基于分解的深度学习模型在粮堆温度预测中的应用

在粮食储存过程中,存储温度过高或过低都会造成粮食的损失,准确检测粮堆温度对粮食有效存储至关重要.提出了一种基于分解和深度学习方法的SSA-BiGRU-MLP组合模型来预测粮堆中层温度.首先针对粮堆的外温、外湿、仓温、仓湿和中层温度等多因素变量,使用奇异谱分析（SSA）方法对粮堆的中层温度进行分解,得到本征模态函数（IMF）;然后运用多层感知机（MLP）优化的双向门控循环神经网络（BiGRU）对粮堆温度进行预测.实验结果表明：所提出的SSA-BiGRU-MLP模型与SSA-BiLSTM-MLP,SSA-LSTM-MLP,SSA-GRU-MLP相比,不论是在绝对平均误差、均方误差,还是均方根误差上所提出的SSA-BiGRU-MLP方法都优于其它组合模型,具有更好的预测精度.     

当代中国人的生活方式:多维度的解析

提出了一个建立在中国各代人社会经历基础之上的代际框架 ,对各代人在家庭生活、日常消费取向、职业生涯、社会关系、科技产品消费、娱乐、时尚和社会意识等八个重要生活方式维度方面的态度和行为 ,进行了具体的解析 ,并最终提出了几个总体结论     

播种方式对文冠果出苗和苗木质量的影响

文冠果有很多优良特性及很高的应用价值,是我国北方主要的经济树种,已被确定为重要能源植物.文冠果苗木繁殖主要采用播种法,不同的播种方式对文冠果的出苗和苗木质量均有很大的影响.试验结果表明:播种时种脐平放;覆土厚度2 cm;播种密度15×15 cm时能够显著提高出苗率及苗木质量.     

浅谈快速伸缩复合训练在消防员体能训练中的应用

自2018年国家综合性消防救援队伍组建以来,其综合救援能力显著提升.作为应急救援的主力军和国家队,消防队伍承担着防范化解重大安全风险、应对处置各类灾害事故的重要职责,这又对消防员体能素质提出了更高标准和更严要求.快速伸缩复合训练因其对爆发力水平的提升效果显著,而被广泛运用于消防员体能训练实践中.