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Study on the solid-liquid suspension behavior in a tank stirred by the long-short blades impeller 被引量:6
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作者 Zewen Chen Yongjun Wu +1 位作者 Jian Wang Peicheng Luo 《Chinese Journal of Chemical Engineering》 SCIE EI CAS CSCD 2022年第7期79-88,共10页
We investigated the solid–liquid suspension characteristics in the tank with a liquid height/tank diameter ratio of 1.5 stirred by a novel long-short blades(LSB) impeller by the Euler granular flow model coupled with... We investigated the solid–liquid suspension characteristics in the tank with a liquid height/tank diameter ratio of 1.5 stirred by a novel long-short blades(LSB) impeller by the Euler granular flow model coupled with the standard k–ε turbulence model. After validation of the local solid holdup by experiments,numerical predictions have been successfully used to explain the influences of impeller rotating speed,particle density, particle size, liquid viscosity and initial solid loading on the solid suspension behavior,i.e. smaller particles with lower density are more likely to be suspended evenly in the liquid with higher liquid viscosity. At a low impeller rotating speed(N), increase in N leads to an obvious improvement in the solid distribution homogeneity. Moreover, the proposed LSB impeller has obvious advantages in the uniform distribution of the solid particles compared with single Rushton turbine(RT), dual RT impellers or CBY hydrofoil impeller under the same power consumption. 展开更多
关键词 Two-phase flow Computational fluid dynamics Kinetic theory of granular flow Stirred tank long-short blades impeller
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Online multi-target intelligent tracking using a deep long-short term memory network 被引量:3
2
作者 Yongquan ZHANG Zhenyun SHI +1 位作者 Hongbing JI Zhenzhen SU 《Chinese Journal of Aeronautics》 SCIE EI CAS CSCD 2023年第9期313-329,共17页
Multi-target tracking is facing the difficulties of modeling uncertain motion and observation noise.Traditional tracking algorithms are limited by specific models and priors that may mismatch a real-world scenario.In ... Multi-target tracking is facing the difficulties of modeling uncertain motion and observation noise.Traditional tracking algorithms are limited by specific models and priors that may mismatch a real-world scenario.In this paper,considering the model-free purpose,we present an online Multi-Target Intelligent Tracking(MTIT)algorithm based on a Deep Long-Short Term Memory(DLSTM)network for complex tracking requirements,named the MTIT-DLSTM algorithm.Firstly,to distinguish trajectories and concatenate the tracking task in a time sequence,we define a target tuple set that is the labeled Random Finite Set(RFS).Then,prediction and update blocks based on the DLSTM network are constructed to predict and estimate the state of targets,respectively.Further,the prediction block can learn the movement trend from the historical state sequence,while the update block can capture the noise characteristic from the historical measurement sequence.Finally,a data association scheme based on Hungarian algorithm and the heuristic track management strategy are employed to assign measurements to targets and adapt births and deaths.Experimental results manifest that,compared with the existing tracking algorithms,our proposed MTIT-DLSTM algorithm can improve effectively the accuracy and robustness in estimating the state of targets appearing at random positions,and be applied to linear and nonlinear multi-target tracking scenarios. 展开更多
关键词 Data association Deep long-short term memory network Historical sequence Multi-target tracking Target tuple set Track management
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Settlement calculation for long-short composite piled raft foundation 被引量:4
3
作者 赵明华 张玲 杨明辉 《Journal of Central South University of Technology》 EI 2006年第6期749-754,共6页
The mechanism of long-short composite piled raft foundation was discussed. Assuming the relationship between shear stress and shear strain of the surrounding soil was elasto-plastic, shear displacement method was empl... The mechanism of long-short composite piled raft foundation was discussed. Assuming the relationship between shear stress and shear strain of the surrounding soil was elasto-plastic, shear displacement method was employed to establish the different explicit relational equations between the load and the displacement at the top of pile in either elastic or elasto-plastic period. Then Mylonakis & Gazetas model was introduced to simulate the interaction between two piles or between piles and soil. Considering the effect of cushion, the flexible coefficients of interaction were provided, With the addition of a relevant program, the settlement calculation for long-short composite piled raft foundation was developed which could be used to account for the interaction of piles, soil and cushion. Finally, the calculation method was used to analyze an engineering example. The calculated value of settlement is 10.2 ram, which is close to the observed value 8.8 mm. 展开更多
关键词 long-short composite oiled raft foundation shear displacement method SETTLEMENT Mylonakis Gazetas model
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Effect of pitched short blades on the flow characteristics in a stirred tank with long-short blades impeller 被引量:2
4
作者 Yongjun Wu Pan You Peicheng Luo 《Chinese Journal of Chemical Engineering》 SCIE EI CAS CSCD 2022年第5期143-152,共10页
This work focuses on the design improvement of the long-short blades(LSB)impeller by using pitched short blades(SBs)to regulate the flow field in the stirred vessel.After mesh size evaluation and velocity field valida... This work focuses on the design improvement of the long-short blades(LSB)impeller by using pitched short blades(SBs)to regulate the flow field in the stirred vessel.After mesh size evaluation and velocity field validation by the particle image velocimetry,large eddy simulation method coupled with sliding mesh approach was used to study the effect of the pitched SBs on the flow characteristics.We changed the inclined angles of the SBs from 30°to 60°and compared the flow characteristics when the impeller was operated in the down-pumping and up-pumping modes.In the case of down-pumping mode,the power number is relatively smaller and vortexes below the SBs are suppressed,leading to turbulence intensification in the bottom of the vessel.Whereas in the case of up-pumping mode,the axial flow rate in the center increased significantly with bigger power number,resulting in more efficient mass exchange between the axial and radial flows in the whole vessel.The LSB with 45°inclined angle of the SBs in the up-pumping mode has the most uniform distributions of flow field and turbulent kinetic energy compared with other impeller configurations. 展开更多
关键词 Stirred tank Computational fluid dynamics(CFD) Turbulent flow long-short blades(LSB)impeller Pitched blades
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Global Well-posedness of the Generalized Long-short Wave Equations 被引量:2
5
作者 ZHANG Rui-feng LIANG Hong-wei 《Chinese Quarterly Journal of Mathematics》 CSCD 北大核心 2006年第4期538-544,共7页
In the present paper, we investigate the well-posedness of the global solutionfor the Cauchy problem of generalized long-short wave equations. Applying Kato's methodfor abstract quasi-linear evolution equations and a... In the present paper, we investigate the well-posedness of the global solutionfor the Cauchy problem of generalized long-short wave equations. Applying Kato's methodfor abstract quasi-linear evolution equations and a priori estimates of solution,we get theexistence of globally smooth solution. 展开更多
关键词 the generalized long-short wave equations Kato's method uniformly a prioriestimate global well-posedness
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New Exact Solutions to Long-Short Wave Interaction Equations 被引量:1
6
作者 TIAN Ying-Hui CHEN Han-Lin LIU Xi-Qiang 《Communications in Theoretical Physics》 SCIE CAS CSCD 2006年第3X期397-402,共6页
New exact solutions expressed by the Jacobi elliptic functions are obtained to the long-short wave interaction equations by using the modified F-expansion method. In the limit case, solitary wave solutions and triangu... New exact solutions expressed by the Jacobi elliptic functions are obtained to the long-short wave interaction equations by using the modified F-expansion method. In the limit case, solitary wave solutions and triangular periodic wave solutions are obtained as well. 展开更多
关键词 long-short wave interaction equations modified F-expansion method exact solutions Jacobi elliptic functions
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Estimation of unloading relaxation depth of Baihetan Arch Dam foundation using long-short term memory network 被引量:1
7
作者 Ming-jie He Hao Li +3 位作者 Jian-rong Xu Huan-ling Wang Wei-ya Xu Shi-zhuang Chen 《Water Science and Engineering》 EI CAS CSCD 2021年第2期149-158,共10页
The unloading relaxation caused by excavation for construction of high arch dams is an important factor influencing the foundation’s integrity and strength.To evaluate the degree of unloading relaxation,the long-shor... The unloading relaxation caused by excavation for construction of high arch dams is an important factor influencing the foundation’s integrity and strength.To evaluate the degree of unloading relaxation,the long-short term memory(LSTM)network was used to estimate the depth of unloading relaxation zones on the left bank foundation of the Baihetan Arch Dam.Principal component analysis indicates that rock charac-teristics,the structural plane,the protection layer,lithology,and time are the main factors.The LSTM network results demonstrate the unloading relaxation characteristics of the left bank,and the relationships with the factors were also analyzed.The structural plane has the most significant influence on the distribution of unloading relaxation zones.Compared with massive basalt,the columnar jointed basalt experiences a more significant unloading relaxation phenomenon with a clear time effect,with the average unloading relaxation period being 50 d.The protection layer can effectively reduce the unloading relaxation depth by approximately 20%. 展开更多
关键词 Columnar jointed basalt Unloading relaxation long-short term memory(LSTM)network Principal component analysis Stability assessment Baihetan Arch Dam
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Attractor for Dissipative Long-Short Wave Equations in an Unbounded Domain
8
作者 ZHANG Ruifeng 《应用数学》 CSCD 北大核心 2017年第2期434-444,共11页
In this paper the Cauchy problem of dissipative long-short wave equations in R is considered.We utilize the Kurautowskiiα-measure of non-compactness to show the asymptotic smoothness of the semigroup S(t)and prove th... In this paper the Cauchy problem of dissipative long-short wave equations in R is considered.We utilize the Kurautowskiiα-measure of non-compactness to show the asymptotic smoothness of the semigroup S(t)and prove the existence of the maximal attractor. 展开更多
关键词 The dissipative long-short wave equation Bounded absorbing set Asymptotically smooth Maximal attractor
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ARIMA-LSTM组合模型在肾综合征出血热不同流行模式发病率预测中的应用
9
作者 刘天 向泉 +4 位作者 官旭华 秦周 吴杨 阮德欣 赵婧 《中国人兽共患病学报》 北大核心 2026年第1期77-84,共8页
目的探讨自回归移动平均模型-长短期记忆(autoregressive integrated moving average-long short-term memory,ARIMA-LSTM)组合模型在肾综合征出血热(hemorrhagic fever with renal syndrome,HFRS)不同流行模式发病率预测中应用的可行... 目的探讨自回归移动平均模型-长短期记忆(autoregressive integrated moving average-long short-term memory,ARIMA-LSTM)组合模型在肾综合征出血热(hemorrhagic fever with renal syndrome,HFRS)不同流行模式发病率预测中应用的可行性。方法收集1961—2020年全国HFRS年发病率、2004年1月至2020年12月全国、黑龙江省、吉林省、辽宁省、陕西省、山东省、河北省、广东省HFRS逐月发病率数据;全国及黑龙江省作为冬峰较春峰高代表,吉林省、辽宁省作为春峰与冬峰相当代表,陕西省、山东省作为仅存在冬峰代表,河北省、广东省作为仅存在春峰代表。1961—2014年逐年发病率、2004年1月至2020年6月逐月发病率数据作为训练集,2015—2020年逐年发病率、2020年7-12月逐月发病率数据作为测试集。分别建立ARIMA模型、ARIMA-LSTM组合模型,采用平均绝对百分比误差下降率(decline rate of mean absolute percentage error,DR_(MAPE))、均方根误差下降率(decline rate of root mean squared error,DRRMSE)评价模型拟合及预测精度优化程度。结果全国逐年、全国及黑龙江省、吉林省、辽宁省、陕西省、山东省、河北省、广东省逐月HFRS发病率拟合最佳ARIMA模型分别为ARIMA(2,0,0)、ARIMA(3,1,0)(2,1,1)_(12)、ARIMA(2,0,1)(2,1,1)_(12)、ARIMA(3,0,0)(2,1,1)_(12)含常数项、ARIMA(2,1,1)(2,1,1)_(12)、ARIMA(1,0,3)(1,1,0)_(12)、ARIMA(0,1,3)(2,1,1)_(12)、ARIMA(1,1,3)(2,0,0)_(12)、ARIMA(3,1,1)(1,1,1)_(12)。全国逐年、全国及黑龙江省、吉林省、辽宁省、陕西省、山东省、河北省、广东省逐月数据建立ARIMA-LSTM组合模型较ARIMA模型拟合的DR_(MAPE)依次为-19.57%、-46.38%、-43.27%、-46.37%、-49.70%、-48.36%、-58.23%、-35.52%、-48.74%;DRRMSE依次为-11.21%、-36.17%、-64.89%、-55.68%、-54.81%、-31.76%、-39.69%、-55.64%、-30.06%。全国逐年、全国及黑龙江省、吉林省、辽宁省、陕西省、山东省、河北省、广东省逐月数据建立ARIMA-LSTM组合模型较ARIMA模型预测的DR_(MAPE)依次为-11.10%、-8.69%、-19.68%、-36.17%、-55.57%、-9.44%、-14.60%、-14.22%、-9.26%;DRRMSE依次为-14.43%、-7.42%、-12.66%、-13.83%、-36.56%、10.37%、81.14%、-19.68%、-1.18%。结论ARIMA-LSTM组合模型总体在各类HFRS数据中拟合及预测效果均优于ARIMA模型,LSTM适于我国HFRS预测模型优化,但陕西省和山东省不适于ARIMA-LSTM预测。 展开更多
关键词 自回归移动平均模型 长短期记忆网络 组合模型 肾综合征出血热 中国
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考虑谐波激励的电工钢片SAMCNN-BiLSTM磁致伸缩特性精细预测方法
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作者 肖飞 杨北超 +4 位作者 王瑞田 范学鑫 陈俊全 张新生 王崇 《中国电机工程学报》 北大核心 2026年第3期1274-1285,I0034,共13页
针对不同磁密幅值、频率、谐波组合等复杂激励工况下磁致伸缩建模面临的精准性问题,该文利用空间注意力机制(spatial attention mechanism,SAM)对传统的卷积神经网络(convolutional neural network,CNN)进行改进,将SAM嵌套入CNN网络中,... 针对不同磁密幅值、频率、谐波组合等复杂激励工况下磁致伸缩建模面临的精准性问题,该文利用空间注意力机制(spatial attention mechanism,SAM)对传统的卷积神经网络(convolutional neural network,CNN)进行改进,将SAM嵌套入CNN网络中,建立SAMCNN改进型网络。再结合双向长短期记忆(bidirectional long short-term memory,BiLSTM)网络,提出电工钢片SAMCNN-BiLSTM磁致伸缩模型。首先,利用灰狼优化算法(grey wolf optimization,GWO)寻优神经网络结构的参数,实现复杂工况下磁致伸缩效应的准确表征;然后,建立中低频范围单频与叠加谐波激励等复杂工况下的磁致伸缩应变数据库,开展数据预处理与特征分析;最后,对SAMCNN-BiLSTM模型开展对比验证。对比叠加3次谐波激励下的磁致伸缩应变频谱主要分量,SAMCNN-BiLSTM模型计算值最大相对误差为3.70%,其比Jiles-Atherton-Sablik(J-A-S)、二次畴转等模型能更精确地表征电工钢片的磁致伸缩效应。 展开更多
关键词 磁致伸缩效应 谐波激励 卷积神经网络 空间注意力机制 双向长短期记忆网络
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基于图拉普拉斯正则化深度学习模型的TBM滚刀磨损预测方法
11
作者 王开松 郭旭华 +3 位作者 唐威 魏一鸣 李朝阳 邹俊 《工程设计学报》 北大核心 2026年第1期33-43,共11页
针对全断面隧道掘进机滚刀磨损监测中人工检测效率低、传感器监测可靠性差及标签数据稀缺等问题,提出了一种基于(graph Laplacian regularization,GLR)深度学习模型的预测方法。依托某高原隧道掘进工程,构建了数据高效预处理体系:通过... 针对全断面隧道掘进机滚刀磨损监测中人工检测效率低、传感器监测可靠性差及标签数据稀缺等问题,提出了一种基于(graph Laplacian regularization,GLR)深度学习模型的预测方法。依托某高原隧道掘进工程,构建了数据高效预处理体系:通过掘进循环动态提取法精准识别并剔除非掘进段和空推段的数据,采用四分位法进行异常值剔除,并结合SG(Savitzky-Goloy)滤波降噪,提升了数据质量;融合GLR和深度学习技术,利用k-NN(k-nearest neighbor,k近邻)图构建数据流形结构,通过拉普拉斯矩阵约束相邻样本的预测平稳性,生成了高置信度伪标签扩充训练集,并分别结合长短期记忆网络(long short-term memory,LSTM)、深度神经网络(deep neural network,DNN)、卷积神经网络(convolutional neural network,CNN),构建了GLR-LSTM、GLR-DNN和GLRCNN等3种预测模型。实验结果表明,GLR-LSTM模型的预测性能最优,相较岭回归、支持向量机回归和梯度提升回归树等传统小样本机器学习方法,预测精度显著提高。该方法仅需TBM刀盘转矩、总推进力等运行参数即可实现滚刀实时磨损速率的精准预测,为减少开仓检测、优化维护决策提供了技术支撑。 展开更多
关键词 全断面隧道掘进机 图拉普拉斯正则化 半监督学习 小样本学习 长短期记忆网络
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利用编码器-解码器的温室温湿度长序列预测
12
作者 盖荣丽 王鹏飞 +1 位作者 郭志斌 段立明 《小型微型计算机系统》 北大核心 2026年第1期89-96,共8页
针对现有温湿度预测模型难以充分考虑温室温湿度数据本身的复杂非线性特征和长期依赖关系,导致模型在实际应用中预测精度不足问题,本文提出了一种基于编码器-解码器架构的多层结构温湿度预测模型.模型通过卷积运算对数据进行多尺度转换... 针对现有温湿度预测模型难以充分考虑温室温湿度数据本身的复杂非线性特征和长期依赖关系,导致模型在实际应用中预测精度不足问题,本文提出了一种基于编码器-解码器架构的多层结构温湿度预测模型.模型通过卷积运算对数据进行多尺度转换和特征提取,并使用改进的双向限制性耦合长短期记忆网络(Bidirectional Restrictive Coupled Long-Short Term Memory,BiRCLSTM)优化了信息传递机制,同时运用多头注意力机制从不同的表示子空间中捕捉信息,最终实现了长序列多变量温室温湿度数据的精确预测.在自建温湿度数据集中,该模型的预测误差明显优于基线模型,并且该模型还在3个公共数据集上进行了不同时间分辨率的预测实验,综合实验结果表明,本文模型在温室温湿度预测中具有更高的精度和良好的泛化性能. 展开更多
关键词 温湿度预测 长时间序列 多变量特征 编码器-解码器 长短期记忆网络
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面向高移动性车联网场景的V2X卸载决策算法
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作者 彭维平 蒋崟梦 +1 位作者 王戈 宋成 《重庆邮电大学学报(自然科学版)》 北大核心 2026年第1期20-29,共10页
针对V2X场景中计算资源不足、任务卸载不合理导致的高时延和能耗问题,提出一种在车辆与其他通信设备(vehicle-to-everything,V2X)场景中多节点协同并行计算的分布式卸载策略。设计了一个云-边-端-车的4层卸载架构,结合长短期记忆(long s... 针对V2X场景中计算资源不足、任务卸载不合理导致的高时延和能耗问题,提出一种在车辆与其他通信设备(vehicle-to-everything,V2X)场景中多节点协同并行计算的分布式卸载策略。设计了一个云-边-端-车的4层卸载架构,结合长短期记忆(long short-term memory,LSTM)网络与卡尔曼滤波构建车辆位置预测模型,为任务车辆提供可卸载的协同节点,使用改进的Q-learning算法实现资源的最优分配。通过对比多种卸载方案的数据表明,所提算法任务卸载的时延与能耗的加权和降低了约11.4%。 展开更多
关键词 车联网 边缘计算卸载 位置预测 长短期记忆(LSTM)网络 卡尔曼滤波 强化学习
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面向高层建筑电气火灾的风险预测预警方法
14
作者 彭曙蓉 李元书 +3 位作者 黄浩宇 唐程 王娜 苏盛 《安全与环境学报》 北大核心 2026年第2期576-583,共8页
针对高层建筑电气系统因运况复杂多变导致的火灾预警难题,提出了一种融合长短期记忆(Long Short-Term Memory,LSTM)网络与Kolmogorov-Arnold网络(Kolmogorov-Arnold Network,KAN)的电气火灾风险预警方法。通过分析正常工况下电气线路负... 针对高层建筑电气系统因运况复杂多变导致的火灾预警难题,提出了一种融合长短期记忆(Long Short-Term Memory,LSTM)网络与Kolmogorov-Arnold网络(Kolmogorov-Arnold Network,KAN)的电气火灾风险预警方法。通过分析正常工况下电气线路负荷电流与环境温度变化规律,构建LSTM-KAN温度预测模型,计算预测值与实测值残差,并利用高斯核密度函数拟合残差值的概率分布确定预警阈值,最终采用异常情况下的数据进行验证。试验结果表明,与LSTM、双向长短期记忆(Bidirectional Long Short-Term Memory,BiLSTM)网络模型和单维温度输入的LSTM-KAN模型相比,该模型温度预测平均绝对误差降低至0.836℃,均方根误差为1.014℃,预测精度显著提升,且未出现误报情况,实现了电气火灾风险的有效预警。 展开更多
关键词 安全工程 电气火灾 风险预警 高层建筑 长短期记忆网络 Kolmogorov-Arnold网络
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基于CNN-LSTM方法的液环泵非稳态流场预测分析
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作者 张人会 唐玉 +1 位作者 郭广强 陈学炳 《农业机械学报》 北大核心 2026年第1期273-279,共7页
为实现对液环泵内非稳态气液两相流场的快速预测,提出了一种基于深度学习的非定常周期性流场预测方法,可以实现样本集之后未来一定时间段内流场的高精度快速预测。通过对液环泵非稳态CFD结果获取的各时间步上的流场快照建立流场数据集,... 为实现对液环泵内非稳态气液两相流场的快速预测,提出了一种基于深度学习的非定常周期性流场预测方法,可以实现样本集之后未来一定时间段内流场的高精度快速预测。通过对液环泵非稳态CFD结果获取的各时间步上的流场快照建立流场数据集,利用卷积神经网络(CNN)对流场快照进行特征提取,并结合长短期记忆神经网络(LSTM)构建时间序列神经网络预测模型,预测结果与CFD数值模拟结果进行对比,分析表明,CNN-LSTM模型能够实现对未来时刻非稳态流场的高精度预测;相态场、压力场、温度场的预测结果平均相对误差分别为1.37%、1.28%、1.78%;在利用LSTM预测壳体及进口压力脉动时,在样本集之后叶轮旋转360°时间上平均相对误差分别为1.61%、0.09%、0.20%。在样本空间外的预测集上,CNN-LSTM的预测性能优于本征正交分解(POD)方法,尽管在外延时间序列上的预测精度随时间增加逐渐下降,但在整个时间历程上保持了较好的预测精度,在预测内流场结果方面具有显著优势。 展开更多
关键词 液环泵 非稳态流场 卷积神经网络 长短期记忆神经网络
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基于双层长短期记忆网络模型的隧道火灾热释放速率预测
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作者 张玉春 崔贡酉生 +3 位作者 刘欣怡 陶浩文 李涛 徐匆匆 《安全与环境学报》 北大核心 2026年第2期568-575,共8页
在隧道火灾应急救援中,迅速准确地掌握火场环境状况至关重要。提出一种动态预测隧道火灾热释放速率(Heat Release Rate,HRR)的双层长短期记忆(Long Short-Term Memory,LSTM)网络模型,该模型基于LSTM架构,通过输入烟气成分、温度及流速... 在隧道火灾应急救援中,迅速准确地掌握火场环境状况至关重要。提出一种动态预测隧道火灾热释放速率(Heat Release Rate,HRR)的双层长短期记忆(Long Short-Term Memory,LSTM)网络模型,该模型基于LSTM架构,通过输入烟气成分、温度及流速等关键参数,实现HRR的实时准确预测。通过试验获取不同纵向风速、火源尺寸和点火位置下的木垛火HRR数据;建立双层LSTM模型,利用隧道火灾中的烟气参数时序数据进行训练,最终实现多种火灾场景下HRR的快速预测。结果表明,该模型在多样化测试场景下表现优异的泛化能力,能够有效捕捉HRR变化趋势和峰值特征,决定系数平均值达0.88,平均绝对误差平均值为4.720 kW,均方根误差平均值为6.744 kW。双层LSTM模型对于数据集之外的扩展风速(1.7 m/s、2.2 m/s)及火源材料(木垛/聚乙烯塑料组合)下的工况均有较好的预测效果。 展开更多
关键词 安全工程 隧道火灾 烟气特性参数 双层长短期记忆网络 热释放速率 态势评估
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结合注意力机制的ConvLSTM与新安江模型相融合的混合水文模型
17
作者 张珂 刘杰 +2 位作者 王宇昊 申笑萱 齐千嘉 《水资源保护》 北大核心 2026年第1期137-143,151,共8页
为提高新安江模型(XAJ)在中小流域汇流计算中的精度,构建了结合注意力机制的卷积长短期记忆神经网络(ConvLSTM),用于替代XAJ中的汇流模块,从而建立了结合物理机制与机器学习技术的混合水文模型XAJ-ACL,基于呈村流域实测数据,探究了XAJ-... 为提高新安江模型(XAJ)在中小流域汇流计算中的精度,构建了结合注意力机制的卷积长短期记忆神经网络(ConvLSTM),用于替代XAJ中的汇流模块,从而建立了结合物理机制与机器学习技术的混合水文模型XAJ-ACL,基于呈村流域实测数据,探究了XAJ-ACL在中小流域有限样本容量条件下的性能,并分别采用ConvLSTM和传统LSTM替代XAJ汇流模块,构建了混合水文模型XAJ-CL和XAJ-LSTM进行对比分析。结果表明:在呈村流域径流模拟中,XAJ-ACL的模拟精度优于XAJ,测试期XAJ-ACL的纳什效率系数为0.85,相关系数为0.93,均高于XAJ;在3组小容量样本训练中,测试期XAJ-ACL的平均纳什效率系数分别为0.847、0.832和0.808,均高于XAJ-CL和XAJ-LSTM,且模拟结果表现出更好的稳定性;与XAJ相比,XAJ-ACL显著提升了有限资料条件下对中小流域汇流过程非线性规律的模拟能力。 展开更多
关键词 新安江模型 注意力机制 卷积长短期记忆神经网络 混合水文模型 汇流过程 径流模拟 呈村流域
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端到端框架下基于LSTM与在线修正的适应性投资组合策略
18
作者 刘悦 张永 +1 位作者 黎嘉豪 王晓辉 《系统管理学报》 北大核心 2026年第1期233-246,共14页
深度学习对长序列信息具有较强的记忆能力,并能有效建模复杂关系。本文采用多对多长短期记忆网络,研究端到端框架下的投资组合策略。首先,在端到端深度学习框架下,结合多对多长短期记忆神经网络与滑动窗口技术构建投资组合策略;其次,以... 深度学习对长序列信息具有较强的记忆能力,并能有效建模复杂关系。本文采用多对多长短期记忆网络,研究端到端框架下的投资组合策略。首先,在端到端深度学习框架下,结合多对多长短期记忆神经网络与滑动窗口技术构建投资组合策略;其次,以固定历史窗口的均匀定常再调整策略为基准,在线评估神经网络策略近期表现,并对其进行修正以缓解概念漂移问题;再次,集成多个历史窗口下的修正策略,形成稳健的投资组合策略;最后,基于国内外市场数据开展数值分析,结果表明,该策略在稳健性、收益性及交易费率敏感性方面均优于对比策略。 展开更多
关键词 投资组合 端到端学习 多对多长短期记忆网络 在线修正 概念漂移
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综合负样本优化指数与CNN-LSTM-ATT模型的滑坡易发性评价
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作者 曹琰波 移康军 +5 位作者 梁鑫 荆海宇 孙颢宸 张越轩 刘思缘 范文 《安全与环境工程》 北大核心 2026年第1期69-85,共17页
针对滑坡易发性建模过程中随机抽取的非滑坡样本不确定性高、机器学习模型预测精度有限的问题,提出一种基于负样本优化指数(negative sample optimization index,NSI)的非滑坡样本采样策略,并融合卷积神经网络(convolutional neural net... 针对滑坡易发性建模过程中随机抽取的非滑坡样本不确定性高、机器学习模型预测精度有限的问题,提出一种基于负样本优化指数(negative sample optimization index,NSI)的非滑坡样本采样策略,并融合卷积神经网络(convolutional neural network,CNN)、长短时记忆(long short-term memory,LSTM)网络和注意力机制(attention mechanism,ATT)构建CNN-LSTM-ATT深度神经网络开展易发性评价。以陕西省北部黄土高原地区的绥德县义合镇为例,首先,选取高程、坡度、地层岩性等14个孕灾因子建立评价指标体系;其次,引入Matthews相关系数为随机森林(random forest,RF)、逻辑回归(logistic regression,LR)和支持向量机(support vector machine,SVM)3种基模型分配权重,并计算NSI值;然后,基于NSI选取非滑坡样本,并与滑坡样本组成训练数据集;最后,利用CNNLSTM-ATT模型预测滑坡空间概率,通过SHAP值分析揭示各因子的重要程度。结果表明:NSI通过约束采样空间获得了质量更高的非滑坡样本,规避了因过度偏激的负样本所造成的预测误差,模型精度最大提升7%;相较于单一模型,集成多层复杂结构的CNN-LSTM-ATT模型具有更好的分类能力,预测精度达0.925;坡度、高程和距房屋距离是研究区易发性建模的关键因子。研究提出的采样策略和评价模型有助于提高滑坡灾害空间预测的精度。 展开更多
关键词 滑坡灾害 易发性 负样本优化指数(NSI) 卷积神经网络(CNN) 长短时记忆(LSTM)网络 注意力机制(ATT)
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