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极端暴雨条件下城市内涝模拟研究进展与展望 被引量：2
1
作者 周添红 唐佐槐 +3 位作者 褚俊英 周祖昊 李孟泽 唐明 《人民长江》 北大核心 2025年第5期14-22,30,共10页
在全球气候变化和城市化的背景下,极端暴雨事件频发,城市内涝问题日益严峻,威胁城市安全。为减轻内涝威胁和提高极端暴雨事件的应急管理水平,借助模拟手段分析极端暴雨条件下城市内涝过程已成为重要研究趋势。在极端暴雨基本特征分析的... 在全球气候变化和城市化的背景下,极端暴雨事件频发,城市内涝问题日益严峻,威胁城市安全。为减轻内涝威胁和提高极端暴雨事件的应急管理水平,借助模拟手段分析极端暴雨条件下城市内涝过程已成为重要研究趋势。在极端暴雨基本特征分析的基础上,识别了城市内涝积水的主要影响因素;系统总结了极端暴雨条件下城市内涝模拟的两大主流方法,即机理驱动模型和数据驱动模型,前者物理过程明确,但计算用时长,后者计算效率满足快速模拟预测的要求,但缺乏物理机理。在此基础上,从城市内涝模拟结果的多指标动态分析、模拟精度和效率的提升、城市尺度模型与流域尺度模型的深度融合、机理模型和数值天气预报的动态结合、机理驱动模拟和数据驱动模拟的实时耦合5个方面展望了极端暴雨条件下城市内涝模拟的未来发展趋势。研究成果可为极端暴雨条件下城市内涝过程识别与管理提供借鉴。 展开更多
关键词 极端暴雨 城市内涝模拟 数据驱动模型 机理驱动模型
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基于状态空间离散的非线性动力系统全局分析方法进展:从模型驱动到数据驱动 被引量：1
2
作者 李自刚 洪灵 江俊 《力学进展》 北大核心 2025年第3期455-496,共42页
非线性动力系统的一切响应行为均受制于其内在的全局结构,诸如多稳吸引子及其影响域的形貌和空间分布,不稳定不变集和不变流形等.因而,在指定状态空间内开展全局分析,不仅可以获得认识和预测系统响应的全部信息,还能深刻揭示诱发系统复... 非线性动力系统的一切响应行为均受制于其内在的全局结构,诸如多稳吸引子及其影响域的形貌和空间分布,不稳定不变集和不变流形等.因而,在指定状态空间内开展全局分析,不仅可以获得认识和预测系统响应的全部信息,还能深刻揭示诱发系统复杂分岔、激变或边界蜕变等众多动力学现象的内在机制.目前,数值方法仍是非线性动力系统全局分析的最有效手段.相较于点尺度的数值积分方法或点映射法,基于状态空间离散思想的方法(如:胞映射方法等),其采用子集覆盖来逼近系统的不变集,一方面可以高效刻画系统的全局结构形貌,另一方面可以实现对相邻轨道动态特征的集合表征.胞映射方法经历40余年的发展,其功能不断增强,计算效率和精度已显著提升,应用场景也逐渐拓宽.本文第2节从当前的视角对状态空间离散方式进行简要归类,以便于读者更好地了解在全局分析实施过程中该框架体系的本质及优势.第3节着重介绍近些年提出的一系列状态空间离散方法,展示在非线性系统全局结构的高效刻画和内在特征的数据表征两方面已取得的最新进展,突出全局分析从模型驱动向数据驱动的思维模式转变.第4节总结意义和价值,并就如何在状态空间离散框架下进一步泛化全局分析的概念,以及应对未来发展和应用需求可能面临的问题和可以拓展的方向提出见解. 展开更多
关键词 状态空间离散 全局分析 胞映射方法 模型驱动 数据驱动
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钢结构疲劳的“模-数”融合驱动理论模型与性能确定方法——以腐蚀疲劳问题为例 被引量：1
3
作者 张清华 唐琨 +3 位作者 崔闯 马燕 袁晓鹏 李亚鹏 《土木工程学报》 北大核心 2025年第7期1-13,27,共14页
数据源和表征指标单一导致的信息维度不足,是制约钢结构疲劳性能研究的关键问题。文章结合钢结构数智化工程发展的迫切需求和数字技术的最新进展,提出钢结构疲劳的“模-数”(“模型试验-数字仿真”)融合驱动的理论模型与性能确定方法,... 数据源和表征指标单一导致的信息维度不足,是制约钢结构疲劳性能研究的关键问题。文章结合钢结构数智化工程发展的迫切需求和数字技术的最新进展,提出钢结构疲劳的“模-数”(“模型试验-数字仿真”)融合驱动的理论模型与性能确定方法,以严重威胁钢结构安全的腐蚀疲劳问题作为示例,研究并讨论理论模型和方法应用的具体问题。确定腐蚀疲劳表征指标,提出信息提取方法;基于腐蚀焊接接头点云形貌以及断裂力学裂纹扩展理论,构建了数据驱动与物理驱动融合模型,通过调整数据与物理驱动损失函数的权重配比,建立适用的物理信息神经网络(PINN)模型。设计并完成中性盐雾腐蚀试验和疲劳试验,以腐蚀形貌点云数据及裂纹扩展信息作为模型的训练和验证数据,通过腐蚀疲劳寿命PINN预测模型,实现模型试验与数值仿真多维、多源信息的有效融合。研究结果表明:所建立的理论模型能够融合试验数据与物理先验知识,显著提高疲劳寿命预测精度;多源疲劳信息融合能够显著增强模型在应对复杂腐蚀疲劳行为时的鲁棒性和泛化能力;所提出的“模型试验-数字仿真”融合驱动方法为解决钢结构疲劳问题提供了新途径和新范式。 展开更多
关键词 钢结构 疲劳 “模-数”融合驱动理论模型 信息融合 模型试验 数字仿真
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大模型驱动的具身智能机器人导航技术综述
4
作者 谢远龙 王书亭 +2 位作者 程祥 胡倚铭 李文龙 《华中师范大学学报(自然科学版)》 北大核心 2025年第5期677-693,共17页
大模型驱动的具身智能机器人导航技术是人工智能与机器人学深度融合的前沿领域,通过大模型的自然语言处理、多模态信息融合及逻辑推理能力,赋能机器人在动态复杂环境中实现自主环境感知、语义指令理解与精准导航决策,突破传统导航方法... 大模型驱动的具身智能机器人导航技术是人工智能与机器人学深度融合的前沿领域,通过大模型的自然语言处理、多模态信息融合及逻辑推理能力,赋能机器人在动态复杂环境中实现自主环境感知、语义指令理解与精准导航决策,突破传统导航方法在非结构化场景下的适应性、泛化性与人机交互能力瓶颈.近年来,随着大语言模型及多模态模型的技术突破,具身智能移动机器人导航方法正从强化学习范式向通用智能范式演进,在工业自动化、智慧服务、灾害救援等场景展现出显著应用潜力.本文系统梳理了该领域的技术演进脉络与研究现状.首先,回顾了具身智能的理论起源与导航技术发展历程,剖析了人工智能技术与具身智能导航的融合路径.其次,从架构层面将当前主流的具身智能导航方法划分为端到端模型与分层式模型两大核心范式,分别阐述其技术原理、代表性模型及应用场景.再次,介绍了具身导航任务的常用数据集与主流评价指标.最后,结合当前技术瓶颈,指出未来研究方向.本文旨在为该领域研究者提供系统性技术参考,推动大模型驱动的具身智能机器人导航从理论研究向实际应用. 展开更多
关键词 具身智能 机器人导航 大模型驱动 移动机器人
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融合物理机制的机器学习水文模型研究进展
5
作者 张建云 谢康 +3 位作者 刘艳丽 郑雅莲 汤梓杰 王国庆 《人民长江》 北大核心 2025年第10期37-46,共10页
随着信息技术和物理模型的发展,融合物理机制的机器学习方法因其优越的准确性、物理一致性以及有效处理不确定性和非线性特征的能力,正逐渐成为水文领域的研究热点。在重点综述近10 a来融合物理机制的机器学习在水文模型中最新应用与发... 随着信息技术和物理模型的发展,融合物理机制的机器学习方法因其优越的准确性、物理一致性以及有效处理不确定性和非线性特征的能力,正逐渐成为水文领域的研究热点。在重点综述近10 a来融合物理机制的机器学习在水文模型中最新应用与发展的基础上,总结了物理机制与机器学习融合模型的不同应用分类,分为误差校正型、参数优化型、数据增强型、物理约束型、结构内嵌型、公式融入型等6种,并重点讨论了数据与物理双驱动水文模型的进展与不足。最后,展望了融合物理机制的机器学习在水文模型中的发展方向,提出需重点关注模型参数优化、可解释性问题、小样本及中长期尺度模拟等方面的研究,让物理机制与人工智能深度结合的新方法促进水文模型领域的建设与发展。 展开更多
关键词 水文模型 数据驱动 物理机制 机器学习
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数据要素的市场化价格形成与智能定价 被引量：2
6
作者 沈俊鑫 伊文霞 《思想战线》 北大核心 2025年第2期163-172,共10页
数据要素具有虚拟性、异质性、非竞争性等特性,传统的要素定价理论和方法无法适用于数据要素市场,定价难问题已严重阻碍数据要素的市场化发展。数据交易是实现数据要素市场化的主要途径,数据要素的价格形成包括市场化定价机制和价格发... 数据要素具有虚拟性、异质性、非竞争性等特性,传统的要素定价理论和方法无法适用于数据要素市场,定价难问题已严重阻碍数据要素的市场化发展。数据交易是实现数据要素市场化的主要途径,数据要素的价格形成包括市场化定价机制和价格发现机制。传统的经济学定价范式以价值为基础,而“数智赋能”定价可基于数据直接发现定价变量的关系,并提供差异化、个性化的动态定价。智能科学定价范式经历了从模型驱动、数据驱动、双驱动到大模型驱动的转变,基于智能科学的定价策略不仅兼顾了使用场景、用户异质性,还可以实现按贡献确定报酬及不同业务场景下的数据价格估算,符合数据要素市场化智能定价的需求,数据要素的市场化定价亟须从经济学范式向智能科学范式演进。 展开更多
关键词 数据定价 智能科学 数据要素 数据驱动 大模型
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场景驱动视角下的大模型治理策略与模式选择 被引量：2
7
作者 李少帅 《当代经济管理》 北大核心 2025年第5期27-33,共7页
当前以ChatGPT、DeepSeek等为代表的大模型领域科技创新与应用发展异常活跃,并引发通用人工智能的新一轮发展浪潮。大模型在电子商务、金融投资顾问等场景表现出广阔发展前景的同时,也引发了新的治理挑战,探讨大模型治理策略与模式对推... 当前以ChatGPT、DeepSeek等为代表的大模型领域科技创新与应用发展异常活跃,并引发通用人工智能的新一轮发展浪潮。大模型在电子商务、金融投资顾问等场景表现出广阔发展前景的同时,也引发了新的治理挑战,探讨大模型治理策略与模式对推动大模型高质量可持续发展具有重要的理论价值与实践意义。文章从场景驱动视角出发,根据场景属性将大模型应用场景划分为商业应用、公商混合以及公共服务三种类型,探讨了大模型在具体场景应用的正负外部性影响,进而提出发展和规制视角下针对具体场景的技术价值创造、风险防范化解、技术信任构建等具体治理策略,进一步深入分析了基于场景适配的大模型治理模式,包括适应性治理、实验性治理等六种,从而将上述治理策略转化为具体场景的实际行动。研究为从场景驱动视角出发,更加精准有效地对大模型在具体场景的治理提供了理论依据和实践指导。 展开更多
关键词 场景驱动 大模型 场景属性 治理策略 治理模式
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基于混合物理数据驱动的油藏地质体CO_(2)利用与封存代理模型研究 被引量：3
8
作者 芮振华 邓海洋 胡婷 《钻采工艺》 北大核心 2025年第1期190-198,共9页
在全球能源转型与能源需求持续增长的背景下,碳捕获、利用和封存(CCUS)已成为极具前景的研究方向。CO_(2)利用与封存协同优化通常依赖大量的组分正演模拟,但三维高分辨率模型计算成本高昂,限制其广泛应用。基于混合物理数据驱动的GPSNe... 在全球能源转型与能源需求持续增长的背景下,碳捕获、利用和封存(CCUS)已成为极具前景的研究方向。CO_(2)利用与封存协同优化通常依赖大量的组分正演模拟,但三维高分辨率模型计算成本高昂,限制其广泛应用。基于混合物理数据驱动的GPSNet模型以其高效的计算效率已成为一种理想的代理模型,然而现有的GPSNet模型难以准确捕获复杂的相行为和组分间的相互作用,为此,文章提出了一种新型专用于组分模拟的comp-GPSNet模型,通过标准失配最小化方法和基于伴随的梯度优化算法对comp-GPSNet模型进行训练,以拟合从高分辨率模拟中获取的井响应数据。将训练后的模型应用到PUNQ-S3油藏中,全面评估复杂条件下comp-GPSNet模型的预测能力,结果表明,comp-GPSNet模型在单井和区块范围内均表现出良好的预测精度,CO_(2)利用率和封存率的预测误差分别为0.16%和3.13%。该模型为CO_(2)利用与封存协同优化提供了一个稳健的代理框架,以推动油田数字化与智能化发展。 展开更多
关键词 CCUS comp-GPSNet 混合物理数据驱动 代理模型 组分模拟
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西部高等教育全面振兴:一个内生力模型
9
作者 蔡宗模 吴朝平 +1 位作者 张海生 杨慷慨 《重庆高教研究》 北大核心 2025年第6期83-99,共17页
西部高等教育全面振兴的战略目标不能通过若干举措的简单组合达成,急需形成一个整合性框架以加强要素协同、提高系统效能。经过多年的“输血式”投入,西部高等教育转变发展方式、增加“造血”功能的要求凸显,内生发展的课题提出。目前... 西部高等教育全面振兴的战略目标不能通过若干举措的简单组合达成,急需形成一个整合性框架以加强要素协同、提高系统效能。经过多年的“输血式”投入,西部高等教育转变发展方式、增加“造血”功能的要求凸显,内生发展的课题提出。目前关于西部高等教育振兴研究,无论是“高等教育—区域经济”协调发展模式、“问题—对策”模式还是指标评价模式,均难以回应西部高等教育振兴的全面性、深层次和系统性要求,为此有必要构建新的理论框架。基于生态系统观和全球化视野,就“西部高等教育”这一研究对象,分别从单个院校、高教系统和发展环境3个方面析出院校生产力、高教整合力和环境支撑力(内聚力);就“全面振兴”这一总目标,从本土、区域和全球3个维度提出核心竞争力、区域贡献力和外部影响力(内发力)。由此得到2个方向六大力源14个要素的内生力框架。进而运用系统思维方法,分析内生力运行机制并绘制系统流图,初步构建了西部高等教育全面振兴的内生力模型。该模型不但具有要素整合功能,也具有现状诊断功能。依据这个模型,借助公开数据对西部高等教育振兴发展状况进行诊断。结果表明:西部高等教育的内聚力还不强,主要表现为院校生产力整体偏弱且院校之间及省际发展严重失衡,高教整合主要局限于省域范围且圈子小、活动少、省际差异大,环境支撑力度有限,区域共同体观念淡薄,财政投入偏低且省均呈下降趋势,社会资助微乎其微;内发力尚未彰显,无论是讨论其核心竞争力、区域贡献力还是外部影响力都为时尚早,有待实践的深入和内聚力的不断提升。 展开更多
关键词 西部高等教育 全面振兴 内生力模型 体制机制 中层理论
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基于流动单元智能划分的湖泊-三角洲致密砂岩储层渗透率测井评价
10
作者 赵天沛 赵勇 +4 位作者 谭茂金 李久娣 李博 王安龙 叶俊琦 《石油物探》 北大核心 2025年第2期388-396,共9页
在湖泊-三角洲沉积体系中,致密砂岩储层孔隙结构复杂且孔隙类型多样、渗透率低,此类储层的测井解释与评价面临挑战。渗透率是储层评价和产能预测的关键参数,传统的渗透率测井解释方法精度低,不能满足生产要求。针对这一难题,分析了影响... 在湖泊-三角洲沉积体系中,致密砂岩储层孔隙结构复杂且孔隙类型多样、渗透率低,此类储层的测井解释与评价面临挑战。渗透率是储层评价和产能预测的关键参数,传统的渗透率测井解释方法精度低,不能满足生产要求。针对这一难题,分析了影响储层渗透性的微观因素(孔隙结构)和宏观因素(流动单元),而且孔隙结构与流动单元密切相关,提出了岩石类型与流动单元指数(FZI)大小分类构建渗透率模型的方法。首先,分析岩心实验结果,确定岩石类型,计算岩心流动单元指数并利用累计频率法进行类型细分,针对每种类型构建相应的渗透率模型。然后,选取敏感测井实验构建标签,利用深度神经网络构建最佳模型,预测储层流动单元指数。最后,将孔隙度测井和流动单元指数代入相应的分类模型,计算出渗透率。将该方法应用于XH凹陷HG组低孔、低渗储层的渗透率预测进行应用,渗透率预测对数误差约为0.18,比利用深度神经网络直接预测渗透率的效果好。新的储层渗透率评价方法包括基于数据驱动的机器学习方法和基于机理或知识驱动的物理模型构建,体现了数模双驱智能思想,显著提高了致密砂岩储层渗透率测井评价精度,为其他湖泊-三角洲沉积体系储层渗透率预测提供了重要借鉴。 展开更多
关键词 湖泊-三角洲沉积 致密砂岩储层 流动单元指数 深度神经网络 数模双驱智能 渗透率评价
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知识-数据驱动的地质冶金学建模方法
11
作者 陈进 徐万红 +3 位作者 张丽 邓浩 毛先成 王国栋 《中国有色金属学报》 北大核心 2025年第7期2522-2537,共16页
提出了一种知识-数据驱动的地质冶金学建模方法,以克服单纯数据驱动建模地质可解释性不足的问题。该建模方法基于普通克里格法构建地质冶金学变量空间分布模型,通过高斯混合模型提取地质冶金学变量特征,引入马尔可夫随机场量化地质冶金... 提出了一种知识-数据驱动的地质冶金学建模方法,以克服单纯数据驱动建模地质可解释性不足的问题。该建模方法基于普通克里格法构建地质冶金学变量空间分布模型,通过高斯混合模型提取地质冶金学变量特征,引入马尔可夫随机场量化地质冶金学矿域的空间相关性特征,采用贝叶斯理论将二者集成,构建数据驱动的地质冶金学矿域划分模型,最后融入矿山生产知识经验,引导和约束划分过程。此外,该建模方法采用地质冶金学变量空间分布建模和矿域划分迭代优化的策略以提升模型精度。白云鄂博矿建模应用本文方法,划分了7个地质冶金学矿域。对比实验表明,相较于高斯混合模型和K-means聚类方法的结果,该建模方法提升了地质冶金学矿域的空间连贯性和地质可解释性,能为矿山精细化开发及多矿种综合利用的转型提供具有实践指导价值的信息支持。 展开更多
关键词 数据驱动 知识驱动 地质冶金学建模 矿域 精细化开采
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融合知识驱动和数据驱动的混合决策模型构建:以室性心动过速病因诊断为例
12
作者 王敏 胡兆 +3 位作者 徐晓巍 郑思 李姣 姚焰 《协和医学杂志》 北大核心 2025年第2期454-461,共8页
目的构建一个融合知识驱动和数据驱动的混合决策模型,并将其应用于室性心动过速的病因诊断。方法检索2018—2023年心律失常疾病领域的临床实践指南、专家共识和医学文献作为知识源,并回顾性收集2013—2023年中国医学科学院阜外医院室性... 目的构建一个融合知识驱动和数据驱动的混合决策模型,并将其应用于室性心动过速的病因诊断。方法检索2018—2023年心律失常疾病领域的临床实践指南、专家共识和医学文献作为知识源,并回顾性收集2013—2023年中国医学科学院阜外医院室性心动过速(ventricular tachycardia,VT)患者的电子病历信息作为数据集。采用基于知识规则的方法构建临床路径作为知识驱动模型;基于真实世界数据构建VT病因诊断三分类机器学习模型,并选取其中的最佳模型作为数据驱动模型代表;以临床路径为基本框架,将机器学习模型以自定义运算符的形式嵌入临床路径的决策节点中,作为混合模型。评价上述3种模型的精确率、召回率和F1分数。结果共纳入3部临床实践指南作为知识驱动模型的知识源;收集了1305条患者数据作为数据集,构建了5种机器学习模型,其中XGBoost模型最佳。混合模型采用知识驱动的决策思维,分别将XGBoost模型嵌入2层分类的决策节点中。3种模型的精确率、召回率和F1分数如下:知识驱动模型为80.4%、79.1%和79.7%;数据驱动模型分别为88.4%、88.5%和88.4%;混合模型分别为90.4%、90.2%和90.3%。结论融合知识与数据驱动的混合模型展现出更高的准确性,且混合模型的所有决策结果均基于循证证据,这更接近临床医生的实际诊断思维。未来需更严格地验证混合模型广泛应用于医学领域的可行性。 展开更多
关键词 室性心动过速 知识驱动 数据驱动 混合模型 决策支持
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数据驱动的高速公路自学习元胞传输模型
13
作者 林培群 黄超铄 +2 位作者 周楚昊 庞崇浩 邓锴宇 《交通运输系统工程与信息》 北大核心 2025年第5期103-113,123,共12页
高效的交通仿真模型能够为交通管理部门提供实时和短期的路段流量变化情况,为主动交通管理与路网优化疏导提供科学依据。然而,在复杂交通场景下,模型参数易受环境影响发生变化,导致仿真精度下降。本文提出一种数据驱动的自学习元胞传输... 高效的交通仿真模型能够为交通管理部门提供实时和短期的路段流量变化情况,为主动交通管理与路网优化疏导提供科学依据。然而,在复杂交通场景下,模型参数易受环境影响发生变化,导致仿真精度下降。本文提出一种数据驱动的自学习元胞传输模型(Self-Learning Cell Transmission Model,SLCTM)。模型采用数据驱动方式,通过对元胞输入特征、内部状态与输出流量的自适应拟合,自主学习元胞传输模型中需要人工标定的参数,有效规避复杂参数标定过程,提升仿真的准确性与运行效率。基于广东省南二环高速公路和佛开高速公路实测数据的验证结果表明:与随机森林模型相比,SL-CTM在两条道路的流量仿真加权平均绝对误差百分比(Weighted Mean Absolute Percentage Error,WMAPE)分别下降17.55%和15.83%;与长短期记忆网络相比,SL-CTM在两条道路的流量仿真WMAPE分别下降12.37%和10.50%;说明SL-CTM在使用更少初始特征的同时具备更强的流量突变响应能力;与SUMO(Simulation of Urban Mobility)仿真软件相比,SL-CTM的WMAPE下降55.90%,仿真速度提升72.57%,在高流量场景中表现出更优的仿真性能。研究表明,SL-CTM能够显著提升交通仿真的精度与计算效率,为复杂交通环境下的动态交通管理提供更为可靠的技术支持。 展开更多
关键词 智能交通 交通流预测 元胞传输模型 高速公路 数据驱动建模
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基于CBAM-CNN的CPS负荷重分配攻击检测定位方法设计
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作者 陆玲霞 马朝祥 +1 位作者 闫旻睿 于淼 《实验技术与管理》 北大核心 2025年第6期78-89,共12页
负荷重分配攻击是一种特殊的虚假信息注入攻击。对于电力信息物理系统,基于模型的方法难以检测定位多类型负荷重分配攻击,且针对多类型负荷重分配攻击的数据驱动检测定位方法研究较少。为此,设计了一种以双层规划模型为基础的,基于带卷... 负荷重分配攻击是一种特殊的虚假信息注入攻击。对于电力信息物理系统,基于模型的方法难以检测定位多类型负荷重分配攻击,且针对多类型负荷重分配攻击的数据驱动检测定位方法研究较少。为此,设计了一种以双层规划模型为基础的,基于带卷积注意力模块神经网络的负荷重分配攻击定位检测方法。首先对电力信息物理系统中的信息系统进行建模,总结得到三种信息侧负荷重分配攻击行为。随后建立考虑攻击者和调度中心管理者博弈关系的双层规划模型,针对不同攻击场景生成负荷重分配攻击数据集。为了检测定位不同类型的攻击,将所研究问题转化为多标签分类问题,利用卷积神经网络的卷积结构特性挖掘并学习具有稀疏标签数据的邻域信息,引入卷积注意力模块,从通道信息和空间信息两个角度增强网络对于重点信息的学习能力,改善了网络漏判率较高的问题,提高了网络检测定位性能。在38节点电力信息物理系统算例上进行仿真实验,验证了所提方法的有效性。与对比方法相比,所提方法对于三种攻击类型都有较低的误判率和漏判率,检测定位性能更加出色。 展开更多
关键词 电力信息物理系统 负荷重分配攻击 双层规划模型 数据驱动 卷积注意力模块 卷积神经网络
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动水压力型滑坡不利因素组合及作用机制试验研究
15
作者 陈勇 叶润青 +1 位作者 申清峰 王力 《自然灾害学报》 北大核心 2025年第1期75-84,共10页
因库水位下降而变形失稳的动水压力型滑坡,是库区多见的一种滑坡类型,且不同滑坡对水位下降的响应存在巨大差异。为探索动水压力型滑坡的失稳特征和诱发机制,基于不同影响因素的作用特点分析,开展了多组模型试验,揭示了滑面形态、滑体... 因库水位下降而变形失稳的动水压力型滑坡,是库区多见的一种滑坡类型,且不同滑坡对水位下降的响应存在巨大差异。为探索动水压力型滑坡的失稳特征和诱发机制,基于不同影响因素的作用特点分析,开展了多组模型试验,揭示了滑面形态、滑体渗透系数和水位骤降速率对滑坡孔隙水压力、体积含水率及变形破坏全过程的影响规律。研究结果表明,多影响因素组合对动水压力型滑坡不利程度的排序,并总结了其变形失稳的主控因素、次生因素和诱发因素,发现了直线形滑面的滑坡失稳特征为浅层滑动诱发滑体逐层剥离的牵引式破坏、弧线形滑面的滑坡失稳特征为坡脚垮塌逐渐向后溯源的牵引式破坏,二者差异的内在机制是滑体厚度不同导致渗透压力的具体作用区域和持续时间显著不同。 展开更多
关键词 动水压力型滑坡 模型试验 水位下降 失稳特征 滑面形态
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三维地质建模技术的最新进展和发展趋势 被引量：4
16
作者 陈麒玉 荀磊 +3 位作者 崔哲思 周瑞鸿 陈大颉 刘刚 《地质科技通报》 北大核心 2025年第3期373-387,共15页
三维地质建模是一种综合运用计算机技术、空间信息理论、科学可视化、数理统计等前沿技术方法,对地质现象及过程进行三维数字化描述、表征和重建的技术。其目的是为地球科学家及地质工作者提供一个集科学研究、辅助设计和决策支持为一... 三维地质建模是一种综合运用计算机技术、空间信息理论、科学可视化、数理统计等前沿技术方法,对地质现象及过程进行三维数字化描述、表征和重建的技术。其目的是为地球科学家及地质工作者提供一个集科学研究、辅助设计和决策支持为一体的可视化平台,以便更加深入地理解和利用隐藏在地质现象和过程背后的本质涵义和规律。基于野外地质数据构建研究区域的三维地质模型已经成为涉及基础地质调查、自然资源勘查开发、地质灾害预测评价等地质研究及调查工作的必备任务。深入探讨了三维地质建模的研究对象、数据源、空间数据模型,以及3个不同视角理解的三维地质建模方法,全面总结了三维地质建模技术的最新进展。提供了三维地质建模技术在矿产预测、地质灾害预警、城市地下空间规划、油气藏储层表征等领域的实践案例。最后结合当前研究现状给出了三维地质建模及相关技术的未来发展趋势。 展开更多
关键词 三维地质建模 空间数据模型 数据驱动与模型驱动 显式建模与隐式建模 地质统计模拟 智能地质建模
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基于数据驱动的变体机翼跨声速颤振分析 被引量：2
17
作者 万芸怡 黄锐 刘豪杰 《力学学报》 北大核心 2025年第2期523-534,共12页
激波运动和流动分离等诱发的跨声速气动非线性效应,可能会引发变体飞行器的颤振特性随构型显著变化,导致变体机构的轻量化设计面临严峻挑战.本文针对后缘变弯度机翼,提出了基于数据驱动的跨声速气动弹性建模方法,高效且准确地预测了后... 激波运动和流动分离等诱发的跨声速气动非线性效应,可能会引发变体飞行器的颤振特性随构型显著变化,导致变体机构的轻量化设计面临严峻挑战.本文针对后缘变弯度机翼,提出了基于数据驱动的跨声速气动弹性建模方法,高效且准确地预测了后缘变弯度角度参变过程机翼的颤振边界.首先,发展了基于计算流体动力学的变弯度流-固耦合数值模拟方法,对后缘变弯度机翼的跨声速非定常流动进行高精度模拟,获得给定激励信号下机翼表面的压力快照数据及气动力响应快照数据.然后,利用获得的训练数据,结合本征正交分解和带控制的动态模式分解方法,建立了能够可靠描述机翼运动和气动载荷分布之间关系的低阶状态空间模型.最后,利用所构建的低阶模型,进行了后缘变弯度机翼的跨声速气动力响应和颤振特性预测.数值仿真结果表明,所建立的数据驱动模型能够可靠预测跨声速条件下,后缘变弯度角度参变过程中机翼的非定常气动力、表面压力分布及颤振边界,变弯度角度的增加会使跨声速颤振凹坑提前出现. 展开更多
关键词 气动弹性力学 颤振 变体机翼 模型降阶 数据驱动建模
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参数化“模板驱动”的桥梁BIM建模技术研究 被引量：4
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作者 邓驷翔 柏华军 +3 位作者 陈瓴 黄亚飞 王吾愚 刘军勇 《铁道标准设计》 北大核心 2025年第3期166-173,共8页
为了提高BIM技术在铁路桥梁工程中的应用效果,对桥梁参数化建模技术原理和方法进行深入研究,揭示了桥梁参数化建模的特征参数、关系分类等核心约束问题,提出参数化“模板驱动”的桥梁BIM建模方法,基于国产数维构件设计软件进行应用验证... 为了提高BIM技术在铁路桥梁工程中的应用效果,对桥梁参数化建模技术原理和方法进行深入研究,揭示了桥梁参数化建模的特征参数、关系分类等核心约束问题,提出参数化“模板驱动”的桥梁BIM建模方法,基于国产数维构件设计软件进行应用验证。鉴于铁路桥梁结构的规律性特点,提出基于EBS分解的桥梁构件几何造型方法,构建桥梁构件之间逐级递进的约束关系,对构件进行“模板驱动”的参数化设计,实现桥梁构件的建模及三维可视化联动更新;对复杂桥梁构件建模及拼接技术进行深入探讨,验证技术的可行性和高效性;基于参数化“模板驱动”的桥梁BIM建模方法,建立了桥梁BIM模型库,提高构件的复用性和灵活性。研究表明,“模板驱动”的桥梁参数化构件具有参数表达完善、约束关系清晰、构件通用性强、建模速度快、可视化效果好等优点,为BIM技术在铁路桥梁工程中应用提供重要参考。 展开更多
关键词 铁路桥梁 BIM技术 特征参数 参数化建模 模板驱动 三维可视化联动更新 复杂桥梁 构件库
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数据-模型混合驱动的数据中心综合能源系统优化调度综述 被引量：2
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作者 范宏 徐涛 贾庆山 《南方电网技术》 北大核心 2025年第3期174-187,共14页
为了实现数据中心的节能和减排,将数据中心融于综合能源系统进行协同优化是实现这一目标的有效途径。首先阐述了数据-模型混合驱动策略的原理,并分别对模型驱动和数据驱动在综合能源系统中的应用情况进行综述。然后,详细介绍了数据中心... 为了实现数据中心的节能和减排,将数据中心融于综合能源系统进行协同优化是实现这一目标的有效途径。首先阐述了数据-模型混合驱动策略的原理,并分别对模型驱动和数据驱动在综合能源系统中的应用情况进行综述。然后,详细介绍了数据中心的负荷预测模型以及数据-模型混合驱动在数据中心综合能源系统中的应用现状,在此基础上,提出了一种基于数据-模型混合驱动的数据中心综合能源系统调度策略框架。最后,对目前研究存在的问题进行了讨论,并对未来的发展方向做出展望,为该领域的研究人员提供参考。 展开更多
关键词 数据中心 综合能源系统 数据-模型混合驱动 优化调度
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模型驱动深度学习增强的马尔可夫链蒙特卡罗MIMO检测器:设计、仿真与原型验证 被引量：1
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作者 曹益枭 周星宇 +3 位作者 张静 梁乐 李勇 金石 《电子学报》 北大核心 2025年第4期1142-1152,共11页
多输入多输出(Multiple-Input Multiple-Output,MIMO)系统规模日益增长,导致接收机信号检测计算复杂度急剧上升,传统检测算法难以在误码性能和复杂度之间取得良好平衡.基于马尔可夫链蒙特卡罗(Markov Chain Monte Carlo,MCMC)的检测算... 多输入多输出(Multiple-Input Multiple-Output,MIMO)系统规模日益增长,导致接收机信号检测计算复杂度急剧上升,传统检测算法难以在误码性能和复杂度之间取得良好平衡.基于马尔可夫链蒙特卡罗(Markov Chain Monte Carlo,MCMC)的检测算法能以多项式量级的复杂度实现近最优的检测性能,然而该方法在低采样数下性能损失严重.因此,本文引入了基于模型驱动的深度学习技术,将MCMC迭代过程展开为级联网络结构,向网络中引入可训练参数,通过深度学习方法优化参数设置.根据复杂度分析与仿真验证,所提方案在编码场景下的误码性能优于原始算法约1 dB,同时计算复杂度显著低于原始算法.为验证模型驱动深度学习方案在实际传输中的性能,搭建2×2 MIMO智能通信原型验证平台,并进行端到端空口传输测试.测试结果表明,模型驱动深度学习增强的MCMC检测算法可以更低的计算复杂度实现误码性能优势,从而证实了所提方案在实际传输环境中的有效性和鲁棒性. 展开更多
关键词 MIMO检测 马尔可夫链蒙特卡罗 模型驱动 深度学习 原型验证平台
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