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基于深度学习的短期交通流预测方法综述

交通运输工程学报 2024年第2期24卷 50-64页

作者：崔建勋要甲赵泊媛哈尔滨工业大学交通科学与工程学院黑龙江哈尔滨150090 大连理工大学经济管理学院辽宁大连116024

针对基于深度学习的短期交通流预测问题,揭示了时空相关性建模本质,分析了建模过程中涉及的多尺度时空特性、异质性、动态性、非线性等特点,明确了基于深度学习进行短期交通流预测的核心挑战,阐述了短期交通流预测涉及的外部信息整合、... 详细信息

针对基于深度学习的短期交通流预测问题,揭示了时空相关性建模本质,分析了建模过程中涉及的多尺度时空特性、异质性、动态性、非线性等特点,明确了基于深度学习进行短期交通流预测的核心挑战,阐述了短期交通流预测涉及的外部信息整合、多步预测与单步预测以及单体预测与集成预测等相关问题;按照网格化和拓扑化2种交通流数据组织方式,分别综述了当前最新的基于深度学习的短期交通流预测研究方向。研究结果表明:针对网格化交通流数据,当前研究主要包含了基于2D图像卷积神经网络、基于2D图像卷积神经网络与循环神经网络相结合、基于3D图像卷积神经网络3种预测建模方法;针对拓扑化交通流数据,当前研究主要包含了基于1D因果图像卷积与卷积图神经网络相结合、基于循环神经网络与卷积图神经网络相结合、基于自注意力与卷积图神经网络相结合、基于卷积图神经网络的时空同步学习4种预测建模方法;总体上,基于深度学习方法进行短期交通流预测相较于采用时间序列和经典机器学习方法获得了预测准确性上的极大提升;未来,针对物理理论、知识图谱与深度学习相结合,构建多时空数据挖掘大模型以及轻量化、可解释性、模型结构自动化搜索等维度的相关探索将成为重要研究方向。

关键词：智能交通短期交通流预测深度学习卷积神经网络图神经网络循环神经网络

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科技赋能东北经济高质量发展研究

经济纵横 2024年第9期 104-110页

作者：胡玥马文艺陈婷吉林大学行政学院吉林警察学院长春大学网络安全学院

文章基于新质生产力驱动经济发展的理论逻辑，分析东北地区科技赋能经济高质量发展的客观现实及面临的主要问题。从整体看，科技创新在东北经济发展中发挥了显著的赋能作用，但也面临科教资源的支撑作用尚未充分发挥、科技创新环境竞争... 详细信息

文章基于新质生产力驱动经济发展的理论逻辑，分析东北地区科技赋能经济高质量发展的客观现实及面临的主要问题。从整体看，科技创新在东北经济发展中发挥了显著的赋能作用，但也面临科教资源的支撑作用尚未充分发挥、科技创新环境竞争力较弱制约赋能作用发挥、区域科技创新体系尚不完善、产业结构失衡导致科技创新的市场导向失衡等问题。对此，东北地区应积极推进科技强省建设，注重培育发展战略性新兴产业和未来产业，加大科研经费的投入力度，扩大新产品开发的经费支出，促进知识创造和创新能力的持续提升，通过不断优化促进科技创新发展的政策制度体系，使科技要素更好赋能地区经济社会的高质量发展。

关键词：东北地区科技创新新质生产力高质量发展

基于Swin Transformer的高光谱图像分类方法研究

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基于Swin Transformer的高光谱图像分类方法研究

作者：刘元甲牡丹江师范学院

学位级别：硕士

随着遥感技术的飞速发展,高光谱遥感数据的采集正在以前所未有的速度拓展人类对地球表面精细观测的能力。高光谱遥感,以其传感器波段丰富、频谱分辨率高的特点,成为现代空间科学及地球科学研究的重要工具。高光谱图像分类是一个利用遥... 详细信息

随着遥感技术的飞速发展,高光谱遥感数据的采集正在以前所未有的速度拓展人类对地球表面精细观测的能力。高光谱遥感,以其传感器波段丰富、频谱分辨率高的特点,成为现代空间科学及地球科学研究的重要工具。高光谱图像分类是一个利用遥感技术获取的图像数据进行地物分类的领域,它通过利用图像中的光谱信息,可以更准确地识别和分类地物类型。高光谱图像分类方法从传统的基于统计学习的方法,到基于机器学习的方法,再到目前热门的深度学习方法逐渐占据主导地位。然而,基于深度神经网络的高光谱图像分类方法仍然有许多问题存在。首先,基于卷积神经网络的结构往往会受限于卷积核的感受野,而无法将远程图像块间的特征联系起来;第二是基于Transformer的神经网络在处理序列化图像时无法很好的提取高光谱图像复杂特征,没有充分利用高光谱空间和光谱信息;最后,高光谱数据集的数量少,获取难度大,如何在有限样本的情况下对高光谱图像进行分类也是目前值得研究的问题。本文结合Swin Transformer网络,针对上述问题开展了研究,具体内容有以下三个方面:(1)基于光谱Swin Transformer网络的高光谱图像分类算法。卷积神经网络是计算机视觉任务的热门方法,被广泛应用于各类高光谱图像处理任务。单纯的卷积神经网络架构在卷积核提取特征的时候,会出现卷积核受到设计大小限制,无法关联图像块上下文之间联系的问题,而基于视觉Transformer的模型面对复杂的高光谱图像,注意力计算量过大。因此,本文提出了光谱Swin Transformer网络,首先对高光谱的光谱部分进行预处理,再利用Swin Transformer网络同时处理空间和光谱特征信息。Swin Transformer可以利用自注意力计算相邻向量间的相似度和特征,同时特色的窗口移动,保证窗口间的注意力能够维持,而且仅需计算单个窗口的注意力,大大减小了计算资源的消耗。在无人机机载高光谱数据集和遥感高光谱数据集上进行了实验验证,结果展示了Swin Transformer在高光谱图像分类领域的潜力和优势。(2)基于CNN和Swin Transformer的高光谱分类算法。高光谱波频谱数较高,空间包含的地物信息较多,特征复杂。同时光谱间存在许多交叉和相似部分,传统模型手工设计来提取特征无法很好的面对这种高维度的特征,而单纯的卷积神经网络只关注空间特征或者光谱特征,忽略了其他因素。因此,本文提出了联合CNN和轻量Swin Transformer的高光谱图像分类算法。特征提取模块采用3个3D-CNN和一个2D-CNN来同时提取高光谱的空间及光谱信息,连接处会将光谱的特征融合到空间特征中,统一作为分类模块的输入。为了降低复合模型的复杂度,同时Swin Transformer获取到的输入是经过处理后的特征,所以精简了四个下采样阶段,整体降低模型的复杂度。并且在公共遥感高光谱数据集上实验证明,此方法效果显著,达到领域内具有竞争力的水准。(3)基于知识蒸馏Swin Transformer的原型网络用于高光谱图像分类。高光谱数据的获取难度大,而且地物情况复杂,人工标注需要丰富的专业知识,缺乏大型数据集。这对于数据驱动的深度学习模型来说,如果进一步应用必须考虑能够在有限样本的情况下准确分类。对此本文提出了基于知识蒸馏的Swin Transformer网络,知识蒸馏能够更好的萃取高光谱的特征,同时也降低训练样本数量的需求,结合原型网络能够在有限样本的情况下,依旧保持较高分类准确率。在两个公共高光谱数据集上的实验验证了所提模型的性能表现。

关键词：深度学习高光谱图像分类小样本高光谱图像分类 Swin Transformer 卷积神经网络

乡土课程资源应用对农村小学语文教学效果的影响研究

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乡土课程资源应用对农村小学语文教学效果的影响研究

作者：马文莹牡丹江师范学院

学位级别：硕士

在国家大力发展乡村教育的背景下,乡土课程资源逐渐受到了前所未有的关注,乡土课程资源不仅丰富多样,而且具有独特的地方特色和深厚的文化底蕴。其开发利用不仅可以凸显地方特色,弘扬本土文化,也可以为课程建设注入新的活力,促进人的全... 详细信息

在国家大力发展乡村教育的背景下,乡土课程资源逐渐受到了前所未有的关注,乡土课程资源不仅丰富多样,而且具有独特的地方特色和深厚的文化底蕴。其开发利用不仅可以凸显地方特色,弘扬本土文化,也可以为课程建设注入新的活力,促进人的全面发展。语文作为一门富有文化内涵的学科,与乡土课程资源紧密结合,可以丰富语文课程资源,发展语文学习外延,拓展语文教学形式,使教学内容更加贴近学生的生活实际,激发学生的学习兴趣和热情。为了探究乡土课程资源应用对农村小学语文教学效果的影响,本研究在文献综述与理论分析的基础上,以乡土课程资源应用为自变量,包括乡土文本资源应用、乡土环境资源应用、乡土人力资源应用三个维度;农村小学语文教学效果为因变量,包括文化自信、语言运用、思维能力、审美创造四个维度。同时以M市辖区内的五个地区的农村小学语文教师为调查对象,利用SPSS26.0统计软件对调查数据进行了分析。调查结果显示,乡土课程资源应用情况不理想;乡土课程资源应用在不同学校特征方面存在显著差异;农村小学语文教学效果在不同学校特征方面存在显著差异;乡土课程资源应用与农村小学语文教学效果存在显著相关;乡土课程资源应用对农村小学语文教学效果有直接影响。乡土课程资源应用中的乡土文本资源应用、乡土环境资源应用、乡土人力资源应用是农村小学语文教学效果提升的重要因素。因此,可以通过学校鼓励教师加强运用乡土文本资源,提供语文教学素材;学校引导教师合理利用乡土环境资源,优化语文教学形式;学校引领多方人员共同参与语文教学,提高语文教学质量。通过这些策略为农村小学语文教学效果的提升提供可行性的建议。

关键词：农村小学语文教学乡土课程资源教学效果

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飞行员应急处置能力评价模型

中国安全科学学报 2024年第4期34卷 199-206页

作者：王永刚马文婷中国民航大学安全科学与工程学院天津300300

为提高飞行员在紧急情境下的应急处置能力,减少民航安全事故,基于决策模型和应激理论模型,分析飞行员任务过程,从飞行员运行安全能力和飞行员储备安全能力2个方面建立飞行员应急处置能力指标体系;运用模糊层次分析法(FAHP)建立包含安全... 详细信息

为提高飞行员在紧急情境下的应急处置能力,减少民航安全事故,基于决策模型和应激理论模型,分析飞行员任务过程,从飞行员运行安全能力和飞行员储备安全能力2个方面建立飞行员应急处置能力指标体系;运用模糊层次分析法(FAHP)建立包含安全运行能力B1和储备安全能力B2指标体系,结合专家意见确定二级指标的隶属度,得到飞行员应急处置能力的核心指标;通过证据推理(ER)算法合成民航安全领域相关专家综合评价飞行员应急处置能力的流程,并选取某航空公司2个机组飞行员进行实证分析。研究结果表明:评价飞行员应急处置能力模型很好地降低不确定性对评价结果的影响,从而显著提高评价结果的可靠性。

关键词：飞行员应急处置能力运行安全能力储备安全能力模糊层次分析法(FAHP) 证据推理(ER)算法

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理性情绪疗法介入青少年手机游戏成瘾的个案实践

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理性情绪疗法介入青少年手机游戏成瘾的个案实践

作者：马文荷长春工业大学

学位级别：硕士

随着科技的发展和电子产品功能完善,手机越来越成为人们生活中的重要物品。伴随着线上教学的需要,手机普及的年龄也逐渐变小,手机成为青少年学习和生活的重要物品,“机不离手”已经成为现代人突出的行为特点。虽然手机为青少年的学习和... 详细信息

随着科技的发展和电子产品功能完善,手机越来越成为人们生活中的重要物品。伴随着线上教学的需要,手机普及的年龄也逐渐变小,手机成为青少年学习和生活的重要物品,“机不离手”已经成为现代人突出的行为特点。虽然手机为青少年的学习和生活带来了很大的便利,但由于青少年缺乏自控能力造成的手机游戏成瘾问题,也成为当今影响青少年心理健康的因素之一。手机游戏成瘾是一种行为成瘾问题,其被定义为过度和强迫性地使用手机,手机游戏成瘾与各种社会行为和情感方面的负面后果有关。我国青少年手机成瘾检出率高达22-32%,因此对于青少年手机成瘾现象必须给予重视。本文主要针对青少年手机游戏成瘾问题,运用理性情绪疗法,根据服务对象的问题制定服务方案。社工从服务对象的个人、家庭、学习和班级融入等方面入手,围绕方案设计的目标与规划,秉持社会工作的价值理念,通过七次介入服务,帮助服务对象加强家庭有效沟通、找到适合自己的学习方法,提高学习成绩,并积极融入班集体,让服务对象在与环境的互动中改变认知、更正行为,从而帮助服务对象戒除手机游戏成瘾问题。在理性情绪疗法指导下,社工在帮助服务对象建构合理信念的同时,调动服务对象的主观能动性。本文以青少年作为研究对象,以个案为例,深入分析导致服务对象手机游戏成瘾的原因,从而制定出贴合服务对象情况的介入计划与服务方案,并有效帮助服务对象戒除手机游戏成瘾,恢复其正常生活。本文通过个案社会工作方法,按照理性情绪疗法的四个步骤,总体从三个层面进行介入:从个人上,社工帮助服务对象建立合理认知,改变其对自我和手机游戏的认知,促使服务对象的认知与外部环境和解,学会适度正确的使用手机;从家庭上,社工指出服务对象的家庭沟通存在弊端,并通过调整其家庭不良沟通,建立服务对象家庭支持系统;从学习上,社工为服务对象链接学习资源,调整其学习方法,并推动服务对象积极融入班集体,增强自我价值感,最终达到助人自助的社会工作目的。

关键词：青少年理性情绪疗法手机游戏成瘾个案实践

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清华大学美术学院

雕塑 2022年第S01期 39-39页

作者：蔡艳琦罗幻(指导) 刘盛佳魏小明(指导) 黄仁余马文甲(指导) 张动夏万不详

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同伴互动在高中英语读后续写中的应用研究

同伴互动在高中英语读后续写中的应用研究

作者：齐冰甲信阳师范大学

学位级别：硕士

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硅单晶生长过程建模及直径控制仿真系统研究

硅单晶生长过程建模及直径控制仿真系统研究

作者：马文乐西安理工大学

学位级别：硕士

随着集成电路产业的蓬勃发展,硅单晶作为先进微电子器件制造的关键材料,对其生长质量和控制标准要求日益严格。在直拉法硅单晶生长过程中精确的直径控制可以减少晶体位错,是提高硅单晶品质的重要手段。但是直拉法硅单晶生长过程中的直... 详细信息

随着集成电路产业的蓬勃发展,硅单晶作为先进微电子器件制造的关键材料,对其生长质量和控制标准要求日益严格。在直拉法硅单晶生长过程中精确的直径控制可以减少晶体位错,是提高硅单晶品质的重要手段。但是直拉法硅单晶生长过程中的直径控制面临模型复杂性高,参数辨识难,非线性强和迟滞效应大等问题。本文聚焦于硅单晶生长过程中的机理数据混合建模和直径预测控制研究,运用虚拟仿真技术,模拟硅单晶生长过程中的晶体状态,利用虚拟3D模型展示晶体直径控制效果。本文的主要研究工作如下:(1)从能量传递和固液界面的几何形变两个关键维度出发,建立晶体生长过程能量传递模型和固液界面几何形变模型。通过仿真实验验证了该模型能够正确反映晶体生长过程中的各种状态变化,为硅单晶生长直径控制提供理论支持。(2)针对硅单晶生长过程机理模型输出精度低,数据驱动模型可解释性差的问题,基于非线性自回归神经网络建立硅单晶生长过程机理数据混合模型。通过数据驱动建模预测机理模型中的关键变量,提高机理模型的输出精度。在模型建立过程中针对非线性自回归神经网络模型在高斯-牛顿算法下陷入局部最优解,导致并行结构下模型输出误差较大的问题,提出一种自适应差分进化算法对网络模型参数进行优化。仿真实验结果表明,建立的机理数据混合模型相比机理模型具有更高的输出精度,为硅单晶生长过程的精确控制和优化提供技术支持。(3)针对硅单晶生长过程复杂非线性和大滞后效应下的直径控制问题,提出基于扩展线性化模型的高精度预测控制算法。硅单晶生长过程的复杂非线性,导致局部线性化模型难以精确表达系统全部的动态行为,采用扩展线性化在每个控制周期对模型进行线性化处理并更新局部线性化模型。基于系统的动态响应特性,在建立预测模型时将控制系统输出分为受迫响应和自由响应,以此来减少优化过程的计算量并提高控制精度和鲁棒性。仿真实验结果表明,与传统模型预测控制相比,扩展线性化模型预测控制算法的控制精度相比局部线性化预测控制算法更高,并展现出更优越的鲁棒性能。(4)基于虚拟仿真技术设计并建立直拉硅单晶生长直径控制仿真系统,将直拉法硅单晶制备过程,利用虚拟3D模型实现了直拉法硅单晶生长全过程模拟。将混合模型和预测控制算法封装为动态链接库,实现等径阶段的晶体直径控制仿真,依据封装的动态库模拟晶体直径在不同控制策略下的变化。利用3D可视化技术,该仿真系统能够通过三维模型展现生产过程中不易观察到的炉内情况,通过仿真系统,可以在不进行实际物理实验的情况下,对硅单晶生长过程中的各种参数进行模拟和优化。

关键词：直拉硅单晶生长混合建模扩展线性化预测控制虚拟仿真