基于自监督学习的交通数据补全算法

区域高速公路网收费站数量众多,每日产生海量收费数据,但由于设备、网络等因素,部分站点数据传输存在延迟现象,在此情况下已传输的数据往往不能满足实时流量预测的要求。为了实现实时交通数据补全和动态交通流量预测,文中首先提出了一种基于自监督学习的用于高速公路交通流量数据缺失补全的方法,该方法采用了基于注意力机制的时间序列模型（Seq2Seq-Att）;然后使用自监督学习方式对模型进行训练;最后,以广东省高速公路网的80个收费站为例,验证方法的可靠性。结果表明：文中的数据补全方法能够灵活捕捉交通数据中的缺失情况,并根据数据自身的内在关联性,给出合理的补全值;该方法总体优于其他方法,且在不同缺失率下都有较好表现,总体MAPE约为17.7%、WMAPE为12.8%;在高缺失率情况下,该方法相比于其他补全方法有明显的优势。交通量预测结果表明,使用该方法补全的数据进行交通流预测的预测精度接近使用完整数据的情况。     

不同分级循环加卸载模式下六边形蜂窝能量演化规律

为了阐明循环加卸载路径对六边形蜂窝能量演化的影响规律,设计了3种不同分级循环加卸载试验,揭示了不同分级循环加卸载模式下外界输入总能量、弹性变形能、耗散能、塑性变形能等参数的演化特征及相互关系,研究结果表明：不同分级循环加卸载作用下,蜂窝的初始峰值强度和平台应力与卸载过程蜂窝弹性能的释放程度有关;3种不同分级循环加卸载模式下外界输入总能量、蜂窝的弹性变形能和塑性变形能随着加卸载梯级增大呈现非线性增加的趋势,耗散能在前三级循环作用下随着加载次数增加而减小,在最后一级循环中循环载荷上限较大,扰动效应强于强化效应,耗散能呈现相反趋势;提升循环载荷上限,蜂窝内部损伤增加,且越接近蜂窝初始峰值强度,蜂窝的损伤越严重;同时提升循环载荷下限,蜂窝弹性能释放较少,损伤加剧。     

高温遇水冷却岩石循环加卸载力学性能试验研究

为研究高温遇水冷却后不同岩性岩石在循环加卸载条件下的物理特性和力学响应特征的变化规律,对高温遇水冷却后的花岗岩、大理岩及绿砂岩试件分别开展了单轴压缩和循环加卸载试验. 结果表明,当加热温度超过400 °C后,三类岩石的体积增长率显著增加,400 °C可以作为三类岩石物理参数发生突变的阈值温度.总体上,三类热处理水冷却岩石的单轴抗压强度随温度的升高而降低,但花岗岩在200 °C温度处理后峰值强度比常温时有所增加. 在循环荷载作用下,花岗岩滞回曲线接近于线性,上限应力较高且不可逆变形小;而绿砂岩和大理岩的上限应力低于花岗岩且变形较大.相同温度热冲击下滞回环宽度大小顺序为绿砂岩>大理岩>花岗岩.随循环次数的增加,三类高温遇水冷却岩样的塑性变形减小,弹性模量增大,试件强度较单轴压缩均有提高;随温度升高,破坏面裂纹更为发育,破裂岩屑更为细碎.      

基于STIRPAT模型的京津冀“碳达峰”预测研究

为了解决京津冀地区碳排放量达峰问题,以河北省为例,研究京津冀碳排放达峰实现路径,对京津冀未来的碳排放量进行预测分析,建立以河北省2004—2021年碳排放相关数据为基础的STIRPAT碳排放预测拓展模型。设置了6个情景,通过综合考虑人口规模、人均GDP、城镇化率、产业结构、能源强度、能源结构数据的变化速度,模拟不同情景下京津冀2022—2040年的碳排放趋势,进而预测京津冀三地的“碳达峰”时间与碳排放峰值。结果表明：北京除清洁发展情景是在2030年达峰,其余情景均在2035年达到峰值;天津除经济放缓情景是在2030年达峰,其余情景均在2035年实现“碳达峰”;河北除基准情景在2035年达峰外,其余情景均是在2030年达到峰值。所提的碳排放预测拓展模型在考虑多情景分析下,就京津冀地区如何控制和减少碳排放量提出相关建议,可为京津冀低碳经济的发展提供一定的参考依据。     

循环荷载作用下NaCl溶液对黏土动力特性影响及微观机理分析

针对黏土易与水结合,孔隙溶液环境变化对黏土动力特性有较大影响的问题,使用GDS真/动三轴仪对黏土试样进行模拟交通循环荷载下的分级加载试验,研究不同浓度NaCl孔隙溶液、振动频率对土体应力-应变关系和动弹性模量的影响,分析骨干曲线及弹性模量的发展规律,并结合电镜扫描,分析NaCl溶液浓度和振动频率改变前后试样的孔隙分布规律,得到微观孔径与动力特性的关系。结果表明,随着NaCl溶液浓度和振动频率的升高,应力-应变曲线和动弹性模量曲线呈上移趋势;阻尼比-动应变曲线随振动频率的增加而上升,随NaCl溶液浓度的增加而下降;NaCl溶液浓度升高,水化反应产生的胶体增多,微填充作用可有效减少小孔隙,振动频率增加则使得片状颗粒间距被压缩,层状结构减少,土体更加密实,有效减少大孔隙。研究得出的含NaCl溶液黏土受孔隙溶液浓度与振动频率变化的影响规律,可为研究其他环境下黏土的强度变化提供参考。     

基于Bert股吧舆情分析的特征融合股价走势预测研究

传统股价预测模型往往只考虑时序性数据且局限于模型自身机制,而忽略舆情对股价的影响,导致预测精度不高,针对该问题,提出基于 Bert 股吧舆情分析的特征融合预测模型对股价收盘价进行涨跌幅预测。 首先,采用Bert 自然语言处理对股吧舆情以及公司公告政策进行情感分类,并转化为虚拟变量,构建金融舆情情感特征库;然后将金融舆情特征库和时序性数据合并构建特征融合矩阵;最后输入长短期记忆网络模型(LSTM)进行股价收盘价预测,并得出股价的涨跌结果。 以华银电力(600744. SH)为例进行实证分析,实验结果表明:引入股票情感特征后的模型,得到的股价走势准确率上升了 8. 63%,预测收盘价的回归指标 FMAPE FRMSE 分别下降了 23. 59%、22. 9%,R2 提高了 8. 11%,证明引入新的舆情情感特征在实际预测中能提高股价预测的准确率,可以作为精准预测股价走势的手段。     

适用于DC/DC 变换器的预测函数控制优化策略

针对使用预测函数控制(Predictive Function Control, PFC)的 DC / DC 变换器在负载切换时产生的扰动对变 换器响应速度有较大影响的问题,提出通过设计观测器观测扰动来优化预测函数控制算法的控制效果;相对于其 他提高系统抗扰动的方法,通过设计观测器来提高变换器抗扰动的方法的优点是实现简单、优化后控制效果好等; 设计 Luenberger 观测器对负载切换时产生的扰动进行观测,将观测值反馈给预测函数控制算法进行最优化分析, 并结合仿真结果对目标函数进行调整,优化后的目标函数能更好地响应扰动并尽快达到稳态;最后将优化后的控 制算法与 PI 双闭环控制方法进行比较,结果显示优化后的控制算法在受到扰动后比双 PI 控制方法动态性能更 好,实现了应对负载切换时提高系统动态性能的目标,增强了 DC / DC 变换器的抗干扰能力;优化后的算法只考虑 了负载切换时的扰动对于系统其他方面的扰动没有考虑进去,可以通过设计整个系统的观测器来进一步提高 DC / DC 变换器抗扰动的能力。     

基于PSO磁悬浮球系统自适应灰预测控制

目的 针对磁悬浮球系统非线性不稳定和滞后性的问题,提出一种基于粒子群优化的自适应灰色预测 PID (Proportion Integration Differentiation)复合控制策略。 方法 通过在 PID 控制模块的反馈环中引入具有等维新息特征的灰色预测器,对系统误差进行及时反馈修正,以提高控制系统的响应速度和鲁棒性;同时,融合粒子群智能算 法对控制器参数迭代优化,以提高控制系统控制精度和抗干扰能力;最后,在 MATLAB / Simulink 环境下搭建仿真 平台进行对比实验。 结果 验证基于粒子群优化的自适应灰预测控制系统模型的超调量、峰值时间、调节时间显著 改善。 结论 证实该策略可以有效抑制系统滞后性,具有良好的稳定性和鲁棒性。     

考虑应力集中的吊车梁多轴疲劳寿命预测

钢结构吊车梁在工业建筑中被广泛应用,应力集中的存在导致几何不连续位置在复杂应力下服役.借助有限元法分析吊车梁应力-应变状态,确定危险点位置,并提取应力、应变分量;以应变能密度作为损伤参量并以最大平面为临界面,基于能量准则建立临界面位置数值计算方法,结合有限元结果给出吊车梁临界面位置;考虑吊车梁在非对称载荷下服役,借助Goodman方程进行平均应力修正,并结合Q355D钢近似S-N曲线计算疲劳寿命.该方法考虑了应力集中处多轴应力对疲劳损伤的影响,可以为复杂应力下几何不连续钢构件的疲劳寿命评估提供新方法.     

基于预训练模型和多视角循环神经网络的电力文本匹配模型

针对传统方法未能考虑词向量的动态性及句子间交互不充分等问题,提出基于BERT预训练模型及多视角循环神经网络的文本匹配模型。通过BERT-whitening方法对BERT输出的句向量进行线性变换优化,并利用多视角循环神经网络将两句子不同位置的BERT动态词向量进行双向交互计算;将句向量与词粒度交互向量进行融合后计算结果。实验结果表明,提出的模型相较于对比模型有明显性能提升,实用性良好。