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A Cross-cultural Examination of the Noise-sensitivity Scale-short Form:Measurement Invariance Testing between the US and Chinese Samples
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作者 Zachary D Miller HUANG Jun Wu +12 位作者 Heather Costigan LUO Jing DENG Hui Juan XU Xiao Qing B Derrick Taff SUN Cheng YANG Xi WANG Zhong Lei LIN Dan QU Shu Wen PAN Bing LI Guang Ming Peter Newman 《Biomedical and Environmental Sciences》 SCIE CAS CSCD 2018年第11期851-854,共4页
Unwanted sound that is unpleasant or disruptive to hear, often interpreted as noise, is a widespread environmental pollutant. Similar to other environmental pollutants, this noise incurs a variety of costs to society.... Unwanted sound that is unpleasant or disruptive to hear, often interpreted as noise, is a widespread environmental pollutant. Similar to other environmental pollutants, this noise incurs a variety of costs to society. Numerous negative health impacts are linked to increases in noise exposure,such as increased cardiovascular risk;and sleep 展开更多
关键词 SF NSS A Cross-cultural Examination of the Noise-sensitivity scale-short Form:Measurement Invariance Testing between the US and Chinese Samples CFA TLI CFI US
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单相变压器内部短路多尺度故障分析模型构建方法
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作者 杨鸣 赵小涵 +3 位作者 司马文霞 李刚 李坤 倪鹤立 《电工技术学报》 北大核心 2025年第13期4085-4099,共15页
内部短路是变压器面临的严重故障之一,会导致故障能量在短时间内迅速攀升,极易引发设备内部高能放电爆燃。然而,变压器潜在的内部短路工况组合极多,现有电路模型存在绕组多尺度耦合表征和参数辨识困难的问题。因此,该文瞄准变压器短路... 内部短路是变压器面临的严重故障之一,会导致故障能量在短时间内迅速攀升,极易引发设备内部高能放电爆燃。然而,变压器潜在的内部短路工况组合极多,现有电路模型存在绕组多尺度耦合表征和参数辨识困难的问题。因此,该文瞄准变压器短路故障分析的迫切需求,将变压器绕组轴向虚拟分割为多个子绕组,提出可表征子绕组间漏磁特性的耦合漏感矩阵辨识方法,建立基于耦合漏感矩阵的变压器多尺度故障分析电路模型。该模型无需开展工程测试,直接利用有限元法进行参数化扫描即可提取电路参数。最后开展有限元模型和电路模型对比仿真,证明了该模型可满足多尺度、多工况的变压器内部短路仿真研究的精度要求,且显著提高了仿真效率。该方法能够为装备事故分析、溯源和故障防御等研究提供基础支撑。 展开更多
关键词 单相变压器 多尺度电路模型 内部短路 耦合漏感矩阵 有限元法
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基于IPOA-MSCNN-BiLSTM-Attention模型的刀具磨损状态识别 被引量:1
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作者 杨焕峥 崔业梅 +1 位作者 薛洪惠 徐玲 《组合机床与自动化加工技术》 北大核心 2025年第7期158-163,共6页
刀具状态监测直接影响产品加工质量,为了提高刀具磨损状态识别的准确性,构建了IPOA-MSCNN-BiLSTM-Attention模型。首先,采用多尺度卷积神经网络(MSCNN)和双向长短时记忆网络(BiLSTM)来学习数据的时空特征;其次,引入注意力机制(Attention... 刀具状态监测直接影响产品加工质量,为了提高刀具磨损状态识别的准确性,构建了IPOA-MSCNN-BiLSTM-Attention模型。首先,采用多尺度卷积神经网络(MSCNN)和双向长短时记忆网络(BiLSTM)来学习数据的时空特征;其次,引入注意力机制(Attention)以增强对关键信息的关注度;再次,提出了一种改进的鹈鹕优化算法(IPOA),用于优化模型多尺度卷积神经网络的参数。该算法结合自适应惯性权重因子、柯西变异和麻雀警戒机制策略,在CEC2005至CEC2022的众多函数性能测试中综合表现优于传统POA等5种算法;最后,在工业控制计算机(IPC)上运行了模型。结果表明,该模型在刀具磨损状态识别方面表现出较高的识别精度,可提高加工安全与生产效率。 展开更多
关键词 刀具磨损 状态监测 改进的鹈鹕优化算法 多尺度卷积神经网络 双向长短时记忆网络
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考虑空间相关性的MSCNN LSTM Attention能见度预测模型
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作者 王小建 苏彤 +6 位作者 马飞 林智婕 白元旦 郭庆元 魏俊涛 黄凯 徐玉凤 《安全与环境学报》 北大核心 2025年第4期1622-1632,共11页
准确预测能见度对保障交通运输安全具有重要意义。针对现有方法在能见度预测时对影响因素空间相关性考虑不足导致预测精度较低的问题,研究构建了一种考虑空间相关性的能见度预测模型。利用一维多尺度卷积神经网络(Multi-Scale Convoluti... 准确预测能见度对保障交通运输安全具有重要意义。针对现有方法在能见度预测时对影响因素空间相关性考虑不足导致预测精度较低的问题,研究构建了一种考虑空间相关性的能见度预测模型。利用一维多尺度卷积神经网络(Multi-Scale Convolutional Neural Network, MSCNN)提取能见度以预测各影响因素下不同精细度的空间特征,并将其进行线性融合得到多因素空间特征,实现对能见度预测影响因素的空间特征提取;利用Attention机制加强对关键信息关注的优势以对长短期记忆神经网络(Long-Short Term Memory Neural Network, LSTM)方法进行改进,进而增强模型对重要时序信息关注的能力和模型预测的准确性,实现在考虑影响因素空间相关性下对能见度的预测。以2021—2023年西安市逐时气象数据和污染物数据为试验数据,采用均方根误差(RMSE)、平均绝对误差(MAE)和R2指标对模型进行评价。试验结果显示,研究模型MAE下降26.3%~39.1%,RMSE下降25%~40%,R2提升3.7%~16.4%,能见度预测精度较高。 展开更多
关键词 环境科学技术基础学科 能见度预测 空间相关性 一维多尺度卷积神经网络 长短期记忆神经网络 注意力机制
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基于分形维数和BiLSTM的离心泵空化状态识别方法
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作者 邹淑云 刘忠 +2 位作者 王文豪 喻哲钦 孙旭辉 《振动与冲击》 北大核心 2025年第4期305-312,共8页
针对离心泵空化状态下压力脉动信号的非线性和复杂程度以及浅层机器学习方法在数据深度挖掘上的不足,提出一种基于分形维数和双向长短时记忆神经网络的离心泵空化状态识别方法。通过离心泵空化试验获得不同空化状态压力脉动信号。采用... 针对离心泵空化状态下压力脉动信号的非线性和复杂程度以及浅层机器学习方法在数据深度挖掘上的不足,提出一种基于分形维数和双向长短时记忆神经网络的离心泵空化状态识别方法。通过离心泵空化试验获得不同空化状态压力脉动信号。采用固有时间尺度分解对压力脉动信号进行处理,筛选出有效分量,计算其盒维数和关联维数,构建空化分形特征向量。将空化特征向量导入基于双向长短时记忆神经网络的空化状态识别模型。研究结果表明,有效分量的盒维数及关联维数随空化系数的变化具有明显的规律性,且模型识别的准确率高达92.8%,能够实现离心泵空化状态的识别。 展开更多
关键词 离心泵 空化 压力脉动 固有时间尺度分解 分形维数 双向长短时记忆神经网络
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融合时空注意力机制的多尺度卷积车辆轨迹预测 被引量:1
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作者 闫建红 刘芝妍 王震 《计算机工程》 北大核心 2025年第8期406-414,共9页
车辆轨迹预测是自动驾驶的重要环节,提升车辆轨迹预测的可靠性和准确性对自动驾驶安全性有很大帮助。道路上车辆行驶受交通环境影响,考虑相邻车辆运动和相对空间位置等交通环境因素,在长短期记忆(LSTM)神经网络编码器-解码器模型基础上... 车辆轨迹预测是自动驾驶的重要环节,提升车辆轨迹预测的可靠性和准确性对自动驾驶安全性有很大帮助。道路上车辆行驶受交通环境影响,考虑相邻车辆运动和相对空间位置等交通环境因素,在长短期记忆(LSTM)神经网络编码器-解码器模型基础上引入时空注意力机制,通过时间注意力层关注目标车辆和相邻车辆的历史轨迹,空间注意力层关注车辆的相对空间位置。为了增强特征提取程度和实现更全面的特征融合,使用多尺度卷积社交池增大感受野,融合多尺度特征,并提出基于LSTM编码器-解码器架构融合多尺度卷积社交池和时空注意力机制的车辆轨迹预测模型MCS-STA-LSTM。通过学习车辆运动相互依赖关系,以达到获得目标车辆未来轨迹基于机动类别的多模态预测分布的目的。在公开数据集NGSIM上进行训练、验证和测试,实验结果表明,相较于其他轨迹预测模型,该方法在3 s内的均方根误差平均降低了9.35%,5 s内均方根误差平均降低了5.53%,提高了轨迹预测准确性,在中短期预测上更具有优势。 展开更多
关键词 多尺度卷积社交池化 轨迹预测 长短期记忆神经网络 时空注意力机制 多尺度特征融合
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基于多尺度联合仿真的短切CFRP注塑制件的力学性能分析
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作者 姜旭 解锴 +5 位作者 王晓宏 刘长喜 姚永涛 王业成 石秋寒 刘培硕 《塑料科技》 北大核心 2025年第4期161-165,共5页
短切碳纤维增强复合材料(CFRP)在注塑成型过程中容易因流动和剪切作用使得纤维分布不均,导致制件不同部位的性能差异,传统的结构分析方法往往不能考虑制造工艺对结构力学性能的影响。针对这一问题,基于Moldflow、Digimat以及ABAQUS建立... 短切碳纤维增强复合材料(CFRP)在注塑成型过程中容易因流动和剪切作用使得纤维分布不均,导致制件不同部位的性能差异,传统的结构分析方法往往不能考虑制造工艺对结构力学性能的影响。针对这一问题,基于Moldflow、Digimat以及ABAQUS建立短切CFRP注塑拉伸制件的多尺度联合仿真模型,分析结构的受力分布情况,同时探讨不同纤维取向张量、纤维质量分数、纤维长径比对CFRP注塑制件的力学性能影响。分析结果显示,材料的抗拉强度随着纤维取向张量、纤维质量分数以及纤维长径增大而呈增大趋势;弹性模量随着纤维质量分数、纤维长径比的增大呈明显增大趋势;拉伸断裂失效应变值随着纤维质量分数的增大明显变小,随着纤维长径比的增大明显变大。 展开更多
关键词 多尺度 联合仿真 短碳纤维 力学性能 有限元
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青海河谷两次短时强降水不同尺度环境场特征
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作者 苏永玲 李剑婕 黄甜甜 《青海科技》 2025年第3期129-138,共10页
利用发生在2022年8月9日和8月21日青海河谷两次强降水天气过程(以下简称“8.09”和“8.21”过程)的常规观测、ERA5 0.25°×0.25°再分析、FY-2G云图相当黑体亮温TBB及雷达组合反射率拼图等资料,对比分析了两次强降水过程... 利用发生在2022年8月9日和8月21日青海河谷两次强降水天气过程(以下简称“8.09”和“8.21”过程)的常规观测、ERA5 0.25°×0.25°再分析、FY-2G云图相当黑体亮温TBB及雷达组合反射率拼图等资料,对比分析了两次强降水过程在相似副高环流背景下的环境场差异,深化副高影响下强降水机理认识,提高此类强降水预报预警能力。结果表明:(1)有利的大尺度环境场呈现为异常强盛的西太平洋副热带控制,600 hPa以上中高层高度相对纬向平均环流异常偏高1~3 dagpm,中低层河谷存在显著的锋生作用、较强的温度平流和较强的正涡度。(2)有利的中尺度特征表现为多个β中尺度MCS合并发展为α中尺度MCS,TBB亮温强度在-75~-65℃之间,受500 hPa西南风及700 hPa偏东风等环境风的影响。“8.09”过程降水落区更偏西偏北,对流组织化程度不高,由回波强度在45~50 dBz的南北两块分散的对流单体组成。“8.21”过程降水落区更偏东偏南,降水效率更高,高度组织化且回波强度在50~55 dBz的多单体风暴发展合并为线状对流单体。(3)河谷地带地面辐合线是强降水主要触发机制。(4)中尺度环境场差异导致两次强降水具有不同的探空形态和对流参数,“8.09”过程探空形态呈“X”型,具有较高的对流有效位能以及700 hPa与500 hPa温差;而“8.21”过程探空形态为瘦长的“V”型,具有较高的700 hPa比湿、较大的负抬升指数以及垂直风切变。 展开更多
关键词 青海河谷 短时强降水 不同尺度 环境场特征
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基于响应面法的仿生鱼鳞离心泵减阻机理研究
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作者 代翠 朱全章 +2 位作者 曹晶剑 张义 董亮 《流体机械》 北大核心 2025年第7期37-46,共10页
为了研究仿生鱼鳞离心泵的减阻机理,利用响应面法优化设计了仿生鱼鳞凹坑的结构参数,确定了减阻效果最佳时各结构参数的取值。研究发现,在不同工况下,仿生鱼鳞凹坑结构均能够改善离心泵的水力性能;且在额定工况下的提升最明显,相较于基... 为了研究仿生鱼鳞离心泵的减阻机理,利用响应面法优化设计了仿生鱼鳞凹坑的结构参数,确定了减阻效果最佳时各结构参数的取值。研究发现,在不同工况下,仿生鱼鳞凹坑结构均能够改善离心泵的水力性能;且在额定工况下的提升最明显,相较于基础泵,扬程和效率分别提高了0.88 m和3.71个百分点,增效率为5.13%,减阻率为4.30%;仿生鱼鳞凹坑一方面增大了叶片工作面与内部流体的接触面积,改善了叶片壁面剪应力分布,另一方面使得近壁面边界层增厚,减小了叶片近壁面雷诺应力;仿生鱼鳞凹坑能够破坏叶片表面的涡结构,减小离心泵内部涡核和叶片出口处涡区域,并降低能量交换和转化的强度,延缓边界层分离,抑制了流体流动时层流向湍流的转变,使得内部流动更均匀,进而减小了离心泵运行时所受阻力。研究可为离心泵的优化设计提供参考。 展开更多
关键词 长短叶片离心泵 仿生鱼鳞凹坑结构 优化设计 减阻机理
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基于特征重构与多时间尺度的锂电池SOH和RUL联合估计 被引量:1
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作者 寇发荣 杨天祥 +2 位作者 罗希 王衎 周东明 《太阳能学报》 北大核心 2025年第6期68-78,共11页
提出一种基于特征重构与多时间尺度的健康状态(SOH)和剩余寿命(RUL)联合估计方法。首先,从锂电池老化数据集中提取健康特征,使用变分模态分解算法重构特征数据;在此基础上,利用贝叶斯算法优化卷积长短期记忆网络构建SOH估计模型,通过微... 提出一种基于特征重构与多时间尺度的健康状态(SOH)和剩余寿命(RUL)联合估计方法。首先,从锂电池老化数据集中提取健康特征,使用变分模态分解算法重构特征数据;在此基础上,利用贝叶斯算法优化卷积长短期记忆网络构建SOH估计模型,通过微观尺度下的算法迭代与宏观尺度下的卷积神经网络模型相结合来实现SOH与RUL准确且高效的估计。利用美国国家航空航天局(NASA)和马里兰大学(CALCE)公开数据集进行验证,结果显示:SOH的估计误差稳定保持在1%以内,估计精度较特征重构前提升约35%;RUL预测结果的平均绝对误差(MAE)和均方根误差(RMSE)分别保持在0.42和0.78以内,实现了SOH和RUL的高精度估计。 展开更多
关键词 锂电池 长短期记忆网络 模态分解 多时间尺度 联合估计 清洁能源
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计及库容租赁与电量损益的混合式抽水蓄能电站容量电价计算 被引量:1
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作者 郭爱军 畅建霞 +3 位作者 王义民 谢正义 杨琪 王学斌 《水利学报》 北大核心 2025年第2期193-204,共12页
容量电价是体现抽水蓄能电站“弥补成本、合理收益”原则的重要方式,现有核定办法主要面向纯抽水蓄能电站,难以应用于具备特有成本、收益组成的混合式抽水蓄能电站。本文首先厘清混合式抽水蓄能电站典型的成本与收益组成,包括库容租赁... 容量电价是体现抽水蓄能电站“弥补成本、合理收益”原则的重要方式,现有核定办法主要面向纯抽水蓄能电站,难以应用于具备特有成本、收益组成的混合式抽水蓄能电站。本文首先厘清混合式抽水蓄能电站典型的成本与收益组成,包括库容租赁、增发季节性弃水电量以及抽发运行导致上下库电站电量损益等;其次,构建含混合式抽水蓄能电站的梯级水电站短期—中长期多尺度协同调峰模型,联合混合整数线性规划方法与粒子群优化算法求解;最后,与经营期定价模型耦合,提出计及库容租赁与电量损益的电站容量电价计算模型,为抽蓄电站经济性评估提供支撑。以西北某混合式抽水蓄能电站为例,结果表明:混合式抽水蓄能电站年均增发季节性弃水电量2.452亿kWh、年均库容租赁量约1063万m^(3),上游水电站年均发电量增加0.019亿kWh,下游水电站年均发电量减小0.057亿kWh。不考虑库容租赁与电量损益时,电站容量电价730元(kW·a);考虑二者时,按水电电价0.30元(kWh)、库容租赁单价0.5元m^(3)方案计算,容量电价为633元(kW·a),降幅近100元(kW·a),电站增发季节性弃水电量是降低容量电价的主要因素,库容租赁费用抬高了容量电价。研究完善了抽水蓄能电站容量电价计算体系,可为混合式抽水蓄能电站规划设计提供支撑。 展开更多
关键词 混合式抽水蓄能电站 容量电价 短期-中长期多尺度协同调峰 库容租赁 电量损益
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头颅CT环池分级、D-二聚体及格拉斯哥昏迷量表评分对重型颅脑损伤患者术后近期预后的预测价值 被引量:2
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作者 张列祥 何裕超 +6 位作者 蔡畅 付宪华 李猛 徐进 姜宁 王协锋 陈宏璘 《实用临床医药杂志》 2025年第8期17-21,共5页
目的探讨头颅CT环池分级联合D-二聚体(D-D)、格拉斯哥昏迷量表(GCS)评分预测重型颅脑损伤患者术后近期预后的价值。方法选取2019年1月—2024年5月在医院治疗的重型颅脑损伤患者165例为研究对象,均行开颅手术治疗。术后随访3个月,分析预... 目的探讨头颅CT环池分级联合D-二聚体(D-D)、格拉斯哥昏迷量表(GCS)评分预测重型颅脑损伤患者术后近期预后的价值。方法选取2019年1月—2024年5月在医院治疗的重型颅脑损伤患者165例为研究对象,均行开颅手术治疗。术后随访3个月,分析预后不良和预后良好患者临床资料及术前头颅CT环池分级、D-D水平、GCS评分等指标的差异,并分析头颅CT环池分级、D-D水平、GCS评分在预测重型颅脑损伤患者术后近期预后不良的价值。结果与预后良好患者比较,预后不良患者年龄、头颅CT环池分级Ⅰ~Ⅱ级,D-D水平和GCS评分<6分占比较高,差异有统计学意义(P<0.05);预后不良和预后良好患者C反应蛋白、凝血酶原时间、活化部分凝血活酶时间、国际标准化比率、总胆固醇、甘油三酯、高密度脂蛋白胆固醇、低密度脂蛋白胆固醇水平比较,差异无统计学意义(P>0.05)。头颅CT环池分级、D-D水平、GCS评分是重型颅脑损伤患者术后近期预后不良的影响因素(P<0.05)。三者联合预测预后不良的曲线下面积为0.941(95%CI:0.906~0.975),高于头颅CT环池分级、D-D水平和GCS评分单独预测的曲线下面积。结论重型颅脑损伤患者术后近期预后的影响因素包括头颅CT环池分级、D-D水平、GCS评分,基于三者构建的模型在预测患者预后方面具有一定应用价值。 展开更多
关键词 头颅 CT环池分级 D-二聚体 预测 格拉斯哥昏迷量表 重型颅脑损伤 近期预后 影响因素
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基于多时间尺度的干式空心电抗器匝间短路故障演化与寿命预测模型
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作者 张帆 俞永军 +3 位作者 蔡重凯 韩文芳 韩国文 陈锋 《高压电器》 北大核心 2025年第8期99-107,共9页
为了研究干式空心电抗器匝间短路故障发展过程,文中提出了基于多时间尺度的电抗器匝间短路故障演化模型及寿命预测模型。首先,根据时间特性划分电抗器匝间短路过程,分为正常运行状态、匝间电弧性短路和匝间金属熔接性短路3个阶段,并分... 为了研究干式空心电抗器匝间短路故障发展过程,文中提出了基于多时间尺度的电抗器匝间短路故障演化模型及寿命预测模型。首先,根据时间特性划分电抗器匝间短路过程,分为正常运行状态、匝间电弧性短路和匝间金属熔接性短路3个阶段,并分别建立基于长时间尺度、短时间尺度和极短时间尺度的故障演化仿真模型。采用事件驱动模型触发机制处理不同时间尺度模型的演化关系,建立基于事件驱动的电抗器匝间短路故障模拟算法。最后,利用提取的电磁和温度特征参量及故障样本,建立基于长短期记忆网络的电抗器剩余使用寿命预测模型。研究结果表明:文中建立的多时间尺度故障演化模型,考虑了匝间短路过程的时间特性,可有效区分故障发展的不同阶段。此外,还利用电抗器剩余使用寿命预测模型可对匝间短路发展过程进行准确预测,在匝间电弧性短路故障早期及时告警,减少因电抗器起火带来的危害和损失。 展开更多
关键词 干式空心电抗器 多时间尺度 匝间短路 寿命预测
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基于CNN-LSTM-Self attention的园区负荷多尺度预测研究 被引量:3
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作者 杨澜倩 郭锦敏 +3 位作者 田慧丽 黄畅 刘敏 蔡阳 《综合智慧能源》 2025年第2期79-87,共9页
准确预测负荷对提高零碳智慧园区的能源利用效率和盈利能力至关重要,受到小时级数值天气预报数据难以获取以及需要在不同时间尺度进行预测的双重挑战,常规负荷预测技术的应用受到制约。在缺失气象预报数据的条件下,提出利用卷积神经网络... 准确预测负荷对提高零碳智慧园区的能源利用效率和盈利能力至关重要,受到小时级数值天气预报数据难以获取以及需要在不同时间尺度进行预测的双重挑战,常规负荷预测技术的应用受到制约。在缺失气象预报数据的条件下,提出利用卷积神经网络(CNN)提取多元负荷之间的耦合空间特征,将重构的特征输入长短期记忆(LSTM)神经网络实现负荷时间特征提取,再利用自注意力(Self attention)机制强化模型提取特征信息,最后通过全连接网络进行负荷预测,构建基于CNN-LSTM-Self attention的多元负荷多时间尺度预测模型。以某园区为实例对象,对该园区未来1 h,1 d和1周的冷热电负荷进行预测。试验结果表明:在多个时间尺度上,CNN-LSTM-Self attention模型比CNN,LSTM,CNN-LSTM模型预测更为精确;其中,1 h尺度负荷预测时CNN-LSTM-Self attention模型的优势尤为明显,冷、热、电负荷预测的平均绝对百分比误差(MAPE)比CNN-LSTM模型分别提升了16.25%,19.16%,10.24%。 展开更多
关键词 零碳智慧园区 负荷预测 多时间尺度 卷积神经网络 长短期记忆神经网络 自注意力机制
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基于改进神经网络算法的大规模路网交通流短时预测 被引量:2
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作者 张令涛 《吉林大学学报(信息科学版)》 2025年第2期432-438,共7页
针对大规模路网交通流在短时间内具有高度复杂性以及非线性特征,对交通流短时预测精度有一定影响的问题,提出了基于改进神经网络算法的大规模路网交通流短时预测方法。利用构建大规模路网函数,通过将路段视为路网核心,将道路节点视为相... 针对大规模路网交通流在短时间内具有高度复杂性以及非线性特征,对交通流短时预测精度有一定影响的问题,提出了基于改进神经网络算法的大规模路网交通流短时预测方法。利用构建大规模路网函数,通过将路段视为路网核心,将道路节点视为相应的连接元素实现路网函数优化。以优化后的路网函数为基础,通过K均值算法与EM(Expectation-Maximization)算法结合的方式提取交通流特征。通过遗传算法与Elman神经网络算法相结合的改进方式,对该路网的交通流进行短时预测,得到相关的预测结果。经实验证明,改进的方法单点平均速度预测结果与实际值更为接近,大规模路网交通流短时预测误差较低,预测结果可靠性更高。 展开更多
关键词 神经网络算法 遗传算法 大规模路网 交通流短时预测 特征提取 EM算法
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WRRB轮轨滚动行为模拟试验台轮轨高频动态模拟特性初探
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作者 罗易飞 赵鑫 +2 位作者 温泽峰 黄双超 周志军 《铁道学报》 北大核心 2025年第1期54-62,共9页
为研究WRRB轮轨滚动行为模拟试验台的高频动态模拟特性,利用Ansys/LS-DYNA建立试验轮轨和我国服役轮轨的瞬态滚动接触有限元模型。模型充分考虑轨下离散支承和系统结构高频振动,集成基于罚函数的“面-面接触算法”、轨面不平顺模型、T... 为研究WRRB轮轨滚动行为模拟试验台的高频动态模拟特性,利用Ansys/LS-DYNA建立试验轮轨和我国服役轮轨的瞬态滚动接触有限元模型。模型充分考虑轨下离散支承和系统结构高频振动,集成基于罚函数的“面-面接触算法”、轨面不平顺模型、Tγ磨耗模型。对比二者在平顺条件和典型高频激励(轨面单个凹坑和波磨)下的轮轨力、接触应力、钢轨磨耗深度,结果表明,试验轮轨在比例载荷作用下能定量模拟服役轮轨的滚动接触行为,但由于轮轨截面几何、悬挂结构、驱动方式等因素的影响,二者存在以下差异:试验轮轨在零横移时也具有约0.12倍静轮重的横向力,法向接触应力偏低,切向接触应力和钢轨磨耗量偏高;轨面短波不平顺激励下的动态轮轨力偏低,车轮滚出凹坑后轮轨力衰减得更快,波磨引起的轮轨“拍”振不明显,但钢轨磨耗深度平均值和峰-谷值均偏高,有利于实物试验时加速轨面不平顺演变。利用该试验台模拟直线或大半径曲线运行工况时应注意以上差异,并考虑加装车轮悬挂与侧滚装置。 展开更多
关键词 缩尺车轮-环轨 有限元法 短波不平顺 瞬态滚动接触 相似性
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基于多尺度样本重构与多通道融合的刀具磨损预测
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作者 史丽晨 李金阳 +2 位作者 张国宁 陈嘉铭 豆卫涛 《制造业自动化》 2025年第9期9-18,共10页
刀具磨损预测对降本增效及保证加工质量意义重大。针对在环境噪声复杂,信噪比较低环境下刀具磨损相关信息特征提取困难、所提特征利用率低、预测精度和准确度不高等问题,首先提出了一种对振动信号进行多尺度样本重构(Multi-scale Sample... 刀具磨损预测对降本增效及保证加工质量意义重大。针对在环境噪声复杂,信噪比较低环境下刀具磨损相关信息特征提取困难、所提特征利用率低、预测精度和准确度不高等问题,首先提出了一种对振动信号进行多尺度样本重构(Multi-scale Sample Reconstruction,MSR)的方法来降低噪声对后续模型预测效果的影响,随后提出了一种以残差神经网络(Residual Neural Network,ResNet)和双向长短期记忆(Bidirectional Long Short-Term Memory Networks,BILSTM)网络集成模型为基础并通过在每个残差层融合交叉注意力机制(Criss Cross Attention,CCA),采用堆叠双向长短期记忆网络(Stacked Bidirectional Long Short-Term Memory Networks,SBILSTM)的改进模型,将改进模型与ResNet-BILSTM模型以及传统的深度学习模型进行对比,结果表明该方法很显著地提高了刀具磨损的预测精度和准确度。 展开更多
关键词 刀具磨损 残差神经网络 堆叠双向长短时记忆网络 多尺度样本重构
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中性粒细胞/载脂蛋白A1比值与急性脑梗死患者短期预后的关系
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作者 林俊锋 许富城 +2 位作者 钟鑫 徐宇峰 赵玉才 《转化医学杂志》 2025年第9期69-73,共5页
目的研究中性粒细胞/载脂蛋白A1比值(NAR)与急性脑梗死患者短期预后的关系。方法选取2023年1月至2025年1月河源市源城区人民医院收治的172例急性脑梗死患者作为研究组,另选取同期60例健康体检者作为对照组;根据出院90 d改良Rankin量表(m... 目的研究中性粒细胞/载脂蛋白A1比值(NAR)与急性脑梗死患者短期预后的关系。方法选取2023年1月至2025年1月河源市源城区人民医院收治的172例急性脑梗死患者作为研究组,另选取同期60例健康体检者作为对照组;根据出院90 d改良Rankin量表(mRS)评分将研究组分为预后良好组(114例)和预后不良组(58例)。检测中性粒细胞(NEU)、载脂蛋白A1(ApoA1)水平,计算NAR;采用受试者工作特征(ROC)曲线分析预测价值;采用多因素Logistic逐步回归分析影响因素。结果研究组NEU、NAR高于对照组,ApoA1低于对照组(均P<0.05)。预后不良组患者NEU、NAR明显高于预后良好组,ApoA1明显低于预后良好组(均P<0.05)。ROC曲线分析显示,NAR预测急性脑梗死患者短期预后的曲线下面积(AUC)为0.902,明显高于NEU、ApoA1单独预测的0.778、0.824(Z=11.693、9.701,P<0.001)。预后不良组患者年龄、心房颤动史比例、入院美国国立卫生研究院卒中量表(NIHSS)评分、C反应蛋白、D-二聚体高于预后良好组,发病至入院时间长于预后良好组(均P<0.05)。多因素Logistic逐步回归分析显示,高龄、高入院NIHSS评分、高C反应蛋白、NAR≥5.09是急性脑梗死患者短期预后的独立危险因素(P<0.05)。结论NAR升高与急性脑梗死患者短期预后不良有关,且NAR对急性脑梗死患者短期预后具有较好的预测价值。 展开更多
关键词 脑梗死 中性粒细胞/载脂蛋白A1比值 改良Rankin量表 短期预后
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