巴润数字化矿山建设

介绍了国内信息化现状及特点，提出了巴润矿业数字化矿山概念，论述了巴润数字化矿山建设的内容，对矿山信息化的建设具有参考价值。     

基于Haar小波与ARIMAX模型进行短期负荷预测

为了提高对非稳态负荷的预测精度,提出了基于Haar小波分析和ARIMAX模型的短期负荷预测方案。首先,通过Haar小波将高频信息序列与低频信息序列分别从电价与负荷序列中分解出来;其次,分别利用电价序列的高、低频序列对负荷序列的高、低频序列进行ARIMAX模型构建和预测;最后,将含有电价信息的高、低频负荷预测值进行Haar小波重构,得到负荷序列的预测值。通过实例验证表明,本文采用ARIMAX模型添加的电价信息,弥补了多次预测产生的误差,对短期负荷的预测精度高于传统时间序列方法。     

可公开认证的代理签名方案

基于椭圆曲线上离散对数的难解问题构造了一种非交互可公开认证协议(PVSS),设计了可公开认证的分布式秘密共享协议,进而用该二个协议作为基本工具构造出了一个简单且有效的非交互式公开可认证的完全分布式代理签名方案,该方案对参与者的数据都能进行公开认证,可防欺诈.     

分布式HDP领导-跟随者系统最优一致控制研究

为研究行为未知的非线性多智能体系统领导-跟随者最优一致控制问题,针对智能体动态方程未知的情况,设计神经网络辨识器学习智能体动力学行为;构造以多智能体系统局部误差为输入的性能指标函数,将多智能体系统领导-跟随者一致性问题转换为求解智能体局部性能指标函数最优值的优化控制问题;结合自适应动态规划思想设计分布式迭代算法求解该优化问题,并讨论了算法的收敛性;设计基于神经网络的评价-执行结构分布式控制器来近似局部性能指标函数,通过神经网络学习迭代寻找局部性能指标函数的最优解,实现多智能体系统的最优一致控制策略。设计的分布式控制器能够根据智能体状态数据自适应产生控制策略,使多智能体系统趋于一致。     

萨拉乌苏河流域全新世气候变化的元素地球化学记录

通过对萨拉乌苏河流域滴哨沟湾左岸沉积剖面常量元素Si、Al、Fe、Ca、Mg、K、Na含量及其比值变化的分析,结合~(14)C测年结果及粒度、有机质指标,并综合已有研究,探讨了该地区全新世以来的气候变化.研究表明,9.6ka BP前气候干冷,沉积相为风成沉积;9.6~8.4ka BP气候由干冷向暖湿转变,期间存在干冷波动;8.4~4.0ka BP进入全新世大暖期,其中,8.4~6.5ka BP为全新世大暖期的鼎盛时期,降水增加,积水成湖,湖泊水位高且稳定;6.5ka BP气候发生明显转变;6.5~4.0ka BP湖泊水位逐步下降形成富含螺壳的浅水环境,但气候整体仍较为湿润;4.0~1.2ka BP气候变干冷,发育沼泽;1.2~0.7ka BP气候转暖湿,沉积相由沼泽相转变为湖泊相;0.7~0.5ka BP为河流相沉积,气候较为干冷.剖面记录的气候变化可与东亚季风变化、温度变化、太阳辐射进行对比,反映了该区域气候变化与全球气候变化的一致性.     

裂缝影响下碾压混凝土拱坝整体安全度评价

以某碾压混凝土双曲拱坝为例,采用薄层单元模拟该坝拱冠梁处径向贯穿性裂缝,建立三维有限元仿真模型并进行非线性分析,研究有无裂缝2种情况下坝体的变位和应力状态,以及超载情况下拱坝-地基系统各部位的屈服情况,综合评价裂缝对该拱坝整体安全度的影响.研究结果表明:各计算工况下,裂缝对坝体应力和位移的整体分布规律影响较小,2种模型下坝体的应力场和位移场基本相同,但有缝时裂缝端部附近会出现较为明显的应力集中现象,应采取加固措施以防止裂缝进一步扩展;超载时,2种模型下拱坝-地基系统各部位的屈服情况基本相同,坝体材料按照线弹性分析时,2种模型超载整体安全度均为6.0左右,按照弹塑性分析时,整体安全度均为4.0左右.该拱坝径向贯穿性裂缝对拱坝-地基系统整体安全度无显著影响.     

甲拌磷残留对加工番茄根际与非根际微生物活性的影响

为明确甲拌磷在农田环境中的生态效应,通过盆栽模拟试验研究了0、2、8、20、50mg/kg 5个甲拌磷浓度对加工番茄根际与非根际土壤可培养细菌、真菌、放线菌以及土壤脲酶和碱性磷酸酶活性的影响。结果表明:施入甲拌磷对土壤中的真菌、放线菌有抑制作用,但很快恢复到正常水平,对细菌有明显的抑制作用,4个浓度处理对根际土壤细菌的平均抑制率分别为10.4%、12.7%、19.5%、16.9%,对非根际土壤细菌的平均抑制率分别为11.6%、18.4%、26.2%、27.5%。根际土壤细菌数量大于非根际土壤,细菌根际效应R/B为1.51~2.59,真菌、放线菌根际效应不明显。2mg/kg和8mg/kg甲拌磷处理对番茄非根际土壤脲酶有抑制作用,而20mg/kg和50mg/kg甲拌磷对番茄非根际土壤脲酶有刺激作用。甲拌磷对番茄根际与非根际土壤碱性磷酸酶均有一定刺激作用。     

城市交通网格集群的Bi-LSTM的流量预测

为提升交通流预测精度，深层次地挖掘交通流数据的时空特征，提出一种基于双向长短时记忆网络(Bi-LSTM)的城市交通网格集群流量预测模型。将所获得的网约车轨迹数据集网格化；考虑人为确定集群个数对结果的影响，用贝叶斯信息准则进行参数估计确定集群数，利用高斯混合模型对交通状况相似的网格进行聚类得到不同交通网格集群；利用集群内部交通网格的输入时间序列的相互影响设计多对多模型，构建Bi-LSTM模型预测不相交集群上的流量；以经典多元线性回归模型(MLRA)作为对照组进行实验验证，采用平均绝对误差(MAE)、均方根误差(RMSE)、平均绝对百分比误差(MAPE)和动态时间规整(DTW)这四类评价指标对预测结果进行综合评价，验证基于Bi-LSTM模型的城市交通网格集群流量预测的可行性。实验结果表明：MLRA模型和Bi-LSTM模型对城市交通网格集群流量的预测值小于真实值，早高峰时段尤为明显；各交通网格集群的交通状态态势相似，集群的簇内相关性较强，两类模型均可实现较好的流量预测效果，Bi-LSTM表现更优； MLRA和Bi-LSTM预测模型的精度MAE、RMSE、MAPE分别为3.2011、4.4009、0.3187，3.0687、4.2943、0.3045，Bi-LSTM与MLRA相比，模型精度分别提高了4.14%、2.40%、4.46%，说明所构建的Bi-LSTM交通流网格集群流量预测精度高、误差低，要优于MLRA模型，表现出较好的泛化性能； MLRA和Bi-LSTM的DTW结果分别为52938.6356、54815.1055，构建的Bi-LSTM模型较MLRA模型各自工作日和节假日时间序列相似性DTW结果提高3.42%，表现出更好的鲁棒性。利用城市交通流量的特点和交通轨迹数据网格化的优点，基于Bi-LSTM模型的城市交通网格集群流量预测与MLRA交通流量预测模型相比，具有精度高、误差低的特点。同时，DTW指标方面，基于Bi-LSTM对城市交通网格集群流量模型与真实流量变化趋势一致，表现出较好的鲁棒性。     

集成2R1T并联机构的艾灸辅疗机器人概念设计与运动学分析

设计一种用于艾灸辅疗的新型五自由度混联机器人机构，该机构由2UPS&1UPR&1UP并联模块和2R串联模块组成.首先，给出该混联机器人的概念设计方案，并运用螺旋理论分析2UPS&1UPR&1UP并联模块的自由度，建立该混联机构的运动学模型并推导其位置逆解的解析解，进而求得全局雅克比矩阵和奇异位型.在此基础上，采用“分层切片”的搜索方法得到该艾灸机器人的可达工作空间.最后，制作概念样机，并通过运动位姿实验验证运动学逆解与工作空间分析的正确性.研究表明，所提混联机器人机构具有大转角和大工作空间的性能优势，可以满足艾灸辅疗流程对器械运动形式与工作空间的需求.