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基于GBD数据库分析与预测中国鼻咽癌疾病负担
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作者 宋业勋 刘霞静 +1 位作者 张永全 李和清 《中南大学学报(医学版)》 北大核心 2025年第4期675-683,共9页
目的:鼻咽癌发病位置隐匿导致早期诊断率低,且具有明显的地域聚集性,是中国一个重要的公共卫生问题。本研究旨在通过2021年全球疾病负担(the Global Burden of Diseases,GBD)数据库分析中国鼻咽癌的疾病负担,为鼻咽癌的精准防控提供流... 目的:鼻咽癌发病位置隐匿导致早期诊断率低,且具有明显的地域聚集性,是中国一个重要的公共卫生问题。本研究旨在通过2021年全球疾病负担(the Global Burden of Diseases,GBD)数据库分析中国鼻咽癌的疾病负担,为鼻咽癌的精准防控提供流行病学依据。方法:选取年龄标化发病率、病死率、伤残调整寿命年(disability adjusted life year,DALY)率作为疾病负担的评价指标,按照不同年龄、性别、社会人口学指数及其相关危险因素进行分层分析,同时应用差分自回归移动平均(autoregressive integrated moving average,ARIMA)模型和贝叶斯年龄-时期-队列分析模型(Bayesian age-period-cohort,BAPC)将年龄标化发病率预测至2050年。结果:2021年中国鼻咽癌年龄标化发病率、病死率、DALY率分别为3.4/10万、1.5/10万、48.7/10万,均高于同期全球水平。在所有年龄段,中国男性年龄标化发病率、病死率、DALY率均高于女性。中国鼻咽癌的疾病负担从1990至2021年随着社会人口学指数(socio-demographic index,SDI)的增高逐渐降低。中国归因于饮酒、吸烟、职业甲醛暴露的鼻咽癌疾病负担占比均高于全球水平,且在男性中尤为显著。模型预测中国及全球男性、女性、全人群的年龄标化发病率均提示从2022至2050年呈上升趋势。结论:既往30年中国鼻咽癌的疾病负担随着SDI的升高逐渐降低,但仍高于同期全球水平。同时,中国鼻咽癌的年龄标化发病率在未来30年呈上升趋势。中国仍需进一步增加医疗资源的投入以应对鼻咽癌的防控与诊疗,尤其针对高风险男性群体。 展开更多
关键词 鼻咽癌 疾病负担 社会人口学指数 贝叶斯年龄-时期-队列分析模型 差分自回归移动平均模型
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基于SARIMA-SVM模型的季节性PM_(2.5)浓度预测
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作者 宋英华 徐亚安 张远进 《计算机工程》 北大核心 2025年第1期51-59,共9页
空气污染是城市环境治理的主要问题之一,而PM_(2.5)是影响空气质量的重要因素。针对传统时间序列预测模型对PM_(2.5)浓度预测缺少季节性因素分析,预测精度不够高的问题,提出一种基于机器学习的季节性差分自回归滑动平均-支持向量机(SARI... 空气污染是城市环境治理的主要问题之一,而PM_(2.5)是影响空气质量的重要因素。针对传统时间序列预测模型对PM_(2.5)浓度预测缺少季节性因素分析,预测精度不够高的问题,提出一种基于机器学习的季节性差分自回归滑动平均-支持向量机(SARIMA-SVM)融合模型。该融合模型为串联型融合模型,将数据拆分为线性部分与非线性部分。SARIMA模型在差分自回归滑动平均(ARIMA)模型的基础上增加了季节性因素提取参数,能有效分析PM_(2.5)浓度数据的季节性规律变化趋势,较好地预测数据未来的线性变化趋势。结合SVM模型对预测数据的残差序列进行优化,利用滑动步长预测法确定残差序列的最优预测步长,通过网格搜索确定最优模型参数,实现对PM_(2.5)浓度数据的长期预测,同时提高整体预测精度。通过对武汉市近5年的PM_(2.5)浓度监测数据进行分析,结果表明该融合模型的预测准确率相较于单一模型有很大提升,在相同的实验环境下比单一的ARIMA、Auto ARIMA、SARIMA模型分别提升了99%、99%、98%,稳定性也更好,为PM_(2.5)浓度预测研究提供了新的思路。 展开更多
关键词 季节性差分自回归滑动平均 支持向量机 融合模型 PM_(2.5)浓度 季节性预测
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模型和数据联合驱动的ARIMA-IDSSA-LSSVM建筑安全事故预测
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作者 曹红梅 陈元 《自然灾害学报》 北大核心 2025年第2期129-139,共11页
针对传统单一模型在解决建筑安全事故预测问题存在精度低等问题,考虑模型和数据联合驱动方式,提出一种结合差分自回归移动平均(autoregressive integrated moving average,ARIMA)模型和改进的自适应樽海鞘优化最小二乘支持向量机(improv... 针对传统单一模型在解决建筑安全事故预测问题存在精度低等问题,考虑模型和数据联合驱动方式,提出一种结合差分自回归移动平均(autoregressive integrated moving average,ARIMA)模型和改进的自适应樽海鞘优化最小二乘支持向量机(improved adaptive salp swarm algorithm optimized least squares support vector machine,IDSSA-LSSVM)的组合预测模型。首先利用ARIMA模型获得时序数据中线性部分,利用IDSSA-LSSVM模型分析ARIMA模型获得的残差,获得时序数据中非线性部分;然后通过线性部分和非线性部分相加获得最终组合预测值;最后通过2010—2020年房屋市政工程生产安全事故数据对所提算法进行验证。结果表明,所提预测模型在E_(rmse)上较其他算法分别下降73.73%、77.21%、46.09%、46.80%、78.19%,在E_(mae)上较其他算法分别下降74.20%、77.44%、48.15%、48.85%、77.50%,在E_(mape)上较其他算法分别下降84.95%、87.77%、75.97%、88.49%、80.27%。在不同规模的数据集下,文中算法在E_(rmse)指标下均最优。同时能够通过预测未来阶段事故,提供辅助决策。表明ARIMA-SSA-LSSVM组合模型能够充分挖掘建筑安全事故数据的隐藏信息,在准确性、泛化性和应用性3个角度均表现不错,优势明显。 展开更多
关键词 建筑安全 事故预测 联合驱动 差分自回归移动平均模型 支持向量机
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基于Naive Bayesian算法的客户端邮件过滤器的实现 被引量:2
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作者 左瑞欣 徐惠民 吴聪聪 《计算机工程与设计》 CSCD 北大核心 2006年第7期1161-1163,共3页
“垃圾”邮件是Internet上面临急待解决的问题。Naive Bayesian过滤器由于其简单高效性在文本分类中应用较广,重点研究了Naive Bayesian算法,给出了一个“垃圾”邮件过滤器,依据邮件的内容而不是通过设置规则来过滤邮件,并通过实验论证... “垃圾”邮件是Internet上面临急待解决的问题。Naive Bayesian过滤器由于其简单高效性在文本分类中应用较广,重点研究了Naive Bayesian算法,给出了一个“垃圾”邮件过滤器,依据邮件的内容而不是通过设置规则来过滤邮件,并通过实验论证了它在客户端过滤邮件的可行性和有效性。 展开更多
关键词 “垃圾”邮件 特征抽取 向量空间模型 文本分类 NAIVE bayesian过滤器
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基于贝叶斯优化支持向量回归的煤自燃温度预测模型
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作者 杨海燕 胡新成 +1 位作者 蔡佳文 余照阳 《工矿自动化》 北大核心 2025年第7期36-43,51,共9页
针对传统煤自燃温度预测模型未考虑指标气体与温度数据之间存在多重共线性、模型预测精度不足问题,提出了一种基于贝叶斯优化(BO)算法改进支持向量回归(SVR)超参数(BO-SVR)的煤自燃温度预测模型。利用煤自燃程序升温实验,对生成的指标... 针对传统煤自燃温度预测模型未考虑指标气体与温度数据之间存在多重共线性、模型预测精度不足问题,提出了一种基于贝叶斯优化(BO)算法改进支持向量回归(SVR)超参数(BO-SVR)的煤自燃温度预测模型。利用煤自燃程序升温实验,对生成的指标气体数据进行收集与处理。利用Spearman相关性分析选择与煤温相关性较强的指标气体并分析指标气体生成量间的共线性;对选择的指标气体进行主成分分析,解决多重共线性问题的同时降低维数;采用5折交叉验证方法划分训练集和测试集,通过平均绝对误差(MAE)、均方根误差(RMSE)和判定系数(R^(2))指标,对BO-SVR模型的性能与SVR、粒子群优化SVR(PSO-SVR)和遗传算法优化SVR(GA-SVR)模型进行定量评价。结果表明,BO-SVR模型的MAE较其他3种模型分别降低了74.2%,36.7%和10.2%,RMSE分别降低了71.9%,33.3%和11.4%,R^(2)达0.9885,高于其他模型。选取山西煤炭进出口集团河曲旧县露天煤业有限公司的烟煤煤样开展平行试验,BO-SVR模型在新数据集上的MAE为4.9279℃,RMSE为6.4899℃,R^(2)达0.9853,与原数据集预测结果保持高度一致性。表明BO-SVR模型具有较好的泛化性、预测精度和鲁棒性,有助于提高预测煤自燃温度的准确性。 展开更多
关键词 煤自燃 贝叶斯优化 支持向量回归 指标气体 预测模型
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中国东部地区农户经济收入与耕地“非粮化”的关系
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作者 徐文杰 刘兆普 《湖北农业科学》 2025年第1期207-211,共5页
利用2005—2015年全国农村固定观察点调查数据,通过建立中国东部地区的向量自回归模型探究农户经济作物种植收入占总种植收入比重与农户将耕地用于非粮食作物种植之间的动态关系。结果表明,东部地区农户收入对耕地“非粮化”依赖程度较... 利用2005—2015年全国农村固定观察点调查数据,通过建立中国东部地区的向量自回归模型探究农户经济作物种植收入占总种植收入比重与农户将耕地用于非粮食作物种植之间的动态关系。结果表明,东部地区农户收入对耕地“非粮化”依赖程度较低;解决耕地“非粮化”问题不会过度影响农户的经济收入;东部地区农户种植经济作物可在一定程度上促进收入的增长。因此,需要将国家粮食安全与农民增收愿景相结合,针对东部地区的情况制定符合地区实际的政策方针,为农业农村发展赋能助力。 展开更多
关键词 耕地“非粮化” 农户经济收入 向量自回归模型 中国东部地区
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湖南省粮食产量影响因素分析及预测
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作者 柳宇航 刘家希 彭艳 《湖南农业科学》 2025年第2期88-94,共7页
分析2002—2022年湖南省粮食产量相关数据,探究湖南省粮食产量的影响因素并对粮食产量进行预测,以期为湖南省乃至全国的粮食生产提供一定的参考。通过灰色关联分析发现,与2002—2022年湖南省粮食产量密切相关的5个关键因素分别为有效灌... 分析2002—2022年湖南省粮食产量相关数据,探究湖南省粮食产量的影响因素并对粮食产量进行预测,以期为湖南省乃至全国的粮食生产提供一定的参考。通过灰色关联分析发现,与2002—2022年湖南省粮食产量密切相关的5个关键因素分别为有效灌溉面积、化肥施用量、农作物播种面积、年末实有耕地面积和农药使用量。通过向量自回归模型发现,2004—2022年湖南省粮食产量实际值和拟合值的走势基本一致,模型的数据模拟效果较好。基于此模型对2023—2025年湖南省的粮食产量进行预测,得出此期间的湖南省粮食产量可能保持相对稳定的状态。在此基础上,提出进一步合理使用化肥和农药、推广农业机械、完善农田水利设施、增强农业防灾减灾能力、提高粮食生产效率等建议。 展开更多
关键词 粮食产量 影响因素 预测 灰色关联分析 向量自回归模型 湖南省
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基于深度自回归模型的电网异常流量检测算法 被引量:3
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作者 李勇 韩俊飞 +2 位作者 李秀芬 王鹏 王蓓 《沈阳工业大学学报》 CAS 北大核心 2024年第1期24-28,共5页
针对电网中行为种类复杂多样且数量众多的问题,提出了一种基于自回归模型的电网异常流量检测算法。该算法利用深度自编码网络自动提取网络流量数据的特征,降低异常流量检测的分析周期,并自动挖掘数据的层次关系。通过支持向量机对提取... 针对电网中行为种类复杂多样且数量众多的问题,提出了一种基于自回归模型的电网异常流量检测算法。该算法利用深度自编码网络自动提取网络流量数据的特征,降低异常流量检测的分析周期,并自动挖掘数据的层次关系。通过支持向量机对提取的特征进行分类,实现对异常流量的检测。仿真实验结果表明,所提算法可以分析不同攻击向量,避免噪声数据的干扰,进而提高电网异常流量检测的精度,对于流量数据处理具有重要意义。 展开更多
关键词 自回归模型 深度学习 异常检测 海量数据 分析周期 支持向量机
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京津冀减污降碳与经济发展的动态关联研究 被引量:1
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作者 狄乾斌 梁晨露 陈小龙 《地理与地理信息科学》 CSCD 北大核心 2024年第5期124-133,共10页
减污、降碳协同增效对推动京津冀城市群经济增长方式转型具有重要意义。从双向因果视角出发,构建面板向量自回归模型,结合脉冲响应分析与方差分解结果对2006-2020年京津冀城市群减污、降碳与经济增长之间的动态作用机制进行研究。结果表... 减污、降碳协同增效对推动京津冀城市群经济增长方式转型具有重要意义。从双向因果视角出发,构建面板向量自回归模型,结合脉冲响应分析与方差分解结果对2006-2020年京津冀城市群减污、降碳与经济增长之间的动态作用机制进行研究。结果表明:①京津冀城市群持续的经济增长已成为工业废水和SO_(2)排放的重要推动力,工业烟尘排放量与经济增长之间存在双向反馈机制,经济增长对CO_(2)排放的影响符合环境库兹涅茨曲线,伴随非线性、不稳定特征,CO_(2)排放对经济增长的反向作用尚不显著,碳减排机制有待进一步完善;②经济增长与减污、降碳之间存在“领先效应”和“追赶效应”,并形成长期均衡关系,经济增长自我惯性强,是环境污染物和CO 2排放增加的诱因和演化结果;③京津冀城市群大气污染联防联控政策的实施有助于强化减污、降碳与经济增长的双向联动,需通过区域协同创新、绿色低碳转型、联防联控联治统筹协调京津冀三者关系,促进区域经济高质量发展。 展开更多
关键词 经济增长 减污 降碳 面板向量自回归模型 京津冀城市群
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基于间接健康特征优化与多模型融合的锂电池SOH-RUL联合预测 被引量:5
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作者 蔡雨思 李泽文 +2 位作者 刘萍 夏向阳 王文 《电工技术学报》 EI CSCD 北大核心 2024年第18期5883-5898,共16页
准确预测锂电池健康状态(SOH)与电池剩余使用寿命(RUL)对提高电池安全性能具有重要意义。而当前针对SOH和RUL的预测,存在着间接健康特征选取困难,以及使用数据驱动方法缺乏不确定性表达的问题。为此,该文提出一种基于间接健康特征优化... 准确预测锂电池健康状态(SOH)与电池剩余使用寿命(RUL)对提高电池安全性能具有重要意义。而当前针对SOH和RUL的预测,存在着间接健康特征选取困难,以及使用数据驱动方法缺乏不确定性表达的问题。为此,该文提出一种基于间接健康特征优化与多模型融合的锂电池SOH-RUL联合预测方法。首先从充电电压曲线中采集多个健康特征,并通过特征并行融合方法和注意力机制进行优化处理得到间接健康特征(IHF)。然后引入贝叶斯模型平均(BMA)方法来解决预测过程中的不确定性问题,将其与支持向量回归(SVR)和长短期记忆神经网络(LSTM)相结合,构建SVR-BMA融合模型和LSTM-BMA融合模型,并分别进行SOH和RUL预测;通过自适应噪声完备集合经验模态分解(CEEMDAN)方法从SOH预测阶段的容量预测结果中提取出RUL预测的输入特征,以实现SOH和RUL的联合预测。最后利用CALCE数据集进行性能测试,实验结果表明,所提方法能有效提高SOH和RUL预测的准确性和可靠性。 展开更多
关键词 电池健康状态 剩余使用寿命 间接健康特征 贝叶斯模型平均 支持向量回归 长短期记忆神经网络
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京津冀温室气体净排放影响因素与协同减排路径研究
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作者 王惠 史秉亮 +2 位作者 张卫冬 张雨馨 刘妍琦 《绿色科技》 2024年第17期242-248,共7页
聚焦于京津冀区域,利用2001-2021年间的温室气体净排放面板数据,构建向量自回归模型以揭示北京、天津和河北三地温室气体净排放量之间的内部动态响应机制。进一步选取产业结构、城镇化水平、常住人口密度、经济发展水平以及能源消耗强... 聚焦于京津冀区域,利用2001-2021年间的温室气体净排放面板数据,构建向量自回归模型以揭示北京、天津和河北三地温室气体净排放量之间的内部动态响应机制。进一步选取产业结构、城镇化水平、常住人口密度、经济发展水平以及能源消耗强度作为影响因素,探究其脉冲响应关系,并预测其未来10年的贡献度水平。结果表明:天津和河北地区的温室气体净排放受到来自北京市的正向影响,河北地区同样受到来自天津的正向影响,整体趋势呈现下降。在影响因素方面,在各影响因素方面,北京的主要影响因素为产业结构(贡献度-5.956)和城镇化水平(贡献度-0.712);天津则为产业结构(贡献度-51.224)和经济发展水平(贡献度+5.702);河北是产业结构(贡献度+20.544)和常住人口密度(贡献度+26.042)。基于以上发现,研究提出了以下政策建议:一是发挥天津地区作为“纽带”的作用,促进京津冀区域节能减排工作的稳步发展;二是关注各地区发展的独特性,同时协调探索影响区域温室气体净排放的共同因素;三是重视主要与次要矛盾,推动河北地区在节能减排方面实现高质量发展。这些协同减排的路径旨在为区域可持续发展提供可行的策略。 展开更多
关键词 京津冀 温室气体净排放 向量自回归模型 协同减排
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基于FPGA的两阶段配电网拓扑实时辨识算法 被引量:3
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作者 王冠淇 裴玮 +2 位作者 李洪涛 郝良 马丽 《电力系统自动化》 EI CSCD 北大核心 2024年第12期100-108,共9页
对配电网拓扑进行准确的实时辨识是电力系统安全稳定运行的基础,但随着新能源的接入以及配电网规模不断增大,配电网拓扑结构的动态变化愈加频繁且难以辨识。然而,现有配电网拓扑辨识算法所使用的历史数据需要人工对其进行拓扑标注,且拓... 对配电网拓扑进行准确的实时辨识是电力系统安全稳定运行的基础,但随着新能源的接入以及配电网规模不断增大,配电网拓扑结构的动态变化愈加频繁且难以辨识。然而,现有配电网拓扑辨识算法所使用的历史数据需要人工对其进行拓扑标注,且拓扑辨识时间长,难以实现配电网拓扑实时辨识。因此,文中提出了一种基于现场可编程逻辑门阵列(FPAG)的两阶段配电网拓扑结构实时辨识算法。该算法不需要预先给出配电网拓扑类别的数量,即可对已有历史数据进行相应的拓扑标注及分类,并且基于FPGA实现了对配电网拓扑的实时辨别。该算法分为2个阶段:第1阶段采用变分贝叶斯高斯混合模型,对已有历史数据进行相应的拓扑标注及分类;第2阶段采用麻雀搜索算法,使得支持向量机快速收敛得到最优参数,以实现对配电网拓扑结构的精准辨识。基于该算法,利用FPGA并行架构以及高速高密度特性建立了实时拓扑结构辨识平台。最后,通过算例分析验证了所提辨识方法的有效性和优越性。 展开更多
关键词 配电网 拓扑辨识 现场可编程逻辑门阵列(FPGA) 变分贝叶斯高斯混合模型 麻雀搜索算法 支持向量机
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渭河流域多时间尺度径流变化特征及主控因子 被引量:3
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作者 赵雯颉 鞠琴 +4 位作者 蔡辉艺 唐志阳 史启书 汪柔汐 李思锐 《南水北调与水利科技(中英文)》 CAS CSCD 北大核心 2024年第1期24-32,共9页
为研究变化环境下渭河流域多时间尺度径流变化特征及影响因素,基于渭河流域咸阳水文站1961-2015年实测径流量数据,分析不同时间尺度上径流的变化趋势,并选取多个气象要素与归一化植被指数(normalized difference vegetation index,NDVI... 为研究变化环境下渭河流域多时间尺度径流变化特征及影响因素,基于渭河流域咸阳水文站1961-2015年实测径流量数据,分析不同时间尺度上径流的变化趋势,并选取多个气象要素与归一化植被指数(normalized difference vegetation index,NDVI)构建向量自回归(vector autoregression,VAR)模型,量化各影响因素对径流变化的贡献程度,探讨全年、汛期和非汛期径流变化主控因子的差异性。结果表明,1961-2015年渭河流域径流整体呈下降趋势,汛期径流量占比为65.5%。在年代尺度上径流的丰枯变化存在差异,1970-1979年和1990-1999年径流量呈显著减少趋势;影响汛期和全年尺度径流变化的主控因子均为降水,贡献率达50%,其次是太阳辐射,在汛期和全年的贡献率分别为14.37%、18.45%。非汛期影响径流变化的主控因子为NDVI(贡献率30.08%)与太阳辐射(贡献率30.05%),且NDVI对径流变化的滞后效应更明显,其他因子贡献大小依次为降水、空气比湿、气温。 展开更多
关键词 径流 向量自回归模型 NDVI 主控因子 渭河流域
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基于ARMAV模型和J-散度的结构损伤识别 被引量:2
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作者 李孟 郭惠勇 《振动与冲击》 EI CSCD 北大核心 2024年第1期123-130,152,共9页
损伤识别技术是结构健康监测系统的关键组成部分,为了进一步提高损伤识别的准确性和适用性,提出一种融合信息距离函数J-散度与向量自回归滑动平均(vector autoregressive moving average,ARMAV)模型的损伤识别方法。采用预白化过滤器对... 损伤识别技术是结构健康监测系统的关键组成部分,为了进一步提高损伤识别的准确性和适用性,提出一种融合信息距离函数J-散度与向量自回归滑动平均(vector autoregressive moving average,ARMAV)模型的损伤识别方法。采用预白化过滤器对加速度时域数据进行消除激励相关性以及降噪处理;建立了ARMAV模型,并由模型的自回归参数和残差方差构建损伤判别指标;采用三层框架试验数据,并进行转播塔模型的损伤识别试验研究验证了该方法的有效性。结果表明:基于ARMAV模型和J-散度距离的损伤识别方法可操作性强,能够准确、高效地定位框架和塔架结构的损伤,且该方法受环境变化的影响较小,可为在线结构健康监测提供一种新思路。 展开更多
关键词 损伤识别 试验研究 向量自回归滑动平均(ARMAV)模型 J-散度 时间序列分析
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喀斯特地区不同时间尺度农业干旱对局地气候因子脉冲响应机制 被引量:1
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作者 余欢 贺中华 +4 位作者 顾小林 许明金 谭红梅 杨树平 杨秋云 《水土保持学报》 CSCD 北大核心 2024年第5期296-304,共9页
[目的]为定量解析喀斯特地区农业干旱对单因子的响应机制。[方法]利用泰森多边形及K阶均值聚类对贵州省83个站点年平均降雨量进行面积计算及分类,将贵州省划分为5个区域,并基于各分区降雨量(Pre)、平均气温(T)、潜在蒸散发(E)、风速(W)... [目的]为定量解析喀斯特地区农业干旱对单因子的响应机制。[方法]利用泰森多边形及K阶均值聚类对贵州省83个站点年平均降雨量进行面积计算及分类,将贵州省划分为5个区域,并基于各分区降雨量(Pre)、平均气温(T)、潜在蒸散发(E)、风速(W)、气压(P)、土壤水分(SW)、标准化土壤水分指数(SSI)建立向量自回归(VAR)模型,通过脉冲响应与方差分解分析不同时间尺度农业干旱对各气象因子及土壤水分含量的响应机制。[结果](1)农业干旱呈现西高东低,总体由南往北逐渐减轻;春、夏季农业干旱强于秋冬季。(2)年尺度各因子对SSI脉冲响应达峰值所需时间为Pre<E=W<P<SW<T,恢复平稳期则为Pre>W>T>E>P>SW。由月尺度到年尺度,岩溶发育较强区域E对SSI脉冲达峰值所需时间缩短2期;SW与之相反,且非岩溶地区比岩溶地区恢复平稳期短。(3)降雨量在农业干旱中占主导地位,降雨与风速随时间尺度增加在农业干旱中作用增强,其农业干旱贡献比例月、季、年分别为31.88%,34.25%,58.33%和1.07%,3.15%,12.88%。[结论]研究成果可为喀斯特地区农业干旱预警提供参考理论依据。 展开更多
关键词 农业干旱 气候因子 向量自回归模型 脉冲响应 贵州省
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航运中心与城市经济互动关系分析——上海与新加坡比较 被引量:1
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作者 解乔雅 张戎 《同济大学学报(自然科学版)》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第2期260-267,共8页
港口与城市经济的协调发展有助于提高港口竞争力和城市影响力。以上海和新加坡为比较对象,采用熵权-灰色关联模型探究港口与城市经济的关联度。通过构建向量自回归模型,从对外贸易、生产总值和产业结构探究港城互动关系。结果表明,城市... 港口与城市经济的协调发展有助于提高港口竞争力和城市影响力。以上海和新加坡为比较对象,采用熵权-灰色关联模型探究港口与城市经济的关联度。通过构建向量自回归模型,从对外贸易、生产总值和产业结构探究港城互动关系。结果表明,城市经济与航运中心存在较强关联。新加坡对外贸易与港口间具有稳定的双向促进效应,上海市外向型经济对航运中心的驱动作用较弱。上海市生产总值能为港口发展提供有力的腹地支撑,港口对城市生产总值的辐射带动效应并不明显。上海市第三产业与港口间存在长期的潜在拉动力,但现阶段上海市第二产业对航运中心的发展仍起主导作用。从长期效果看,第三产业扩张政策对航运中心的促进作用强于第二产业。针对上述结论,分析原因并提出增强港口韧性、促进“港产城”融合发展等建议。 展开更多
关键词 港城关系 国际航运中心 城市经济 向量自回归模型
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区域环境与科技:模式识别、历时演化与互动效应研究
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作者 俞立平 张矿伟 +2 位作者 徐航 沈洁 洪金珠 《地理科学》 CSSCI CSCD 北大核心 2024年第1期40-49,共10页
生态环境与科技创新是社会发展中不容忽视的两大系统,两者之间既相互独立又彼此交融,推动环境与科技协同发展对于实现可持续发展具有重要意义。本文在分析环境与科技互动机制基础上,基于四象限分区模型将环境与科技划分为4类模式:同步... 生态环境与科技创新是社会发展中不容忽视的两大系统,两者之间既相互独立又彼此交融,推动环境与科技协同发展对于实现可持续发展具有重要意义。本文在分析环境与科技互动机制基础上,基于四象限分区模型将环境与科技划分为4类模式:同步领先型、环境优先型、科技优先型、同步滞后型,对中国30个省(市、区)2009—2018年面板数据进行研究,并采用联立方程模型与贝叶斯向量自回归模型分析其相互影响及互动关系。研究发现:在观测期内,区域环境与科技创新总体上仍处于升级阶段,且其共存模式呈现出东部优于中西部地区的非均衡格局;环境质量对科技发展呈现一定的正向影响;科技创新对环境质量的影响并不显著;实现环境与科技的良性互动是一个长期过程。并提出对策建议:因地制宜制定环境与科技发展政策;科技创新要坚持绿色导向,兼顾生态效益;生态建设要积极培育良好的科技创新环境。 展开更多
关键词 环境质量 科技创新 联立方程模型 贝叶斯向量自回归模型(bvar模型)
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长江经济带跨界污染对区域经济增长的影响——基于COD排放空间分布特征的分析 被引量:1
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作者 孙思迪 韩毅 杨博文 《工程管理科技前沿》 CSSCI 北大核心 2024年第1期75-81,共7页
本文通过泰尔指数、向量自回归(VAR)模型等刻画长江经济带跨界污染排放对区域经济增长的影响。结果表明:在样本区间2005-2020年间,长江经济带九省二市污染排放总体呈波动下降的趋势,但存在显著的空间差异;VAR模型显示长江经济带污染排... 本文通过泰尔指数、向量自回归(VAR)模型等刻画长江经济带跨界污染排放对区域经济增长的影响。结果表明:在样本区间2005-2020年间,长江经济带九省二市污染排放总体呈波动下降的趋势,但存在显著的空间差异;VAR模型显示长江经济带污染排放量的变化无法缩小污染排放差异,而污染排放差异的变化则会降低污染排放量;经济增长对污染排放有抑制作用,而污染排放并不会推动经济的增长,反而呈现出一定的负向效应;长江经济带污染排放差异与经济增长表现出微弱的相关性。因此,应进行科学有序开发,建立长效保护机制,在控制排放总量的同时注意消除区域差异,将短期效益与长期愿景相结合,探索因地制宜的环境规制措施,以此来推动长江经济带跨界水污染的协同治理。 展开更多
关键词 长江经济带 跨界污染 泰尔指数 向量自回归(VAR)模型 协同治理
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金融风险跨市场传染的驱动机制研究——基于影子银行视角 被引量:1
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作者 王优锐 廖越馨 《金融发展研究》 北大核心 2024年第4期22-31,共10页
本文基于广义预测误差方差分解测算我国7个金融市场的风险溢出系数,进一步构建大型贝叶斯向量自回归模型,探析影子银行发展对我国金融风险跨市场溢出的影响。结论表明:第一,影子银行强化了我国金融风险跨市场溢出水平,汇率、货币、黄金... 本文基于广义预测误差方差分解测算我国7个金融市场的风险溢出系数,进一步构建大型贝叶斯向量自回归模型,探析影子银行发展对我国金融风险跨市场溢出的影响。结论表明:第一,影子银行强化了我国金融风险跨市场溢出水平,汇率、货币、黄金、大宗商品市场的风险净溢出有所增强,股票、债券、房地产市场的风险净溢入有所增强。第二,债券市场在所有市场中承压最大,特别是货币市场向债券市场的风险净溢出效应最强。第三,进一步的格兰杰因果检验发现,影子银行打破了货币市场资金流向债券市场的政策约束,推升债券市场杠杆,这是影子银行驱动货币市场风险向债券市场溢出的根本原因。 展开更多
关键词 影子银行 风险跨市场溢出 贝叶斯估计 向量自回归模型
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畜牧产业结构变动对农业经济高质量增长的影响 被引量:2
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作者 阚勤 《饲料研究》 CAS 北大核心 2024年第18期184-188,共5页
为探究畜牧产业结构变动对农业经济高质量增长的影响,研究利用2021年3月至2022年9月时间序列数据,以向量自回归模型实证检验畜牧产业结构变动对农业经济高质量增长的影响。结果表明,畜牧产业结构变动能够赋能农业经济高质量增长;畜牧产... 为探究畜牧产业结构变动对农业经济高质量增长的影响,研究利用2021年3月至2022年9月时间序列数据,以向量自回归模型实证检验畜牧产业结构变动对农业经济高质量增长的影响。结果表明,畜牧产业结构变动能够赋能农业经济高质量增长;畜牧产业结构变动对农业经济高质量增长的冲击响应周期约为18个月,且直至第18个月仍有7.795%贡献率。研究表明,研究结果有利于建立畜牧产业良性循环机制,打造高端畜牧养殖模式,优化农畜产品产业链,促进农业经济高质量增长。 展开更多
关键词 畜牧产业结构 向量自回归模型 农业经济高质量增长 方差分解
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