基于递推最小二乘改进算法的洪水预报模型研究

由递推最小二乘算法估算出的自回归系数在一定条件下具有最佳的统计特性,但在实际应用中,这种方法往往难以动态地把握水文现象的动态特性.为提高自回归洪水预报模型的精度,分别用衰减记忆、有限记忆及2种算法相结合的方法对基本的递推最小二乘算法进行改进,并利用这几种改进算法对白马寺水文站的实测径流序列进行了模拟演算.结果表明,这3种改进的递推最小二乘算法,都可以使自回归洪水预报模型取得较好的预报效果,但实际应用时应根据不同预报的侧重点选择相应的算法.     

采用小波变换和双向长短期记忆网络的脑电睡眠分期模型

针对睡眠生理信号采集难度大、睡眠分期精度低的问题,提出一种采用小波变换和双向长短期记忆网络的脑电睡眠分期模型。首先使用连续小波变换提取睡眠脑电的时频图;然后使用卷积神经网络从脑电信号的时频图中提取睡眠相关的脑电特征,作为单个睡眠片段的分期依据,再使用双向长短期记忆网络进一步提取睡眠片段之间的状态转换规则;最后利用深度学习方法建立特征、规则与睡眠阶段的映射,使用数据扩充和两步训练法训练模型,削弱数据不均衡的影响,完成连续片段的睡眠分期。采用SHHS公开数据库的5 793名被试者的睡眠脑电数据对该模型进行验证,实验结果表明,睡眠分期准确率达到85.82%,整体F1达到78.39,Kappa系数达到0.799,和现有方法相比性能明显提升。     

机器学习模型在地下水埋深模拟中的适应性分析

基于京津冀气象、社会资料及地下水埋深数据,构建支持向量机(SVM)、循环神经网络(RNN)和长短期记忆神经网络(LSTM)模型对京津冀地区13个城市地下水埋深进行了模拟,并以确定系数、均方根误差、平均绝对百分比误差、纳什系数对3个模型的适应性进行了评价。结果表明：LSTM模型模拟效果最好,其次是RNN,SVM最差;不同城市基于LSTM模型进行地下水埋深模拟时参数调整最少,适应性最好,SVM模型参数调整最多。将3个模型应用于随机选择的6个测站进行验证,在华北地区浅层地下水埋深模拟方面,LSTM模型模拟精度和可信度最好,适应性最强,是该地区地下水埋深模拟的首选机器学习模型。     

不同行为模型框架下的数据驱动类人驾驶模型比较

传统的驾驶行为模型框架把驾驶行为划分为跟驰行为和换道行为两大类,并分别进行模型构建;而综合驾驶行为模型框架则认为跟驰行为和换道行为密不可分,因此将所有驾驶行为看作一个整体来进行建模。文中基于这两种行为模型框架,对数据驱动类人驾驶模型的性能进行分析。首先,建立综合驾驶行为模型框架和跟驰换道组合模型框架,并根据驾驶过程中的影响因素,确定模型的输入和输出。其次,提出了基于跟驰、换道和意图识别模块的两种跟驰换道组合方式：判别组合和概率组合。随后,对原始数据集进行处理筛选,构建综合驾驶行为、跟驰行为、换道行为和意图识别4个样本库,分别用于对相应行为模块进行训练和标定。最后,将两种跟驰换道组合模型与综合驾驶行为模型进行模型精度、安全性、鲁棒性和迁移性比较。结果表明：在模型输入输出、参数标定流程和样本数据库一样的情况下,基于长短期记忆神经网络(LSTM)的类人驾驶模型精度优于基于FNN的模型,其中基于LSTM的模型均方误差可达到0.227 m²,基于FNN的模型均方误差为0.470 m²。而在基于LSTM的模型中,采用跟驰换道组合模型框架的模型比采用综合驾...     

基于多层组合模型的武汉市月平均PM2.5浓度预测

构建一款组合预测模型,精准预测武汉市PM2.5浓度,探讨其对地区空气质量产生的影响.研究结果显示,武汉市2020年1-4月份月平均PM2.5浓度实际值远小于预测值,差距最大的2月份,实际月平均PM2.5浓度比预测的正常值低30.37μg/m3,仅为预测值的55.63%.2020年5月份后,月平均PM2.5浓度预测值与实际值之间差距不明显.说明新冠疫情期间各地居民减少了户外活动,空气质量有明显改善.     

基于长短期记忆神经网络的城市交通速度预测

交通速度预测在智能交通系统中起着重要的作用,准确、快速的交通速度预测有利于及时掌握城市道路交通状况,能够有效实行交通诱导。针对交通速度具有极强的周期性,在工作日和非工作日之间存在较大差异,导致预测精度不高的问题,分别选取公开的工作日和非工作日交通速度数据,构建基于长短期记忆神经网络的城市交通速度预测模型。实验验证采用广州市20条路段的交通数据,结果表明,区分工作日和非工作日的平均绝对百分比误差、平均绝对误差和均方根误差的平均值比不区分均要小,说明区分工作日和非工作日可以有效地提高交通速度的预测精度。     

基于时空图注意力模型的动态软测量建模方法

近年来深度学习由于其特征提取和非线性拟合等方面的优势,在软测量建模中得到了广泛的研究.而深度学习模型是一种黑箱模型,其预测结果难以解释,而且很难将关于过程的先验知识引入模型,这些缺点阻碍了它在实际工业过程中的应用.另外,工业过程数据是具有高度非线性和动态性的时间序列,其本质上反映的是过程随机变量随时间不断变化的趋势,其包含了重要的流程信息,因此在软测量建模过程中引入过程的动态信息是十分必要的.本文提出了一种时空图注意力模型(temporal-spatial graph attention networks, TSGAT),并将其应用在复杂动态工业过程的软测量建模.该方法通过给定变量间结构图来为模型引入先验知识,利用图注意力网络构建变量间的显式的非线性关系,并利用图注意力网络信息聚合的能力对每个时间步的数据完成图上的特征提取,再使用长短期记忆人工神经网络提取时序特征,进而完成对质量变量的预测.为了验证所提方法的有效性和优越性,将该方法应用在实际工业案例合成氨过程中的高低温转换器单元一氧化碳含量的软测量建模,实验结果表明,该模型不仅能够引入先验知识,而且具有较高的预测精度.     

集体记忆与侨乡形象——以《申报》为主的民国时期报刊中的汕头

作为中国近代史上流往南洋人口最多的区域之一,汕头一直是媒体竞相报道的对象。《申报》在近代汕头"侨乡"的塑造史上起着不可磨灭的作用。以《申报》为主的民国时期报刊对汕头涉侨的新闻报道通过对汕头涉侨族群的日常生活方式及价值观念的重复反映,形成民众对汕头"侨乡"意识的整合,书写了汕头华侨"始发站""回归地"与"信息集散地"的集体记忆,塑造了汕头的侨乡形象。     

基于长短时记忆神经网络的生猪价格预测模型

生猪价格序列的长短周期现象是困扰生猪价格预测的一个难题.针对这一问题,研究了生猪价格序列的波动特点和影响因素,提出了萤火虫算法(firefly algorithm,FA)优化长短时记忆神经网络(long-short term memory,LSTM)的生猪价格预测方法.首先对生猪价格序列进行预处理和分析;然后采用萤火虫...     

连续时间环结构神经网络及其设计

在已有文献的基础上,给出了环结构神经网络的连续形式,它是Ｈｏｐｆｉｅｌｄ神经网络和双向联想记忆（ＢＡＭ）神经网络的推广,可以完成多类样本之间的互联想记忆．文中还给出了其综合设计方法．