基于多隔离策略的新冠肺炎疫情建模及分析

针对已经爆发的新冠肺炎疫情，考虑多隔离措施建立了非线性传染病模型来研究新冠肺炎疫情的趋势.利用新冠肺炎疫情的全国数据与仿真实验结果的对比拟合，说明了隔离措施对于新冠肺炎防控的重要性.结果表明:如果隔离措施晚执行一周，那么整个疫情的感染人数就将增加近7倍.此外，针对湖北省新增临床确诊病例的措施，进行了仿真实验分析，结果表明:该措施有效地解决了之前可能存在漏诊病例的问题，并可以大幅加快疫情的消亡速度.后续官方公布的实际数据也验证了本文的仿真结果.     

基于门控循环单元神经网络的金融时间序列预测

针对循环神经网络(recurrent neural networks,RNN)网络结构存在的长期依赖问题,门控循环单元(gated recurrent unit,GRU)神经网络作为RNN的一种变体被提出。在继承RNN对时间序列优秀记忆能力的前提下,GRU克服了时间序列的长期依赖问题。本文针对金融时间序列数据存在的依赖问题,将GRU扩展应用到金融时间序列预测,提出了基于差分运算与GRU神经网络相结合的金融时间序列预测模型。该模型能够处理金融时间序列数据的复杂特征,如非线性、非平稳性和序列相关性。通过对标准普尔(SP)500股票指数的调整后收盘价进行预测,实验结果表明,所提出的方案能够提高GRU神经网络的泛化能力和预测精度,并且与传统预测模型相比该模型对金融时间序列的预测拥有更好的预测效果和相对较低的计算开销。     

果园土壤水分时间稳定性研究

利用TRIME-TDR获取烟台某果园0—30cm、0—60cm和0—100cm土层土壤水分,运用变异系数和相对偏差等方法研究土壤水分时间稳定性.结果表明,研究区大部分测点不同土层土壤水分在时间上的变异程度都属于中等变异;土壤水分时间稳定性随土层厚度增加而增强;基于土壤水分时间稳定性特征可确定研究区不同土层土壤水分平均值的代表性测点,且代表性测点的预测精度都较高;不同土层土壤水分平均值之间以及变异系数之间的相关性都较强,精度要求不高时,研究区0—60cm和0—100cm土层土壤水分平均值可分别用其代表性测点的上层土壤水分估算.     

应力空间和应变空间的后继屈服面演化

 屈服面的位置和形状直接影响材料塑性应变的确定。考虑滑移是晶体的主要塑性变形机制,介绍了晶体塑性理论的推广--滑移构元模型,研究了应力空间和应变空间的后继屈服面演化。给出了确定应力空间和应变空间屈服面的数值计算方法,提出一种考虑屈服面畸变变形的混合硬化假设,可以描述应力空间和应变空间后继屈服面的移动和畸变变形。通过计算1100-O 铝在纯扭转和拉扭组合加载下（σ₁₁ -σ₁₂）空间和（ε₁₁ -γ₁₂）的后继屈服面演化,与已有实验结果吻合。研究结果表明,无论是在应力空间还是应变空间,后继屈服面“前凸后扁”的变形特征可基于滑移构元的潜在硬化和包氏效应来描述。     

基于改进PSO的临空高速飞行器协同跟踪优化

临空高速飞行器具有飞行空域大、速度快等特点。针对临空高速飞行器协同跟踪面临分配资源要素众多、协同关系复杂等问题,在构建了面向临空高速飞行器的多传感器协同跟踪优化模型的基础上,通过改进粒子群优化算法的速度及位置更新方式,提出了结合置信算子及排斥算子的粒子群优化(confidence operator and repulsion operator particle swarm optimization, CORO-PSO)算法。仿真实验验证了所提算法能够满足临空高速飞行器协同跟踪对精确性及实时性的高要求,对临空高速飞行器探测跟踪系统的发展提供了一定的方法支撑。     

复杂性科学哲学与组织理论的创新

复杂性科学哲学概括提出的一系列概念和理论不仅是对系统思想的新发展,而且为组织理论的创新提供了新视野和新进路:作为开放系统的组织概念、作为系统动力学过程的组织学习以及作为复杂应答系统的组织演化。     

Web设计师如何帮助开发者

介绍了网站开发过程中设计师与开发者的分工合作问题,并从设计师的角度提出了有效帮助开发者的若干建议。     

基于车车通信合流影响区外侧车辆决策模型

在入口匝道合流区,驾驶员通过观察运行环境及估计周边车辆行驶特征,做出的相应的驾驶决策,常会使车流紊乱.针对该问题,从车车通信环境下获得的周边车辆运行全信息入手,建立上匝道合流影响区车辆决策机制模型,并更新了新决策机制情况下运行规则.数值试验分析车辆在两种不同环境下的时空轨迹图、合流区及上游换道情况、平均行程速度.结果表明:在车车通信环境及决策机制模型条件下,合流区只有很低水平的换道;平均行程速度最大提高了32.4％,在不同车辆输入情况下速度波动降低了76.7％,通行能力提高了13.3％.     

基于红外图像的绝缘子串自动提取和状态识别

为解决目前绝缘子低零值检测方法漏判率高、操作繁琐的问题,提出了一种新的绝缘子串红外图像中绝缘子盘面和铁帽区域自动提取方法和状态识别模型.首先将现场拍摄的绝缘子红外图像进行灰度化处理、去噪、二值化;然后从二值图像中提取反映绝缘子的特征点集合;通过特征点对二值图进行角度校正;最后通过区域提取中的特定算法提取出绝缘子的盘面和铁帽区域.通过提取该区域内的绝对温度、纹理和相对温差率作为绝缘子状态识别的特征集.将用电压分布法测得的绝缘子状态信息作为输出向量,通过训练得到优化的识别模型,用于绝缘子状态识别.该方法经过了220kV试验验证,证实了模型的有效性和实用性.