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大模型驱动的矿产资源智能预测超级智能体构建方法探索 被引量：2
1
作者 王永志 温世博 +7 位作者 李博文 陈星宇 董宇浩 田江涛 王斌 Muhammed Atif BILAL 纪政 孙丰月 《地学前缘》 北大核心 2025年第4期38-45,共8页
矿产资源预测是数学地球科学领域的一项重要研究内容,需使用多种软件处理跨专业地学数据,面临处理过程复杂、工作量巨大、语义难对齐等诸多问题,给研究人员带来巨大挑战。随着新一代生成式人工智能的大模型、智能体等出现,极大地推动了... 矿产资源预测是数学地球科学领域的一项重要研究内容,需使用多种软件处理跨专业地学数据,面临处理过程复杂、工作量巨大、语义难对齐等诸多问题,给研究人员带来巨大挑战。随着新一代生成式人工智能的大模型、智能体等出现,极大地推动了各行业的变革性发展,亦赋能矿产资源预测向智能预测跨越。本文提出一种大模型驱动的矿产资源智能预测超级智能体方法,以多模态大模型(如DeepSeek、通义千问)为基础底座,依托通用智能体技术创建由管理智能体和智能体群构成的超级智能体。智能体群包括地质智能体群、地球物理智能体群、地球化学智能体群、遥感智能体群等,每个智能体群含有多个单一智能体或小型智能体群,每个智能体访问具体的工具(本地自定义、网络及自动生成)、数据等。智能预测超级智能体自动感知外界发送的预测要求,由管理智能体串行或并行调用多个智能体群、单一智能体(如生成二维图)、工具(如插值)、访问数据等完成矿产资源智能化预测任务。以地球化学图生成为例,深度剖析通过智能体与大模型交互完成任务的内部运行机制,一键式智能生成一种或多种地球化学图,证明智能计算方法的有效性。通过将大模型、智能体与矿产资源预测业务三者深度融合,在输入为文字或语音时即可完成零代码的预测任务,为创建矿产资源智能预测新范式提供有益探索。 展开更多
关键词 矿产资源预测 智能预测 大模型 大语言模型 智能体 超级智能体
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基于Transformer模型的时序数据预测方法综述 被引量：12
2
作者 孟祥福 石皓源 《计算机科学与探索》 北大核心 2025年第1期45-64,共20页
时序数据预测(TSF)是指通过分析历史数据的趋势性、季节性等潜在信息,预测未来时间点或时间段的数值和趋势。时序数据由传感器生成,在金融、医疗、能源、交通、气象等众多领域都发挥着重要作用。随着物联网传感器的发展,海量的时序数据... 时序数据预测(TSF)是指通过分析历史数据的趋势性、季节性等潜在信息,预测未来时间点或时间段的数值和趋势。时序数据由传感器生成,在金融、医疗、能源、交通、气象等众多领域都发挥着重要作用。随着物联网传感器的发展,海量的时序数据难以使用传统的机器学习解决,而Transformer在自然语言处理和计算机视觉等领域的诸多任务表现优秀,学者们利用Transformer模型有效捕获长期依赖关系,使得时序数据预测任务取得了飞速发展。综述了基于Transformer模型的时序数据预测方法,按时间梳理了时序数据预测的发展进程,系统介绍了时序数据预处理过程和方法,介绍了常用的时序预测评价指标和数据集。以算法框架为研究内容系统阐述了基于Transformer的各类模型在TSF任务中的应用方法和工作原理。通过实验对比了各个模型的性能、优点和局限性,并对实验结果展开了分析与讨论。结合Transformer模型在时序数据预测任务中现有工作存在的挑战提出了该方向未来发展趋势。 展开更多
关键词 深度学习 时序数据预测 数据预处理 Transformer模型
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妊娠晚期缺铁性贫血的危险因素和列线图预测模型 被引量：2
3
作者 杨林 王亦雄 +1 位作者 潘辉 徐扬 《中山大学学报(医学科学版)》 北大核心 2025年第1期116-122,共7页
【目的】对孕妇妊娠期缺铁性贫血(IDA)的相关因素进行分析,根据其独立的危险因素,构建预测妊娠晚期缺铁性贫血的列线图预测模型,以期获得IDA的有效干预方案。【方法】将2022年7月—2023年12月在扬州市妇幼保健院定期产检的孕妇为调查对... 【目的】对孕妇妊娠期缺铁性贫血(IDA)的相关因素进行分析,根据其独立的危险因素,构建预测妊娠晚期缺铁性贫血的列线图预测模型,以期获得IDA的有效干预方案。【方法】将2022年7月—2023年12月在扬州市妇幼保健院定期产检的孕妇为调查对象,采取统一调查问卷结合监测血常规的方法跟踪孕妇直至分娩,入组500例,最终完成482例。根据孕晚期有无IDA分为IDA组与非IDA组。对可能影响缺铁性贫血的危险因素进行单因素分析及多因素logistic回归分析,并采用R软件建立预测发生的列线图模型。【结果】482例妊娠晚期女性发生IDA有96例,发生率为19.92%;单因素分析显示,经济独立情况、孕前体质指数、孕次及孕期有无正规补铁与妊娠晚期IDA的发生有关,差异均有统计学意义(P<0.05)。多因素Logistic回归分析显示,经济独立(P=0.031,OR=0.583)、孕期正规补铁(P<0.001,OR=5.337)是IDA的保护因素;孕前低体质指数(P=0.021,OR=2.375),孕次≥3次(P=0.015,OR=2.253)是IDA的危险因素。ROC曲线显示,列线图模型预测IDA发生的曲线下面积为0.84,最佳截断值为-1.481,预测灵敏度为81.2%,特异度分别为75.1%。【结论】妊娠晚期IDA发病率较高;孕前低体质指数、孕次大于3次是妊娠晚期IDA的危险因素;经济独立、正规补铁是妊娠晚期IDA的保护因素。可利用上述因素构建预测模型、采取预防性措施研究降低妊娠晚期IDA发病率的可行性方案。 展开更多
关键词 妊娠晚期 缺铁性贫血 危险因素 保护因素 列线图 预测模型
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考虑相态变化的高含硫气井硫析出预测模型 被引量：2
4
作者 李朋 邓虎成 +3 位作者 张楚越 鲁杰 张小菊 黄亮 《特种油气藏》 北大核心 2025年第2期123-130,共8页
为准确预测高含硫气藏气井井筒压力、温度和硫析出规律,考虑井斜角影响以及硫的气液固3种相态特征,基于质量、动量和能量守恒定律,建立高含硫气藏气井井筒压力、温度和硫析出预测模型,并采用有限差分法和迭代法求解模型。利用现场数据,... 为准确预测高含硫气藏气井井筒压力、温度和硫析出规律,考虑井斜角影响以及硫的气液固3种相态特征,基于质量、动量和能量守恒定律,建立高含硫气藏气井井筒压力、温度和硫析出预测模型,并采用有限差分法和迭代法求解模型。利用现场数据,优选压缩因子算法,在验证模型准确性的基础上,预测井筒压力、温度和硫析出变化规律,并进行井筒压力和硫析出规律影响因素研究。研究表明:采用DPR算法计算压缩因子,预测的井筒压力、温度与实测数据相比,平均相对误差最小,分别为0.93%和1.06%。井筒内流体流动为单一气相和气-固两相流,不存在气-液两相流;随产气量、H_(2)S含量、硫颗粒初始溶解度增加以及井斜角减小,井筒压力变化幅度均逐渐增大;产气量越大,硫析出位置越靠近井口,析出硫体积越大;H_(2)S含量越高,硫析出位置距井口越近,析出硫体积越小;硫颗粒初始溶解度和井斜角越大,硫析出位置距井口越远,析出硫体积越大。该研究可为高含硫气藏的高效开发提供技术支撑。 展开更多
关键词 高含硫气井 井筒 气液固三相 井筒压力 井筒温度 硫析出预测模型
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全株玉米青贮营养成分含量近红外光谱预测模型的建立 被引量：2
5
作者 潘发明 郭涛 +2 位作者 李飞 郝生燕 刘佳 《中国草食动物科学》 北大核心 2025年第3期62-68,共7页
本研究基于近红外光谱(NIRS)技术,以数学和化学计量学方式分析光谱数据,构建全株玉米青贮营养成分含量近红外预测模型,为实际生产中高效合理利用全株玉米青贮饲料提供理论依据与技术支撑。从西北5个省区共采集190份全株玉米青贮,测定干... 本研究基于近红外光谱(NIRS)技术,以数学和化学计量学方式分析光谱数据,构建全株玉米青贮营养成分含量近红外预测模型,为实际生产中高效合理利用全株玉米青贮饲料提供理论依据与技术支撑。从西北5个省区共采集190份全株玉米青贮,测定干物质(DM)、淀粉(Starch)、粗蛋白质(CP)、中性洗涤纤维(NDF)、酸性洗涤纤维(ADF)、粗脂肪(EE)和粗灰分(Ash)含量;根据Kennard-stone方法将所有样品按照4∶1随机分为定标集和验证集,通过主成分分析剔除异常光谱,并结合数学和化学计量学分别构建各营养成分预测模型,同时进行外部验证。结果表明,ADF含量预测模型的交互验证相关系数(1-VR)和预测决定系数(RSQ)分别为0.946 7和0.90,可以用于饲料检测中的精确预测。CP、Ash和DM含量预测模型的1-VR分别为0.634 4、0.777 3和0.747 0,RSQ分别为0.68、0.70和0.71,可以用于实际生产中的预测。NDF含量预测模型的1-VR和RSQ分别为0.289 4和0.39,预测准确性较低,模型还需进一步优化。EE和Starch预测模型的1-VR分别为0.181 0和0.170 5,预测模型不可用。 展开更多
关键词 全株玉米青贮 营养成分 近红外预测模型
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基于分层模型预测控制的含风电电力系统恢复在线决策方法 被引量：2
6
作者 顾雪平 魏佳俊 +2 位作者 白岩松 李少岩 刘玉田 《电工技术学报》 北大核心 2025年第5期1471-1486,共16页
在“双碳”背景下,电力系统的风电渗透率不断提升,风电机组对大停电后系统恢复过程的影响日益显著。为应对风电出力不确定性对恢复过程的影响,该文提出了一种基于分层模型预测控制的电力系统恢复在线决策方法。首先,为满足不同的恢复决... 在“双碳”背景下,电力系统的风电渗透率不断提升,风电机组对大停电后系统恢复过程的影响日益显著。为应对风电出力不确定性对恢复过程的影响,该文提出了一种基于分层模型预测控制的电力系统恢复在线决策方法。首先,为满足不同的恢复决策需求,引入分层控制结构,将恢复任务解耦,以动态更新的风电预测信息为基础,提出基于两种滚动机制的双层滚动优化策略:上层考虑元件恢复次序的后效性,采用前瞻到底滚动机制进行元件恢复次序决策;下层考虑风电预测精度近高远低的实际,采用滑动时间窗口滚动机制进行发电机组出力计划和负荷恢复计划决策。然后,在反馈校正环节,根据实测风电数据,建立储能等灵活性资源的实时调度模型并修正风电功率预测。最后,通过修改的新英格兰39节点系统和实际系统算例验证所提方法的有效性与实用性。 展开更多
关键词 模型预测控制 大停电 风电不确定性 滚动机制 在线恢复 实时校正
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一种基于CHABOCHE模型参数的疲劳寿命预测模型 被引量：1
7
作者 张禄 任春晓 +1 位作者 高金 刘宏利 《中南大学学报(自然科学版)》 北大核心 2025年第1期258-268,共11页
通过对相邻应力之比、材料S-N特性曲线双对数斜率及前一级疲劳累积损伤3项要素的分析,提出一种基于CHABOCHE模型参数的非线性疲劳寿命预测模型。该模型在参考多个非线性疲劳模型作用系数构成要素基础上,分析疲劳寿命预测模型所涉及构成... 通过对相邻应力之比、材料S-N特性曲线双对数斜率及前一级疲劳累积损伤3项要素的分析,提出一种基于CHABOCHE模型参数的非线性疲劳寿命预测模型。该模型在参考多个非线性疲劳模型作用系数构成要素基础上,分析疲劳寿命预测模型所涉及构成函数要素,结合已有疲劳试验数据分析,并引入CHABOCHE模型的参数,提出一种用于疲劳寿命预测的新的作用系数。运用两级及多级疲劳试验数据,分别计算并对比MINER模型、MANSON-HALFORD模型、YG模型、YUE模型、HAGHGOUEI模型、GAO模型、ZHAO模型、ZHANG模型、SUBRAMANYAN模型、HASHIN模型及新模型的疲劳寿命预测结果。研究结果表明:本文提出的新模型的疲劳寿命预测精度更高,该模型在多级应力载荷下的金属材料结构设计与疲劳寿命预测方面具有工程应用价值及实际意义。 展开更多
关键词 CHABOCHE模型 非线性模型 多级应力 疲劳损伤 寿命预测
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基于模型预测控制的无人车编队避障方法 被引量：4
8
作者 张硕 吴雨洋 +3 位作者 汪洋 王一全 崔星 宿玉康 《北京理工大学学报》 EI CAS 北大核心 2025年第1期34-41,共8页
为研究障碍物环境下基于模型预测控制的无人车编队避障方法,建立了包含虚拟智能体状态的编队避障函数,使避障问题容易用优化方法求解.在无人车编队内部引入优先级策略实现编队内部避碰,并通过动态事件触发机制减小无人车之间通讯带宽占... 为研究障碍物环境下基于模型预测控制的无人车编队避障方法,建立了包含虚拟智能体状态的编队避障函数,使避障问题容易用优化方法求解.在无人车编队内部引入优先级策略实现编队内部避碰,并通过动态事件触发机制减小无人车之间通讯带宽占用.对该方法进行了计算机仿真验证,在给定多边形障碍物环境下,使用领导者-追随者架构执行编队行驶任务,并借助事件触发器实现间歇通讯.结果表明,相较于传统方法,所设计的编队控制器能够提高带宽约束下无人车编队行驶安全性. 展开更多
关键词 编队控制 模型预测控制 动态事件触发机制 无人车避障
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基于融合孪生模型的数控机床轮廓误差预测方法 被引量：1
9
作者 田颖 湛杨 +4 位作者 岳辰 葛璐 王太勇 崔桐成 赵志丹 《计算机集成制造系统》 北大核心 2025年第7期2392-2401,共10页
为了提升数控机床轮廓误差的实时预测精度,提出一种机理数据融合驱动的数字孪生模型。首先构建包含伺服系统和机械系统的机理模型,用于描述进给系统在数控系统插补指令下的动态响应;其次,建立结合多任务学习的时序数据驱动模型,构建融... 为了提升数控机床轮廓误差的实时预测精度,提出一种机理数据融合驱动的数字孪生模型。首先构建包含伺服系统和机械系统的机理模型,用于描述进给系统在数控系统插补指令下的动态响应;其次,建立结合多任务学习的时序数据驱动模型,构建融合机理模型孪生数据和实时采集数据的特征数据集进行模型训练,通过多时间步残差补偿修正机理模型的位置预测值,从而提高孪生模型的预测精度。最后,设计了多组空间运动轨迹进行了模型验证实验,并对不同模型的预测能力进行了对比。结果表明,所提融合孪生模型能够在轮廓误差多个时间步的预测任务中均保持较高预测精度。 展开更多
关键词 轮廓误差预测 数字孪生模型 多任务学习 多时间步预测
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基于集成学习模型与贝叶斯优化算法的成矿预测 被引量：1
10
作者 孔春芳 田倩 +3 位作者 刘健 蔡国荣 赵杰 徐凯 《地学前缘》 北大核心 2025年第4期122-139,共18页
全球进入隐伏矿体勘查时代,急需新的找矿预测方法。利用集成学习进行的数据驱动的成矿预测模型正在成为深部隐伏矿产勘探的有力工具。然而,基于集成学习的成矿预测模型面临着一些普遍的问题,特别是模型的参数调优。模型的参数调优是一... 全球进入隐伏矿体勘查时代,急需新的找矿预测方法。利用集成学习进行的数据驱动的成矿预测模型正在成为深部隐伏矿产勘探的有力工具。然而,基于集成学习的成矿预测模型面临着一些普遍的问题,特别是模型的参数调优。模型的参数调优是一个非常耗时的过程,需要繁琐的计算和足够的专家经验。本文提出了一种基于多源地学知识与贝叶斯优化算法的集成学习模型来解决上述问题。具体来说,首先,基于多源地学知识,构建锰矿成矿预测数据库;其次,基于自适应提升模型(Adaptive Boosting,AdaBoost)和随机森林(Random Forest,RF)模型,建立黔东北锰矿成矿预测模型;然后,采用贝叶斯优化算法(Bayesian Optimization,BO),通过5倍交叉验证的辅助,寻找BO-AdaBoost和BO-RF模型最合适的超参数组合;最后,利用精度、准确率、召回率、F_(1)分数、kappa系数、AUC值等参数及已有成果检测模型的性能。实验结果发现,BO-AdaBoost和BO-RF模型的AUC值都得到了显著的提高,表明BO是一个强大的优化工具,优化结果为集成学习模型的超参数设置提供了参考。同时,实验结果也表明:BO-AdaBoost模型(92.8%)比BO-RF模型(89.9%)具有更高的预测精度和地质泛化能力,在成矿预测方面具有巨大潜力。基于BO-AdaBoost模型的预测图为黔东北隐伏锰矿矿床的勘探提供了重要线索,并可以指导未来的矿产勘探与开发。 展开更多
关键词 集成学习 自适应提升模型 随机森林 贝叶斯优化算法 隐伏锰矿 成矿预测
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砂岩地层可钻性预测方法:微观结构与矿物组分模型 被引量：1
11
作者 石祥超 陈帅 +2 位作者 肖文强 焦烨 王兆巍 《天然气工业》 北大核心 2025年第4期98-108,共11页
准确的地层岩石可钻性评价能够为钻井工艺、工具的优化提供可靠依据,但由于钻井井下取心难度大、成本高,大多数情况下仅能提供关键层位的岩心,难以满足全井段岩石可钻性评价的需要,随着钻井技术向超深地层发展,更加需要连续的岩石可钻... 准确的地层岩石可钻性评价能够为钻井工艺、工具的优化提供可靠依据,但由于钻井井下取心难度大、成本高,大多数情况下仅能提供关键层位的岩心,难以满足全井段岩石可钻性评价的需要,随着钻井技术向超深地层发展,更加需要连续的岩石可钻性评价结果。为此,以砂岩为研究对象,利用岩石薄片图像获取了砂岩矿物颗粒的轮廓,获得了微观结构量化指标,研究了砂岩微观结构与可钻性的关系,通过回归分析得到了基于矿物组分和微观结构的可钻性预测模型,实现了基于砂岩的微观结构特征和矿物组分特征的砂岩地层可钻性预测。研究结果表明:①砂岩可钻性随着石英含量的增加而增强,随着斜长石含量的增加而减弱,矿物颗粒的压实度、粗糙度、粒度均匀性和互锁指数与砂岩可钻性没有显著相关性;②砂岩内部矿物颗粒的尺寸越大、圆度越小,对应的可钻性也越弱;③基于石英和斜长石含量预测岩石可钻性的精度高于0.68,基于微观结构和矿物成分综合预测可钻性的精度高于0.83。结论认为,该方法能通过随钻岩屑矿物含量和微观结构特征综合预测砂岩可钻性,具有快速、高效、低成本的特点,降低了可钻性获取成本,在石油工程领域具有重要的应用前景和价值。 展开更多
关键词 砂岩 可钻性 微观结构 岩屑 地层 石英 斜长石 预测模型
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永磁轮毂电机最优磁链矢量无权重价值函数模型预测转矩控制 被引量：1
12
作者 朱孝勇 乙峰 +3 位作者 张超 杜怿 徐磊 张丽 《中国电机工程学报》 北大核心 2025年第2期736-747,I0028,共13页
永磁轮毂电机的外转子通常与轮辋轮胎直接相联结,相比内转子永磁驱动电机,转动惯量较大,其速度响应明显滞后负载变化。因此,复杂运行工况下,永磁轮毂电机驱动系统转速不稳定,电动车辆行走路径易出现偏移。为解决轮毂驱动下电动车辆的这... 永磁轮毂电机的外转子通常与轮辋轮胎直接相联结,相比内转子永磁驱动电机,转动惯量较大,其速度响应明显滞后负载变化。因此,复杂运行工况下,永磁轮毂电机驱动系统转速不稳定,电动车辆行走路径易出现偏移。为解决轮毂驱动下电动车辆的这一固有技术难题,提出一种磁链为唯一约束条件的无权重价值函数模型预测转矩控制(model predictive torque control,MPTC)策略,可实现复杂多变动态工况下电动车辆稳定运行的工作需求。所提价值函数将转矩、定子磁链幅值约束统一为定子磁链矢量的优化,消除了权重系数的整定,提高了复杂运行工况下轮毂电机的反应速度。同时,引入有效电压矢量与零电压矢量切换瞬间的定子磁链,以此为评估依据选择最优电压矢量,可降低转矩与定子磁链脉动,从而提高轮毂电机转速控制精度。实验验证了控制方法的正确性和有效性。 展开更多
关键词 永磁轮毂电机 模型预测转矩控制 最优占空比 无权重系数 快速响应
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双线平行盾构隧道任意布置方式下施工引起的地表沉降预测模型 被引量：1
13
作者 王超 邹金锋 《土木与环境工程学报(中英文)》 北大核心 2025年第3期113-125,共13页
为探究双线平行盾构隧道任意布置方式下施工引起的地表沉降规律,需建立相关理论预测模型。考虑地层土体损失率和收敛模式的影响,以圆形隧道为例,通过引入等效土体损失参数,以求得隧道收敛后的实际埋深,改进经典二维Peck模型。综合考虑... 为探究双线平行盾构隧道任意布置方式下施工引起的地表沉降规律,需建立相关理论预测模型。考虑地层土体损失率和收敛模式的影响,以圆形隧道为例,通过引入等效土体损失参数,以求得隧道收敛后的实际埋深,改进经典二维Peck模型。综合考虑隧道轴心连线与水平面夹角α、双线隧道半径(r_(1),r_(2))和隧道轴心间距D等3种主要影响因素,建立双线平行盾构隧道任意布置方式下施工引起的地表沉降预测模型,通过实际工程的现场监测结果和数值模拟结果验证预测模型的工程适用性,并对双线平行盾构隧道任意布置方式下施工引起地表沉降的主要影响因素进行分析。结果表明:预测模型可用于解决双线平行盾构隧道任意布置方式下施工引起的地表沉降问题,且满足20%的工程精度要求;地表沉降曲线从“V”形至“W”形间变化的临界参数值[α,r_(2)/r_(1),D/H']为[60°,2.0,1.0],可据此初步判断地表沉降曲线形状并检验地表沉降计算结果的合理性,为类似隧道工程建设中的地表沉降变形预测及控制提供参考。 展开更多
关键词 双线平行盾构隧道 布置方式 地表沉降 预测模型
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大肠腺瘤性息肉危险因素及预测模型的构建与验证 被引量：1
14
作者 董魁 吴洁 +3 位作者 燕静 刘海涛 王军 乔冠恩 《实用医学杂志》 北大核心 2025年第6期838-845,共8页
目的运用logistic回归分析法识别大肠腺瘤性息肉的风险因素,并基于这些要素建立预测模型,随后对模型的有效性进行验证及评价。方法纳入2017年1月至2022年1月在邯郸市第一医院接受大肠息肉切除手术的患者1023例,包含腺瘤性息肉患者(腺瘤... 目的运用logistic回归分析法识别大肠腺瘤性息肉的风险因素,并基于这些要素建立预测模型,随后对模型的有效性进行验证及评价。方法纳入2017年1月至2022年1月在邯郸市第一医院接受大肠息肉切除手术的患者1023例,包含腺瘤性息肉患者(腺瘤性息肉组)676例和非腺瘤性息肉患者(非腺瘤性息肉组)347例。收集了患者的基本信息、病史、结肠镜检查结果和息肉病理结果等数据。通过比较两组间的差异,筛选出显著性差异的指标作为模型构建的候选因素,并将患者按8∶2的比例随机分为训练集与验证集。利用训练集数据构建风险预测模型,并利用R studio软件绘制列线图以直观展示模型。最后,采用验证集内部验证模型。通过受试者工作(ROC)曲线来评估模型的区分能力,Calibration校准曲线来评价模型的精确度,决策曲线分析(DCA)评价模型在临床实践中的应用价值。结果两组在年龄、饮酒习惯、大肠癌家族史、高脂血症、胆囊切除史、HP感染和阑尾切除史变量的比较中存在显著性差异(P<0.05),这些因素被纳入模型构建。随机分配了818例进入训练集,205例进入验证集。对训练集进行多元逻辑回归分析确认了年龄(OR=1.021,95%CI:1.006~1.036,P=0.006)、饮酒(OR=3.440,95%CI:2.251~5.257,P<0.001)、大肠癌一级亲属(OR=3.775,95%CI:1.881~7.577,P<0.001)、高脂血症(OR=3.428,95%CI:2.443~4.808,P<0.001)、胆囊切除(OR=3.916,95%CI:1.756~8.735,P<0.001)、幽门螺杆菌(HP)感染(OR=3.292,95%CI:2.309~4.693,P<0.001)、阑尾切除(OR=3.819,95%CI:2.002~7.286,P<0.001)为腺瘤性息肉发病的独立危险因素。据此构建了大肠腺瘤性息肉的预测模型,P=1/(1+e^(-Y)),其中Y=0.020×年龄+1.328×大肠癌一级亲属+1.235×饮酒+1.232×高脂血症+1.365×胆囊切除+1.192×HP感染+1.340×阑尾切除-1.995。该模型的训练集及验证集的AUC分别为0.763(95%CI:0.729~0.797)和0.769(95%CI:0.644~0.787),显示出具有良好的能力。校准曲线显示模型拟合度良好,决策曲线分析表明模型在广泛的获益阈值下均能实现积极的净获益,证实了模型的临床应用价值。结论年龄、饮酒、大肠癌一级亲属、高脂血症、胆囊切除、HP感染、阑尾切除为腺瘤性息肉发病的独立危险因素(P<0.05)。基于上述危险因素构建的预测模型对大肠腺瘤性息肉的预测具有较高的实用价值。 展开更多
关键词 大肠息肉 腺瘤性息肉 非腺瘤性息肉 预测模型 列线图 ROC曲线
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农机数字化大数据管理平台的设计——基于电子商务平台重复客户预测模型 被引量：2
15
作者 张璐 《农机化研究》 北大核心 2025年第4期127-131,共5页
随着信息技术和农机现代化的加速推进,数字化农机管理已成为当今农业发展的重要趋势。为此,基于电子商务平台重复客户预测模型,提出了一种基于Hadoop和物联网的农机数字化大数据管理平台,旨在将传统农业生产与信息技术有机结合,实现农... 随着信息技术和农机现代化的加速推进,数字化农机管理已成为当今农业发展的重要趋势。为此,基于电子商务平台重复客户预测模型,提出了一种基于Hadoop和物联网的农机数字化大数据管理平台,旨在将传统农业生产与信息技术有机结合,实现农机作业数据的实时监测、质量分析、预测与预警、决策支持等功能,为农机作业的自动化和精准化提供有力保障。 展开更多
关键词 数字化农机 大数据 电子商务 预测模型 HADOOP 重复客户
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中低温岩浆热液型金矿床找矿预测地质模型 被引量：2
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作者 薛建玲 庞振山 +5 位作者 程志中 陈辉 张晓飞 贾儒雅 俞炳 牟妮妮 《岩石学报》 SCIE EI CAS 北大核心 2025年第1期4-30,共27页
我国金矿资源对外依存度长期居高不下,立足国内,寻找并探明一批大型金矿床是一项迫在眉睫的重大任务。中低温岩浆热液型金矿床是我国金的最主要来源,如何寻找其隐伏矿和深部矿成为当前矿产勘查研究的热点。本文以勘查区找矿预测理论为指... 我国金矿资源对外依存度长期居高不下,立足国内,寻找并探明一批大型金矿床是一项迫在眉睫的重大任务。中低温岩浆热液型金矿床是我国金的最主要来源,如何寻找其隐伏矿和深部矿成为当前矿产勘查研究的热点。本文以勘查区找矿预测理论为指导,以中低温岩浆热液型金矿床为研究对象,总结了中低温岩浆热液型金矿床地质特征,构建了以成矿地质体、成矿构造和成矿结构面特征和成矿作用特征标志为核心内容的找矿预测地质模型,为该类型金矿床找矿预测提供了新的思路,指导隐伏矿和深部矿金资源勘查取得突破。中低温岩浆热液型金矿床分为中温岩浆热液型金矿床和低温岩浆热液型金矿床两个亚类,广泛发育于陆块区和造山带中,赋矿围岩多种多样,成矿时代广泛,主要集中在中生代。本文厘定了中低温岩浆热液型金矿床成矿地质体为中酸性侵入体,与矿床(体)呈现出空间上相依(1~5km)、时间上相近(10Myr)、成因上相关的内在成生联系和时空配置关系。成矿构造属褶皱、断裂、岩浆侵入复合构造系统;成矿结构面主要有断裂、硅钙面、岩溶构造及岩体侵入接触带、爆破角砾岩体及水压裂隙等;矿化样式受成矿结构面控制,大致可分为四个类型:层状、脉状、块状及其组合而成的复合型。中温岩浆热液型金矿床成矿作用早阶段温度可达450℃左右,形成强度不等的钾长石化、钠长石化或铁白云石化;主成矿阶段成矿温度250℃左右,蚀变主要为硅化、绢云母化、伊利石化,Au和Ag共伴生,同时伴生少量Pb、Zn、Cu等,主要金属矿物为黄铁矿,次为黄铜矿、磁黄铁矿、方铅矿和闪锌矿;而低温岩浆热液型金矿床成矿作用主阶段温度低于250℃,Au和As、Sb共伴生,Ag含量低,常见毒砂和辉锑矿等矿物,成矿作用早阶段蚀变则主要为硅化,有的为次生石英岩化。金的沉淀富集机制包括流体的沸腾、混合和交代等机制。成矿作用中心位于岩体外接触带2~3km和接触带之内,由浅部到深部形成“上脉下层”的二元结构模式,脉状矿体具有侧伏延深规律,在此基础上构建了找矿预测地质模型。在该模型指导下,我们重新厘定了我国重要成矿区带金矿床类型,在深部发现新的矿体样式,拓宽了深部找矿空间,提升了我国重要成矿区带成矿规律的认识水平,带动了我国重要成矿区带金矿找矿新突破。 展开更多
关键词 中温岩浆热液型金矿床 低温岩浆热液型金矿床 成矿地质体 成矿构造与成矿结构面 成矿作用特征标志 找矿预测模型
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胰十二指肠切除术术后肺部感染的危险因素分析及预测模型构建 被引量：1
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作者 杨鹏 许伊蒙 韩玮 《实用医学杂志》 北大核心 2025年第11期1705-1710,共6页
目的 探讨分析胰十二指肠切除术(PD)后肺部感染的危险因素并构建预测模型以指导临床早期干预。方法 回顾性纳入2022年1月至2024年10月新疆医科大学第一附属医院行PD的220例患者,排除术前肺部感染、资料不全及围手术期死亡病例。收集术... 目的 探讨分析胰十二指肠切除术(PD)后肺部感染的危险因素并构建预测模型以指导临床早期干预。方法 回顾性纳入2022年1月至2024年10月新疆医科大学第一附属医院行PD的220例患者,排除术前肺部感染、资料不全及围手术期死亡病例。收集术前、术中及术后临床资料,通过单因素分析筛选潜在危险因素,采用多因素logistic回归确定独立危险因素,并构建列线图预测模型。结果 84例(38.2%)患者发生术后肺部感染。多因素分析显示,高BMI(OR=1.12,95%CI:1.02~1.23,P <0.05)、术后3 d低白蛋白(OR=0.91,95%CI:0.83~0.99,P <0.05)、术后腹腔引流管留置时间长(OR=1.05,95%CI:1.01~1.09,P <0.05)、术后卧床时间长(OR=1.56,95%CI:1.22~1.99,P <0.05)以及术后发生肺部以外的并发症(OR=2.23,95%CI:1.05~4.75,P <0.05)是PD术后肺部感染的独立危险因素。预测模型AUC为0.82(95%CI:0.76~0.88),校准曲线显示拟合良好,内部验证后AUC为0.80(95%CI:0.71~0.88),模型有较好的预测能力。结论 高BMI、术后白蛋白水平低、术后腹腔引流管留置时间长、术后卧床时间长及术后发生肺部以外的并发症是PD术后肺部感染的独立危险因素,构建的风险预测模型对PD患者术后肺部感染的发生具有良好的预测效能。 展开更多
关键词 胰十二指肠切除术 术后肺部感染 危险因素 预测模型
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基于SSA-LSTM-Attention的日光温室环境预测模型 被引量：1
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作者 孟繁佳 许瑞峰 +3 位作者 赵维娟 宋文臻 高艺璇 李莉 《农业工程学报》 北大核心 2025年第11期256-263,共8页
建立准确的温室环境预测模型有助于精准调控温室环境促进作物的生长发育,针对温室小气候具有时序性、非线性和强耦合等特点,该研究提出了一种基于SSA-LSTM-Attention(sparrow search algorithm-long short-term memoryattention mechani... 建立准确的温室环境预测模型有助于精准调控温室环境促进作物的生长发育,针对温室小气候具有时序性、非线性和强耦合等特点,该研究提出了一种基于SSA-LSTM-Attention(sparrow search algorithm-long short-term memoryattention mechanism)的日光温室环境预测模型。首先,通过温室物联网数据采集系统获取温室内外环境数据;其次,使用皮尔逊相关性分析法筛选出强相关性因子;最后,构建环境特征时间序列矩阵输入模型进行温室环境预测。对日光温室的室内温度、室内湿度、光照强度和土壤湿度4种环境因子的预测,SSA-LSTM-Attention模型的平均拟合指数达到了97.9%。相较于反向传播神经网络(back propagation neural network,BP)、门控循环单元(gate recurrent unit,GRU)、长短期记忆神经网络(long short term memory,LSTM)和LSTM-Attention(long short-term memory-attention mechanism)模型,分别提高8.1、4.1、3.5、3.0个百分点;平均绝对百分比误差为2.6%,分别降低6.5、3.2、2.8、2.5个百分点。试验结果表明,通过利用SSA自动优化LSTM-Attention模型的超参数,提高了模型预测精度,为日光温室环境超前调控提供了有效的数据支持。 展开更多
关键词 日光温室 麻雀搜索算法 长短期记忆网络 注意力机制 环境预测模型
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基于多站点预测模型的分布式光伏电站智能选址方法 被引量：1
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作者 宋玲 常隆涛 +3 位作者 吕舜铭 杨朝晖 刘新锋 陈关忠 《郑州大学学报(工学版)》 北大核心 2025年第2期119-126,134,共9页
为了提升光伏电站运营效率,针对多站点选址问题提出了一种多站点预测模型(MSFM),通过时空相关性、事件数据和气象因素来预测多站点的电力输出。引入三维张量来表示时空数据,采用张量分解技术恢复零条目,并利用三维张量和ResNet模型模拟... 为了提升光伏电站运营效率,针对多站点选址问题提出了一种多站点预测模型(MSFM),通过时空相关性、事件数据和气象因素来预测多站点的电力输出。引入三维张量来表示时空数据,采用张量分解技术恢复零条目,并利用三维张量和ResNet模型模拟时空邻接性、趋势、事件文本数据及气象影响。根据山东省济南市的1 155个光伏发电站运行数据和气象数据建立实验数据集,通过平均绝对误差、相对绝对误差、均方根误差和相对均方根误差来验证所提方法的效果,4个评价指标分别至少降低了2.3%、0.9%、2.6%、2.5%。实验结果表明:所提方法能够应用于多站点选址问题。 展开更多
关键词 智能选址 多站点电力输出预测 深度残差网络 模型融合 时空相关性
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融合DT-BO-GRU的中长期光伏功率滚动预测模型 被引量：1
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作者 李超 涂腾 +3 位作者 彭勋辉 李振 晁梓博 刘淑玉 《太阳能学报》 北大核心 2025年第5期275-284,共10页
提出一种基于决策树提取的贝叶斯优化GRU中长期光伏发电功率滚动预测模型。首先借助决策树模型对光伏组件模型进行参数提取,重新组成特征数据集;其次引入贝叶斯优化算法构建新的GRU神经网络模型;最后对树模型提取的光伏参数进行光伏功... 提出一种基于决策树提取的贝叶斯优化GRU中长期光伏发电功率滚动预测模型。首先借助决策树模型对光伏组件模型进行参数提取,重新组成特征数据集;其次引入贝叶斯优化算法构建新的GRU神经网络模型;最后对树模型提取的光伏参数进行光伏功率预测。实验结果表明,所提出的混合模型在极端地区等特殊场景下具有高精度的预测效果,且实验仿真结果拟合曲线更接近真实值,模型整体评价指标误差较低。因此,该文提出的融合DT-BO-GRU模型具有更高预测精度,为在北方地区对光伏发电功率预测提供了可能。 展开更多
关键词 光伏组件 神经网络 贝叶斯算法 决策树模型 参数提取 功率预测
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