具有选择与补偿机制的加权集合序贯极端学习机及其应用

针对集成在线序贯极端学习机(EOS-ELM)预测精度不高和动态适应性差的问题,提出一种具有选择与补偿机制的加权集合序贯极端学习机.该加权集合序贯极端学习机在序贯学习过程中,通过对当前预测模型精度的判断决定是否进行递推更新操作,同时为提高预测模型的动态跟踪能力,在加入新样本的同时对旧样本进行剔除;然后,利用EMD对残差序列处理后进行预测,并将初始预测结果与残差预测结果相加得到最终预测模型.通过对上证指数的预测,结果表明所提方法具有更好的泛化性能,预测精度相比EOS-ELM提高了近36.1%.     

青藏高原温度与降水的时空变化研究

为了分析近40年青藏高原温度和降水的时空变化情况,采用1974~2013年青藏高原122个气象站点的逐月气象观测资料,利用Arc GIS和Sigma Plot分析工具,得到青藏高原年平均气温、极端气温和年降水量在时间序列上的变化趋势,以及在各时段中的空间差异.研究结果表明:1974~2013年,青藏高原区域气温和降水量均呈上升趋势,平均气温增加2.40℃,平均最低气温和平均最高气温的增加速率和幅度大致相同,而极端最低气温的增长速率大于极端最高气温的增长速率.降水量从西北向东南方向逐渐增加,1974~2003年降水量的增加速率是增大的,2004~2013年增加速率减小.青藏高原降水量增加最为显著的是1994~2003年的西藏中部.     

高校新任辅导员工作困境及对策分析

分析高校新任辅导员面临的工作困境,从新任辅导员主观方面及外部环境提出了对策建议。提出高校辅导员应将专业背景与日常工作相结合、将理论学习与提升职业技能相结合、将工作实践与工作研究相结合、将探索创新与积累经验相结合;在辅导员的选聘和岗位安排上考虑专业背景,同时在职业技能培训、科研、管理机制等方面提供相应保障。     

基于乘客个体属性的地铁客流分配算法及实证研究

针对城市地铁网络,考虑了不同类型乘客在路径选择中对换乘费用的不同敏感程度,提出了基于乘客类别的广义路径费用模型,根据logit随机配流构造了考虑乘客分类的城市地铁网络客流分配模型,并提出了相应的计算方法.采用北京地铁网络为实证研究对象,根据SP调查数据,将乘客进行类别划分并对不同类型乘客进行了相应的参数估计,基于地铁实际数据分别采用不同配流方法进行了验算,并与实测数据进行了对比分析.结果表明,相对于不考虑乘客类型的地铁客流分配方法,基于乘客属性的地铁客流分配算法的计算结果更接近实际.     

基于集成改进ELM的蛋白质结晶偏好预测

由于基于蛋白质结晶的X射线晶体成像技术存在成功率较低的问题,因此引入计算方法筛选容易结晶的蛋白质序列对于节约测定蛋白质序列实现成本意义重大。该文提出一种基于旋转森林的集成极端学习机分类方法,用以提高蛋白质结晶偏好预测的准确性。选择蛋白质序列及序列衍生的信息和蛋白质相关的物理、化学等性质在内的20个特征作为分类特征,采用旋转森林增加集成极端学习机基分类器之间的差异性。实验结果表明,该文方法具有较高预测精度。     

信号交叉口个体行人与群体行人过街闯红灯行为分析

行人过街闯红灯行为受道路、交通及行人自身等因素影响,为深入挖掘行人过街闯红灯行为规律,随机调查了1 157名过街行人,包含当时的道路、车流状况,如人行道长度、行人相位信号时长、行人穿越车流时的车头时距等。个体行人过街闯红灯行为与群体行人存在显著差异,利用显著性检验,判定个体行人闯红灯的显著影响因素为车流的车头时距与行人等待时间,群体行人闯红灯的显著影响因素为行人数量与行人群中最长行人等待时间。根据所得显著影响因素,建立了个体行人与群体行人闯灯率的Logit模型,结果显示:等待时间对个体行人与群体行人闯灯率的影响并无差异,当等待时间达到46 s时,个体行人与群体行人闯灯率曲线均达到拐点,此时行人违章率增加最快;当群体行人数量达到4人时,最容易激发行人群的集体闯灯行为。结论为交叉口信号配时及行人违法闯红灯的管理提供的了参考。     

融合场景及交互性特征的多人行为识别

人类的行为复杂多样,场景、外观、位置等信息均与行为息息相关.本文针对如何高效地综合利用这些信息的问题,提出了融合场景及交互性特征的多人行为识别方法,使用双通道的方式分别提取个体外观特征与场景特征.对于个体通道,采用注意力机制模块来关注与行为相关度更大的区域,并将提取的个体外观特征结合位置特征输入图卷积网络进行关系推理.其中,图卷积网络采用了余弦相似度的方法度量个体特征之间的相关性,并结合个体之间的位置特征进行关系推理;对于场景通道,使用在place365数据集上预训练的ResNet 50提取场景特征.最后,本文将个体以及场景通道所得的特征进行加权融合,得到群组以及所有个体的行为识别结果.在Collective Activity Dataset（CAD）数据集上的实验表明,该方法能提高行为识别的准确率,群组行为以及个体行为的准确率分别达到了92.29%与78.19%.     

北京市2018年“7·16”极端暴雨特征及成因分析

基于地面自动站、雷达及NCEP数据,采用标准化异常度方法,对北京市2018年7月15—16日出现的极端暴雨过程进行分析,结果表明:极端降雨发生在副热带高压和高空槽之间,低层有明显的西南急流,水汽充沛;暴雨发生时,环境条件标准化异常度均超过3σ,为此次极端降雨创造了极其有利的动力、水汽和不稳定条件;中尺度对流系统活动可分为对流系统触发和局地强降雨、对流系统组织化加强和强降雨区北移两个阶段,均伴有明显的“列车效应”,且降雨效率极高;低空西南急流利于大气不稳定层结的建立、水汽持续输送,地面辐合线方向与850hPa低空急流方向、对流云团的移动方向均一致,是导致对流系统触发后增强的主要原因。     

千岛湖极端水位变化对温跃层的影响

为分析千岛湖极端水位变化对温跃层的影响,在水温垂直剖面数据缺测情况下,采用率定后的一维水动力模型DYRESM模拟了不同水位变幅下的温跃层,并设置了极端水位变化情况(情景1)和正常水文条件(情景2)两种情景进行对比分析;基于湖泊分析程序Lake Analyzer计算了两种情景下温跃层表层和底层深度、温跃层厚度和施密特稳定度等。模拟结果表明:情景1水体混合期为2013年11月20日至2014年3月23日,同时段内情景2水体混合期则为2013年12月5日至2014年3月16日;情景1在高水位时,湖体从上到下呈“混合层、温跃层、均温层(30～40m水层)、温跃层、均温层”的双温跃层结构,同时段内情景2则呈“混合层、温跃层、均温层”的单温跃层结构;情景1与情景2相比,平均水位低2.24m,施密特稳定度均值低119.19J/m2,可见极端水位变化条件下出现的低水位情况能显著降低水体稳定度。     

时代对个体价值严肃的理性要求与哲学思辨：－兼论屈赋中怨伤思想的内涵

通过考察一个代代楚国哲人对君王自始而终的理性评审对屈原思想深度的影响，来看也屈子的怨伤情感的内涵，就会发现，贯穿屈赋的怨伤思绪，严自于行将统一的时代对个体价值严肃的理性要求。