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中国省域化肥面源污染时空格局演变与分组预测

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中国生态农业学报（中英文） 2020年第7期28卷 1079-1092页

作者：雷俊华苏时鹏余文梦孙小霞福建农林大学农村区域竞争力研究中心福州350002 中国人民大学环境学院北京100872

减少化肥面源污染的同时保持农业产值持续增长是实现农业产业生态化和农业高质量发展的必然要求。中国各省均制定并实施了化肥零增长行动计划,但进展和成效并不一致,并可能相互影响。论文运用化肥流失系数法对中国1997—2018年31个省(... 详细信息

减少化肥面源污染的同时保持农业产值持续增长是实现农业产业生态化和农业高质量发展的必然要求。中国各省均制定并实施了化肥零增长行动计划,但进展和成效并不一致,并可能相互影响。论文运用化肥流失系数法对中国1997—2018年31个省(市、自治区)化肥面源污染排放强度进行核算,再运用空间自相关和热点分析对其进行时空格局演变分析,揭示化肥面源污染的时空演变规律,探讨区域间的相互影响。根据时空格局特征将全国分为热点区、冷点区和非热(冷)点区,在考虑相邻省份间空间异质性和相关性的条件下,分组模拟和预测化肥面源污染排放强度与人均农业产值间的环境库兹涅茨曲线(EKC)时间路径。结果表明:1)化肥面源污染排放强度省际差异较大,表现为空间正自相关,呈集聚模式。热点分析显示,化肥面源污染时空格局相对稳定,热点区主要集中在中南部,长江中下游地区尤其显著,黄淮海地区近年热点程度下降较明显;冷点区主要集中在西部地区和黑龙江。2)基于时空格局分组的环境库兹涅茨曲线(EKC)趋势模拟表明,各组均存在显著的非线性EKC关系但趋势和拐点差异明显,热点区为“倒U型”,冷点区和非热(冷)点区为“倒N型”,多数省份正处于曲线上升阶段且距拐点较远。3)产业结构的调整和转移促使区域间存在化肥面源污染空间溢出效应,要从整体上把握区域间的协同治理。根据研究结果,提出热点区应研发推广适用施肥设备,提高化肥利用率;冷点区应保护性耕作,增施有机肥;非热(冷)点区应合理调整农业产业结构,注重种养循环。区域间则应当通过生态补偿、排污权交易等方式实现协同治理。

关键词：化肥面源污染时空格局演变空间相关性环境库兹涅茨曲线(EKC) 分组预测

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基于可变形卷积的侦察视频增强方法

探测与控制学报 2022年第5期44卷 46-52页

作者：赵彦杰崔海斌陈振谌德荣宫久路北京理工大学北京100081 中国人民解放军91515部队海南三亚572099

针对现有压缩视频增强方法没有充分利用相邻视频帧间的时空相关性,造成压缩视频增强效果不明显的问题,提出基于可变形卷积的侦察视频增强方法。该方法为了排除其他视频帧的干扰,准确地捕捉视频帧在不同尺度下的运动特征,采用编码器解码... 详细信息

针对现有压缩视频增强方法没有充分利用相邻视频帧间的时空相关性,造成压缩视频增强效果不明显的问题,提出基于可变形卷积的侦察视频增强方法。该方法为了排除其他视频帧的干扰,准确地捕捉视频帧在不同尺度下的运动特征,采用编码器解码器结构的分组预测网络进行多次上采样和下采样;为了适应运动目标的位移和几何变形,有效地提取相邻视频帧间的时空相关性,采用可变形卷积操作;为了充分利用相邻视频帧间的时空相关性,重建出高质量的视频帧,采用密集连接的增强网络。实验结果表明,该方法的增强效果在PSNR和SSIM指标上要优于其他经典的压缩视频增强方法。

关键词：视频增强分组预测可变形卷积

含“气代煤”用户的城市燃气用气量规律及负荷预测技术研究

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含“气代煤”用户的城市燃气用气量规律及负荷预测技术研究

作者：于铭多北京建筑大学

学位级别：硕士

燃煤是雾霾形成的重要原因之一,是治理大气污染需要重点管控的突出问题。随着“双碳”目标的提出,天然气作为一种清洁、优质的低碳能源,在燃料的消耗比例中逐年增加,行业的发展越来越受到重视,在生产生活中起到了不可或缺的作用。但是... 详细信息

燃煤是雾霾形成的重要原因之一,是治理大气污染需要重点管控的突出问题。随着“双碳”目标的提出,天然气作为一种清洁、优质的低碳能源,在燃料的消耗比例中逐年增加,行业的发展越来越受到重视,在生产生活中起到了不可或缺的作用。但是有些实施“煤改气”政策后的城市出现了天然气供应紧张现象,为了优化城市燃气管网调度运行,更好地保障燃气供应系统安全可靠地运行,本文对含“气代煤”用户的城市燃气用气量规律进行分析,并对城市燃气日负荷预测技术进行研究,最后建立一种基于KPCA-IPSO-GRU的组合预测模型,为未来城市燃气日负荷预测提供指导作用。首先,以华北某含“气代煤”用户的城市为例,对燃气日用气量变化规律进行分析,探究影响因素对燃气日负荷的影响。其次,对历史数据进行预处理,采用局部异常因子法检测离群值并将其剔除,随后采用拉格朗日插值法对缺失值进行填补。接着根据燃气日用气量规律及特性将全年数据分为供暖季、过渡季和非供暖季,分别建立三个时期的BP、LSTM、GRU神经网络预测模型,其中GRU模型具有较好的预测效果。因考虑的影响因素较多,模型的输入特征较为复杂,进而影响模型的性能。针对这一问题,本文采用核主成分分析法将输入特征降维,同时又避免了信息的丢失。另外,神经网络预测模型的学习率及隐藏层中的参数等难以确定,本文提出一种令惯性权重以正弦函数变化的改进粒子群优化算法对神经网络进行优化,从而提高模型的预测精度。由此,本文提出一种基于分组数据的KPCA-IPSOGRU城市燃气日负荷预测模型,应用于城市燃气负荷预测,并与其他单一模型以及IPSO-GRU、KPCA-GRU模型进行比较。最后,为了验证分组数据预测模型的有效性,建立基于全年数据的燃气负荷预测模型进行对比,结果显示本文所提基于分组数据的KPCA-IPSO-GRU燃气日负荷预测模型具有较高的预测精度和可行性。

关键词：燃气用气量分析燃气负荷预测分组预测神经网络优化算法

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基于自适应谱段分组的超光谱图像压缩算法

华中科技大学学报（自然科学版） 2008年第3期36卷 77-80页

作者：周正谭毅华柳健田金文华中科技大学电子与信息工程系

针对庞大的超光谱数据与有限的卫星信道容量间存在的巨大矛盾，提出了一种新的基于自适应谱段分组的超光谱图像压缩算法．为了充分挖掘图像的谱间相关性，运用该算法对超光谱图像进行了预处理，通过谱段的自适应分组和预测参考帧的选取... 详细信息

针对庞大的超光谱数据与有限的卫星信道容量间存在的巨大矛盾，提出了一种新的基于自适应谱段分组的超光谱图像压缩算法．为了充分挖掘图像的谱间相关性，运用该算法对超光谱图像进行了预处理，通过谱段的自适应分组和预测参考帧的选取提高了压缩算法的编码性能，并结合谱间预测和位平面编码分别消除了超光谱图像的谱间和空间冗余．实验结果表明：与传统方法相比，在保证图像质量和较低计算复杂度的前提下，其压缩编码的平均峰值信噪比提高了约2．0～4．5dB．

关键词：超光谱图像分组预测小波变换位平面编码

结合LSTM的分组比特时隙ALOHA改进算法

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现代电子技术 2023年第15期46卷 161-166页

作者：陈培东李晓武李润鑫贾连印昆明理工大学信息工程与自动化学院云南昆明650504

单阅读器移动射频识别(RFID)系统是一种中小型区域RFID的标签识别系统,传统的标签防碰撞算法在单阅读器移动RFID系统中面临标签丢失、标签碰撞等问题。为改善上述问题,提出一种结合LSTM网络和GBSA(分组比特时隙ALOHA)算法的GBSA改进算法... 详细信息

单阅读器移动射频识别(RFID)系统是一种中小型区域RFID的标签识别系统,传统的标签防碰撞算法在单阅读器移动RFID系统中面临标签丢失、标签碰撞等问题。为改善上述问题,提出一种结合LSTM网络和GBSA(分组比特时隙ALOHA)算法的GBSA改进算法。GBSA算法使用分组策略使答应的标签数在最佳性能区间内,在单阅读器移动RFID系统中GBSA算法存在无法准确计算下一帧分组数的问题,导致阅读器花费大量时间与标签通信反复确认分组数,使识别效率下降,结合LSTM的GBSA改进算法使用LSTM网络解决该问题。LSTM网络使用阅读器识别标签的历史数据预测下一帧中GBSA算法的最佳分组数,通过对分组数的准确预测,提高标签识别率。仿真实验结果表明,结合LSTM的GBSA改进算法可以有效地减少标签丢失,提高识别效率。

关键词：射频识别中小型区域单阅读器移动RFID系统防碰撞算法长短期记忆网络分组预测仿真实验标签丢失率

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基于医保数据的就医行为预测及推荐模型的研究

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基于医保数据的就医行为预测及推荐模型的研究

作者：程林山东大学

学位级别：硕士

近年来,随着我国医保政策的不断发展,越来越多的人加入医保政策。依据历史医保数据预测患者未来的就医行为已成为医保领域中一个重要的研究内容,其中对住院就医行为的预测尤为重要。因为它关系到政府医保资金分配的问题。医保数据包含... 详细信息

近年来,随着我国医保政策的不断发展,越来越多的人加入医保政策。依据历史医保数据预测患者未来的就医行为已成为医保领域中一个重要的研究内容,其中对住院就医行为的预测尤为重要。因为它关系到政府医保资金分配的问题。医保数据包含参保人的多个就医序列,其中每个就医序列包含多个就医编码、诊断、就医医院、药物等多个不同的属性。该研究内容最大的挑战是如何根据具有高维时间特性的医保数据进行建模并解释预测结果。目前,大多数研究是通过使用递归神经网络(RNNs)对就医序列进行建模来解决这个问题。然而,当病人的就医序列长度较大时,RNNs不能有效地解决长期的依赖关系,预测性能会有所下降。同时RNNs忽略了就医序列内部时间间隔的长短对住院就医行为预测的影响。除此之外,该RNNs不仅没有很好的实现结果的可解释性,还忽略了某些不同群体的特定信息。而且,该模型的预测结果是否有意义仍需要进一步验证。因此,本文对上述问题进行了深入研究:1.提出一个基于注意力和时间调整因子的双向LSTM的住院就医行为预测模型(Attention and Time Adjustment Factors in Bidirectional LSTM,ATB-LSTM)。该模型在双向递归神经网络框架的基础上,使用隐藏层保存不同时刻就医记录对后续预测的影响状态,引入注意力机制和时间调整因子,使其对隐藏层中不同时刻的隐藏状态加权,自动学习并调整对上下文特征输入的关注度,显著提升了模型对住院就医行为预测的建模能力。2.提出一个基于张量分解的就医行为分组预测模型。该模型是对ATB-LSTM模型的改进,它主要包括相似性人群分组和分组预测两部分。对于相似性人群分组,首先根据历史的就医序列构建异构信息网络,并采用张量CANDECOMP/PARAFAC(CP)分解的方法实现相似性人群分组。对于分组预测,本文在双向LSTM框架的基础上,本文引入注意力机制和时间调整因子来实现多任务就医行为预测,即疾病预测和住院就医行为预测。3.提出一个基于双层CNN框架的就医迁移推荐模型。该模型首先采用BW-SMOTE算法对医保数据进行不平衡处理,降低数据分布的不平衡度。然后根据前两部分研究内容得到的预测结果,即发生就医迁移的情况,通过相似性学习的方法,在发生就医迁移和未发生就医迁移的人群中,找到与测试病人就医行为相似的参保人。通过特征对比的方法,得出预测的参保人是否值得发生就医迁移。最后,本文采用真实的数据集对以上所提出的模型进行评估。实验证明,本文提出的预测模型与传统预测方法相比准确率更高。通过上述的研究,本文实现了对病人未来就医行为的预测。医疗机构和政府部门可以根据预测结果做出相应的调整策略,让更多人得到恰当、适宜的诊疗,使医疗资源价值最大化。

关键词：就医序列住院就医行为预测分组预测推荐模型

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风电场数据特征提取及风电功率实时预测研究

风电场数据特征提取及风电功率实时预测研究

作者：岑添云华北电力大学

学位级别：硕士

风能具有高随机性与波动性，导致大规模风电并网后可能出现电压和频率发生偏差、电压波动、甚至脱网等现象。对风电输出功率进行准确预测，可以为电力系统的安全、经济和优质运行提供重要支持。在前期研究工作中，发现风电场风速分布特... 详细信息

风能具有高随机性与波动性，导致大规模风电并网后可能出现电压和频率发生偏差、电压波动、甚至脱网等现象。对风电输出功率进行准确预测，可以为电力系统的安全、经济和优质运行提供重要支持。在前期研究工作中，发现风电场风速分布特征、影响因素重要性特征、训练样本相似性特征这三个数据特征量对预测结果有着重要的影响。由此可见，风电场的数据特征是影响输出功率预测精度的重要原因之一。本课题通过对多个地区典型风电场数据特征的提取与分析，探寻这些数据特征与预测精度之间的关联性，为选择合理有效的建模方法提供理论依据，不断优化预测模型，进一步提高风电功率预测精度。为此，本文主要做了以下工作：1）针对不同预测途径影响预测精度与预测运算量问题，在分析风电场风速分布特征的基础上，提出了一种基于风速分布特征的风电功率分组预测方法，并将所提方法的预测结果与单台机组功率预测后叠加得到整场功率、整场功率直接预测两种途径方法进行比较分析，结果表明该方法在保留原有精度的基础上大大减少了预测计算量。2）在分析影响因素重要性特征和训练样本相似性特征的基础上，提出了一种基于模糊粗糙集与改进聚类的风速预测方法。首先，采集风电场数据信息，建立风速知识系统，采用模糊粗糙集对影响风电场风速的多种因素进行了属性约简，对模型输入变量进行了优化，并得到了约简后各影响属性对决策的重要性;然后，考虑了不等同重要性信息在聚类时起的作用，提出了基于属性重要性的加权欧氏距离改进聚类方法，分别建立了各类预测模型，并采用改进聚类提取相似性较高的数据作为训练样本，对训练样本实现了优选;最后，根据当前属性值选择匹配的模型对风速进行预测。以华北地区某风电场实际数据为例进行了仿真实验，结果表明该方法能在较少的模型输入下有效地提高预测精度。

关键词：风电场风电功率预测数据特征分组预测模糊粗糙集改进聚类

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体育比赛中的预测

高中数学教与学 2003年第9期 41-42页

作者：杨永祥江苏省连云港市振云高级中学 222069