检索结果-南通市图书馆

考虑天气和起飞跑道影响的离港航班滑出时间预测

在线全文

同方学位论文库

学校读者我要写书评

暂无评论

考虑天气和起飞跑道影响的离港航班滑出时间预测

作者：王楚皓中国民用航空飞行学院

学位级别：硕士

现阶段,在我国诸多机场的实际运行管理中,普遍存在依赖管制工作经验估算平均滑出时间进行决策的现象,导致推出等待、场面拥堵、航班延误等一系列问题。鉴于这种情况,通过挖掘实际运行数据,精确预测航班滑出时间,优化离港航班推出顺序,... 详细信息

现阶段,在我国诸多机场的实际运行管理中,普遍存在依赖管制工作经验估算平均滑出时间进行决策的现象,导致推出等待、场面拥堵、航班延误等一系列问题。鉴于这种情况,通过挖掘实际运行数据,精确预测航班滑出时间,优化离港航班推出顺序,提高机场运行效率,并实现进出港与场面运行的高效协同,对于构建航班智能化运行模式并推进“智慧民航”的发展具有重要意义。本文深入探讨了影响离港航班滑出时间的因素,从机场交通流、静态和动态因素三个维度选取了9个关键影响因素。通过对场面运行态势的细致分析,揭示了进离港航班滑行的时空交错特性,量化计算了以上影响因素,深度挖掘了航班运行数据、天气数据和跑道数据的分析处理方法。为了更高效地分析数据,运用因子分析法对滑出时间影响因素的数据集进行了降维处理,提炼出3个更加清晰、易于解释的公因子变量。利用SPSS软件对这9个影响因素及3个公因子变量进行相关性分析。最后,基于相关性分析结论构建了BP神经网络的离港航班滑出时间预测模型、蝗虫算法(GOA)优化的BP神经网络离港航班滑出时间预测模型、因子分析(FA)与BP神经网络相结合的离港航班滑出时间预测模型以及FA&GOA-BP的离港航班滑出时间预测模型。通过统一的衡量标准,对比分析了模型间的优劣,讨论了天气因素、起飞跑道以及降维处理后的影响因素对滑出时间的影响程度。以深圳宝安国际机场2周的实际运行数据进行验证,结果表明:(1)天气因素和跑道因素的引入,均能提升模型的精度和准确性,但是天气因素对滑出时间的影响大于起飞跑道;(2)根据场面运行态势分析和8种时序类型的场面滑行航空器,重新量化计算了机场地空交通流因素。(3)利用因子分析降维后的数据集,避免了影响因素间的影响,提取的公因子更易解释滑出时间的扰动。(4)基于蝗虫算法优化的滑出时间模型预测结果精度有明显提升,MAE和RMSE分别减少了17.73s、32.58s,MAPE提升了3.03%;±3min和±5min的准确率分别高达88%和97.5%。(5)基于FA&GOA-BP的预测结果相较于初始数据集有所下降,但更加贴合机场实际运行。

关键词：滑出时间预测 BP神经网络蝗虫优化算法(GOA) 因子分析(FA)

2024年“毕业设计·服装设计”主题研讨会综述

在线全文

同方学位论文库

学校读者我要写书评

暂无评论

装饰 2024年第6期 12-17页

作者：王艺函清华大学美术学院

每逢毕业季,《装饰》杂志会聚焦一个专业组织一期毕业设计专题,并邀请院校专业负责人及一线教师共同研讨该专业的人才培养模式、教学特色、评价体系和毕业设计教学理念。2024年,专题再次聚焦“毕业设计·服装设计”,从清华大学美术学院... 详细信息

每逢毕业季,《装饰》杂志会聚焦一个专业组织一期毕业设计专题,并邀请院校专业负责人及一线教师共同研讨该专业的人才培养模式、教学特色、评价体系和毕业设计教学理念。2024年,专题再次聚焦“毕业设计·服装设计”,从清华大学美术学院、中国美术学院时尚设计学院、北京服装学院服装艺术与工程学院、东华大学服装与艺术设计学院、深圳大学艺术学部、浙江理工大学服装学院6所院校教师的研讨发言中,可以发现技术与产业更迭引发的服装设计教育变化。

关键词：毕业设计服装设计产教融合人工智能时尚

维普期刊数据库

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

双碳背景下管理者自信与企业绿色并购

贵州社会科学 2024年第04期412卷 135-143页

作者：杨子函吕婵澳门科技大学

双碳背景下，工业企业的绿色发展是大势所趋，而管理者在绿色转型中起着至关重要的作用。本文基于2014年—2022年工业企业并购数据，研究了双碳政策实施以来管理者自信对绿色并购的影响及其机制。研究发现：管理者越自信，工业企业发起... 详细信息

双碳背景下，工业企业的绿色发展是大势所趋，而管理者在绿色转型中起着至关重要的作用。本文基于2014年—2022年工业企业并购数据，研究了双碳政策实施以来管理者自信对绿色并购的影响及其机制。研究发现：管理者越自信，工业企业发起绿色并购的可能性越小；管理层环境注意力在管理者自信对绿色并购的影响中起到中介作用；同时，管理层能力对于管理者自信对绿色并购的负相关关系，具有显著的削弱作用，管理层权力对于管理者自信对绿色并购的负相关关系，具有显著的促进作用。另外，相比于重污染企业，非重污染企业管理者自信与绿色并购的负相关关系更加显著；管理者自信不但会抑制绿色并购，对于其他的企业环保投资也会起到抑制作用。因此，工业企业在双碳背景的绿色转型压力下，可以适当减少对过度自信管理者的聘用，重视管理者能力，适当抑制管理层权力的过度使用。政府应当着力强化企业环境注意力，借助绿色并购实现企业绿色转型。

关键词：管理者自信绿色并购环境注意力双碳

河南省农产品加工业集聚的测度及提升对策研究

在线全文

同方期刊数据库

学校读者我要写书评

暂无评论

河南省农产品加工业集聚的测度及提升对策研究

作者：江函函河南工业大学

学位级别：硕士

基于SIPS理论的公共图书馆红色短视频阅读推广策略研究

在线全文

同方学位论文库

学校读者我要写书评

暂无评论

图书馆学研究 2024年第6期 91-100页

作者：陈裕函湘潭大学图书馆

近年来,随着短视频的迅速风靡,借助短视频开展红色资源推广成为图书馆的重要服务手段。文章基于SIPS理论的消费者行为阶段视角,即共鸣、确认、参与以及共享和扩散,采取定量与定性相结合的方法,基于抖音平台调研我国省级公共图书馆红色... 详细信息

近年来,随着短视频的迅速风靡,借助短视频开展红色资源推广成为图书馆的重要服务手段。文章基于SIPS理论的消费者行为阶段视角,即共鸣、确认、参与以及共享和扩散,采取定量与定性相结合的方法,基于抖音平台调研我国省级公共图书馆红色短视频阅读推广现状,发现红色短视频阅读推广存在内容建设思路不清晰、平台运营管理不专业、多维互动机制不完善以及目标受众定位不准确等问题。未来,可以从内容建设布局、平台运营水平、多维互动机制、定位目标受众4个方面寻求突破,助力公共图书馆实现“抖音短视频+红色文化阅读推广”新媒体矩阵的创新发展。

关键词： SIPS理论公共图书馆红色阅读短视频

维普期刊数据库

“浮出”与“淹没”：女性耽美粉丝的主体性研究

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

“浮出”与“淹没”：女性耽美粉丝的主体性研究

作者：王楚晗吉林大学

学位级别：硕士

耽美文化起源于日本,原是一种亚文化,随着国产电视剧《陈情令》的爆火,耽美文化进入国内更多人的视野,变成一种流行文化。随着网络迅速扩张,女性主义近几年也在国内得到了更多关注,在社交平台上引起广泛讨论。女性主义与耽美同作为热点... 详细信息

耽美文化起源于日本,原是一种亚文化,随着国产电视剧《陈情令》的爆火,耽美文化进入国内更多人的视野,变成一种流行文化。随着网络迅速扩张,女性主义近几年也在国内得到了更多关注,在社交平台上引起广泛讨论。女性主义与耽美同作为热点话题在各大社交和流媒体平台上活跃,喜欢耽美的女性常会在获取耽美相关信息时看到女性相关的事件,女性的主体意识或多或少得到了唤醒。原有研究着重描写其粉丝身份,轻视或是忽略了耽美粉丝在耽美这个场域中呈现出多种的主体性表现。本研究为探索式的定性研究,通过对以女性为主的耽美粉丝的网络田野调查以及个案访谈,在凝视理论和场域理论的指导之下,围绕这些女性耽美粉丝的主体性进行研究,旨在呈现出其较为真实的画像。尝试探讨在传统父权文化的制约之下,在耽美场域中的女性是如何发声的、她们发声的内容是什么。耽美为女性提供了一个话语空间,因传统父权文化扎根久已,耽美粉丝尚未摆脱其烙印,常常有将实然的男男CP看成应然中的男女CP的行为,又有蒙上一层女性主义的色彩。在耽美场域中她们的许多表现是矛盾的,她们具有性别意识,性别意识又并不能说是绝对清晰的。耽美粉丝多拥有三重身份,即耽美文化的受众、耽美文化的制造者和拥有女性身份的社会人。本研究以这三重身份为分析点,探讨她们在耽美这个场域中表露出的“浮出”主体性和“淹没”主体性的两面。在耽美中,相对厌女的表达和女性主义的声音共存,同时导致了女性耽美粉丝主体性表现在“浮出”与“淹没”中交替进行。作为受众,她们在此开展一些带有性别色彩的讨论,却又容易陷入这种浅层的表达中去。作为制造者来说,她们在试图反抗,做出抢夺话语权的行为,却难以拥有主导权,审核和发布平台会以各种方式反向侵占其拥有的话语权。作为社会人来说,她们借此拓宽了个人社会化的路径,又在为男性中心主义的表达和呈现助力。

关键词：耽美女性主体性

在线全文

同方学位论文库

学校读者我要写书评

暂无评论

基于模型自适应的车辆换道意图识别方法研究

基于模型自适应的车辆换道意图识别方法研究

作者：伊函函吉林大学

学位级别：硕士

换道意图识别是自动驾驶汽车主动安全系统的关键研究领域,通过准确预测交通参与者的运动趋势,以提高交通安全和通行效率。未来,自动驾驶汽车将部署在复杂的混合交通环境中,必须保证自动驾驶车辆的行驶安全,则需要对周围车辆换道意图的... 详细信息

换道意图识别是自动驾驶汽车主动安全系统的关键研究领域,通过准确预测交通参与者的运动趋势,以提高交通安全和通行效率。未来,自动驾驶汽车将部署在复杂的混合交通环境中,必须保证自动驾驶车辆的行驶安全,则需要对周围车辆换道意图的准确辨识。因此,设计一种对周围车辆的行驶轨迹预测和换道意图识别算法可以降低事故率。与此同时,所提出的算法应具备足够的鲁棒性和可靠性,然而在训练集上训练的轨迹预测算法由于数据漂移和时间方差的影响,可能无法泛化到测试集,进而导致自动驾驶系统的不稳定。这一挑战促使采用在线自适应算法实时更新车辆轨迹预测模型,以提高换道意图识别性能。基于上述问题,本文的主要工作如下:(1)提出了一种基于轨迹预测的车辆换道意图识别算法,实现自动驾驶汽车对周围车辆换道意图的准确识别。首先,通过标注车辆历史轨迹的换道意图来建立离线训练数据集。其次,构建换道意图识别分层框架,底层基于长短时记忆网络(Long Short-Term Memory,LSTM)预测目标车辆未来的行驶轨迹,中间层使用DBSCAN(Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise)从历史轨迹和未来轨迹中聚类出对意图识别有贡献的特征,顶层通过极限梯度提升算法融合历史轨迹、未来轨迹和轨迹聚类的结果来识别出换道意图。最后,采用多组对比分析实验证明了所提出的意图识别方法的有效性,实验结果表明:该方法在5s历史轨迹预测3s未来轨迹处,轨迹预测的均方根误差为1.79m以内,换道意图识别准确率可达97.41%,表现出良好的换道意图识别能力。(2)提出了一种基于模型自适应的车辆换道意图识别方法,能够实时更新模型的参数,从而提高轨迹预测性能和换道意图识别准确率。首先,提出了基于遗忘因子的扩展卡尔曼滤波自适应算法和指数移动平均技术,能够有效地实现对轨迹预测模型参数的实时自适应更新。然后使用一种动态多周期更新策略,以有效利用实时接收到的样本。经过实验证明:基于轨迹预测的换道意图识别算法,在测试集上应用本文提出的自适应算法,在5s历史轨迹预测3s未来轨迹时,轨迹预测的均方根误差从1.79m降到1.42m,换道意图识别准确率由97.41%增加到98.12%,证明了所提出的模型自适应算法的有效性。

关键词：长短时记忆网络极限梯度提升换道意图识别模型自适应扩展卡尔曼滤波

在线全文

同方学位论文库

学校读者我要写书评

暂无评论

治疗寻常痤疮新药：trifarotene

中国新药与临床杂志 2024年

作者：马琳王楚婷张勇河北科技大学化学与制药工程学院

寻常痤疮是皮肤科最常见的皮肤病之一，维A酸类药物是治疗该疾病常用的临床药物。trifarotene采用具有维A酸受体亚型选择性的三芳基骨架化合物CD437为先导化合物，通过受体结构的优化方式衍生而来，由于对维A酸受体-γ（RAR-γ）具有高... 详细信息

寻常痤疮是皮肤科最常见的皮肤病之一，维A酸类药物是治疗该疾病常用的临床药物。trifarotene采用具有维A酸受体亚型选择性的三芳基骨架化合物CD437为先导化合物，通过受体结构的优化方式衍生而来，由于对维A酸受体-γ（RAR-γ）具有高度选择性，被称作第四代维A酸类抗痤疮药。2019年10月，trifarotene获美国食品和药物管理局批准上市，用于治疗9岁及以上年龄患者寻常痤疮。临床试验表明，trifarotene治疗寻常痤疮安全、有效，患者耐受性好，具有较好的临床应用前景。

关键词： trifarotene 寻常痤疮维A酸类药物维A酸受体-γ

基于时间序列聚类和粒模型的地面沉降模式分析

在线全文

同方期刊数据库

学校读者我要写书评

暂无评论

岩土力学 2024年第S1期45卷 631-644页

作者：王楚鑫王迎超董传新武佩锋张政中国矿业大学深地工程智能建造与健康运维全国重点实验室中国矿业大学力学与土木工程学院中国铁路上海局集团有限公司合肥铁路枢纽工程建设指挥部

地面沉降是全球公认的重要灾害，不同受灾区域的地面沉降处于不同发展阶段，准确地认识地面沉降的发展是防治地面沉降灾害的关键。针对地面沉降各发展阶段的不同特征，提出了一种自适应聚类算法（improvedadaptivedensitypeak clusterin... 详细信息

地面沉降是全球公认的重要灾害，不同受灾区域的地面沉降处于不同发展阶段，准确地认识地面沉降的发展是防治地面沉降灾害的关键。针对地面沉降各发展阶段的不同特征，提出了一种自适应聚类算法（improvedadaptivedensitypeak clustering algorithm based on K-nearest neighbors，简称IADPC-KNN），结合粒模型理论，归纳总结了地面沉降发展模式及其映射规律。首先，采用动态时间弯曲方法（dynamic time warping，简称DTW）作为数据间的距离度量，将IADPC-KNN与其他5种聚类算法，在7个公开的数据集进行测试，结果表明IADPC-KNN具有较高精度及较好鲁棒性。其次，收集全球14个受灾区域的地面沉降监测数据，经过数据处理、序列提取、聚类分析、粒模型构建、规则归纳等步骤，得到4类地面沉降模式及其映射关系。最后，采用某地2017―2019年的监测数据进行验证，结果表明该地2018年以后的地面沉降模式有0.359 2的概率属于模式4，与实际沉降发展较吻合。该研究成果可为地面沉降灾害的预测与防控提供理论参考。

关键词：动态时间弯曲密度峰值聚类粒模型聚类地面沉降