激变或边界蜕变等众多动力学现象的内在机制.目前,数值方法仍是非线性动力系统全局分析的最有效手段.相较于点尺度的数值积分方法或点映射法,基于状态空间离散思想的方法(如:胞映射方法等),其采用子集覆盖来逼近系统的不变集,一方面可以高效刻画系统的全局结构形貌,另一方面可以实现对相邻轨道动态特征的集合表征.胞映射方法经历40余年的发展,其功能不断增强,计算效率和精度已显著提升,应用场景也逐渐拓宽.本文第2节从当前的视角对状态空间离散方式进行简要归类,以便于读者更好地了解在全局分析实施过程中该框架体系的本质及优势.第3节着重介绍近些年提出的一系列状态空间离散方法,展示在非线性系统全局结构的高效刻画和内在特征的数据表征两方面已取得的最新进展,突出全局分析从模型驱动向数据驱动的思维模式转变.第4节总结意义和价值,并就如何在状态空间离散框架下进一步泛化全局分析的概念,以及应对未来发展和应用需求可能面临的问题和可以拓展的方向提出见解. 展开更多
关键词 状态空间离散 全局分析 胞映射方法 模型驱动 数据驱动
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知识-数据驱动的地质冶金学建模方法
11
作者 陈进 徐万红 +3 位作者 张丽 邓浩 毛先成 王国栋 《中国有色金属学报》 北大核心 2025年第7期2522-2537,共16页
提出了一种知识-数据驱动的地质冶金学建模方法,以克服单纯数据驱动建模地质可解释性不足的问题。该建模方法基于普通克里格法构建地质冶金学变量空间分布模型,通过高斯混合模型提取地质冶金学变量特征,引入马尔可夫随机场量化地质冶金... 提出了一种知识-数据驱动的地质冶金学建模方法,以克服单纯数据驱动建模地质可解释性不足的问题。该建模方法基于普通克里格法构建地质冶金学变量空间分布模型,通过高斯混合模型提取地质冶金学变量特征,引入马尔可夫随机场量化地质冶金学矿域的空间相关性特征,采用贝叶斯理论将二者集成,构建数据驱动的地质冶金学矿域划分模型,最后融入矿山生产知识经验,引导和约束划分过程。此外,该建模方法采用地质冶金学变量空间分布建模和矿域划分迭代优化的策略以提升模型精度。白云鄂博矿建模应用本文方法,划分了7个地质冶金学矿域。对比实验表明,相较于高斯混合模型和K-means聚类方法的结果,该建模方法提升了地质冶金学矿域的空间连贯性和地质可解释性,能为矿山精细化开发及多矿种综合利用的转型提供具有实践指导价值的信息支持。 展开更多
关键词 数据驱动 知识驱动 地质冶金学建模 矿域 精细化开采
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需求驱动型档案资源数据化开发模式探析 被引量:3
12
作者 倪代川 黄小君 《山西档案》 北大核心 2025年第2期16-21,共6页
聚焦档案资源数据化发展态势与档案利用需求数据化转型,全面探析需求驱动型档案资源数据化开发模式概念内涵、要素结构及其实现策略。在需求驱动型档案资源数据化开发模式下,档案部门以用户档案利用需求为决策导向,通过技术赋能,推动档... 聚焦档案资源数据化发展态势与档案利用需求数据化转型,全面探析需求驱动型档案资源数据化开发模式概念内涵、要素结构及其实现策略。在需求驱动型档案资源数据化开发模式下,档案部门以用户档案利用需求为决策导向,通过技术赋能,推动档案资源由“模拟态”“数字态”向“数据态”转变,满足用户多元多样、精准智能、便捷智慧的档案数据资源利用需求。需求驱动型档案资源数据化开发模式主要由开发主体、开发客体、开发环境与开发策略四大核心因子构成,需要重点从用户档案利用需求调研、档案资源数据化开发产品供给评估与档案资源数据化开发体制机制创新三方面系统优化档案资源数据化开发环境,激活档案资源数据化开发生态活力,变“死”档案为“活”档案、“档案库”为“思想库”,全面提升档案资源数据竞争力、文化软实力与社会影响力,推动国家档案事业高质量发展。 展开更多
关键词 档案资源 数据化开发 需求驱动 开发模式
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风化壳淋积型稀土矿区滑坡预测方法及适用性探讨
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作者 郭钟群 刘凌峰 +2 位作者 刘颜硕 吴建奇 王晓军 《稀土》 北大核心 2025年第5期111-125,I0004,共16页
在风化壳淋积型稀土原地浸矿过程中,由于注液过度和季节性降雨影响,易诱发山体滑坡、崩塌、泥石流等地质灾害。开展稀土矿区边坡稳定性预测分析,对于安全开采和防灾减灾具有重要作用。限于现有滑坡预测指标权重取值不明晰、预测指标体... 在风化壳淋积型稀土原地浸矿过程中,由于注液过度和季节性降雨影响,易诱发山体滑坡、崩塌、泥石流等地质灾害。开展稀土矿区边坡稳定性预测分析,对于安全开采和防灾减灾具有重要作用。限于现有滑坡预测指标权重取值不明晰、预测指标体系方法不确定的问题,稀土矿区滑坡预测的准确性难以保证。本文归纳分析了风化壳淋积型稀土矿区滑坡失稳机理,综述了以物理函数方程为载体的确定性模型、以统计分析为理论依据的非确定性模型在稀土矿区滑坡预测研究现状,重点探讨了知识驱动模型、数据驱动模型的应用情况及条件,总结了各类预测模型方法的适用性和局限性。因稀土矿区地理分布特殊及动态溶浸开采工艺,运用确定性模型开展单体矿区滑坡预测研究难度较大,以机器学习算法和地质实况监测技术相结合进行滑坡预测分析具有较好的应用前景。最后提出了完善风化壳淋积型稀土矿区滑坡预测模型的新思路。 展开更多
关键词 风化壳淋积型稀土 滑坡预测 确定性模型 知识驱动模型 数据驱动模型
原文传递
融合物理机制的机器学习水文模型研究进展
14
作者 张建云 谢康 +3 位作者 刘艳丽 郑雅莲 汤梓杰 王国庆 《人民长江》 北大核心 2025年第10期37-46,共10页
随着信息技术和物理模型的发展,融合物理机制的机器学习方法因其优越的准确性、物理一致性以及有效处理不确定性和非线性特征的能力,正逐渐成为水文领域的研究热点。在重点综述近10 a来融合物理机制的机器学习在水文模型中最新应用与发... 随着信息技术和物理模型的发展,融合物理机制的机器学习方法因其优越的准确性、物理一致性以及有效处理不确定性和非线性特征的能力,正逐渐成为水文领域的研究热点。在重点综述近10 a来融合物理机制的机器学习在水文模型中最新应用与发展的基础上,总结了物理机制与机器学习融合模型的不同应用分类,分为误差校正型、参数优化型、数据增强型、物理约束型、结构内嵌型、公式融入型等6种,并重点讨论了数据与物理双驱动水文模型的进展与不足。最后,展望了融合物理机制的机器学习在水文模型中的发展方向,提出需重点关注模型参数优化、可解释性问题、小样本及中长期尺度模拟等方面的研究,让物理机制与人工智能深度结合的新方法促进水文模型领域的建设与发展。 展开更多
关键词 水文模型 数据驱动 物理机制 机器学习
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融合知识驱动和数据驱动的混合决策模型构建:以室性心动过速病因诊断为例
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作者 王敏 胡兆 +3 位作者 徐晓巍 郑思 李姣 姚焰 《协和医学杂志》 北大核心 2025年第2期454-461,共8页
目的构建一个融合知识驱动和数据驱动的混合决策模型,并将其应用于室性心动过速的病因诊断。方法检索2018—2023年心律失常疾病领域的临床实践指南、专家共识和医学文献作为知识源,并回顾性收集2013—2023年中国医学科学院阜外医院室性... 目的构建一个融合知识驱动和数据驱动的混合决策模型,并将其应用于室性心动过速的病因诊断。方法检索2018—2023年心律失常疾病领域的临床实践指南、专家共识和医学文献作为知识源,并回顾性收集2013—2023年中国医学科学院阜外医院室性心动过速(ventricular tachycardia,VT)患者的电子病历信息作为数据集。采用基于知识规则的方法构建临床路径作为知识驱动模型;基于真实世界数据构建VT病因诊断三分类机器学习模型,并选取其中的最佳模型作为数据驱动模型代表;以临床路径为基本框架,将机器学习模型以自定义运算符的形式嵌入临床路径的决策节点中,作为混合模型。评价上述3种模型的精确率、召回率和F1分数。结果共纳入3部临床实践指南作为知识驱动模型的知识源;收集了1305条患者数据作为数据集,构建了5种机器学习模型,其中XGBoost模型最佳。混合模型采用知识驱动的决策思维,分别将XGBoost模型嵌入2层分类的决策节点中。3种模型的精确率、召回率和F1分数如下:知识驱动模型为80.4%、79.1%和79.7%;数据驱动模型分别为88.4%、88.5%和88.4%;混合模型分别为90.4%、90.2%和90.3%。结论融合知识与数据驱动的混合模型展现出更高的准确性,且混合模型的所有决策结果均基于循证证据,这更接近临床医生的实际诊断思维。未来需更严格地验证混合模型广泛应用于医学领域的可行性。 展开更多
关键词 室性心动过速 知识驱动 数据驱动 混合模型 决策支持
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基于融合相关性的协同分摊噪声软测量建模
16
作者 梁楠 高世伟 +2 位作者 张伟 田添 薛瑞争 《电子测量与仪器学报》 北大核心 2025年第9期172-181,共10页
基于数据驱动的软测量建模方法在流程工业中有着广泛的应用。流程工业中,辅助数据常常会受到异构、杂糅的噪声的污染,且工业数据中线性相关与非线性相关共存,而噪声问题和不合理的相关关系表达均会严重影响软测量模型的预测结果。在协... 基于数据驱动的软测量建模方法在流程工业中有着广泛的应用。流程工业中,辅助数据常常会受到异构、杂糅的噪声的污染,且工业数据中线性相关与非线性相关共存,而噪声问题和不合理的相关关系表达均会严重影响软测量模型的预测结果。在协同分摊噪声算法的基础上提出一种基于融合相关性的协同分摊噪声算法进行软测量建模。首先,采用融合了关注线性相关性的Pearson系数和关注非线性相关性的Spearman系数的融合相关性系数优化协同分摊噪声算法,使协同分摊噪声算法中数据可信度计算更合理,更符合工业数据中线性相关与非线性相关共存的情况。然后,结合卷积神经网络(convolutional neural networks,CNN)搭建软测量模型。在脱丁烷塔数据集上进行多降噪方法、多模型和多回归方法的交叉组合实验,结果表明,该优化后的降噪算法较基础的协同分摊噪声算法、小波变换降噪、降噪自编码器有着较强的降噪能力;所搭建的软测量模型有着较优的预测精度及较小的预测误差,其中决定系数(r-square,R~2)指标和均方误差(mean squared error,MSE)分别为0.9716和0.0011。 展开更多
关键词 数据驱动建模 软测量 融合相关性 协同分摊噪声 HCAN-CNN
原文传递
基于在线高斯模型驱动MPC的四旋翼轨迹跟踪控制 被引量:2
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作者 叶大鹏 陈书达 张之得 《飞行力学》 北大核心 2025年第1期56-62,共7页
针对四旋翼飞行器轨迹跟踪控制中模型预测控制(MPC)的标称模型不确定问题,提出了一种基于在线高斯过程回归模型增强的模型预测控制(OGP-MPC)方法,利用在线高斯过程回归(OGP)模型补偿标称模型的动力学误差。设计了一种新的在线GP模型更... 针对四旋翼飞行器轨迹跟踪控制中模型预测控制(MPC)的标称模型不确定问题,提出了一种基于在线高斯过程回归模型增强的模型预测控制(OGP-MPC)方法,利用在线高斯过程回归(OGP)模型补偿标称模型的动力学误差。设计了一种新的在线GP模型更新框架,通过引入子GP模型对新数据进行预处理,提高数据质量,进而迭代更新主GP模型参数,以实现自适应动力学模型误差补偿。仿真结果表明,相比传统MPC和GP-MPC,所提方法在圆形轨迹下的模型精度和跟踪精度提升均超过16%,空间曲线轨迹下提升超过5%。 展开更多
关键词 四旋翼 模型预测控制 数据驱动 高斯过程回归 轨迹跟踪
原文传递
大数据驱动的复杂系统管理情景建模:技术与流程 被引量:1
18
作者 王海燕 盛昭瀚 《中国管理科学》 北大核心 2025年第1期22-33,共12页
为了破解复杂系统管理活动中的复杂整体性,基于管理活动在过去、现在和将来的任何一个时间点上都有情景的生成与演化这一特征,以情景作为抓手,通过对复杂系统管理情景建模再现复杂系统过去的情景、重构复杂系统现在的情景、预测复杂系... 为了破解复杂系统管理活动中的复杂整体性,基于管理活动在过去、现在和将来的任何一个时间点上都有情景的生成与演化这一特征,以情景作为抓手,通过对复杂系统管理情景建模再现复杂系统过去的情景、重构复杂系统现在的情景、预测复杂系统将来的情景,为复杂系统管理活动提供实践指导。基于大数据和情景在学理上的同一性,分析了大数据驱动复杂系统管理情景建模的概念与内涵,明确了大数据驱动的复杂系统管理情景建模就是大数据驱动实现复杂系统管理情景模型化这一理念。从观测或实验手段采集或记录获得的大数据构成的情景数据集入手进行逆向建模,提出了这一建模过程中需要用到的情景结构化、情景数据的大数据化、核情景提炼、情景耕耘、情景校核和联邦式建模6大类关键技术,设计了探索性分析-概念情景构建-数据情景构建-核情景构建-计算情景构建-情景生成与校核这一具体建模流程,为复杂系统管理情景建模的实施和应用提供依据。 展开更多
关键词 大数据驱动 复杂系统管理 情景建模 建模技术 建模流程
原文传递
自动驾驶极限道路线形测试场景生成方法
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作者 南春丽 阎子涵 +3 位作者 杨澜 赵祥模 宁航 靳明辉 《中国公路学报》 北大核心 2025年第8期388-396,共9页
极限道路线形是影响交通安全的主要因素之一,同时极限场景测试也是自动驾驶测试面临的主要挑战。针对目前自动驾驶测试较少考虑极限道路线形的问题,从道路线形设计的角度,提出一种极限道路线形测试场景生成方法。使用基于设计理论方法... 极限道路线形是影响交通安全的主要因素之一,同时极限场景测试也是自动驾驶测试面临的主要挑战。针对目前自动驾驶测试较少考虑极限道路线形的问题,从道路线形设计的角度,提出一种极限道路线形测试场景生成方法。使用基于设计理论方法和融合模型-数据驱动方法,提出了未建道路条件下的线形自动生成方法和既有道路条件下的生长因子算法,构建自动驾驶极限道路线形测试场景。未建道路条件下,依据规范和标准,将线形场景分为5种,通过改变元素极限参数、缩放、旋转等几何变换扩充基于设计的线形场景样本量;既有道路条件下,从高精度遥感影像中提取典型真实道路线形组成及几何特征参数。针对缓和曲线线形元素难以识别的问题,建立了分段数学模型,将整个道路线形分割为基本线形组成元素;设计了LSTM-GRU网络,识别基本线形组成元素类型,给出了生长因子算法,计算各基本线形组成元素几何特征参数。使用PreScan仿真平台和自动驾驶封闭测试场地,进行仿真测试和实车测试。结果表明:生成的极限道路线形场景安全系数均接近极限值1,变异系数均接近极限值10%;在标准规定的范围内,可以作为极限道路线形测试场景。 展开更多
关键词 交通工程 道路线形 自动驾驶测试 极限场景生成 模型驱动 数据驱动
原文传递
数据驱动的高速公路自学习元胞传输模型
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作者 林培群 黄超铄 +2 位作者 周楚昊 庞崇浩 邓锴宇 《交通运输系统工程与信息》 北大核心 2025年第5期103-113,123,共12页
高效的交通仿真模型能够为交通管理部门提供实时和短期的路段流量变化情况,为主动交通管理与路网优化疏导提供科学依据。然而,在复杂交通场景下,模型参数易受环境影响发生变化,导致仿真精度下降。本文提出一种数据驱动的自学习元胞传输... 高效的交通仿真模型能够为交通管理部门提供实时和短期的路段流量变化情况,为主动交通管理与路网优化疏导提供科学依据。然而,在复杂交通场景下,模型参数易受环境影响发生变化,导致仿真精度下降。本文提出一种数据驱动的自学习元胞传输模型(Self-Learning Cell Transmission Model,SLCTM)。模型采用数据驱动方式,通过对元胞输入特征、内部状态与输出流量的自适应拟合,自主学习元胞传输模型中需要人工标定的参数,有效规避复杂参数标定过程,提升仿真的准确性与运行效率。基于广东省南二环高速公路和佛开高速公路实测数据的验证结果表明:与随机森林模型相比,SL-CTM在两条道路的流量仿真加权平均绝对误差百分比(Weighted Mean Absolute Percentage Error,WMAPE)分别下降17.55%和15.83%;与长短期记忆网络相比,SL-CTM在两条道路的流量仿真WMAPE分别下降12.37%和10.50%;说明SL-CTM在使用更少初始特征的同时具备更强的流量突变响应能力;与SUMO(Simulation of Urban Mobility)仿真软件相比,SL-CTM的WMAPE下降55.90%,仿真速度提升72.57%,在高流量场景中表现出更优的仿真性能。研究表明,SL-CTM能够显著提升交通仿真的精度与计算效率,为复杂交通环境下的动态交通管理提供更为可靠的技术支持。 展开更多
关键词 智能交通 交通流预测 元胞传输模型 高速公路 数据驱动建模
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