基于VMD-BO-BiLSTM的猪肉价格预测模型

基于猪肉价格的非线性与波动性特性，提出一种基于变分模态分解（variational modal decomposition, VMD）和贝叶斯优化（Bayesian optimization, BO）的双向长短时记忆（bidirectional long short-term memory, BiLSTM）网络的猪肉价格预测方法。首先采用变分模态分解对数据进行预处理，将数据分解为具有相对简单波动的子序列；然后通过贝叶斯算法对双向长短时记忆网络模型的第1、2隐含层神经元数目、学习率和批次大小进行寻优，根据寻优的结果建立预测模型。实验结果表明：VMD-BO-BiLSTM方法的平均绝对误差、均方根误差、平均绝对百分比误差和确定系数分别为1.101 214、1.466 100、0.040 631、0.987 760，相比传统单一的LSTM,BiLSTM模型精确度更高，有更高的适用性，适合对猪肉价格预测。     

项目教学法在汽车维护保养课程中的应用

<正>近年来,随着国家经济和职业教学的快速发展,企业"用工荒"和学生"就业难"的矛盾日益突出.企业人才需求和学校供给的脱节,反映了当前职业教育的发展还不能完全满足经济社会快速发展的需要.《国务院关于加快发展现代职业教育的决定》指出[1]:"以服务发展为宗旨,以促进就业为导向,适应技术进步和生产方式变革以及社会公共服务的需要","推进人才培养模式创新.坚持校企合作、工学结合,强化教学、学习、实训相融合的教育教学活动.推行项目教学、案例教学、     

含时线性谐振子系统密度算符的研究

主要是研究含时线性谐振子系统的量子解问题.首先运用李代数方法得到含时线性谐振子系统的密度算符随时间演化的量子精确解,然后对得到的解析式进行了验证和分析.结果显示,我们得到的含时谐振子系统密度算符的解析解能准确的描述含时谐振子系统密度算符随时间的演化.     

夫妻克服性冷淡有新招

<正>性冷淡,影响男女间的情感,更是对婚姻与家庭的一种威胁。生活中不少男女因为对性生活失去了兴趣,最终导致离异。面对如此情景,如何才能克服性冷淡呢?1.树立性生活的重要地位许多人由于紧张的工作和繁忙的家务,无暇顾及性生活,使自己本能的性欲望无声地退化了。防治性欲低下需要男女双方的配合,共同培养性生活的乐趣。     

Underdetermined DOA estimation and blind separation of non-disjoint sources in time-frequency domain based on sparse representation method

This paper deals with the blind separation of nonstation-ary sources and direction-of-arrival （DOA） estimation in the under-determined case, when there are more sources than sensors. We assume the sources to be time-frequency （TF） disjoint to a certain extent. In particular, the number of sources presented at any TF neighborhood is strictly less than that of sensors. We can identify the real number of active sources and achieve separation in any TF neighborhood by the sparse representation method. Compared with the subspace-based algorithm under the same sparseness assumption, which suffers from the extra noise effect since it can-not estimate the true number of active sources, the proposed algorithm can estimate the number of active sources and their cor-responding TF values in any TF neighborhood simultaneously. An-other contribution of this paper is a new estimation procedure for the DOA of sources in the underdetermined case, which combines the TF sparseness of sources and the clustering technique. Sim-ulation results demonstrate the validity and high performance of the proposed algorithm in both blind source separation （BSS） and DOA estimation.     

宇航员用漏斗小便

<正>很多人都很好奇国际空间站上的宇航员在失重环境下如何使用抽水马桶呢?美国蒙大拿州的科学家汉克一格林解释说,宇航员用一个吸入系统进行小解和大解,国际空间站上的一些排泄物经过处理后,会被生活所必需的系统重新利用。格林在视频里说:"地球上我们使用的是直径30—45厘米的马桶座圈,但太空中宇航员在     

给苏州河河水净化出妙招

正"咚咚咚咚"伴随着震天的鼓声,中国上海苏州河城市龙舟国际邀请赛正在火热进行中。只见船桨齐动,水花飞溅,一艘艘龙舟在两岸观众热烈的欢呼声中争先恐后地冲向终点。看着这么热闹的场面,你一定不会想到,龙舟赛的比赛场地——苏州河,在几十年前竟是一条散发阵阵恶臭、让人避之不及的河流。那么,让苏州河河水发臭的凶手究竟是谁?面对被污染的苏州河,人们又想出了哪些妙招来治理它呢?     

双站纯方位空时软约束无迹粒子滤波算法

针对双站纯方位机动目标跟踪中由信息不完全和非结构化测量环境导致的有界混合似然问题，提出空时软约束无迹粒子滤波算法。针对目标先验未知，利用光电经纬仪对极几何约束测量空间点，预测空间曲面中心计算转弯率；为覆盖多域似然，采用无迹变换技术更新目标状态，引入模糊测度调制重要性函数；为保持估计方差维数不变性，根据狄拉克后验采样提取目标状态。仿真结果表明，对于典型的双站经纬仪跟踪空域点目标，相比于Rao-Blackwell多模型粒子滤波，提出算法的计算复杂度与单模型粒子滤波量级相当；相比约束辅助粒子滤波算法，提出算法的滤波精度提高了27%～41%。     

天文驱动的温室时期地下水储库与海平面变化

由全球变暖引起的海平面上升已经成为当前人类面临的核心挑战,迎接这一挑战的关键途径在于完善对温室地质时期全球海平面变化机制的理解.在无冰川活动的温室时期,海平面发生了频繁、大规模且快速的变化.然而,主流的冰川型海平面变化模型无法解释这一现象.大陆沉积物的潜在储层容量估算和大数据研究表明,温室时期的全球海平面变化可能与气候变化引起的大陆地下水活动有关.本文回顾了天文驱动的大陆地下水活动导致的海平面变化这一机制,提出了海绵大陆假说,认为天文因素驱动的气候变化使大陆含水层像海绵一样储水和排水,这可能是引起温室时期全球海平面和内陆湖平面大规模变化的机制之一.我们总结了近年来与深时海平面和湖平面重建有关的技术突破以及相关的温室时期研究实例,讨论了该方向亟待解决的问题,包括地下水的储量评估、研究手段及其储库的储水和排水机制等.     

近临界紧邻随机游动局部时的重整化极限

Lamperti于1961年证明了在适当条件下, 半直线上一类近临界的紧邻随机游动经过重整化会弱收敛到布朗运动. 考虑过程局部时重整化的极限问题, 运用随机游动的内蕴分枝结构以及非时齐分枝过程重整化极限的结果, 证明了其局部时经过适当的重整化会收敛到布朗运动的局部时.