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建成环境对共享单车分时骑行量的非线性作用研究:以上海市为例

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交通运输系统工程与信息 2024年第1期24卷 290-298,310页

作者：吴静娴唐桂孔李文翔上海理工大学管理学院上海200093 上海理工大学智慧应急管理学院上海200093

为解析建成环境对共享单车不同时段借还车量的非线性作用,本文以2016年上海摩拜共享单车和网络公开数据为基础,利用梯度提升决策树,建立共享单车工作日,非工作日及工作日早、晚高峰借还车量模型。研究结果显示:变量影响程度方面,街道至... 详细信息

为解析建成环境对共享单车不同时段借还车量的非线性作用,本文以2016年上海摩拜共享单车和网络公开数据为基础,利用梯度提升决策树,建立共享单车工作日,非工作日及工作日早、晚高峰借还车量模型。研究结果显示:变量影响程度方面,街道至市中心距离对4个时段共享单车借还车量具有稳定且突出的作用,相对重要度超过17%;路网密度、非机动车道占比、人口密度影响次之,但在4个时段作用波动较大。非线性关系方面,街道至市中心距离、非机动车道占比、人口密度、就业POI(Point of Interest)密度与各时段共享单车借还车量呈复杂非线性关系,阈值效应显著;路网密度、住宅POI密度则与之总体负相关和正相关。同时段下,建成环境对早晚高峰时期的共享单车借还车量非线性作用差异明显,与高峰时期单车骑行的潮汐性特征相一致,非机动占比与街道中心邻近度、就业POI密度对高峰时段单车骑行作用有明显的协作性作用。

关键词：城市交通建成环境非线性作用梯度提升树共享单车

基于MIC特征提取与BO-CatBoost的航空发动机RUL预测

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空军工程大学学报 2024年第1期25卷 31-38页

作者：李东君李亚李东文朱贵富昆明理工大学信息工程与自动化学院昆明650504 昆明理工大学信息化建设管理中心昆明650504

针对航空发动机传感器监测的退化参数提取困难,易受噪声干扰及发动机剩余使用寿命预测精度不足等问题,利用最大信息系数、贝叶斯优化算法和类别特征梯度提升算法,提出了一种新的发动机剩余使用寿命预测模型。首先,为有效解决特征提取不... 详细信息

针对航空发动机传感器监测的退化参数提取困难,易受噪声干扰及发动机剩余使用寿命预测精度不足等问题,利用最大信息系数、贝叶斯优化算法和类别特征梯度提升算法,提出了一种新的发动机剩余使用寿命预测模型。首先,为有效解决特征提取不足的问题,对采集的传感器历史监测特征进行最大信息系数相关性计算,提取出对发动机寿命运行周期影响较大的关键退化特征。其次,为解决剩余使用寿命预测中的梯度偏差及预测偏移问题,使用基于贝叶斯优化的类别特征梯度提升方法对航空发动机进行剩余使用寿命预测。最后,在美国航空航天局提供的商用模块化航空推进系统仿真数据集上进行实验,结果表明所提预测方法的性能较好,验证了该方法的有效性。

关键词：航空发动机剩余使用寿命 MIC Bo-CatBoost 贝叶斯优化

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基于双向对比训练的中文故事结尾生成模型

计算机应用 2024年第9期44卷 2683-2688页

作者：帅奇王海瑞朱贵富昆明理工大学信息工程与自动化学院昆明650504 昆明理工大学信息化建设管理中心昆明650504

中文故事结尾生成(SEG)是自然语言处理中的下游任务之一。基于全错误结尾的CLSEG(Contrastive Learning of Story Ending Generation)在故事的一致性方面表现较好。然而,由于错误结尾中也包含与原结尾文本相同的内容,仅使用错误结尾的... 详细信息

中文故事结尾生成(SEG)是自然语言处理中的下游任务之一。基于全错误结尾的CLSEG(Contrastive Learning of Story Ending Generation)在故事的一致性方面表现较好。然而,由于错误结尾中也包含与原结尾文本相同的内容,仅使用错误结尾的对比训练会导致生成文本中原结尾正确的主要部分被剥离。因此,在CLSEG基础上增加正向结尾增强训练,以保留对比训练中损失的正确部分;同时,通过正向结尾的引入,使生成的结尾具有更强的多样性和关联性。基于双向对比训练的中文故事结尾生成模型包含两个主要部分:1)多结尾采样,通过不同的模型方法获取正向增强的结尾和反向对比的错误结尾;2)对比训练,在训练过程中修改损失函数,使生成的结尾接近正向结尾,远离错误结尾。在公开的故事数据集OutGen上的实验结果表明,相较于GPT2. ft和深层逐层隐变量融合(Della)等模型,所提模型的BERTScore、METEOR等指标均取得了较优的结果,生成的结尾具有更强的多样性和关联性。

关键词：中文故事结尾生成对比训练文本采样文本生成自然语言处理

融合机器学习与SHAP值算法的居民需求响应个体异质性因素挖掘与应用研究

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系统工程理论与实践 2024年第7期44卷 2247-2259页

作者：王兆华刘杰王博邓娜娜聂富华北京理工大学管理与经济学院北京100081 北京理工大学可持续发展与智慧决策研究中心北京100081 数字经济与政策智能工业和信息化部重点实验室北京100081

本研究基于大规模居民电力需求响应(EDR:electricity demand response)实验以及家庭用电调查数据,利用机器学习和SHAP(Shapley additive explanatory)值算法从全局和个体两个层面对影响居民参与需求响应的影响因素进行了识别和异质性分... 详细信息

本研究基于大规模居民电力需求响应(EDR:electricity demand response)实验以及家庭用电调查数据,利用机器学习和SHAP(Shapley additive explanatory)值算法从全局和个体两个层面对影响居民参与需求响应的影响因素进行了识别和异质性分析.研究发现,居民是否参与需求响应活动是外部激励,家庭结构,用电规律与习惯倾向,用电知识等因素共同作用的结果,其效应的大小和极性存在着丰富的异质性.其中,电话营销等外部激励对用户参与需求响应影响最大,其效果在年龄较大以及受教育程度较高的群体较为明显;响应时段基准用电量在1度左右的用户参与倾向较大;节能环保意识较强且具有较高节电条件的家庭参与概率更高.同时,依据SHAP值的交互以及分解性质,在后续需求响应活动中对用户进行分类营销,可以节省93.9%的营销成本,并提高46.4%的参与人数.本研究对不同群体的异质性进行了更为细致的分析研究,为未来新型电力系统下进行更为精确和智能的需求响应提供了重要支撑.

关键词：需求响应因素分析机器学习 SHAP值

油液光谱数据诊断综合传动装置异常磨损定位方法

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光谱学与光谱分析 2024年第5期44卷 1398-1404页

作者：徐峰张倩倩季文龙贾然张鹏郑长松中国人民解放军32184部队北京100072 中国人民解放军32381部队北京100072 北京信息科技大学现代测控技术教育部重点实验室北京100192 北京理工大学机械与车辆学院北京100081

磨损是影响综合传动装置工作可靠性及使用寿命的重要因素之一,当前相关研究中常用的聚类、主成分分析、加权融合等油液光谱数据分析方法,缺乏对特定元素浓度指标异常磨损情况下随时间增长的考虑。为分析综合传动装置不同零部件的磨损状... 详细信息

磨损是影响综合传动装置工作可靠性及使用寿命的重要因素之一,当前相关研究中常用的聚类、主成分分析、加权融合等油液光谱数据分析方法,缺乏对特定元素浓度指标异常磨损情况下随时间增长的考虑。为分析综合传动装置不同零部件的磨损状态,提出一种基于油液光谱数据的零部件异常磨损定位分析方法。针对综合传动装置异常磨损过程中部分元素在特定阶段会出现快速增长的情况,提出基于时间窗相关距离的聚类方法,分离表征不同零部件磨损状态的元素;提出磨损元素的磨损趋势分级方法,以高磨损趋势元素为聚类中心,使聚类结果具备可解释性;通过分级系数确定零部件磨损元素权重,融合各零部件磨损元素,获取不同零部件磨损状态表征;通过异常磨损界限值识别异常磨损,实现零部件异常磨损定位。以综合传动装置润滑油液光谱数据为例,检测判断该装置异常磨损的零部件及时间段。检测结果表明:Fe、Cu、Pb三种元素的磨损趋势分级系数最高,携带大量磨损信息,能够有效表征装置的磨损状态;基于时间窗相关距离的有中心聚类方法,成功将油液光谱数据分为Fe、Cu、Pb三类,可用于有效表征整体、摩擦片、齿轮组的磨损状态;基于分级系数的加权融合方法可以有效对该装置的异常磨损部位和时间周期进行检测和判断,为后续的故障预防和维护提供技术指导。

关键词：机械磨损油液光谱数据磨损趋势分级异常磨损定位

融合ERNIE的自然灾害舆情事理图谱构建及次生衍生事件探测研究

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情报杂志 2024年

作者：李诗轩王璐沈愿陈烨周禾深武汉理工大学安全科学与应急管理学院南京大学信息管理学院武汉大学信息管理学院

[研究目的]基于规则模版和大语言模型构建面向自然灾害的网络舆情事理图谱,结合情感分析进行舆情演化分析,进而实现次生衍生事件探测,为突发事件舆情管理与预警提供理论和实践参考。[研究方法]分别利用规则模板和预训练模型ERNIE提取关... 详细信息

[研究目的]基于规则模版和大语言模型构建面向自然灾害的网络舆情事理图谱,结合情感分析进行舆情演化分析,进而实现次生衍生事件探测,为突发事件舆情管理与预警提供理论和实践参考。[研究方法]分别利用规则模板和预训练模型ERNIE提取关系事件对,并利用K-means和BERTopic进行事件泛化,构建自然灾害网络舆情抽象事理图谱。同时利用情感词典进行情感演化分析,结合同类灾害事件的相似度计算,构建同类事件的网络舆情预测事理图谱。[研究结论]自然灾害舆情抽象事理图谱能够分析事件的因果与顺承关系,揭示舆情演化过程中的关键事件。预测事理图谱可以辅助次生衍生事件探测,实现舆情预警。对比发现基于预训练模型ERNIE结合BERTopic构建的图谱抽象事件较少,事件集中于中心节点,而规则模板结合K-means得到的图谱抽象事件较多,关系较为分散。

关键词：网络舆情自然灾害事理图谱预训练模型ERNIE 情感演化分析次生衍生事件探测

基于链路预测与多维指标的企业技术机会发现方法研究

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数据分析与知识发现 2024年第7期8卷 137-148页

作者：张彪陈云伟董坤中国科学院成都文献情报中心成都610299 中国科学院大学经济与管理学院信息资源管理系北京100190 山东理工大学信息管理学院淄博255000

【目的】从技术融合角度出发,综合采用链路预测、指标评价方法识别企业技术机会,为企业进行战略性研发布局提供参考。【方法】基于目标企业专利数据构建知识元素共现网络,采用链路预测方法识别潜在知识组合,从企业内部技术禀赋、外部创... 详细信息

【目的】从技术融合角度出发,综合采用链路预测、指标评价方法识别企业技术机会,为企业进行战略性研发布局提供参考。【方法】基于目标企业专利数据构建知识元素共现网络,采用链路预测方法识别潜在知识组合,从企业内部技术禀赋、外部创新环境两个角度创建多维指标,评价潜在知识组合的可行性,进而构建潜在知识组合分布图,识别企业技术机会。【结果】采用6种机器学习算法构建链路预测模型,准确率最高达到0.810。不仅为目标企业精准识别到10项技术机会,更呈现了技术描述与功能模块的对应关系。【局限】仅关注以IPC对形式呈现的知识组合,对于多个IPC形式的知识组合有待进一步探索。【结论】结合链路预测方法与多维指标评价方法,能够更精准、细粒度地识别企业技术机会。

关键词：企业技术机会链路预测内部技术禀赋外部创新环境

基于VMD和优化CNN⁃GRU的锂电池剩余使用寿命间接预测

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现代电子技术 2024年第2期47卷 133-139页

作者：徐达王海瑞朱贵富昆明理工大学信息工程与自动化学院云南昆明650500 昆明理工大学信息化建设管理中心云南昆明650500

准确预测锂电池的剩余使用寿命(RUL)对降低电池使用风险有着至关重要的作用。为了解决电池容量在实际应用中不易获得以及单一门控循环神经网络(GRU)不能有效提取数据间的深层特征等问题,提出一种基于间接健康因子的混合神经网络模型,即... 详细信息

准确预测锂电池的剩余使用寿命(RUL)对降低电池使用风险有着至关重要的作用。为了解决电池容量在实际应用中不易获得以及单一门控循环神经网络(GRU)不能有效提取数据间的深层特征等问题,提出一种基于间接健康因子的混合神经网络模型,即融合变分模态分解(VMD)、一维卷积神经网络(1D‐CNN)和麻雀搜索算法(SSA)优化GRU的组合剩余使用寿命预测模型。采用NASA数据集验证所提模型的有效性,实验结果表明,相比于GRU、VMD‐GRU、VMD‐SSA‐GRU,所提模型具有较高的预测精度与更快的运行速度,可以应用于锂电池RUL预测。

关键词：锂电池剩余使用寿命预测间接健康因子变分模态分解一维卷积神经网络麻雀搜索算法门控循环网络

无人机辅助通感一体化系统中的信息年龄分析优化

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电子与信息学报 2024年第5期46卷 1996-2003页

作者：于宝泉杨炜伟王权张若愚蔡跃明海军航空大学烟台264001 陆军工程大学南京210007 中国人民解放军32319部队乌鲁木齐830002 南京理工大学南京210094

在许多监测控制任务中,由于被监测目标和控制中心距离较远,控制中心难以直接获取目标实时的状态信息。无人机(UAV)可以发挥其高移动性优势,减少感知和通信距离,进而提升感知和通信能力,为远距离目标状态信息实时获取问题提供了新思路。... 详细信息

在许多监测控制任务中,由于被监测目标和控制中心距离较远,控制中心难以直接获取目标实时的状态信息。无人机(UAV)可以发挥其高移动性优势,减少感知和通信距离,进而提升感知和通信能力,为远距离目标状态信息实时获取问题提供了新思路。对此,该文研究了UAV辅助通感一体化系统中的信息年龄(AoI)分析优化问题,首先分析了控制中心的状态更新过程,然后推导出平均峰值AoI的闭式表达式。进一步地,在多UAV多目标场景中,通过优化UAV在空中的感知位置和通信位置以及UAV和目标的匹配关系,来进一步降低系统的平均峰值AoI,改善状态更新的实时性。仿真结果验证了理论分析的正确性,同时表明了相比于对比方法,所提优化方法可以有效改善系统的AoI性能。

关键词：信息年龄无人机辅助系统通感一体化