监护信息重构方法研究

监护信息系统中通常采用系统建模的方法对监护数据进行分析处理、并识别异常状况.通常这些模型是在模型结构确定的条件下,应用监护数据辨识获得.实际检测获得的监护数据通常包含大量异常值,这会严重降低模型辨识的准确性.提出了一种监护信息系统中异常值分析处理方法.应用Hampel辨识器算法,识别监护数据中异常值出现的位置;并采用kalman滤波器算法的方法对于出现异常值的数据点进行数据重构,实现监护信息系统中出现异常值分析处理.通过应用PhysioNet生物医学信号研究资源中的两组数据集,包括心率和中心静脉压,进行实验研究,结果表明此方法对监护数据异常值分析和处理中取得很好的效果.     

ON THE ORDERING OF A CLASS OF HEXAGONAL CHAINS WITH RESPECT TO MERRIFIELD-SIMMONS INDEX

A hexagonal system is regarded as a 2-connected plane graph in which every finite region is aregular hexagon of unit side length. Hexagonal systems are of great importance for theoreticalchemistry because they are the natural graph representation of benzenoid hydrocarbonsll].Merrifield-Simmons index of a hexagonal system was extensively studied in connection withcertain topological problems of chemistry[']. A hexagonal chain is a hexagonal system with theproperties that (a) it has no vertex be…     

基于相对误差的线性组合预测研究

在讨论传统的组合预测方法的基础上,对相对误差准则下的线性组合预测进行了研究和推广。分别以"相对误差平方之和最小"、"相对误差之和最小"和"最大相对误差最小"为准则,给出了9个线性组合预测模型,其中有6个线性组合预测模型是新提出的,并且讨论了模型的解法。以美国加州电力日均价为例,给出了9种线性组合预测模型的预测结果,验证了新模型的精确性和优越性。     

基于注意力机制的GRU神经网络安全态势预测方法

传统的网络安全态势预测方法依赖于历史态势值的准确性,并且各种网络安全因素之间存在相关性和重要程度差异性.针对以上问题,提出一种基于注意力机制的循环门控单元(recurrent gate unit,GRU)编码预测方法,该方法利用GRU神经网络挖掘网络安全态势数据之间的时间相关性;引入注意力机制计算安全指标的分配权重并将...     

基于混合流量预测的虚拟网络拓扑重构方法

目前在构建虚拟网络时,为满足用户动态变化的带宽需求,虚拟网络控制平台通常把虚拟链路带宽设置为流量最大值,一定程度上造成了资源浪费.针对这一问题,提出一种基于混合流量预测的虚拟网络拓扑重构方法,利用基于参数优化选择的混合流量预测算法对下一周期的网络流量进行预测,根据流量预测结果进行拓扑重构,在避免出现乒乓效应的同时节省更...     

基于粒子群算法最优化Verhulst模型的开采残余下沉预测

矿区开采引起的残余下沉稳定时间长、潜在危害大,有必要准确地预测矿区地表的残余下沉。鉴于传统的残余下沉Verhulst模型建模误差大、适用性弱,在建模过程中以数据序列的首个数据保持不变导致预测效果差的缺陷,以直接离散Verhulst模型为基础,引入粒子群算法寻求模型迭代初始值的最优解,建立基于粒子群算法优化的矿区开采残余下沉直接离散Verhulst模型,并以山西阳泉和山东兖州矿区两个时间尺度的地表残余下沉监测数据集进行实例验证,最后利用Matlab App Designer工具实现模型算法的可视化。结果表明：基于粒子群算法优化的直接离散Verhulst模型的矿区开采残余下沉预测精度和稳定性增益明显,所开发的计算工具具有正确性和有效性。     

基于遗传算法优化机器学习模型的地下水潜在性预测

传统机器学习模型在地下水潜在性预测中,未考虑最优因子组合,会对地下水潜在性制图产生不利影响。为此,提出了遗传算法优化支持向量机的地下水潜在性预测方法。以云南省彝良县为研究区,从地形、水文、土壤、地质等方面选取了共15个影响因子;考虑模型性能和影响因子的作用,利用遗传优化算法筛选了包含11个影响因子的最优因子组合;然后使用支持向量机方法构建了地下水潜在性预测模型;最后计算了因子优化前后的模型准确度和受试者工作特性曲线下面积（area under curve,AUC）,并绘制了模型的受试者工作特性（receiver operating characteristic,ROC）曲线和地下水潜在性预测图。结果表明：因子优化前模型的准确度为0.774,验证集AUC为0.789,因子优化后模型的准确度为0.777,验证集AUC为0.806,分别提高了0.003和0.017。可见,所提方法的准确性、可靠性优于传统的支持向量机法,其结果可以为区域水文地质调查和地下水资源管理与规划提供科学参考。     

基于时间函数的高寒矿区地表动态下沉规律研究

高寒地区因为其冻土的特殊性质导致其经历开采后随着季节变化易导致上覆岩层破坏,因此,为准确预测高寒地区矿区上覆岩层的动态沉降的发展趋势,本文选取高寒矿区地表富水区作为研究对象,基于Weibull时间函数与分段函数的思路,结合矿区地表InSAR监测数据建立高寒矿区地表动态沉降模型,讨论了该函数模型的适用性。结果表明:高寒矿区冻胀地表沉降的三个阶段沉降量与时间的关系曲线与Weibull时间函数模型对应曲线相符;对Weibull时间函数的双参数取值进行探讨并优化,最终确定当初始、加速阶段的λ取值2.5,η取值0.068,稳定阶段λ取值2.3,η取值0.048时误差处于限差范围内,能较为准确地模拟预测地表的动态沉降过程,该研究可为高寒矿区的防灾减灾及治理工程提供参考。     

基于压力拱理论的深埋节理岩体隧道围岩压力研究

为研究节理岩体隧道围岩压力计算方法,以隧道压力拱理论为基础,通过离散元数值模拟分析了岩体的坚硬程度、完整程度和结构面的抗剪强度对隧道压力拱的影响,应用多元线性回归拟合了多因素围岩压力公式,并结合依托工程对拟合公式进行了适用性分析。结果表明：节理岩体隧道压力拱范围为拱顶到最大主应力方向的偏转点,隧道压力拱高度随着节理间距和结构面的抗剪强度的增大而减小,岩体力学参数对压力拱高度的影响较小;与现场实测的围岩压力相比,计算误差在15％以内。所提围岩压力公式适用性良好,为节理岩体的围岩压力计算提供了新的思路。     

大型地下空间综合交通枢纽中巨型斜柱长期沉降的监测及预测分析

结构及其重要构件的长期沉降是影响地下空间综合交通枢纽施工安全的关键因素之一,对其开展监测与预测具有重要的工程意义。以深圳市黄木岗大型地下空间综合交通枢纽为研究背景,采用自动化监测系统,首先监测了12轴巨型斜柱施工后的119期长期沉降,分析其长期沉降规律,并评判其预警状态。监测结果表明,斜柱施工后,长期的沉降规律为先在安全状态内小幅波动,再增大至黄色预警状态,最后在安全状态与预警状态之间小幅波动。然后,利用109期监测数据分别构建斜柱沉降的反向传播(back propagation, BP)神经网络模型和遗传算法-BP(genetic algorithm-BP,GA-BP)神经网络模型,并预测之后10期的斜柱累计沉降量以对比验证两种模型效果。结果表明,相比BP神经网络模型,GA-BP神经网络模型的预测值与实测值更吻合。