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Preparation and microstructure-property relationship of low-cost,short-flow titanium alloy plates
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作者 HAO Jie TANG Qinghui +4 位作者 ZHANG Fan YANG Shengli LIANG Gaofei GE Peng LIU Kun 《Baosteel Technical Research》 2025年第4期20-28,共9页
With the increasingly widespread application of titanium alloys in aerospace and marine fields,the high cost of raw materials and complex production processes have become key factors limiting their large-scale use.In ... With the increasingly widespread application of titanium alloys in aerospace and marine fields,the high cost of raw materials and complex production processes have become key factors limiting their large-scale use.In this study,low-cost,short-flow titanium alloy plates were synthesized by incorporating a large proportion of TC4 return material,combined with electron beam cold furnace melting and flat-ingot direct rolling processes.An alloy with a lamellar bimodal microstructure was successfully obtained through solution and aging treatments.Due to the synergistic effect between primary and secondaryαphases,the contribution of geometrically necessary dislocations to work hardening results in achieving a room-temperature yield strength of 933 MPa,a room-temperature tensile strength of 1071 MPa,and an elongation of 14.5%.Meanwhile,the alternating distribution of soft and hard phases enhances the alloy's ability to adapt to deformation,and the alloy exhibited a static fracture toughness of 101 MPa·m1/2. 展开更多
关键词 low-cost titanium alloy short-flow process MICROSTRUCTURE fracture toughness
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基于自适应融合CNN—OF特征和LSTM网络的猪攻击行为识别
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作者 陈晨 孙博 +3 位作者 Juan Steibel Janice Siegford 韩俊杰 Tomas Norton 《中国农机化学报》 北大核心 2026年第2期275-282,共8页
为识别群养猪攻击行为,提出一种基于自适应融合CNN—OF特征和LSTM网络的算法。在两个猪栏中每栏混养8头猪3天,每天收集8 h的视频作为数据集。从猪栏1的3天视频中标记出1200个攻击1 s片段和1200个非攻击1 s片段,选择80%的片段作为训练集... 为识别群养猪攻击行为,提出一种基于自适应融合CNN—OF特征和LSTM网络的算法。在两个猪栏中每栏混养8头猪3天,每天收集8 h的视频作为数据集。从猪栏1的3天视频中标记出1200个攻击1 s片段和1200个非攻击1 s片段,选择80%的片段作为训练集,其余20%作为验证集。从猪栏2的3天视频中标记出1254个攻击1 s片段和85146个非攻击1 s片段作为测试集。首先,采用Horn—Schunck(HS)方法计算光流(OF)的大小和方向角,并根据CNN特征图的维度划分光流方向角的范围。然后,在每个方向角范围内统计光流大小的直方图,通过空间维度变换将直方图转化为特征图。最后,通过权重叠加将此特征图与CNN特征图进行自适应融合并输入LSTM网络以识别攻击。采用VGG16—OF—LSTM、ResNet50—OF—LSTM、InceptionV3—OF—LSTM和Xception—OF—LSTM算法识别猪攻击行为的准确率分别为97.5%、97.8%、98.7%、99.3%。结果表明,CNN—OF—SLTM算法能够识别猪攻击行为。提出的自适应特征融合方法CNN—OF具有一定通用性。 展开更多
关键词 群养猪 攻击识别 卷积神经网络 光流 自适应融合 长短期记忆
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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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全球税收冲击下中国短期跨境资本流动的结构跃迁与政策响应机制——基于生成式人工智能语义指数的嵌入分析
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作者 郭皓晨 周慧蕙 +1 位作者 高伦 陆岷峰 《技术经济》 北大核心 2026年第1期30-42,共13页
2025年4月,美国启动新一轮全球税收重构计划,推动对多国贸易伙伴实施“对等征税”机制,并迅速引发中国采取反制措施。全球税收规则的制度性重塑由此成为新型外部冲击源,在短期内强化国际资本的套利动机与趋利行为,诱发跨境资本流动的周... 2025年4月,美国启动新一轮全球税收重构计划,推动对多国贸易伙伴实施“对等征税”机制,并迅速引发中国采取反制措施。全球税收规则的制度性重塑由此成为新型外部冲击源,在短期内强化国际资本的套利动机与趋利行为,诱发跨境资本流动的周期错配与结构跃迁。相较于传统基于利差与汇率波动的分析框架,此类制度性冲击更易通过政策预期变化与情绪放大效应触发非线性响应,传统方法难以刻画其动态演化过程。聚焦全球税收博弈背景下中国短期跨境资本流动的非对称调整机制,基于2008—2024年季度数据构建多门槛回归模型,并引入生成式人工智能对政策文本进行语义建模,构造税收政策语义强度指数(TPSI)。研究发现,全球税收冲击显著改变了资本对利差与汇率预期的响应结构,呈现区间跃迁与非对称特征;TPSI在识别资本情绪方向与流动趋势方面具有显著领先性;在高语义强度区间内,宏观审慎工具调节效应边际减弱,短期资本流动面临“高频脱锚”风险。基于此,建议建立以语义预期识别为基础的跨境资本预警机制,前瞻性提升资本流动治理能力,并积极参与全球税收规则重构进程,增强中国在国际金融体系中的制度韧性与税收主权保障能力。通过将生成式人工智能语义建模引入跨境资本非线性分析框架,拓展了制度性冲击下资本流动结构跃迁的识别方法,并为提升宏观审慎政策的前瞻性与精准性提供了新的实证依据。 展开更多
关键词 全球税收博弈 短期资本流动 结构跃迁 生成式人工智能 宏观审慎政策
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基于时空注意力机制的GCN-LSTM地铁短时OD客流预测方法
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作者 蔡梦影 张淼 +3 位作者 丁怡 王兵 陈钉均 卢广志 《铁道运输与经济》 北大核心 2026年第3期59-67,共9页
网络化地铁运营条件下,客流呈现高度复杂的时空动态特性,如何实现精准的短时OD客流预测是优化运输组织、缓解拥堵的关键基础。现有预测方法对客流时空依赖性的联合建模能力有待提升。为此,提出一种新颖的短时OD客流预测模型。该模型引... 网络化地铁运营条件下,客流呈现高度复杂的时空动态特性,如何实现精准的短时OD客流预测是优化运输组织、缓解拥堵的关键基础。现有预测方法对客流时空依赖性的联合建模能力有待提升。为此,提出一种新颖的短时OD客流预测模型。该模型引入时空注意力机制,并深度融合GCN和LSTM在建模上的优势,使模型能够自适应地关注不同历史时刻对当前预测的重要性,并动态识别路网中影响目标OD对的关键站点或区域,从而更精准地捕获客流在复杂地铁网络中的非线性时空传播特征。通过实际地铁网络数据验证,结果表明,所提出的时空注意力GCN-LSTM模型相较于基准模型,显著提升了短时OD客流预测的精度,能够更有效地捕捉客流的时空波动特性,为后续网络化地铁的精细化客流管控、运力调配及协同优化策略提供了可靠的数据支撑与决策依据。 展开更多
关键词 网络化 地铁 短时OD客流预测 时空注意力机制 GCN-LSTM模型
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基于TCN-ITransformer-KAN模型的短时交通流量预测方法研究
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作者 曾桐 曹瑾鑫 许振山 《内蒙古大学学报(自然科学版)》 2026年第1期80-93,共14页
随着城市化进程加速与机动车保有量持续攀升,交通拥堵、安全隐患及环境污染等问题日益凸显,短时交通流量的精准预测已成为优化交通资源配置和提升路网运行效率的关键需求。本文以法国克雷泰伊(Europarc Creteil)环岛环形交叉口公开数据... 随着城市化进程加速与机动车保有量持续攀升,交通拥堵、安全隐患及环境污染等问题日益凸显,短时交通流量的精准预测已成为优化交通资源配置和提升路网运行效率的关键需求。本文以法国克雷泰伊(Europarc Creteil)环岛环形交叉口公开数据集为研究对象,提出一种融合时序卷积网络(TCN)、改进型Transforme(r ITransformer)与知识增强网络(KAN)的混合预测模型(TCN-ITransformer-KAN)。为提升多模态时间序列预测的准确性与泛化能力,该模型通过TCN完成时间序列高效处理,利用ITransformer提供全局依赖建模能力,并基于KAN嵌入领域知识增强表示,实现多模态特征融合与领域知识驱动的协同优化。实验结果表明,相较于CNN、LSTM及其变体组合模型,TCN-ITransformer-KAN在预测精度上显著提升,其决定系数较CNN-Transformer、LSTM和TCN-Transformer模型分别提高3.99%、7.47%和53.54%。模型预测曲线与真实交通流量呈现高度吻合,验证了其在实际场景中的有效性与泛化能力。本研究为城市交通流量短时预测提供了一种基于时空特征解耦与知识注入的新范式,可为智能交通系统的实时决策提供理论支撑。 展开更多
关键词 智能交通系统 短时交通流量预测 机器学习 TCN-ITransformer-KAN算法
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旅游短视频内容对冲动性旅游的影响研究——基于文化认同的调节效应和心流体验的中介效应
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作者 胡奕杨 林必越 胡秀敏 《乐山师范学院学报》 2026年第1期53-64,共12页
短视频逐渐成为旅游目的地宣传与营销的重要载体,具有很强的感染力,能够影响视频受众的旅游意愿与行为。基于SOR(刺激—情绪—反应)理论,利用结构方程模型分析旅游短视频内容特性对冲动性旅游的影响机制。研究表明,旅游短视频内容及其... 短视频逐渐成为旅游目的地宣传与营销的重要载体,具有很强的感染力,能够影响视频受众的旅游意愿与行为。基于SOR(刺激—情绪—反应)理论,利用结构方程模型分析旅游短视频内容特性对冲动性旅游的影响机制。研究表明,旅游短视频内容及其各维度对受众冲动性旅游具有正向影响,其中短视频内容的娱乐性、丰富性及可信性维度的影响较强,独特性维度的影响效果相对较弱;短视频内容特性及其各维度能够增强心流体验,进而激发受众冲动性旅游,即心流体验在短视频内容特性及其各维度与冲动性旅游间起到显著中介作用;文化认同能够强化旅游短视频内容特性及其各维度对心流体验的促进作用,即文化认同感越强,短视频内容特性及其各维度对心流体验的正向影响越强。 展开更多
关键词 旅游短视频内容 冲动性旅游 文化认同 心流体验
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一种浅层双分支卷积神经网络的微表情识别方法
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作者 伊卫国 邢润聪 《大连交通大学学报》 2026年第1期140-145,共6页
微表情识别是目前比较热门的研究领域,但微表情存在持续时间短、强度低等问题,导致人们难以通过肉眼捕捉真实情感表达,这也使得微表情特征提取成为研究中的核心挑战。深度神经网络模型的出现,显著推进了面部微表情识别技术的发展。因此... 微表情识别是目前比较热门的研究领域,但微表情存在持续时间短、强度低等问题,导致人们难以通过肉眼捕捉真实情感表达,这也使得微表情特征提取成为研究中的核心挑战。深度神经网络模型的出现,显著推进了面部微表情识别技术的发展。因此,设计一种浅层双分支卷积神经网络:首先,利用卷积神经网络(CNN),通过局部注意力模块和多尺度模块学习大量静态图像和光流图像,以提取局部和全局特征;其次,采用长短期记忆网络(LSTM)学习图像序列中面部表情的变化;最后,通过CNN和LSTM的决策融合,使模型既能提取面部微表情局部和全局特征,又能整合时间和空间特征。试验结果验证了该模型的有效性:在SMIC、SAMM、CASMEⅡ等7个广泛使用的自发微表情数据集上,与7种算法相比,所提方法在A_(UF_(1))指标上平均提高19%,在B_(UAR)指标上平均提高20%。 展开更多
关键词 微表情识别 浅层双分支卷积神经网络 长短期记忆网络 光流
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短波传真通信模块及流量控制技术研究与实现
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作者 刘永平 刘有耀 韩俊刚 《电子技术应用》 2026年第2期100-106,共7页
流量控制是点对点通信中通信量的控制,是重要通信技术。针对短波传真通信中通信信道传输速率低,提出短波传真通信模块中分别采用停等式流控和协议式流控的方法实现传真模块中主控制器和Modem之间、主控制器和短波波形模块之间的通信流... 流量控制是点对点通信中通信量的控制,是重要通信技术。针对短波传真通信中通信信道传输速率低,提出短波传真通信模块中分别采用停等式流控和协议式流控的方法实现传真模块中主控制器和Modem之间、主控制器和短波波形模块之间的通信流量控制,较好地解决了不同信道之间的流量控制方法,在短波电台传真通信模块中实现了可靠稳定的传真通信。 展开更多
关键词 短波电台 传真通信 流量控制 停等式 协议式 限时等待
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基于HDNNF-CAF的短时交通流预测研究 被引量:1
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作者 王庆荣 慕壮壮 +1 位作者 朱昌锋 何润田 《计算机工程与应用》 北大核心 2025年第15期318-328,共11页
短时交通流预测在智能交通系统中扮演重要的角色。针对交通流复杂多变的时空特征、非平稳性及外部因素引发的数据异常,提出考虑异常因素的混合深度神经网络预测模型(hybrid deep neural network forecasting model considering anomalou... 短时交通流预测在智能交通系统中扮演重要的角色。针对交通流复杂多变的时空特征、非平稳性及外部因素引发的数据异常,提出考虑异常因素的混合深度神经网络预测模型(hybrid deep neural network forecasting model considering anomalous factors,HDNNF-CAF)。该模型将邻接矩阵、交通流量矩阵及交通流其他参数矩阵结合异常数据处理理论,进行数据预处理和异常数据识别。建立异常数据时空特征提取理论,捕获异常数据时空信息;利用变分模态分解(VMD)降低交通流数据非平稳性,并提出图卷积网络(GCN)优化Informer理论分别对各个子序列进行特征提取,以组合生成交通流时空信息。最终结合异常数据与交通流数据的时空信息生成预测结果。在真实数据集PeMS04上进行验证,实验结果表明,HDNNF-CAF能够有效识别交通流异常数据,提高预测精度,优于一些现有方法。 展开更多
关键词 短时交通流 预测 深度学习 图卷积网络 时空信息
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全球治理倡议:大变局下的全球治理困境与中国应对 被引量:1
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作者 黄琪轩 《求索》 北大核心 2025年第6期84-93,207,共11页
随着新自由主义全球化的推进,全球资本流动加剧,使得世界经济中“短视投资”现象盛行。发达国家出现“产业空心化”,发展中国家经历“早熟的去工业化”。制造业成长乏力与就业岗位的经济全球化使得发达国家与发展中国家的劳工成为两个... 随着新自由主义全球化的推进,全球资本流动加剧,使得世界经济中“短视投资”现象盛行。发达国家出现“产业空心化”,发展中国家经历“早熟的去工业化”。制造业成长乏力与就业岗位的经济全球化使得发达国家与发展中国家的劳工成为两个“失落群体”,面临收入停滞、就业机会匮乏的困局,进而催生逆全球化思潮。通过持续深耕制造业,中国避免了去工业化陷阱,实现了经济快速增长与社会长期稳定的双重奇迹。立足中国制造,改善国家治理,中国提出全球治理倡议。该倡议强调全球治理需要“以人为本”,增强各国民众的获得感,为构建更加公正合理的全球治理体系提供了新思路,对应对当前全球性挑战具有重要时代意义。探讨百年变局下全球治理面临的可能困境及全球治理倡议对于解决当前全球性挑战的价值具有重要意义。 展开更多
关键词 全球治理倡议 资本流动 短视投资 新自由主义
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融合短时交通流的高速公路事故影响因素分析 被引量:1
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作者 温惠英 黄俊达 +3 位作者 黄坤火 赵胜 陈喆 胡宇晴 《华南理工大学学报(自然科学版)》 北大核心 2025年第10期1-13,共13页
高速公路交通事故的严重程度受多种因素共同影响,其中事故发生前的短时交通流特征作用尤为关键。为系统分析短时交通流状态对事故严重程度的影响,基于广东省2021—2022年南二环高速、济广高速和西部沿海高速的历史交通事故数据、ETC门... 高速公路交通事故的严重程度受多种因素共同影响,其中事故发生前的短时交通流特征作用尤为关键。为系统分析短时交通流状态对事故严重程度的影响,基于广东省2021—2022年南二环高速、济广高速和西部沿海高速的历史交通事故数据、ETC门架通行数据及气象数据,构建了考虑均值异质性的随机参数Logit模型,以探讨事故影响因素的异质性特征。该研究从道路特征、环境特征、交通流特征和事故特征4个方面筛选出29个潜在变量,分别采用标准多项Logit模型、随机参数Logit模型以及考虑均值异质性的随机参数Logit模型对事故严重程度进行建模。通过伪决定系数、赤池信息准则和贝叶斯信息准则对比分析模型拟合优度,结果显示,考虑均值异质性的随机参数Logit模型在拟合优度方面表现最优,能够更精准地捕捉事故影响因素的异质性特征。进一步基于变量的平均弹性系数评估不同因素对事故严重程度的影响,结果表明:在99%的置信水平下,道路特征、环境特征、事故特征和交通流特征等22个参数变量对事故的严重程度均存在显著影响,其中双向六车道、能见度增大等因素显著降低了事故的严重程度,路政救援处理时长、大型车平均速度、大型车比例、大型车与小型车速度差等变量的增大使事故的严重程度显著增加。该研究的结论可为高速公路事故预防和管理提供科学依据。 展开更多
关键词 高速公路 事故严重程度 影响因素分析 短时交通流 随机参数Logit模型
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基于小波降噪与WOA⁃Bi⁃LSTM的短时交通流预测 被引量:1
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作者 贾现广 苏治文 +1 位作者 冯超琴 吕英英 《现代电子技术》 北大核心 2025年第14期77-84,共8页
交通流数据中异常数据波动作为噪声,会对模型训练收敛以及预测精度产生不利影响。为解决该问题,引入两种不同阈值函数的小波阈值去噪方法对交通流数据进行降噪处理,将小波阈值去噪(WD)、鲸鱼优化算法(WOA)和双向长短期记忆网络(Bi-LSTM... 交通流数据中异常数据波动作为噪声,会对模型训练收敛以及预测精度产生不利影响。为解决该问题,引入两种不同阈值函数的小波阈值去噪方法对交通流数据进行降噪处理,将小波阈值去噪(WD)、鲸鱼优化算法(WOA)和双向长短期记忆网络(Bi-LSTM)相结合,提出一种WD-WOA-Bi-LSTM方法。首先,将两种方法降噪后的交通流数据进行对比,并将降噪效果更好的数据进行归一化处理、数据集划分以及数据维度转换;然后,通过WOA对Bi-LSTM部分超参数进行寻优,迭代至最优适应度的超参数组合,并用于构建Bi-LSTM;最后,应用英格兰公路交通流数据验证所提模型。结果表明:WDWOA-Bi-LSTM方法相较WOA-Bi-LSTM和WD-Bi-LSTM,RMSE降低12.5004%和3.9789%;MAE降低21.7350%和4.7225%;MAPE降低38.5647%和10.8652%。该模型相比其他模型评价指标均为最低,具有较高的预测精度,可以为高精度的短时交通流预测提供参考。 展开更多
关键词 智能交通 短时交通流预测 小波阈值去噪 鲸鱼优化算法 双向长短期记忆网络 深度学习 超参数寻优
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侧吹一步炼镍技术为镍火法冶炼厂带来的机遇 被引量:1
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作者 陆金忠 金鑫 《有色设备》 2025年第1期50-54,共5页
随着盛屯矿业在国内贵州福泉一步炼镍系统(NDS)的建成和投产,炉渣高效贫化成为重点关注的热点。在镍火法冶炼领域,有效解决炉渣贫化问题以保障金属回收率,是衡量镍冶炼工艺先进性的核心指标之一。盛屯矿业在贵州的项目初期确定采用侧吹... 随着盛屯矿业在国内贵州福泉一步炼镍系统(NDS)的建成和投产,炉渣高效贫化成为重点关注的热点。在镍火法冶炼领域,有效解决炉渣贫化问题以保障金属回收率,是衡量镍冶炼工艺先进性的核心指标之一。盛屯矿业在贵州的项目初期确定采用侧吹一步炼镍工艺时,研发与当前冶炼条件相匹配的渣贫化装置及工艺控制技术。项目投产后,尽管熔炼处理的原料与设计预期存在显著偏差,如硫化镍精矿、含镍杂料、含硫低于10%的低硫镍合金等,仍产出含镍铜总量大于50%~60%的中高镍锍,冶炼炉渣通过新渣贫化装置处理后,炉渣含镍仍能够控制在0.2%以下,实现了显著的炉渣贫化效果。此次炉渣贫化装置的突破性进展,将为世界镍火法冶炼缩短工艺流程、增强系统原料的适应性、提高金属回收率等方面带来重大突破和机遇。 展开更多
关键词 镍火法冶炼 侧吹一步炼镍 渣贫化新装置 短流程 低能耗 金属回收率
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基于多分支ResCovLSTM的城市轨道交通短时客流预测模型 被引量:1
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作者 刘燕 李恒如 谷卫 《现代城市轨道交通》 2025年第2期130-139,共10页
随着城市化进程的加速,城市轨道交通客流预测对于提高运营效率和服务质量愈发重要。然而,现有模型在处理大规模、多维度数据时面临预测精度不足和计算复杂度高的挑战。为解决该问题,文章提出一种基于多分支ResCovLSTM的深度学习模型,创... 随着城市化进程的加速,城市轨道交通客流预测对于提高运营效率和服务质量愈发重要。然而,现有模型在处理大规模、多维度数据时面临预测精度不足和计算复杂度高的挑战。为解决该问题,文章提出一种基于多分支ResCovLSTM的深度学习模型,创新性地设计4个独立分支,分别处理天气与空气质量、流入量、流出量以及网络拓扑结构等关键因素。通过融合残差网络、CovLSTM和卷积注意力等模块,有效提升预测精度和模型泛化能力。实验结果表明,该模型在单步和多步预测中均表现出色,显著降低预测误差。以WMAPE为例,模型在单步预测中的WMAPE仅为8.625 1%,相比次优模型降低0.16%,证明模型的有效性和优越性。 展开更多
关键词 城市轨道交通 短时客流预测 多步预测 深度学习 ResCovLSTM
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区域性入肝血流阻断对腹腔镜肝切除术治疗原发性肝癌的近期疗效及安全性评价 被引量:2
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作者 古丽斯坦 康书红 谷申森 《临床和实验医学杂志》 2025年第1期14-18,共5页
目的 研究区域性入肝血流阻断对腹腔镜肝切除术治疗原发性肝癌的近期疗效及安全性。方法 回顾性选取2022年7月至2023年7月新疆医科大学第一附属医院收治的120例原发性肝癌患者为研究对象,根据血流阻断技术不同分为观察组(n=60)和对照组(... 目的 研究区域性入肝血流阻断对腹腔镜肝切除术治疗原发性肝癌的近期疗效及安全性。方法 回顾性选取2022年7月至2023年7月新疆医科大学第一附属医院收治的120例原发性肝癌患者为研究对象,根据血流阻断技术不同分为观察组(n=60)和对照组(n=60)。观察组患者给予区域性入肝血流阻断治疗,对照组患者给予间歇性全入肝血流阻断。分析并比较两组患者的手术指标(手术时间、术中出血量、术后首次排气时间及住院时间)、近期疗效,术前、术后3 d的肝功能[丙氨酸转氨酶(ALT)、天冬氨酸转氨酶(AST)、总胆红素(TBil)、白蛋白],术前、术后7 d的营养指标(白蛋白、血红蛋白、前白蛋白、转铁蛋白)及并发症发生情况。结果 两组的手术时间比较,差异无统计学意义(P>0.05),观察组的术中出血量为(301.27±52.45) mL,低于对照组[(368.11±58.73) mL],术后首次排气时间及住院时间分别为(2.54±0.71)、(7.25±1.49) d,均短于对照组[(3.14±0.68)、(8.51±1.22) d],差异均有统计学意义(P<0.05)。观察组患者的总有效率为95.00%,显著高于对照组(75.00%),差异有统计学意义(P<0.05)。术后3 d,两组患者的ALT、AST、TBil水平均较术前明显升高,白蛋白水平较术前明显降低,差异均有统计学意义(P<0.05);但观察组术后3 d的ALT、AST、TBil水平分别为(65.56±13.85) U/L、(53.76±5.62) U/L、(25.76±5.62)μmol/L,均明显低于对照组[(71.17±9.34) U/L、(62.39±4.51) U/L、(29.39±6.51)μmol/L],白蛋白水平为(35.36±5.22) g/L,明显高于对照组[(31.11±4.47) g/L],差异均有统计学意义(P<0.05)。术后7 d,两组患者的血清白蛋白、血红蛋白、前白蛋白、转铁蛋白水平均较术前明显升高,且观察组术后7 d的血清白蛋白、血红蛋白、前白蛋白、转铁蛋白水平分别为(55.26±6.33) g/L、(120.35±10.39) g/L、(236.98±15.69) mg/L、(1.78±0.53) g/L,均明显高于对照组[(50.18±4.26) g/L、(114.06±9.35) g/L、(205.73±10.54) mg/L、(1.47±0.45) g/L],差异均有统计学意义(P<0.05)。观察组总并发症发生率为3.33%,明显低于对照组(21.67%),差异有统计学意义(P<0.05)。结论 原发性肝癌患者在接受腹腔镜肝切除术治疗时,与间歇性全入肝血流阻断相比,术中应用区域性入肝血流阻断对术中出血量的抑制作用更高,同时能够进一步改善术后肝功能与营养状态,减少并发症发生,提高近期疗效。 展开更多
关键词 肝肿瘤 腹腔镜 肝切除术 区域性入肝血流阻断 近期疗效 安全性
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基于门架数据的高速公路货车流量短时预测
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作者 田钊 程钰婕 +3 位作者 李姝婕 张乾钟 邵凯凯 杨艳芳 《郑州大学学报(理学版)》 北大核心 2025年第6期58-64,共7页
高速公路货运在货运体系中持续占据重要地位,相较于其他交通数据,门架数据准确性更高,但由于其难以获取,现有的预测模型较少使用门架数据来预测高速公路货车流量。针对以上问题,提出基于门架数据的高速公路货车流量短时预测模型。首先,... 高速公路货运在货运体系中持续占据重要地位,相较于其他交通数据,门架数据准确性更高,但由于其难以获取,现有的预测模型较少使用门架数据来预测高速公路货车流量。针对以上问题,提出基于门架数据的高速公路货车流量短时预测模型。首先,对高速公路货车数据进行预处理。其次,将注意力机制与自适应图卷积网络(AGCN)相融合,挖掘高速公路货车数据中的空间相关性,并通过残差神经网络(ResNet)与长短期记忆(LSTM)网络来挖掘高速公路货车数据中的时间相关性。最后,通过特征融合得到最终高速公路货车流量预测结果。通过对比实验,所提模型与LSTM、STNN等基线模型相比,在短期的高速公路货车流量预测上有更高的准确度。 展开更多
关键词 短时流量预测 门架数据 深度学习 残差神经网络 长短期记忆网络
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基于VMD多阶段优化的短时交通流预测研究 被引量:1
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作者 陈以 齐兴宇 +1 位作者 胡水源 姚宇琛 《计算机仿真》 2025年第1期126-132,共7页
针对交通流数据存在的随机性与非线性等导致短时交通流预测精度不高的问题,给出一种多阶段优化策略和改进澳洲野狗算法(Improved Dingo Optimization Algorithm, IDOA)优化LSSVM、LSTM和XGBoost参数的组合预测模型(MO-IDOA-LLX)。使用... 针对交通流数据存在的随机性与非线性等导致短时交通流预测精度不高的问题,给出一种多阶段优化策略和改进澳洲野狗算法(Improved Dingo Optimization Algorithm, IDOA)优化LSSVM、LSTM和XGBoost参数的组合预测模型(MO-IDOA-LLX)。使用变分模态分解(Variational Modal Decomposition, VMD)将交通流分解,借助样本熵(Sample Entropy, SE)将子序列重组,得到趋势、细节和随机分量并采用相空间重构算法(Phase Space Reconstruction, PSR)对其进行处理。通过4个基准函数验证IDOA算法性能。对重构后的分量分别建立IDOA-LSSVM,IDOA-LSTM以及IDOA-XGBoost三个子模型,叠加各子模型的预测值得到预测结果。实验结果表明:其它预测模型相比,上述模型预测精度均有不同程度的提升,输出的预测结果更接近真实值。 展开更多
关键词 短时交通流预测 组合预测模型 改进澳洲野狗优化算法 变分模态分解 样本熵
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抗污染型短流程超滤膜组器及运行参数优化试验
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作者 刘旭东 黄江龙 +3 位作者 郭鹏 吴勇生 付莹 安宁 《净水技术》 2025年第3期123-134,共12页
【目的】针对高浑浊度矿井水处理技术存在处理工序长、超滤(UF)膜进水水质要求高、膜污染严重的问题,采用短流程超滤膜化学反应器(MCR)组器处理高浑浊度矿井水。【方法】在保留短流程超滤MCR工艺精简、集成度高、占地面积小的优势基础上... 【目的】针对高浑浊度矿井水处理技术存在处理工序长、超滤(UF)膜进水水质要求高、膜污染严重的问题,采用短流程超滤膜化学反应器(MCR)组器处理高浑浊度矿井水。【方法】在保留短流程超滤MCR工艺精简、集成度高、占地面积小的优势基础上,对短流程超滤MCR技术的抗污染膜组器型式进行改进,探究高效膜污染控制组器型式;并对改进后组器的运行参数开展试验研究,通过优化运行通量、系统回收率、运行周期、反洗通量4个运行参数,考察不同运行条件对膜污染控制效果,从而确定抗污染膜组器的稳定运行参数,通过进水悬浮物浓度,考察短流程超滤MCR组器的进水条件。【结果】结果表明,短流程超滤MCR组器中振动模式的抗污染性能优于曝气模式,跨膜压差(TMP)低于曝气模式0.16~0.26 k Pa/d。而在振动模式中,线性振动模式TMP低于旋转振动模式0.5 k Pa/d,表明线性振动模式抗污染能力强,且线性振动模式的吨水能耗为0.03 k W·h、水阻能耗占比为28.8%,均优于旋转振动模式。此外,线性振动模式短流程超滤MCR组器在运行通量≤40L/(m^(2)·h),系统回收率≤97%,运行周期为45 min,反洗通量为60 L/(m^(2)·h)条件下,能保证膜抗污染效果,短流程超滤MCR组器进水耐受悬浮物质量浓度达到2000 mg/L,运行参数调整对产水水质无显著影响。【结论】振动模式短流程超滤MCR组器可有效减少处理工艺流程,放宽UF膜进水水质要求,缓解UF膜运行过程中膜污染的情况,可为高浑浊度矿井水工艺改造提供技术指导。 展开更多
关键词 短流程工艺 超滤膜化学反应器(MCR) 超滤 振动膜组器 抗污染运行参数
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基于Attention-T-GRU的短时交通流预测
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作者 张玺君 苏晋 +2 位作者 陈宣 尚继洋 崔勇 《兰州理工大学学报》 北大核心 2025年第4期107-113,共7页
针对路网中交通流较大的关键路段需要准确的交通流预测结果,在考虑交通流时空相关性的基础上,选取预测道路的同向相邻道路,提出单条路段的短时交通流预测组合模型.首先,根据研究道路与其上下游道路的相关性构建速度矩阵;其次,将速度矩... 针对路网中交通流较大的关键路段需要准确的交通流预测结果,在考虑交通流时空相关性的基础上,选取预测道路的同向相邻道路,提出单条路段的短时交通流预测组合模型.首先,根据研究道路与其上下游道路的相关性构建速度矩阵;其次,将速度矩阵输入注意力机制网络提取道路之间的空间联系;最后,将注意力机制输出的数据分解为若干个序列T输入GRU网络中提取时间序列特征,构成ATGRU(Attention-T-GRU)组合模型完成路网的短时交通流预测.使用西安市的交通流数据对提出的ATGRU组合模型进行验证,结果表明,ATGRU模型相比T-LSTM、CNN-LSTM及ACGRU等模型有更高的预测精度. 展开更多
关键词 短时交通流预测 时空特性 注意力机制 组合模型
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