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慕容鲜卑社会农耕、游牧经济转型实态与边疆特征——以公元3—4世纪的辽西地区为中心

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东北师大学报（哲学社会科学版） 2024年第3期 100-107页

作者：李路东北师范大学古籍整理研究所长春吉林130024

在迁居大棘城之前,慕容鲜卑的社会经济以游牧经济为主,与东汉时期差别不大,在迁居大棘城之后则开始迅速进入农业社会。在农业经济上,慕容鲜卑最初学习西晋占田法,使社会经济得到快速发展。在慕容皝统治后期,又改占田为屯田,基本满足了... 详细信息

在迁居大棘城之前,慕容鲜卑的社会经济以游牧经济为主,与东汉时期差别不大,在迁居大棘城之后则开始迅速进入农业社会。在农业经济上,慕容鲜卑最初学习西晋占田法,使社会经济得到快速发展。在慕容皝统治后期,又改占田为屯田,基本满足了急速扩张的人口需求。在这一过程中,游牧生产弱化了经济功能,强化了政治与军事功能,从以输出生产工具为主要目的,变为以农业生产为主的社会经济链条之一部。慕容鲜卑这一社会经济转型过程具备混合性、边缘性、跟随性等边疆特征,在历史上具有典型性。

关键词：慕容鲜卑农耕经济游牧经济边疆辽西

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RF-MIP-LSTM股价预测模型

计算机工程与应用 2024年

作者：张颖李路上海工程技术大学数理与统计学院

长短时记忆神经网络（LSTM）在预测股价波动这类复杂的非线性系统中展现了较好的性能，然而LSTM模型没有考虑三个门控机制的耦合关系和长时记忆对模型输入的影响。本文通过增加输入门控的长时记忆窥视和耦合了三个门控机制的唯一门机制... 详细信息

长短时记忆神经网络（LSTM）在预测股价波动这类复杂的非线性系统中展现了较好的性能，然而LSTM模型没有考虑三个门控机制的耦合关系和长时记忆对模型输入的影响。本文通过增加输入门控的长时记忆窥视和耦合了三个门控机制的唯一门机制，增强了长时记忆信息传递和模型的稳定性，构建了基于随机森林特征选择的RF-MIP-LSTM模型，并推导了模型的前向与反向传播算法。通过对农业银行、盐田港、格力电器三只股票价格和上证指数的预测和比较，RF-MIP-LSTM模型的收敛速度和预测精度均优于LSTM模型。

关键词：股价预测随机森林长短时记忆神经网络长时窥视孔

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面向无人机辅助边缘计算的部署策略研究

面向无人机辅助边缘计算的部署策略研究

作者：李路北方工业大学

学位级别：硕士

移动边缘计算技术有效应对了终端设备在处理时延敏感型应用带来的计算挑战,通过将计算任务卸载至边缘服务器,解决终端设备计算资源受限问题。在偏远或灾害地区,结合无人机灵活部署的优势,可以快速部署移动边缘计算网络,确保核心服务的... 详细信息

移动边缘计算技术有效应对了终端设备在处理时延敏感型应用带来的计算挑战,通过将计算任务卸载至边缘服务器,解决终端设备计算资源受限问题。在偏远或灾害地区,结合无人机灵活部署的优势,可以快速部署移动边缘计算网络,确保核心服务的连续性和可靠性。然而,无人机的部署位置对任务卸载的服务质量起到关键性作用。因此,本文以最小化任务卸载时间为目的,面向无人机辅助边缘计算的部署策略进行研究。主要研究内容如下:(1)面向空旷场景,采用空地视距信道模型,综合考虑无人机可部署范围、视距链路概率等约束,以最小化任务卸载时间为目标,建立无人机位置部署的优化模型;其次,利用图像可以很好捕获空间位置的特性,提出基于自编码器结构的部署优化方法,通过监督学习进行训练。考虑原始优化问题难以直接求解,将其转化为二次锥规划问题,基于凸优化设计专家算法,生成数据集学习部署策略,快速获取无人机的最佳部署位置。(2)面向城市复杂场景,采用空地莱斯衰落信道模型,考虑无人机二维部署不足,以最小化任务卸载时间为目标,建立无人机三维部署优化模型;其次,提出基于卷积神经网络的部署方法,引入Coordinate Attention模块提升学习效率,通过监督学习方式训练网络。考虑原始优化问题为非线性规划问题,将其划分为无人机水平位置优化和垂直位置优化两个子问题,基于凸优化设计迭代方法进行交替求解,以此作为专家算法生成数据集,实现无人机三维快速部署。

关键词：无人机边缘计算优化部署自动编码器卷积神经网络

咸潮影响下长江口水源地优化布局及白茆沙水库建设可行性分析

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水资源保护 2024年第1期40卷 25-32,43页

作者：季永兴李路高晨晨上海市水利工程设计研究院有限公司上海200232 上海滩涂海岸工程技术研究中心上海200232 上海市水务局防汛减灾工程技术研究中心上海200232

为提升远期上海原水水量、水质供应能力和应对突发咸潮入侵和水污染风险,在分析长江口水源现状和咸水入侵形势基础上,论证了长江口水源地优化布局的必要性,结合咸水入侵监测数据及反演成果提出在白茆沙新建水库方案及原水系统优化调度方... 详细信息

为提升远期上海原水水量、水质供应能力和应对突发咸潮入侵和水污染风险,在分析长江口水源现状和咸水入侵形势基础上,论证了长江口水源地优化布局的必要性,结合咸水入侵监测数据及反演成果提出在白茆沙新建水库方案及原水系统优化调度方案,并分析了白茆沙水库建设对河势变化、行洪、通航、渔业资源及生态环境等方面的影响。结果表明:在白茆沙新建水库是较可行的方案,可对上海境内的长江口水源地进行优化布局,扩大供水规模并上移取水口;拟建的白茆沙水库位于白茆沙整治工程内侧,既可确保围堤安全稳定,也不影响行洪、通航,对河势变化、渔业资源及生态环境影响微小;布置于水库南侧微弯水道处的取水口,既可避免淤积对取水口的影响,也可避免北支咸潮倒灌的影响;上岸后的输水管与崇明岛原水复线共建,增强了崇明岛原水的供水安全,与现有长江口和黄浦江水源地的原水系统互联互通,可实现上海原水系统“双源供水、一网调度”的目标。

关键词：咸潮入侵供水工程原水系统水源地长江口白茆沙

IMGAF-RLNet模型的股指趋势预测研究

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计算机工程与应用 2024年

作者：张菊平李路上海工程技术大学数理与统计学院

针对金融时间序列动态不稳定性以及长期依赖的特性，构建了基于深度学习算法的IMGAF-RLNet模型预测中国股票市场的大、中盘指数涨跌趋势。IMGAF-RLNet采用格拉姆角场方法将目标股指和基于斯皮尔曼秩相关系数筛选的成分股的不同特征序列... 详细信息

针对金融时间序列动态不稳定性以及长期依赖的特性，构建了基于深度学习算法的IMGAF-RLNet模型预测中国股票市场的大、中盘指数涨跌趋势。IMGAF-RLNet采用格拉姆角场方法将目标股指和基于斯皮尔曼秩相关系数筛选的成分股的不同特征序列编码为格拉姆差角场矩阵，然后将得到的矩阵序列构造为多维张量输入根据预训练模型分类结果筛选的CNN分类器残差网络（ResNet）进行特征提取，同时添加长短时记忆网络（LSTM）学习股指数据的时序特征，最后通过全连接网络对ResNet提取的局部特征和LSTM提取的整体特征完成股指趋势分类预测。选取沪深300、上证50、中证500指数作为研究对象。实验表明，三只股指的短、中、长期趋势预测准确率均在59%以上，其中预测效果最好的窗口及分类准确率分别为40、20、20；62.65%、63.68%、61.85%。

关键词：股指趋势预测数据增强格拉姆角场残差神经网络长短时记忆网络

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阿尔金断裂东段的河流阶地累积位错

地震地质 2024年第3期46卷 547-569页

作者：李路瑶丁锐姜大伟张世民应急管理部国家自然灾害防治研究院北京100085

阿尔金断裂带是青藏高原北缘的大型左旋走滑断裂,其东段与NW走向的祁连山逆冲断裂带斜接。文中基于无人机摄影测量技术(SfM)获得的高分辨率影像数据,对阿尔金断裂带东段长约127km的段落开展了详细解译,并对其中9个典型河流阶地位错点进... 详细信息

阿尔金断裂带是青藏高原北缘的大型左旋走滑断裂,其东段与NW走向的祁连山逆冲断裂带斜接。文中基于无人机摄影测量技术(SfM)获得的高分辨率影像数据,对阿尔金断裂带东段长约127km的段落开展了详细解译,并对其中9个典型河流阶地位错点进行测量与统计。沿阿尔金断裂带向E,晚第四纪左旋累积位移总体呈衰减趋势,且以断裂带东侧NW走向斜接逆冲断裂或逆冲走滑断裂为界,其累积位错量在同一断裂段内大致相当,但相邻断裂段之间表现为阶梯状递减,指示了斜接断裂的构造转换关系及可能的地震破裂分段作用,为阿尔金断裂带活动性分段研究与潜在发震能力评价提供了依据。

关键词：阿尔金断裂带高分辨率地形数据累积位移断错地貌构造转换

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结合聚类边界采样的主动学习

智能系统学报 2024年第2期19卷 482-492页

作者：胡峰李路正代劲刘群重庆邮电大学计算机科学与技术学院重庆400065

主动学习是一种机器学习方法,需要选择最有价值的样本进行标注。目前,主动学习在应用时面临着一些挑战,其依赖分类器的先验假设,这容易导致分类器性能意外下降,同时需要一定规模的样本作为启动条件。聚类可以降低问题规模,是主动学习的... 详细信息

主动学习是一种机器学习方法,需要选择最有价值的样本进行标注。目前,主动学习在应用时面临着一些挑战,其依赖分类器的先验假设,这容易导致分类器性能意外下降,同时需要一定规模的样本作为启动条件。聚类可以降低问题规模,是主动学习的一种有效手段。为此,结合密度聚类边界采样,开展主动学习方法的研究。针对容易产生分类错误的聚类边界区域,通过计算样本密度,提出一种密度峰值聚类边界点采样方法;在此基础上,给出密度熵的定义,并利用密度熵对聚类边界区域进行启发式搜索,提出一种基于聚类边界采样的主动学习方法。试验结果表明,与文献中的5种主动学习算法相比,该算法能够以更少标记量获得同等甚至更高的分类性能,是一种有效的主动学习算法;在标记不足,无标签样本总量20%的情况下,算法在Accuracy、F-score等指标上取得较好的结果。

关键词：主动学习机器学习聚类边界密度峰值聚类几何采样信息熵版本空间主动聚类

阿比特龙联合多西他赛治疗去势抵抗性前列腺癌的临床疗效分析

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阿比特龙联合多西他赛治疗去势抵抗性前列腺癌的临床疗效分析

作者：李路明承德医学院

学位级别：硕士

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水文时间序列分析方法研究进展

地球信息科学学报 2024年第4期26卷 927-945页

作者：李路宫辉力郭琳朱琳陈蓓蓓首都师范大学水资源安全北京实验室北京100048 首都师范大学资源环境与地理信息系统北京市重点实验室北京100048 首都师范大学城市环境过程与数字模拟国家重点实验室培育基地北京100048 首都师范大学三维信息获取与应用教育部重点实验室北京100048 首都师范大学地面沉降机理与防控教育部重点实验室北京100048

水文时间序列分析领域的发展对于有效管理和利用水资源至关重要。本文基于WoS核心合集数据库和CNKI数据库,采用文献计量学方法和CiteSpace软件,揭示国内外水文时间序列分析领域的发展脉络、研究热点及发展方向。首先从水文时间序列的随... 详细信息

水文时间序列分析领域的发展对于有效管理和利用水资源至关重要。本文基于WoS核心合集数据库和CNKI数据库,采用文献计量学方法和CiteSpace软件,揭示国内外水文时间序列分析领域的发展脉络、研究热点及发展方向。首先从水文时间序列的随机性、非线性、不确定性等出发,结合机器学习、神经网络等新兴方法,将水文时间序列分析领域的相关进展分为6个方面。然后,对各方面开展了详细介绍,并与传统方法作对比,总结了传统方法的缺陷;最后,指出提高水文时间序列分析结果准确性的方向,主要包括:(1)在时空尺度上进行建模,并融合多元数据进行分析;(2)将物理机制融入机器学习模型,提高模型的可解释性和泛化能力;(3)在研究过程中考虑气候变化(极端天气事件)和水文过程的耦合;(4)将多个复杂特性综合进行研究,并提高每个复杂特性的研究水平。通过揭示国内外水文时间序列分析领域的发展脉络、研究热点及发展方向,我们能够更好地理解和应对气候变化、极端天气事件以及人类活动对水资源的影响,提高我们对水文过程的认识,为水资源规划、水灾风险管理和可持续发展提供科学依据。

关键词：水文时间序列分析 CiteSpace 机器学习非线性不确定性非平稳性耦合