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基于Reg-Crossformer模型的日径流量预测
1
作者 王琨瑜 刘向阳 《水资源与水工程学报》 北大核心 2025年第1期40-46,53,共8页
以渭河流域为研究背景,选取咸阳水文站1961—2015年的逐日径流量数据,通过引入Crossformer模型,利用两阶段注意力机制,专注于多维时间序列数据,更好地捕捉不同维度之间的关联。提出了结合多源协变量因素的Reg-Crossformer模型,预测渭河... 以渭河流域为研究背景,选取咸阳水文站1961—2015年的逐日径流量数据,通过引入Crossformer模型,利用两阶段注意力机制,专注于多维时间序列数据,更好地捕捉不同维度之间的关联。提出了结合多源协变量因素的Reg-Crossformer模型,预测渭河流域日径流量,进一步增强该模型对复杂水文条件适应的能力。结果表明:Reg-Crossformer模型相比原Crossformer模型,其相关系数(R)和纳什效率系数(NSE)分别提高了7.46%和21.63%,均方根误差(RMSE)降低了15.25%;在不同模型对比试验中,Reg-Crossformer模型在各项评价指标上均优于传统机器学习模型(SVM)及深度学习模型(LSTM和Informer),表现出更优的模拟效果和稳定性。Reg-Crossformer模型为准确预测渭河流域径流量提供了一种新的方法,对未来流域水资源管理及深度学习模型在水文模拟领域应用方面具有参考价值。 展开更多
关键词 日径流时间序列预测 深度学习 Reg-Crossformer 渭河流域
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基于决策者不同风险偏好与非理性行为下的区间数排序及其应用
2
作者 李慧云 叶国菊 +3 位作者 刘尉 赵大方 郭雅婷 史芳芳 《工程数学学报》 北大核心 2025年第1期127-138,共12页
基于决策者对风险的不同态度以及决策会受到人有限理性等复杂心理机制的影响,针对选取决策方案时所带来的区间数排序问题提出两种区间数排序方法。首先引入双参数来代表决策者的风险偏好以及衡量该决策者为了目标所作出的让步,由此给出... 基于决策者对风险的不同态度以及决策会受到人有限理性等复杂心理机制的影响,针对选取决策方案时所带来的区间数排序问题提出两种区间数排序方法。首先引入双参数来代表决策者的风险偏好以及衡量该决策者为了目标所作出的让步,由此给出一个全序来对区间数进行比较,且参数通过极大熵选取也使得排序方法较为科学合理;接着引入前景理论来体现决策者在不确定性情况下,非理性心理对于决策的影响并给出区间数排序的第二种方法。最后,通过既有案例来对已有的区间数排序方法与所提方法进行比较分析,验证了第一种双参数法在改变不同的参数后,能够包两种方法所得到的结果,从而双参数法应用更为广泛;第二种前景理论方法考虑了人们面临得失时的心理行为,决策结果更符合实际。 展开更多
关键词 区间数排序 风险偏好 非理性因素 决策 前景理论
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结合双线性网络和注意力的蓝藻图像识别方法 被引量：2
3
作者 李水艳 朱玉东 +2 位作者 蒋金磊 戚荣志 陈春雨 《水利信息化》 2024年第3期37-44,共8页
针对实际工程环境中采集的蓝藻图像数量不均衡、复杂光照条件影响、蓝藻图像局部区域特征捕捉不全面等问题,提出一种结合双线性网络和注意力的蓝藻图像识别方法。首先构建蓝藻图像数据集,并使用图像增强算法对数据集进行优化,再使用双... 针对实际工程环境中采集的蓝藻图像数量不均衡、复杂光照条件影响、蓝藻图像局部区域特征捕捉不全面等问题,提出一种结合双线性网络和注意力的蓝藻图像识别方法。首先构建蓝藻图像数据集,并使用图像增强算法对数据集进行优化,再使用双线性网络充分提取蓝藻图像特征信息,同时结合卷积块注意力机制,聚焦重要的局部特征,忽视无用信息,进一步提升对无蓝藻、颗粒状蓝藻、带状蓝藻和片状蓝藻等4类不同形态蓝藻图像的分类效果。在构建的Algea-ultimate蓝藻数据集上进行实验,结果表明:相比识别效果最好的经典网络模型ResNet18,所提方法在识别准确率上提升7.29%,识别精度有明显提升。识别方法可用于太湖流域水质监测和预警平台中,提供蓝藻图像自动识别功能,为实时监测水体蓝藻形态提供智能化解决方案。 展开更多
关键词 图像识别 蓝藻 双线性网络 注意力
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双参数四重细分法
4
作者 刘植 李睿 王旭辉 《合肥工业大学学报（自然科学版）》 CAS 北大核心 2024年第6期823-828,共6页
文章借助反向构造和倍乘平滑因子操作提出一种双参数四重细分法,运用生成多项式推导证明该四重细分方法的连续性,求解出满足C^(0)~C^(3)连续性的具体参数取值区间。该文通过数值实例分析各参数对形成曲线的影响,用动态的参数迭代过程描... 文章借助反向构造和倍乘平滑因子操作提出一种双参数四重细分法,运用生成多项式推导证明该四重细分方法的连续性,求解出满足C^(0)~C^(3)连续性的具体参数取值区间。该文通过数值实例分析各参数对形成曲线的影响,用动态的参数迭代过程描述曲线生成的变化细节。 展开更多
关键词 反向构造 生成多项式 四重细分 C^(k)连续性 参数选取
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基于动力响应的近海结构损伤非典型参数识别方法研究综述
5
作者 胡艳 王启明 李成明 《水道港口》 2024年第3期357-366,共10页
近海结构服役环境恶劣,长期受到风浪流等复杂荷载作用,关键结构部件易受损,对其进行局部、早期损伤识别与定位有重要意义。由于动力信号采集技术的发展、损伤监测实时性的要求,基于动力响应的损伤识别方法已成为研究热点。目前对于结构... 近海结构服役环境恶劣,长期受到风浪流等复杂荷载作用,关键结构部件易受损,对其进行局部、早期损伤识别与定位有重要意义。由于动力信号采集技术的发展、损伤监测实时性的要求,基于动力响应的损伤识别方法已成为研究热点。目前对于结构损伤识别有两种不同的思路:基于模态及其衍生的动力指纹的参数化损伤识别方法以及利用时间序列特征、信号能量相关性等非典型参数方法。由于近海结构外部激励的复杂性,非典型参数方法逐渐成为动力响应损伤识别中最具应用前景的方法,文章对现有基于非典型参数方法的近海结构损伤识别体系进行系统梳理,比较了各种方法的优缺点,总结了目前非典型参数损伤识别方法面临的挑战,展望动力响应损伤识别的发展前景,为动力响应损伤识别在实际工程的应用提供参考。 展开更多
关键词 近海结构 动力响应 结构损伤识别 信号分解 非典型参数识别方法
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基于类簇合并的无参数密度峰值聚类算法 被引量：1
6
作者 刘天娇 王胜景 袁永生 《现代电子技术》 北大核心 2024年第8期1-8,共8页
密度峰值聚类算法(DPC)通过决策图直观地找到类簇中心进而完成聚类,是一种简单高效的聚类算法。然而,DPC算法的截断距离和类簇中心都是人为确定的,受主观影响较大,具有不确定性。针对上述问题,提出一种基于类簇合并的无参数密度峰值聚... 密度峰值聚类算法(DPC)通过决策图直观地找到类簇中心进而完成聚类,是一种简单高效的聚类算法。然而,DPC算法的截断距离和类簇中心都是人为确定的,受主观影响较大,具有不确定性。针对上述问题,提出一种基于类簇合并的无参数密度峰值聚类算法(NDPCCM)。首先根据样本点两两之间的相似度的分布特征将其分为类内相似度和类间相似度两种类型,并利用类内相似度自动确定截断相似度,避免了人为设置参数;接着根据簇中心权值的下降趋势自动选择初始类簇中心,得到初始类簇;最后通过合并初始类簇对初步聚类结果进行优化,提高了聚类的准确性。在人工数据集和UCI真实数据集上,将所提算法与DPC、DBSCAN、K-means算法进行对比实验。结果表明所提算法无需输入参数就能够自动得到类簇,且聚类性能优于其他算法。 展开更多
关键词 聚类分析 密度峰值聚类算法 初始类簇 类簇合并 相似度 聚类性能
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基于响应复合能量因子的波浪激励下高桩码头桩基损伤识别
7
作者 李成明 王启明 +2 位作者 朱瑞虎 胡艳 王泊淳 《振动与冲击》 EI CSCD 北大核心 2024年第5期31-40,93,共11页
波浪是高桩码头桩基长期、重要外部激励,探索波浪激励下桩基损伤识别对构建码头健康监测体系具有重要意义。由于波浪激励下桩基动力响应呈现多类型信号混叠、窄带、非平稳的特性,使得现有损伤识别方法难以实现准确判定。为解决上述问题... 波浪是高桩码头桩基长期、重要外部激励,探索波浪激励下桩基损伤识别对构建码头健康监测体系具有重要意义。由于波浪激励下桩基动力响应呈现多类型信号混叠、窄带、非平稳的特性,使得现有损伤识别方法难以实现准确判定。为解决上述问题,首先构建基于自适应噪声的完备集成经验模态分解与K-means++的信号自动重构方法,以提取损伤特征子信号;然后,通过融合能量、相位等信息,构建新型复合能量损伤识别指标,以提高微小波浪激励下损伤识别的敏感性和鲁棒性。进一步,在高桩码头桩基多种损伤工况下开展波浪激励试验,验证新方法在损伤识别方面的有效性。结果表明,新构建的复合能量因子兼顾能量、相位的优点,能准确识别出损伤存在、损伤位置和损伤程度。 展开更多
关键词 损伤识别 复合能量因子 高桩码头 波浪激励 信号重构
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基于波浪激励响应自适应变分模态分解的高桩码头桩基损伤识别
8
作者 王泊淳 王启明 +1 位作者 朱瑞虎 李成明 《振动与冲击》 EI CSCD 北大核心 2024年第21期147-155,221,共10页
波浪激励下高桩码头桩基动力响应存在多类型信号混杂现象,因此信号重构对于码头桩基的损伤检测至关重要。变分模态分解(variational mode decomposition,VMD)方法能够有效避免信号重构中的模态混叠问题,但由于波浪激励下的动力响应频谱... 波浪激励下高桩码头桩基动力响应存在多类型信号混杂现象,因此信号重构对于码头桩基的损伤检测至关重要。变分模态分解(variational mode decomposition,VMD)方法能够有效避免信号重构中的模态混叠问题,但由于波浪激励下的动力响应频谱复杂,分解所需的模态数和罚因子会严重影响分解结果。为解决该问题,提出了一种自适应变分模态分解方法(improved adaptive variational mode decomposition,IAVMD),该方法通过罚权系数自适应调整各频率分量的罚因子,并通过分解结果的信号完整度来确定最佳模态数。进一步通过波浪激励下的高桩码头模型试验对IAVMD的有效性、适用性进行了验证。结果表明,该方法能够准确分离出动力响应损伤特征子信号,并根据能量因子确定损伤位置和大小。 展开更多
关键词 波浪激励 损伤检测 信号重构 自适应变分模态分解(IAVMD)
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信用规模对区域创新效率的影响机制研究
9
作者 张文博 张晗 《征信》 北大核心 2024年第11期1-13,共13页
区域创新效率是区域高质量发展的重要支撑,也是实现产业优化升级的必要保障。现代市场经济是信用经济,信用活动在经济发展中发挥着愈加重要的作用。为衡量各类信用主体的信用规模对区域创新效率影响的内在机理,选取2008—2022年中国283... 区域创新效率是区域高质量发展的重要支撑,也是实现产业优化升级的必要保障。现代市场经济是信用经济,信用活动在经济发展中发挥着愈加重要的作用。为衡量各类信用主体的信用规模对区域创新效率影响的内在机理,选取2008—2022年中国283个城市作为研究样本,从理论和实证角度分析信用总规模及其子成分对区域创新效率的影响机制。研究结果表明:第一,信用规模扩张可以显著促进区域创新效率提升,且这一结果在利用工具变量的内生性检验及更换被解释变量和计量模型后的稳健性检验中依旧显著。第二,政府部门、金融机构、企业、个人等信用主体的信用规模扩张对区域创新效率的影响均表现出显著的正向空间溢出效应,其中政府部门的影响作用占主导地位。第三,信用规模扩张对区域创新效率的影响存在非线性过程,在城市创新效率不同的情况下,信用规模扩张的作用有所不同。 展开更多
关键词 信用规模 区域创新效率 城市创新效率 空间杜宾模型
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基于专家动态赋权的离散模糊语言群决策方法
10
作者 姜雨茹 刘焱 +1 位作者 叶国菊 刘尉 《西华大学学报（自然科学版）》 CAS 2024年第5期124-130,共7页
针对专家评价信息为离散模糊数、权重未知的群决策问题,给出了一种专家动态权重确定方法,并将其和逼近理想解排序法(TOPSIS)结合提出了一种新的模糊语言群决策方法。专家通过基于离散模糊数的模糊语言值表示模型得到对备选方案的主观评... 针对专家评价信息为离散模糊数、权重未知的群决策问题,给出了一种专家动态权重确定方法,并将其和逼近理想解排序法(TOPSIS)结合提出了一种新的模糊语言群决策方法。专家通过基于离散模糊数的模糊语言值表示模型得到对备选方案的主观评价;综合考虑主观评价的不确定性和相似度,通过线性加权得到专家的动态组合权重;给出了基于专家动态权重和TOPSIS的模糊语言群决策方法的具体步骤,用于实现备选方案的排序;通过一个具体的应用案例证明所提方法是可行和有效的。 展开更多
关键词 离散模糊数 不确定性 相似度 动态组合权重 TOPSIS 群决策
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