基于灰色系统技术的随机振荡序列预测模型的改进 被引量：1

1

作者 孙峰 《统计与决策》 CSSCI 北大核心 2009年第18期30-32,共3页

文章对传统的随机振荡序列的直线喇叭带预测模型提出了疑问,分析了产生随机振荡序列的主要原因;采用平均弱化缓冲算子弱化随机振荡序列的峰值,将随机序列取值带由直线喇叭带转换成指数包络带;根据弱化后的数据序列峰值所连直线计算新序... 文章对传统的随机振荡序列的直线喇叭带预测模型提出了疑问,分析了产生随机振荡序列的主要原因;采用平均弱化缓冲算子弱化随机振荡序列的峰值,将随机序列取值带由直线喇叭带转换成指数包络带;根据弱化后的数据序列峰值所连直线计算新序列,求出了该序列GM(1,1)模型的发展系数和灰色作用量,并进一步计算包络带的上缘点和下缘点;对上缘点和下缘点序列再次使用GM(1,1)模型,得到了随机振荡序列预测区间的上限、下限及基本预测值。 展开更多

关键词 随机振荡序列预测模型 灰色系统技术 直线喇叭带 指数包络带

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群智能算法优化改进随机森林算法的井漏预测

2

作者 白凯 戴升升 +1 位作者 张照硕 金思怡 《现代电子技术》 北大核心 2025年第14期159-168,共10页

井漏预测一直是钻井中堵漏防治研究的热点和难点课题,传统方法依赖专家经验,技术可复制性差,在特征参数选择上缺乏与井漏的相关性分析,导致预测精度低,且模型存在一定的局限性。为此,提出一种基于M5模型树的改进随机森林(IRF)算法,并采... 井漏预测一直是钻井中堵漏防治研究的热点和难点课题,传统方法依赖专家经验,技术可复制性差,在特征参数选择上缺乏与井漏的相关性分析,导致预测精度低,且模型存在一定的局限性。为此,提出一种基于M5模型树的改进随机森林(IRF)算法,并采用基于Sobol序列的初始化策略,引入自适应螺旋变化策略更新发现者位置,同时利用Lévy飞行策略来更新跟随者位置的改进麻雀搜索算法(ISSA)对IRF参数进行优化,进而建立一种ISSA-IRF井漏预测模型。该模型整合了来自地质、钻井泥浆和钻井作业相关的18个参数,利用Pearson相关性分析、递归特征消除和梯度提升树确定了11个关键参数。实验结果表明,与原模型相比,ISSA-IRF模型在井漏预测上的准确率提升了7.7%,且模型的性能显著优于经典的井漏预测模型(如LSTM、BP和SVM等)。改进后的模型可用于现场堵漏控制,为防漏堵漏作业提供科学指导。 展开更多

关键词 井漏预测 随机森林算法 M5模型树 Sobol序列 自适应螺旋变化 Lévy飞行策略 麻雀搜索算法

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基于相关系数和灰色模型的振荡序列预测 被引量：3

3

作者 田红丽 李成群 +1 位作者 闫会强 陈昕 《计算机工程与设计》 北大核心 2020年第2期557-561,共5页

针对灰色模型在振荡序列预测中的不足,提出一种组合预测方法。针对时间序列,提出残差相关系数,计算当前训练数据和历史数据段的相关系数。在最相似历史数据段中利用遗传算法对灰色模型参数寻优,将该参数输入灰色模型实现当前预测。将当... 针对灰色模型在振荡序列预测中的不足,提出一种组合预测方法。针对时间序列,提出残差相关系数,计算当前训练数据和历史数据段的相关系数。在最相似历史数据段中利用遗传算法对灰色模型参数寻优,将该参数输入灰色模型实现当前预测。将当前预测结果和相似历史值加权求和,得到最终的预测结果。基于人工数据的对比实验结果表明,残差相关系数更能有效反映数据间的相似关系。基于天然气价格预测的对比实验结果表明,所提方法预测结果准确度更高。 展开更多

关键词 振荡序列预测 相关系数 灰色模型 遗传算法 天然气价格预测

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径流趋势—随机时间序列预测模型——以大沽夹河为例

4

作者 刘德林 刘贤赵 李希国 《统计与决策》 CSSCI 北大核心 2006年第17期18-20,共3页

关键词 时间序列预测模型 随机因素 径流量 线性回归法 马尔柯夫过程 转移概率 波动性 马尔柯夫链

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基于GM(1,1)幂模型的振荡序列建模方法 被引量：19

5

作者 王正新 党耀国 裴玲玲 《系统工程与电子技术》 EI CSCD 北大核心 2011年第11期2440-2444,共5页

针对小样本振荡序列的预测问题,提出了基于单变量一阶灰色幂模型(简称GM(1,1)幂模型)的振荡序列建模方法。基于GM(1,1)幂模型中参数之间的关系,构建了一个非线性优化模型来寻求模型参数的最佳值,以此实现对振荡序列的高精度预测。结果表... 针对小样本振荡序列的预测问题,提出了基于单变量一阶灰色幂模型(简称GM(1,1)幂模型)的振荡序列建模方法。基于GM(1,1)幂模型中参数之间的关系,构建了一个非线性优化模型来寻求模型参数的最佳值,以此实现对振荡序列的高精度预测。结果表明,建模方法能够较好地体现数据的波动特征,且易于在计算机上实现,进一步拓宽了灰色模型的应用范围。最后以实例验证了所建模方法实用性和有效性。 展开更多

关键词 灰色系统 GM(1 1)幂模型 振荡序列 预测

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时间序列模式及其预测模型算法应用 被引量：13

6

作者 吕林涛 李军怀 +2 位作者 吕晖 王鹏 王志晓 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2004年第17期50-52,共3页

通过对时间序列模式分析研究,提出了时间序列的趋势性、季节性和随机性分析的应用模型及随机性12类预测数学模型算法,以该算法实现的数据挖掘系统经实际应用后效果很好。

关键词 时间序列模式 趋势性分析 季节性分析 随机性分析 预测模型算法 数据挖掘

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隧道渗涌水量的随机模型预测 被引量：14

7

作者 李兴高 刘维宁 张昀青 《中国安全科学学报》 CAS CSCD 2002年第4期60-64,共5页

渗涌水问题是常见的隧道病害 ,是影响隧道正常使用 ,危及行车安全的重要因素。因此 ,科学地预测隧道涌水量大小 ,是制定最优防治水方案 ,确保安全通车的关键。笔者以大瑶山隧道渗涌水量的实测数据为基础 ,应用随机过程的理论和方法 ,建... 渗涌水问题是常见的隧道病害 ,是影响隧道正常使用 ,危及行车安全的重要因素。因此 ,科学地预测隧道涌水量大小 ,是制定最优防治水方案 ,确保安全通车的关键。笔者以大瑶山隧道渗涌水量的实测数据为基础 ,应用随机过程的理论和方法 ,建立了隧道渗涌水量的平稳序列预测模型 ,并将预测值与实测结果进行了对比 ,比较吻合。 展开更多

关键词 随机平稳序列 隧道渗涌水量 随机模型预测

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水资源利用随机预测模型研究 被引量：12

8

作者 刘小花 袁宏源 +2 位作者 洪林 周祖昊 尹正杰 《中国农村水利水电》 北大核心 2002年第12期70-72,共3页

水资源利用量受多项因素的影响 ,是一动态、非平稳的随机过程。摈弃传统的典型代表年和频率分析等用水预测方法 ,采用时间序列分析法 ,在用有序聚类法与秩和检验法分析和处理序列跳跃项 (或剔除突变项 )之余 ,建立了一个含趋势项、周期... 水资源利用量受多项因素的影响 ,是一动态、非平稳的随机过程。摈弃传统的典型代表年和频率分析等用水预测方法 ,采用时间序列分析法 ,在用有序聚类法与秩和检验法分析和处理序列跳跃项 (或剔除突变项 )之余 ,建立了一个含趋势项、周期项和随机项的模型 ,以对水资源利用序列进行预测。最后用所建模型对河南省开封市水资源利用进行预测 ,结果表明该模型合理可行 ,且有较高精度。 展开更多

关键词 水资源利用 时间序列分析 随机预测模型

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降雨时间序列分解预测模型及应用 被引量：16

9

作者 黄显峰 邵东国 阳书敏 《中国农村水利水电》 北大核心 2007年第9期6-8,共3页

为了对随机型时间序列进行预测,在分析其性质的基础上,提出了将其分解为趋势项、周期项和平稳随机项,建立时间序列分解预测模型,分别对趋势项和周期项进行检验和提取,利用自回归模型人工合成新的序列对平稳随机项进行模拟和预测。将该... 为了对随机型时间序列进行预测,在分析其性质的基础上,提出了将其分解为趋势项、周期项和平稳随机项,建立时间序列分解预测模型,分别对趋势项和周期项进行检验和提取,利用自回归模型人工合成新的序列对平稳随机项进行模拟和预测。将该模型应用于降雨量预测,取得良好效果,表明了该模型的有效性和适用性。 展开更多

关键词 时间序列 分解预测模型 随机项 自回归模型

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灰色振荡序列GM(1,1)模型及在城市用水中的应用 被引量：23

10

作者 赵宇哲 武春友 《运筹与管理》 CSCD 北大核心 2010年第5期155-159,166,共6页

GM(1,1)模型是城市用水量预测的一种有效的方法,但利用GM(1,1)模型难以反映序列的随机波动性。本文提出的平移变换和几何平均变换方法,不仅能构造更适合建立GM(1,1)模型的单调递增序列,也能有效地弱化原始序列的随机性,并保持其单调性,... GM(1,1)模型是城市用水量预测的一种有效的方法,但利用GM(1,1)模型难以反映序列的随机波动性。本文提出的平移变换和几何平均变换方法,不仅能构造更适合建立GM(1,1)模型的单调递增序列,也能有效地弱化原始序列的随机性,并保持其单调性,使其变化梯度趋于平缓。通过大连市2000～2006年用水量的预测结果表明,此方法能够反映出城市用水量所具有的波动特性,提高GM(1,1)模型的预测精度,可应用于对灰色振荡序列建立GM(1,1)模型,从而扩大了GM(1,1)模型的应用范围。 展开更多

关键词 灰色预测 GM(1 1)模型 振荡序列 用水量预测 平移变换 几何平均变换

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时间序列趋势加权平滑预测模型研究 被引量：2

11

作者 陈传波 潘非 +1 位作者 李其申 陆枫 《小型微型计算机系统》 CSCD 北大核心 2001年第11期1299-1301,共3页

时间序列预测模型在生产性行业里具有广泛的作用 .在时间序列预测中 ,实测值序列所呈现的趋势对于数据预测起着不容忽视的作用 .本文提出了趋势加权平滑预测思想 ,利用权函数的形式对实测值序列中的趋势性成分进行提取并加以利用 ,能够... 时间序列预测模型在生产性行业里具有广泛的作用 .在时间序列预测中 ,实测值序列所呈现的趋势对于数据预测起着不容忽视的作用 .本文提出了趋势加权平滑预测思想 ,利用权函数的形式对实测值序列中的趋势性成分进行提取并加以利用 ,能够使预测值更加趋近于实测值 .我们将该思想应用到一类实时量预测模型实例中 。 展开更多

关键词 趋势加权 时间序列 预测模型 随机过程

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基于随动思想的月度用电量时间序列预测模型 被引量：8

12

作者 于渤 于浩 《电力系统自动化》 EI CSCD 北大核心 2000年第14期42-44,共3页

针对北方城市月度用电量变化的特点 ,建立了基于随动思想的月度用电量时间序列预测模型。该模型具有数据分析功能 ,可根据数据变化的特点自动选择适应的模型 ,同时采用时间序列方法 ,避免了预测其他非用电量因素的困难 ,较好地解决了目... 针对北方城市月度用电量变化的特点 ,建立了基于随动思想的月度用电量时间序列预测模型。该模型具有数据分析功能 ,可根据数据变化的特点自动选择适应的模型 ,同时采用时间序列方法 ,避免了预测其他非用电量因素的困难 ,较好地解决了目前通用软件存在的问题。对哈尔滨市月度用电量进行实际预测 ,取得了理想的结果。 展开更多

关键词 用电量 预测模型 随机思想 电力系统 时间序列

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基于GM(1,1)幂模型的振荡统计数据预测 被引量：4

13

作者 陈继光 《统计与决策》 CSSCI 北大核心 2015年第8期74-75,共2页

针对统计数据中小样本振荡序列建模和预测问题,文章利用GM(1,1)幂模型白化计算公式完成最小二乘准则下的参数计算,在此基础上构建非线性振荡序列统计数据预测计算模型,将其应用于城市用水量波动统计数据预测,并进行GM(1,1)幂模型参数变... 针对统计数据中小样本振荡序列建模和预测问题,文章利用GM(1,1)幂模型白化计算公式完成最小二乘准则下的参数计算,在此基础上构建非线性振荡序列统计数据预测计算模型,将其应用于城市用水量波动统计数据预测,并进行GM(1,1)幂模型参数变动影响预测精度探讨,计算结果验证了灰色预测GM(1,1)幂模型的有效性及实用性,为小样本振荡序列建模和预测提供了一种计算方法。 展开更多

关键词 灰色预测 振荡序列 GM(1 1)幂模型 用水量预测

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基于随机动态模型的矿井瓦斯涌出量预测研究

14

作者 徐刚 罗飞飞 邓绪彪 《煤炭工程》 北大核心 2009年第8期79-81,共3页

为了对矿井瓦斯涌出量进行预测,基于灰色系统和时间序列分析的基本理论,建立了矿井瓦斯涌出量预测的随机动态模型,并将该模型应用到某矿瓦斯涌出量预测分析中。实例应用表明,随机动态模型在矿井瓦斯涌出量预测方面是有效的,预测结果正... 为了对矿井瓦斯涌出量进行预测,基于灰色系统和时间序列分析的基本理论,建立了矿井瓦斯涌出量预测的随机动态模型,并将该模型应用到某矿瓦斯涌出量预测分析中。实例应用表明,随机动态模型在矿井瓦斯涌出量预测方面是有效的,预测结果正确可靠,反映出了矿井瓦斯涌出量的发展态势。 展开更多

关键词 随机动态模型 瓦斯涌出量 预测 时间序列分析

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基于Prophet-随机森林优化模型的空气质量指数规模预测 被引量：21

15

作者 常恬君 过仲阳 徐丽丽 《环境污染与防治》 CAS CSCD 北大核心 2019年第7期758-761,766,共5页

长时间的规模预测有助于从宏观角度分析事物的发展趋势与规律。对上海市2013—2017年逐日空气质量指数(AQI)进行分析,在此基础上建立了Prophet-随机森林(RF)优化模型。Prophet模型将AQI时间序列趋势分解为趋势项、季节项、节假日效应;R... 长时间的规模预测有助于从宏观角度分析事物的发展趋势与规律。对上海市2013—2017年逐日空气质量指数(AQI)进行分析,在此基础上建立了Prophet-随机森林(RF)优化模型。Prophet模型将AQI时间序列趋势分解为趋势项、季节项、节假日效应;RF算法用于弥补Prophet模型无法预测随机非线性部分的缺点,对Prophet模型进行优化,将Prophet-RF优化模型用于AQI的规模预测。结果表明:相比于Prophet模型,Prophet-RF优化模型的预测效果更加精确,其中,拟合值的均方根误差和平均绝对误差均减少了0.161,预测值的均方根误差和平均绝对误差分别减少了0.434和0.399。Prophet-RF优化模型解释性强且精度高,对于时间序列的规模预测具有较明显的优势。 展开更多

关键词 Prophet模型 随机森林 时间序列预测 优化模型

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基于CNN BiGRU RF模型的TBM掘进参数预测研究 被引量：1

16

作者 王海宾 王永涛 +3 位作者 陈黎涵 侯正涛 刘江 丁自伟 《中国煤炭》 北大核心 2024年第9期80-91,共12页

作为井下巷道掘进的新工法,全断面隧道掘进机(TBM)有显著的经济效益,对TBM的掘进参数进行预测对于确保TBM的掘进效率具有重要意义。对现场获取的TBM数据进行清洗和预处理,利用皮尔逊相关系数法对模型输入特征进行筛选,并构建基于卷积神... 作为井下巷道掘进的新工法,全断面隧道掘进机(TBM)有显著的经济效益,对TBM的掘进参数进行预测对于确保TBM的掘进效率具有重要意义。对现场获取的TBM数据进行清洗和预处理,利用皮尔逊相关系数法对模型输入特征进行筛选,并构建基于卷积神经网络(CNN)优化的双向门控循环单元(BiGRU)神经网络并通过随机森林(RF)进行集成的TBM掘进参数预测模型,实现对TBM掘进参数的预测。研究结果表明:选取与总推力和推进速率关联度最密切的刀盘转速、刀盘扭矩和贯入度作为特征参数;构建的CNN BiGRU RF模型预测掘进参数对总推力和推进速率的拟合优度R 2均值分别为0.950和0.966,均方误差MSE平均值分别为0.750和0.782,均方根误差RMSE平均值分别为0.866和0.885,平均绝对误差MAE平均值分别为1.054和1.007,并且回归评价指标MSE、RMSE、MAE相较于CNN BiGRU模型,分别降低2.497、0.966和0.386,R 2提升23.4%,证明CNN BiGRU RF模型的预测准确度和泛化性最高。该研究可为实际工程掘进参数预测提供指导,有助于推动TBM在煤矿的推广,保障TBM的施工进度。 展开更多

关键词 CNN BiGRU RF模型 TBM掘进参数 皮尔逊相关系数法 卷积神经网络 双向门控循环单元神经网络 随机森林 时间序列预测

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基于TFPCM与随机模型的交通滞留量预测 被引量：4

17

作者 李莎 孙丽珺 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2019年第1期29-34,共6页

交通滞留量预测是实现智能交通灯自动配时的前提,准确的交通滞留量预测可以为交通信号的动态调配提供支持,从而缓解城市交通拥堵问题。为此,提出一种交通滞留量预测系统。利用基于时间序列分割与极限学习机结合的交通流量预测算法,设计... 交通滞留量预测是实现智能交通灯自动配时的前提,准确的交通滞留量预测可以为交通信号的动态调配提供支持,从而缓解城市交通拥堵问题。为此,提出一种交通滞留量预测系统。利用基于时间序列分割与极限学习机结合的交通流量预测算法,设计道路系统的模拟方案,将得到的预测流量进行仿真,构建扩展的二级马尔科夫随机模型,计算交通滞留量的预测值。实验结果表明,与BP神经网络相比,该系统能够准确预测交通滞留量,可为城市交通疏导和控制提供理论依据。 展开更多

关键词 交通滞留量 时间序列分割 极限学习机 交通流量预测算法 随机模型

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基于振荡序列的灰色GM(1,1|sin）幂模型及其应用 被引量：5

18

作者 曾亮 《浙江大学学报（理学版）》 CAS CSCD 北大核心 2019年第6期697-704,共8页

针对现实中普遍存在的振荡序列预测问题,传统灰色模型的预测效果并不理想。为此,在现有灰色GM(1,1|sin)模型基础上,提出了GM(1,1|sin)幂模型,给出了最小二乘准则下的参数计算公式;构建了以平均模拟相对误差最小化为目标的非线性优化模型... 针对现实中普遍存在的振荡序列预测问题,传统灰色模型的预测效果并不理想。为此,在现有灰色GM(1,1|sin)模型基础上,提出了GM(1,1|sin)幂模型,给出了最小二乘准则下的参数计算公式;构建了以平均模拟相对误差最小化为目标的非线性优化模型,利用粒子群优化算法求得最优参数。最后,将新模型应用于城市交通流和高新技术产品出口额模拟预测,并将预测结果与传统GM(1,1)模型、GM(1,1)幂模型和GM(1,1|sin)模型进行了比较,结果表明,新模型具有更高的模拟精度,更适合对振荡序列的预测分析。 展开更多

关键词 灰色系统 灰色预测模型 振荡序列 GM(1 1|sin)幂模型 粒子群优化算法

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基于分数阶灰色模型的农业用水量预测 被引量：15

19

作者 李俊 宋松柏 +1 位作者 郭田丽 王小军 《农业工程学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2020年第4期82-89,共8页

针对农业用水量序列的振荡特性以及传统灰色预测模型的过拟合问题,该文提出分数阶灰色预测模型。将农业用水量振荡序列转化为单调递减非负序列,并以转化序列为基础,根据"阶数最大(或最小)"、"历史数据拟合最好"2个... 针对农业用水量序列的振荡特性以及传统灰色预测模型的过拟合问题,该文提出分数阶灰色预测模型。将农业用水量振荡序列转化为单调递减非负序列,并以转化序列为基础,根据"阶数最大(或最小)"、"历史数据拟合最好"2个目标函数构造优化模型,采用改进NSGA-Ⅱ(non-dominated sorting genetic algorithm Ⅱ,NSGA-Ⅱ)进行模型求解。根据验证集拟合结果优选出模型阶数,结合分数阶反向累加灰色模型(fractional order reverse accumulation grey model),以通辽市和宝鸡市为例,进行农业用水量的预测。为了检验模型性能,将该文模型分别与传统GM(1,1)模型、自回归模型、基于小波分析理论组合模型进行对比。结果表明,该文模型对于通辽市、宝鸡市与鄂尔多斯市的农业用水量预测的相对误差分别为2.33%、0.31%和1.77%。同时,该文模型预测误差最小(比自回归模型分别低1.11%(通辽)、6.18%(宝鸡);比传统GM(1,1)模型分别低3.32%(通辽)、0.97%(宝鸡)),具有一定实用性,研究结果可为区域农业用水量预测提供依据。 展开更多

关键词 农业 水 模型 分数阶 灰色预测 振荡序列 过拟合 多目标优化

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基于正弦和的GM(1,1)幂模型在港口吞吐量预测中的应用 被引量：7

20

作者 黄跃华 陈小龙 王亚辉 《上海海事大学学报》 北大核心 2019年第3期69-73,共5页

为有效预测具有振荡性质的港口吞吐量,提出基于正弦和的GM(1,1)幂模型(称为正弦和修正模型)。首先通过原始序列建立指数优化的GM(1,1)幂模型以描述总体趋势,然后利用正弦和描述残差中包含的周期性振荡规律,建立正弦和修正模型。利用该... 为有效预测具有振荡性质的港口吞吐量,提出基于正弦和的GM(1,1)幂模型(称为正弦和修正模型)。首先通过原始序列建立指数优化的GM(1,1)幂模型以描述总体趋势,然后利用正弦和描述残差中包含的周期性振荡规律,建立正弦和修正模型。利用该模型对广州港吞吐量进行预测,结果表明:该模型能够较好地描述具有周期振荡特征的港口吞吐量时间序列数据,预测精度都显著优于线性回归模型、GM(1,1)和指数优化的GM(1,1)幂模型,可将该模型用于具有振荡性质的吞吐量预测中。 展开更多

关键词 吞吐量预测 灰色系统 GM(1 1)幂模型 振荡数据序列

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