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基于扩散模型的节假日高速公路交通流预测方法
1
作者 林培群 陈泽沐 周楚昊 《交通运输系统工程与信息》 北大核心 2025年第2期169-179,共11页
交通管理部门需要依赖精准的交通需求预测来制定科学的交通管控措施。然而,节假日期间交通流的高度不确定性和突发性使得在假期开始前进行精确预测变得困难。本文基于扩散概率模型理论,构建一种适用于节假日交通流预测的扩散框架,并进... 交通管理部门需要依赖精准的交通需求预测来制定科学的交通管控措施。然而,节假日期间交通流的高度不确定性和突发性使得在假期开始前进行精确预测变得困难。本文基于扩散概率模型理论,构建一种适用于节假日交通流预测的扩散框架,并进一步开发了一个融合流量时空特征、节假日特性和天气因素的多特征提取条件扩散模型(Conditional Diffusion Model with Multi-feature Extraction, CDMME),以实现节假日高速公路路段的长时交通流预测。本文选取广东省内28段繁忙高速公路路段在元旦、端午节和中秋节假期的15 min及1 h流量数据进行模型训练和测试。实验结果表明,与随机森林模型相比,CDMME在15 min和1 h总流量预测任务中的加权平均绝对误差百分比(Weighted Mean Absolute Percentage Error,WMAPE)分别下降了12.98%和34.88%,平均绝对误差(Mean Absolute Error, MAE)分别增大了1.47%和下降了23.54%;与长短时记忆网络模型相比,WMAPE分别降低了16.10%和32.39%,MAE分别降低了9.42%和27.55%。与15 min总流量预测、1 h客车流量预测和1 h货车流量预测相比,1 h总流量预测的WMAPE分别下降了29.57%、12.23%和30.42%,表明在数据量级更大的任务中,CDMME的性能更为优越。可视化结果显示,CDMME在捕捉流量峰值方面表现更出色。此外,提前1天进行预测时,CDMME的平均预测准确率最高,1 h总流量预测的精度可达到87.27%。 展开更多
关键词 智能交通 长时交通流预测 条件扩散模型 高速公路 节假日
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风量对夏季超长鸡舍内气流组织和温度分布的影响
2
作者 王友君 程新宇 陈志鹏 《中国家禽》 北大核心 2025年第4期72-80,共9页
为研究风量对禽舍热舒适性的影响,试验采用CFD技术分析了四种工况下鸡舍内气流组织和温度分布,四种工况分别是运行18台风机、16台风机、14台风机和12台风机。结果显示:4种方案均显示距离风机约80 m范围内,舍内风速基本相等;而80 m外,舍... 为研究风量对禽舍热舒适性的影响,试验采用CFD技术分析了四种工况下鸡舍内气流组织和温度分布,四种工况分别是运行18台风机、16台风机、14台风机和12台风机。结果显示:4种方案均显示距离风机约80 m范围内,舍内风速基本相等;而80 m外,舍内风速随着与风机距离的增加而线性减小;随着风量的减小,气流组织趋于均匀,即长度、垂直和宽度方向上风速的标准偏差均变小。随风量的减小,温度分布在长度方向上变得更不均匀,在宽度和垂直方向上无明显影响。研究结果表明,风量的改变可以改善夏季超长鸡舍内风速和温度分布的均匀性。 展开更多
关键词 风量 超长鸡舍 夏季通风 气流组织 温度分布
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长期Transformer和自适应傅里叶变换的动态图卷积交通流预测研究
3
作者 张红 伊敏 +2 位作者 张玺君 李扬 张鹏程 《电子与信息学报》 北大核心 2025年第7期2249-2262,共14页
针对交通流长期趋势性与非平稳性不易有效建模,以及交通流的隐藏动态时空特征难以捕捉的问题,该文提出一种基于长期Transformer和自适应傅里叶变换的动态图卷积交通流预测模型(ADGformer)。其中,长期门控卷积层通过掩码子序列Transforme... 针对交通流长期趋势性与非平稳性不易有效建模,以及交通流的隐藏动态时空特征难以捕捉的问题,该文提出一种基于长期Transformer和自适应傅里叶变换的动态图卷积交通流预测模型(ADGformer)。其中,长期门控卷积层通过掩码子序列Transformer从长历史序列中学习压缩的、上下文信息丰富的子序列表示,并利用膨胀门控卷积从子序列的时间表示中有效捕捉交通流的长期趋势特征。并设计一种动态图构造器生成动态可学习图,并利用可学习动态图卷积对节点间潜在的和时变的空间依赖关系进行建模以有效捕获交通流的动态隐藏空间特征。其次,自适应频谱块利用傅里叶变换来增强特征表示并捕获长短期的交互作用,同时通过自适应阈值处理来降低交通流的非平稳性。实验结果表明,所提ADGformer模型具有较好的预测性能。 展开更多
关键词 交通流预测 动态图卷积 长期Transformer 傅里叶变换 非平稳性
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基于跨周期稀疏技术的长时交通流预测模型
4
作者 钟松浩 卢毅 +1 位作者 李理 伍慧 《科学技术与工程》 北大核心 2025年第24期10468-10477,共10页
针对现有交通流预测模型在长时预测中精度有限以及训练代价高的问题,构建一种基于跨周期稀疏技术的长时交通流预测模型。考虑到交通流数据复杂的周期性和长时预测时间跨度增加带来的误差累积和模型复杂度增加,采用跨周期稀疏技术对时间... 针对现有交通流预测模型在长时预测中精度有限以及训练代价高的问题,构建一种基于跨周期稀疏技术的长时交通流预测模型。考虑到交通流数据复杂的周期性和长时预测时间跨度增加带来的误差累积和模型复杂度增加,采用跨周期稀疏技术对时间序列下采样处理,对长时序列进行周期分解再拼接转置形成时间序列矩阵。将混合图卷积网络嵌入门控循环单元来处理下采样后的时间序列矩阵,最后使用带有时间依赖矩阵的时间多头注意力模块来融合相关时空特征。对3个公开交通流数据集PeMS-bay、PeMS04和PeMS08处理后进行有效性验证。结果表明:所建模型在3个数据集上的预测精度指标均优于基线模型,平均预测精度在3个数据集上分别提升了5.59%、8.56%和7.11%且模型参数量是基线模型的14.81%~27.17%。 展开更多
关键词 长时交通流预测 门控卷积循环单元 跨周期稀疏技术 时间多头注意力
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HGNM:基于长短期流图及混合图神经网络的饱和攻击检测方法
5
作者 李佳松 崔允贺 +3 位作者 申国伟 郭春 陈意 蒋朝惠 《计算机工程》 北大核心 2025年第8期215-226,共12页
软件定义网络(SDN)的控制平面与数据平面解耦,该特性使其广泛应用于数据中心、物联网、云网络等大规模网络场景中。然而,这种解耦的网络架构也使其面临饱和攻击的挑战。基于图神经网络(GNN)检测饱和攻击是SDN中的研究热点,但目前GNN中... 软件定义网络(SDN)的控制平面与数据平面解耦,该特性使其广泛应用于数据中心、物联网、云网络等大规模网络场景中。然而,这种解耦的网络架构也使其面临饱和攻击的挑战。基于图神经网络(GNN)检测饱和攻击是SDN中的研究热点,但目前GNN中常用的k近邻(k-NN)图忽略了短期流特征,无法有效聚合节点信息,使模型不能充分利用流的时间特征。为利用流的长短期特征提高饱和攻击检测精度,提出一种基于长短期流图及混合GNN的饱和攻击检测方法HGNM。该方法通过设置2个采样时间来收集流的长短期特征,同时基于灰色关联系数设计一种长短期流图生成方法LSGH以构建长短期流图,使流图包含流的全部特征。此外,设计一种混合GNN模型GU-GCN,通过并联GRU与GCN来获取流的时间特征与空间特征,从而提高模型检测饱和攻击的精度。实验结果表明:在生成图上,相比于k-NN算法和CRAM算法,LSGH方法能有效提高模型的检测精度;与其他模型相比,GU-GCN模型在准确率、精确率、召回率、F1值、ROC曲线、PR曲线、混淆矩阵方面都有性能提升。 展开更多
关键词 软件定义网络 饱和攻击检测 图神经网络 长短期流图 灰色关联系数
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基于离散元模拟的滑坡碎屑流导向拦挡墙布置形式研究
6
作者 段元杰 刘要来 +2 位作者 刘东 路瑞利 位伟 《中国农村水利水电》 北大核心 2025年第7期188-195,共8页
高速远程滑坡是一种破坏性强,影响范围广的地质灾害现象。为避免人员伤亡和经济损失,需在滑坡易发区设置防护措施,目前对碎屑流防护措施的研究多侧重于拦停能力和提高拦挡墙结构强度,很少考虑拦挡结构的运动导向功能。以赵家沟滑坡为例... 高速远程滑坡是一种破坏性强,影响范围广的地质灾害现象。为避免人员伤亡和经济损失,需在滑坡易发区设置防护措施,目前对碎屑流防护措施的研究多侧重于拦停能力和提高拦挡墙结构强度,很少考虑拦挡结构的运动导向功能。以赵家沟滑坡为例,采用离散元方法对碎屑流运动过程中拦挡结构的导向调控过程进行数值模拟,研究导向拦挡结构的布置形式对居民区的防护效果,并对分流挡墙在整个过程中所起的调节作用进行分析。结果表明,布置导向拦挡结构可以有效避免滑坡体流经人员活动区域,起到较好的防护作用。另外,设置分流挡墙将碎屑流分成多股并辅助导向,可以更好地控制碎屑流的速度,降低主要导向挡墙所受的冲击力,进一步降低碎屑流颗粒翻越挡墙的可能,达到更好的导向拦护效果。 展开更多
关键词 高速远程滑坡 颗粒流 离散元方法 数值模拟 导向拦挡墙
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地下水渗流对深井换热器取热性能的影响:超长重力热管与同轴套管系统的比较研究
7
作者 李志斌 黄文博 +2 位作者 陈娟雯 郭剑 蒋方明 《新能源进展》 北大核心 2025年第3期267-276,共10页
作为一种井下换热器,超长重力热管的采热性能与地下传热特性密切相关,而与之相关的大部分研究仅考虑岩层中的热传导且均采用二维轴对称模型。建立一个三维数值模型,模拟地热资源中存在含水层并有渗流时超长重力热管的采热性能,对影响系... 作为一种井下换热器,超长重力热管的采热性能与地下传热特性密切相关,而与之相关的大部分研究仅考虑岩层中的热传导且均采用二维轴对称模型。建立一个三维数值模型,模拟地热资源中存在含水层并有渗流时超长重力热管的采热性能,对影响系统的主要参数如地下水流速、含水层厚度以及含水层位置进行研究,并与同条件下同轴套管式井下换热器地热系统进行对比。结果表明:当地下存在含水层且有渗流时,大的渗流速度可为井下换热器壁面提供更高的温度边界,进而提高系统的采热率;含水层厚度的增大能够有效增加井下换热器的对流换热面积,从而提高井下换热器的采热性能;由于地温条件,含水层位置越靠近地底,井下换热器的采热性能越好;与同轴套管相比,在相同的地温条件下,超长重力热管具有更好的均温性能,采热率更高,且超长重力热管在运行过程中不消耗泵功,因此在地热能高效开采方面优势明显。 展开更多
关键词 超长重力热管 含水层 地下水渗流 井下换热器
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南海北部渗漏型水合物成藏系统的发育特征及其形成演化规律
8
作者 陈雨核 任金锋 +3 位作者 李廷微 徐梦婕 王笑雪 廖远涛 《地学前缘》 北大核心 2025年第2期77-93,共17页
渗漏型水合物成藏系统往往发育中高饱和度的水合物及其下伏伴生气,是海域广泛分布的一类水合物资源,也是海底灾害、冷泉系统和气候变化的重要研究对象。因此,认识其分布规律和形成机制具有重要意义。本文通过南海北部海底观测、岩心、... 渗漏型水合物成藏系统往往发育中高饱和度的水合物及其下伏伴生气,是海域广泛分布的一类水合物资源,也是海底灾害、冷泉系统和气候变化的重要研究对象。因此,认识其分布规律和形成机制具有重要意义。本文通过南海北部海底观测、岩心、测井、地震及测试分析资料,系统总结了渗漏型水合物成藏系统发育的地貌、地质、地球物理与地球化学方面的识别标志,发现渗漏型水合物主要分布在渗漏通道内。按照渗漏通道形成的机械失稳方式不同将其分为两类:构造圈闭控制的水力破裂型渗漏通道,呈集群状分布;高角度断层控制的剪切破裂型渗漏通道,呈线状分布。在渗漏型水合物成藏系统中,深部气体沿气烟囱、断层等运移并聚集在甲烷水合物稳定带底部附近。当流体压力大于上覆细粒沉积地层的破裂力时,游离气向上突破形成渗漏通道,在渗漏通道内的高角度裂隙网中形成中高饱和度裂隙充填型水合物,在穿越的薄砂层中形成高饱和度孔隙充填型水合物。游离气在渗漏通道内的长距离运移过程可能受到3种机制的影响,即排盐效应维持的热力学三相平衡、水合物壳的形成使得甲烷扩散受限和高甲烷通量导致的水合物动力学生长速率受限。与活动冷泉相关的渗漏型水合物的形成过程可划分为3个阶段:(1)盖层破裂阶段。在超压作用下可能受水合物动力学生长速率的影响;(2)向上突破阶段。局部升高的盐度和温度维持了热力学三相平衡;(3)当流体到达海底后,地温趋近背景值,进入稳定渗漏阶段。排盐效应和水合物壳导致的甲烷扩散受限控制了水合物的生成。当冷泉停止活动后,盐度随着游离气的不断扩散而降低,渗漏通道的底部逐渐有新的水合物再次形成。 展开更多
关键词 渗漏型水合物 渗漏通道 机械失稳 长距离运移 南海北部
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基于门架数据的高速公路货车流量短时预测
9
作者 田钊 程钰婕 +3 位作者 李姝婕 张乾钟 邵凯凯 杨艳芳 《郑州大学学报(理学版)》 北大核心 2025年第6期58-64,共7页
高速公路货运在货运体系中持续占据重要地位,相较于其他交通数据,门架数据准确性更高,但由于其难以获取,现有的预测模型较少使用门架数据来预测高速公路货车流量。针对以上问题,提出基于门架数据的高速公路货车流量短时预测模型。首先,... 高速公路货运在货运体系中持续占据重要地位,相较于其他交通数据,门架数据准确性更高,但由于其难以获取,现有的预测模型较少使用门架数据来预测高速公路货车流量。针对以上问题,提出基于门架数据的高速公路货车流量短时预测模型。首先,对高速公路货车数据进行预处理。其次,将注意力机制与自适应图卷积网络(AGCN)相融合,挖掘高速公路货车数据中的空间相关性,并通过残差神经网络(ResNet)与长短期记忆(LSTM)网络来挖掘高速公路货车数据中的时间相关性。最后,通过特征融合得到最终高速公路货车流量预测结果。通过对比实验,所提模型与LSTM、STNN等基线模型相比,在短期的高速公路货车流量预测上有更高的准确度。 展开更多
关键词 短时流量预测 门架数据 深度学习 残差神经网络 长短期记忆网络
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融合流-热场耦合仿真与EEMD-LSTM网络的油浸式变压器热点温度快速预测方法
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作者 杨子坚 司马文霞 +3 位作者 杨鸣 黎文浩 袁涛 孙魄韬 《高电压技术》 北大核心 2025年第3期1220-1232,共13页
快速准确地预测变压器热点温度是实现变压器状态检测、故障预测以及动态增容的重要前提,其关键是实现变压器热点温度动态预测以及提高热点温度预测模型的抗噪性能。该文通过流-热场耦合仿真计算,获取不同环境温度和负载变化工况的热点... 快速准确地预测变压器热点温度是实现变压器状态检测、故障预测以及动态增容的重要前提,其关键是实现变压器热点温度动态预测以及提高热点温度预测模型的抗噪性能。该文通过流-热场耦合仿真计算,获取不同环境温度和负载变化工况的热点温度训练样本,采用长短期记忆网络(long short-term memory network,LSTM)构建深度学习模型,从而实现热点温度动态预测。采用集成经验模态分解(ensemble empirical mode decomposition,EEMD)降低输入数据中的噪声干扰,提高深度学习模型抗噪性能。以20 MVA/110 kV油浸式变压器为对象进行分析,并搭建变压器热点温升试验平台进行模型有效性验证,EEMD-LSTM网络预测的热点温度相比试验结果的平均误差仅有1.35℃,引入幅值为5℃的随机噪声后,最大误差仅增大0.47℃。结果表明:基于EEMD-LSTM网络的深度学习模型能够实现变压器热点温度动态预测,同时具有良好的抗噪性能,对变压器负荷能力动态评估与动态增容的研究具有重要意义。 展开更多
关键词 热点温度 流-热场耦合仿真 长短期记忆网络 集成经验模态分解 油浸式变压器
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2023年滇池流域旱情诊断及思考
11
作者 李宝芬 袁树堂 +3 位作者 崔松云 朱玲 李晓鹏 董盛明 《长江科学院院报》 北大核心 2025年第9期99-105,166,共8页
2023年处于云贵高原腹地的滇池流域受高温少雨影响,河湖来水严重偏少,为提高应对高频率发生旱灾事件的能力、指导干旱叠加效应影响下的抗旱工作,基于流域内长系列水文资料,采用GIS空间插值、数理统计法分析2023年流域雨水情势,利用标准... 2023年处于云贵高原腹地的滇池流域受高温少雨影响,河湖来水严重偏少,为提高应对高频率发生旱灾事件的能力、指导干旱叠加效应影响下的抗旱工作,基于流域内长系列水文资料,采用GIS空间插值、数理统计法分析2023年流域雨水情势,利用标准化降水指数(SPI)、枯水重现期对2023年旱情进行诊断。结果表明:2023年滇池流域发生空间范围广、持续时间长的干旱事件;河道径流出现汛期反枯和提前进入枯水的现象,4—7月份、9—12月份各径流断面均出现100 a或超百年一遇枯水,造成区域工程蓄水、城乡供用水严重不足,极大影响了水资源的可持续利用。为提高滇池流域抗旱减灾的能力,提出了5个方面的建议:建立健全干旱预测预报预警体系、加快滇中调水和抗旱保供水小型水源工程建设、严格水资源管理和科学调度水资源、加强区域雨洪资源化利用研究、开展滇池动态控制水位研究。 展开更多
关键词 旱情诊断 长系列水文资料 标准化降水指数(SPI) 干旱强度 枯水重现期 滇池流域 抗旱减灾
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基于小波降噪与WOA⁃Bi⁃LSTM的短时交通流预测
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作者 贾现广 苏治文 +1 位作者 冯超琴 吕英英 《现代电子技术》 北大核心 2025年第14期77-84,共8页
交通流数据中异常数据波动作为噪声,会对模型训练收敛以及预测精度产生不利影响。为解决该问题,引入两种不同阈值函数的小波阈值去噪方法对交通流数据进行降噪处理,将小波阈值去噪(WD)、鲸鱼优化算法(WOA)和双向长短期记忆网络(Bi-LSTM... 交通流数据中异常数据波动作为噪声,会对模型训练收敛以及预测精度产生不利影响。为解决该问题,引入两种不同阈值函数的小波阈值去噪方法对交通流数据进行降噪处理,将小波阈值去噪(WD)、鲸鱼优化算法(WOA)和双向长短期记忆网络(Bi-LSTM)相结合,提出一种WD-WOA-Bi-LSTM方法。首先,将两种方法降噪后的交通流数据进行对比,并将降噪效果更好的数据进行归一化处理、数据集划分以及数据维度转换;然后,通过WOA对Bi-LSTM部分超参数进行寻优,迭代至最优适应度的超参数组合,并用于构建Bi-LSTM;最后,应用英格兰公路交通流数据验证所提模型。结果表明:WDWOA-Bi-LSTM方法相较WOA-Bi-LSTM和WD-Bi-LSTM,RMSE降低12.5004%和3.9789%;MAE降低21.7350%和4.7225%;MAPE降低38.5647%和10.8652%。该模型相比其他模型评价指标均为最低,具有较高的预测精度,可以为高精度的短时交通流预测提供参考。 展开更多
关键词 智能交通 短时交通流预测 小波阈值去噪 鲸鱼优化算法 双向长短期记忆网络 深度学习 超参数寻优
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深度学习算法在山南市雅桑站流量模拟中的应用研究
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作者 边巴拉姆 白天可 +4 位作者 殷锐 刘金涛 韩小乐 何军 次旦多杰 《水电能源科学》 北大核心 2025年第7期11-15,共5页
青藏高原水文监测难度大、站点稀疏,导致产汇流等水文基础研究薄弱,尚缺乏广泛认可的通用水文预报模型。传统水文预报模型方法往往具有高度的结构复杂性,需依赖大量实测资料率定模型参数。为此,以西藏山南市的雅砻河雅桑站以上集水区为... 青藏高原水文监测难度大、站点稀疏,导致产汇流等水文基础研究薄弱,尚缺乏广泛认可的通用水文预报模型。传统水文预报模型方法往往具有高度的结构复杂性,需依赖大量实测资料率定模型参数。为此,以西藏山南市的雅砻河雅桑站以上集水区为例,基于实测及遥感再分析水文气象数据资料,搭建了基于长短期记忆(LSTM)的神经网络模型和耦合卷积结构的长短时记忆神经网络(CNN-LSTM)模型分别用于流量模拟,对比分析评估两种模型在高寒山区流量模拟中的性能。结果表明,在雅桑流域的径流模拟中,使用CMFD数据作为LSTM和CNN-LSTM模型输入的径流预测结果优于使用雅桑站单点实测数据的预测结果。两种模型在预测洪峰流量时均存在低估现象,尤其在使用实测数据时更为明显,中低流量预测中,LSTM模型表现更佳。加入噪声后,两种模型的N NSE、R2均显示出逐渐降低的趋势,但相比LSTM模型,CNNLSTM模型在面对噪声时显示更好的稳健性。研究结果对于青藏高原无(缺)资料高山流域的流量预报具有一定的借鉴意义。 展开更多
关键词 长短时记忆神经网络 卷积神经网络 青藏高原 流量模拟
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灾害性天气条件下城市轨道交通客流DRN-BiLSTM预测模型
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作者 程国柱 吕岩峰 冯天军 《哈尔滨工业大学学报》 北大核心 2025年第7期153-161,共9页
为有效应对灾害性天气对城市轨道交通客流组织的影响,探索灾害性天气条件下城市轨道交通线网客流变化规律,基于深度残差网络(DRN)和双向长短时卷积神经网络(BiLSTM),充分考虑灾害性天气特征对客流变化的影响,开展了轨道交通线网客流预... 为有效应对灾害性天气对城市轨道交通客流组织的影响,探索灾害性天气条件下城市轨道交通线网客流变化规律,基于深度残差网络(DRN)和双向长短时卷积神经网络(BiLSTM),充分考虑灾害性天气特征对客流变化的影响,开展了轨道交通线网客流预测研究。构建了融入灾害性天气特征的轨道交通线网客流DRN-BiLSTM预测模型,并选取均方误差(MSE)、均方根误差(RMSE)、平均绝对误差(MAE)、决定系数(R^(2))作为模型性能评价指标,并进行模型的客流量预测效果验证分析。分析结果表明:与传统LSTM、BiLSTM相比较,DRN-BiLSTM在灾害性天气特征输入情况下,MSE分别降低22.10%、21.96%;RMSE分别降低10.54%、10.46%;MAE分别降低3.20%、3.95%;R^(2)分别提升5.01%、2.12%。使用网格搜索法对模型参数进行调优,优化后,模型训练损失降低36%。通过实例验证了所构建的轨道线网交通客流预测DRN-BiLSTM组合模型能够有效捕捉数据的深层特征,极大提升了客流预测精度。 展开更多
关键词 城市交通 客流预测模型 深度残差网络 双向长短时神经网络 灾害性天气
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钒液流电池用双侧链阴离子交换膜的制备与性能
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作者 刘阿满 张晓静 +3 位作者 陈可欣 李坚 任强 汪称意 《精细化工》 北大核心 2025年第7期1516-1523,共8页
采用1-(6-溴己基)-1-甲基哌啶离子盐(Br-6-Pip)和1-溴十八烷对聚(联苯哌啶)(PBP)共接枝,制备了一系列同时含有长疏水侧链(十八烷基接枝度30%)和柔性亲水侧链[烷基哌啶接枝度(x)]的阴离子交换膜(x Pip-30%18PBP膜)。通过^(1)HNMR、SEM、... 采用1-(6-溴己基)-1-甲基哌啶离子盐(Br-6-Pip)和1-溴十八烷对聚(联苯哌啶)(PBP)共接枝,制备了一系列同时含有长疏水侧链(十八烷基接枝度30%)和柔性亲水侧链[烷基哌啶接枝度(x)]的阴离子交换膜(x Pip-30%18PBP膜)。通过^(1)HNMR、SEM、TEM对其进行了表征,利用物性测定和TGA、力学性能、离子传导率、钒离子渗透率测试,考察了烷基哌啶接枝度对x Pip-30%18PBP膜性能的影响。结果表明,x Pip-30%18PBP膜具有良好的微相分离结构,随着烷基哌啶接枝度从40%增至70%,膜内微相分离结构显著提高,x Pip-30%18PBP膜的理论离子交换容量从2.26 mmol/g提升至2.88 mmol/g;20℃下,吸水率从53.8%提高到82.6%,溶胀率从9.9%提高至23.4%;离子传导率从28.9 mS/cm增至41.9 mS/cm,膜面电阻从0.76Ω·cm^(2)降至0.39Ω·cm^(2);拉伸强度从9.6 MPa逐渐降至5.7 MPa,而断裂伸长率从19.8%逐渐提高到35.5%;钒离子渗透率为1.32×10^(–6)~2.16×10^(–6)cm^(2)/min。60%Pip-30%18PBP膜具有最佳的综合性能,将其组装钒液流单电池。在电流密度40 mA/cm^(2)下,该电池的能量效率高达80.0%;在电流密度100 mA/cm^(2)的充放电循环200次测试中,库仑效率维持在91%~92%,而能量效率仅下降了4.2%。 展开更多
关键词 阴离子交换膜 超强酸催化 柔性哌啶阳离子 长疏水侧链 微相分离 钒液流电池 功能材料
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基于图像处理和时间序列模型的气液两相流流型识别
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作者 孙立军 胡雨龙 +2 位作者 张佳伟 杨子涵 杨铎 《天津大学学报(自然科学与工程技术版)》 北大核心 2025年第7期683-692,共10页
气液两相流工况,因为存在多种流型,导致科氏流量计的测量误差修正效果不佳.为解决该问题,本文提出了一种流型识别方法,识别科氏流量计入口水平管内的流型.针对DN10管径、量程0~1000kg/h的科氏流量计,在液相质量流量200~900 kg/h,体积含... 气液两相流工况,因为存在多种流型,导致科氏流量计的测量误差修正效果不佳.为解决该问题,本文提出了一种流型识别方法,识别科氏流量计入口水平管内的流型.针对DN10管径、量程0~1000kg/h的科氏流量计,在液相质量流量200~900 kg/h,体积含气率0~30%的两相流工况进行实验.在选择的工况点,用高清摄像机,按照1 s间隔连续拍摄流型图像;并对每个工况点的图像数据进行滑窗处理,构建时间序列数据集.利用灰度直方图、几何不变矩、灰度共生矩阵和Tamura纹理特征等,多种图像特征提取方法提取特征.将多种图像特征组合使用,并利用排列重要性,对特征组进行特征工程.将得到的优化特征组,作为长短时记忆网络的数据集输入,对流型进行分类识别.结果表明,该方法在较短迭代内就可达到95%以上的准确率,最终准确率达99%,与随机森林、卷积神经网络、支持向量机等传统识别算法相比,对各流型识别的准确率都有一定提升.并通过互斥流量点图像数据集的泛化测试,验证了模型的泛化能力.证明所提模型能在一定程度上,对流量范围内的多种流型进行准确识别,对流型识别中错误的流量点进行分析,给出了进一步改进的方向,为气液两相流测量工况的科氏流量计误差修正提供了有效的流型识别依据,有利于进一步地提高误差修正精度. 展开更多
关键词 气液两相流测量 流型识别 图像分类 长短时记忆(LSTM) 特征提取
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基于改进粒子群优化算法优化LSTM-AM的公交客流量预测
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作者 连莲 穆雅伟 +2 位作者 宗学军 何戡 商家硕 《控制工程》 北大核心 2025年第2期216-225,共10页
为提高公交客流量预测的准确性,提出一种改进的粒子群优化算法(PSO)来优化具有注意力机制的长短时记忆神经网络(LSTM-AM)的公交客流量预测模型。该模型利用注意力机制对LSTM的输入特征进行加权处理,突出对预测结果影响较大的客流特征,... 为提高公交客流量预测的准确性,提出一种改进的粒子群优化算法(PSO)来优化具有注意力机制的长短时记忆神经网络(LSTM-AM)的公交客流量预测模型。该模型利用注意力机制对LSTM的输入特征进行加权处理,突出对预测结果影响较大的客流特征,提高了LSTM对特征变量重要程度的提取和记忆能力。提出利用带有随机因子的非线性动态递减惯性权重并结合自适应柯西变异等操作来改进PSO的寻优性能,利用改进后的NACMPSO算法自动调整LSTM-AM模型的参数达到最优值,解决了LSTM-AM模型参数选取困难的问题,提升了客流预测精度。以公交IC卡数据和天气数据验证了该预测方法的有效性,并设置多组对比实验。结果表明,NACMPSO-LSTM-AM预测模型具有更高的预测精度和稳定性。 展开更多
关键词 客流量预测 粒子群优化 长短时记忆神经网络 注意力机制 公交IC卡数据
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全产业链贯通布局下钒液流电池长时储能发展思考 被引量：3
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作者 魏甲明 陈宋璇 +4 位作者 付云枫 刘召波 曹迪 周博 刘海 《中国有色冶金》 CAS 北大核心 2024年第3期7-18,共12页
清洁能源的发展和“双碳”目标的实施推动了能源结构调整和电网系统升级,这必将催生巨大的万亿长时储能需求,麦肯锡预测2030年全球可再生能源占比将升至60%~70%,长时储能比2025年增加5~10倍(预计2025年30~40 GW)。全钒液流电池相比其他... 清洁能源的发展和“双碳”目标的实施推动了能源结构调整和电网系统升级,这必将催生巨大的万亿长时储能需求,麦肯锡预测2030年全球可再生能源占比将升至60%~70%,长时储能比2025年增加5~10倍(预计2025年30~40 GW)。全钒液流电池相比其他电化学储能具有安全长寿、灵活可靠、资源丰富等优点,2018~2023年国家和地方发布了多项清洁能源储能配置标准的政策性文件,在此背景下钒储能电池行业企业持续高速增长,行业集中度提升,宏观领域表现为我国钒储能产业正处在加速发展期。目前,钒储能电池总体成本较高,主要原因是钒原料价格高,降低成本的核心环节是钒资源提取成本和电解液生产制造成本。中国恩菲研发的短流程制备钒电解液技术相对于传统钒电解液制备技术具有流程短、钒利用率高的特点,制造成本降低了30%~50%,后期随着钒资源开发和新工艺的研发成功,钒储能产业降本优势将愈发突出。在国家政策支持下,钒液流电池储能系统有望在短期内实现规模化、商业化应用,成为储能领域的重要选择。未来,钒液流电池储能系统仍需从多方面进行优化,如重视技术创新和研发、健全回收利用体系等,以实现钒液流电池长时储能产业的可持续发展。 展开更多
关键词 钒液流电池 长时储能 清洁能源开发 新能源配储 制造成本 储能技术 钒电解液制备
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考虑延误特征的航站楼离港聚集客流预测方法 被引量：1
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作者 李明捷 王涛 +2 位作者 黄欣宁 田杰 姚霖昊 《交通运输系统工程与信息》 EI CSCD 北大核心 2024年第3期240-254,共15页
为满足航班延误下航站楼内资源规划与旅客管理对聚集客流预测所提出的高精度和高效率要求,本文提出一种融合延误特征的离港聚集客流预测方法。通过引入航班延误特征量化表征航站楼离港聚集客流的波动情况,探究航班延误下离港聚集客流波... 为满足航班延误下航站楼内资源规划与旅客管理对聚集客流预测所提出的高精度和高效率要求,本文提出一种融合延误特征的离港聚集客流预测方法。通过引入航班延误特征量化表征航站楼离港聚集客流的波动情况,探究航班延误下离港聚集客流波动规律和分布特征,构建基于自适应噪声完全集合经验模态分解(CEEMDAN)、排列熵算法(PE)以及鲸鱼优化算法(WOA)优化的长短期记忆神经网络(LSTM)的短期航站楼聚集客流预测模型。首先,应用CEEMDAN将聚集客流数据序列分解为若干模态分量(Intrinsic Mode Function, IMF)和残差量(Residual, Res),降低原序列中数据的复杂性和非平稳性影响;其次,为减小模型计算规模,同时提高预测效率和精度,采用PE算法对IMF分量进行熵值重构;最后,建立WOA-LSTM聚集客流预测模型,利用鲸鱼优化算法优化LSTM超参数,叠加重构分量的预测结果,得到最终的聚集客流预测值。将模型应用于长三角某枢纽机场进行实例验证。结果表明:CEEMDAN-PE-WOA-LSTM预测模型性能最优,相较单一的LSTM模型,候机大厅聚集客流预测的均方根误差、平均绝对误差以及百分比误差分别降低42.78%、44.00%及45.62%;相较CEEMDAN-WOA-LSTM模型,预测效率提高41.64%。本文所提模型能够有效拟合存在显著非线性和非平稳性特征的候机大厅聚集客流,具有较高的预测精度和运算效率。 展开更多
关键词 航空运输 离港聚集客流预测 完全自适应噪声集合经验模态分解 长短期记忆神经网络 航站楼客流 航班延误特征
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“流空间-场所空间”视角下长征国家文化公园区域文化景观体系构建
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作者 刘涛 蔺宝钢 +1 位作者 程圩 魏萍 《风景园林》 北大核心 2024年第10期106-114,共9页
【目的】构建区域文化景观体系,并探讨旅游流空间与场所空间的相互作用关系,以指导长征国家文化公园区域主题展示区的空间组织模式优化。【方法】通过“流空间-场所空间”视角,提出区域文化景观体系的空间结构要素,并运用社会网络分析... 【目的】构建区域文化景观体系,并探讨旅游流空间与场所空间的相互作用关系,以指导长征国家文化公园区域主题展示区的空间组织模式优化。【方法】通过“流空间-场所空间”视角,提出区域文化景观体系的空间结构要素,并运用社会网络分析识别区域旅游流网络结构特征。【结果】旅游流空间为场所空间提供感知需求,而场所空间为旅游流提供行为目标,这种相互作用关系体现了区域文化景观体系的空间结构的功能与价值两大特征;可通过“流—网—链—域—场—点”6个空间结构要素构建区域文化景观体系,并应用“斑块—廊道—节点”模式划定区域主题展示区;长征国家文化公园延安段可划分出6个主题展示区,其中甘泉县包含1个重点展示园、1条集中展示带和2个特色展示点。【结论】在“流空间-场所空间”视角下,区域文化景观体系构建要进一步挖掘区域性特征,而区域主题展示区的空间组织模式应综合考虑供需两侧的现实需求。这些发现为区域文化景观空间功能的研究提供了理论视角与体系结构,可对长征国家文化公园的具体建设提供直接支持。 展开更多
关键词 区域景观体系 红色文化景观 场所空间 旅游流 长征国家文化公园延安段
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