基于滑动窗口和LSTM的PM2.5浓度预测模型

随着环境空气质量日趋重要,PM2.5浓度也逐渐受到重视.以北亡市某空气质量监测站2010.1.1～2014.12.31的PM2.5浓度的小时数据以及对应的气象数据作为样本进行实验.首先对数据进行预处理,考虑到PM2.5前后关联性很强这一特点,将数据进行基二时间的滑动窗口处理以利用数据的时序性,然后对各气象因子进行皮尔逊相关分析,构建了5层长短期记忆(LSTM)网络模型,引入了学习率指数衰减方法,来预测1 h后的PM2.5浓度,并将其与Lasso回归、支持向量回归(SVR)模型、XGBoost模型对比,发现构建的LSTM模型预测效果最好.     

铷原子自旋噪声谱分析中的窗口效应实验研究

快速傅里叶变换是频谱分析的常用方法，但无法避免栅栏效应和频谐泄漏现象，导致频谱分析出现误差.通过加窗对信号进行时域处理，能够减少频谱泄露.由于不同窗函数对信号频谱产生的影响不同，会造成参数标定或信号估计的偏差，因此对窗口效应的研究非常必要.本文对铷原子在不同温度下的自旋噪声信号进行采集，并选取常用窗函数进行数据处理和分析，从而给出实验上的修正关系.这将为利用自旋噪声谱对原子系综进行标定和分析提供很好的参考和校准.     

浙江构建内外贸一体化的全链式公共数贸平台研究

目前，我国的经济、社会、政府监管等各领域已步入全面数字化建设状态，各类数字贸易平台遍地开花。但这些数字贸易平台更多归属于私营企业，产生的数据为私链数据，政府难以统一地、充分地应用，且存在数据安全隐患。本文从中国数字贸易平台的建设现状出发，分析了中国现有数贸平台的不足，提出了全链式数贸平台的构建思路、构建理由、实现功能和对策建议。     

应用时间滑动窗口模型的轨迹相似性研究

针对社交网络用户个人信息难以获取、公开信息不完整、不通用甚至内容虚假的问题，选择了普适性强，且能客观、真实反映用户行为习惯的位置数据作为相似性分析依据，对新浪微博、滴滴打车进行位置数据采集，形成两个高价值且具有国内网民特色的数据集作为实验对象.提出了一种基于时间滑动窗口模型的轨迹相似性匹配算法，通过调整时间窗口和位置距离优化算法F值，实现不同网络平台用户的相似性分析.以对新浪微博和滴滴打车的用户位置数据为例进行验证，实验结果证明了地理位置为虚拟身份相似性判断的正相关影响因子，且判断相似性的平均F值超过90%.      

复杂背景下改进的红外弱小目标检测

许多研究者关注红外弱小目标检测领域并进行过种种探索，然而复杂背景下检测的难题始终未得到满意的解决。复杂背景下的杂波难以消除，目标检测无法得到显著结果。为此，本文提出了一种基于高升压滤波器的加权三层窗口目标检测算法HB-WTLLCM（High-Boost Weighted Tri-Layer Local Contrast Measure），针对复杂背景的目标检测进行目标增强，从而提高检测率。本文算法首先利用改进的高升压滤波器对红外原始图像进行预处理，再利用三层嵌套窗口，根据目标形状进行局部对比度增强。最后引入一种基于复杂度评估的加权算法，进一步进行目标增强和随机噪声抑制。实验数据显示，本文提出的算法相比于主流算法在多建筑、多树木的复杂背景下目标增强能力更强，检测率更高。上述结果提示，本文提出的HB-WTLLCM算法对于复杂场景下红外弱小目标进行检测具有一定优势。     

基于改进机会窗口理论的盐城湿地互花米草前缘时空变化研究

为分析江苏盐城湿地珍禽国家级保护区互花米草前缘的时空变化,提出了一种基于互花米草繁殖方式和遥感反演最小无干扰时间的改进机会窗口模型,在采用相关性分析和平均绝对误差对模型精度验证的基础上,分析了互花米草前缘的演变规律及其驱动机制。结果表明:1998—2010年,互花米草前缘全面向海推进；2010—2020年,前缘自北向南呈现淤-蚀-淤-蚀-淤的W形态变化趋势；2020—2021年,前缘北部持续侵蚀后退,中部相对稳定,南部大面积向海推进。