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基于CRITIC-XGB算法的岩爆倾向等级预测模型 被引量:34
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作者 谢学斌 李德玄 +2 位作者 孔令燕 叶永飞 高山 《岩石力学与工程学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2020年第10期1975-1982,共8页
为了更精确地对岩爆倾向等级进行预测,根据岩爆的成因和特点选取了围岩切向应力,围岩切向应力和单轴抗压强度的比值,岩石脆性指数和岩石的弹性变形能量指数作为岩爆倾向等级预测指标,然后运用改进的CRITIC算法对指标样本进行加权处理,... 为了更精确地对岩爆倾向等级进行预测,根据岩爆的成因和特点选取了围岩切向应力,围岩切向应力和单轴抗压强度的比值,岩石脆性指数和岩石的弹性变形能量指数作为岩爆倾向等级预测指标,然后运用改进的CRITIC算法对指标样本进行加权处理,在此基础上引入新的机器学习算法XGBoost对样本进行计算训练,最终建立岩爆倾向等级预测的CRITIC-XGB模型。运用该模型对收集的岩爆实例进行了岩爆倾向等级预测,并将预测结果与XGBoost、随机森林(RF)和支持向量机(SVM)算法的预测结果进行分析研究。研究结果表明:CRITIC-XGB预测模型较单一的XGBoost模型的收敛性能有较为明显的提高;CRITIC-XGB预测模型较单一的XGBoost算法、RF和SVM算法,有更高的预测准确性,为岩爆倾向等级预测提供了一种新的可靠方法。 展开更多
关键词 岩石力学 岩爆等级 智能算法 预测模型 CRITIC法 XGBoost
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基于卡尔曼滤波的道路平均速度预测模型研究 被引量:27
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作者 周晓 唐宇舟 刘强 《浙江工业大学学报》 CAS 北大核心 2020年第4期392-396,404,共6页
交通流预测是智能交通系统研究的热门核心问题,作为交通三参数之一的路段平均速度是反映城市交通状态的一个重要参数。针对道路平均速度的预测问题,提出了一种基于卡尔曼滤波理论的预测模型,利用路段上下游的车辆平均速度预测未来时刻... 交通流预测是智能交通系统研究的热门核心问题,作为交通三参数之一的路段平均速度是反映城市交通状态的一个重要参数。针对道路平均速度的预测问题,提出了一种基于卡尔曼滤波理论的预测模型,利用路段上下游的车辆平均速度预测未来时刻该路段的平均速度,并根据美国明尼苏达州双子城快速路的实际数据对预测模型进行了仿真验证。实验结果表明:相对于基于时间序列平滑的预测方法,所提出方法能够提升预测的实时性,同时平均相对误差降低11.69%,平均绝对相对误差降低29.44%,最大绝对相对误差降低17.59%,能够满足路网对道路平均速度预测的需求。 展开更多
关键词 智能交通 路段平均速度 卡尔曼滤波器 预测模型
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新冠肺炎疫情趋势预测模型 被引量:14
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作者 甘雨 吴雨 王建勇 《智能系统学报》 CSCD 北大核心 2021年第3期528-536,共9页
2019年新型冠状病毒肺炎(corona virus disease 2019,COVID-19)的爆发对人们的健康和生活造成了极大的危害和影响。预测疫情的发展趋势可帮助人们提前制定应对措施。SEIR模型是经典的传染病模型之一,由于该模型中病毒传染率为常数,难以... 2019年新型冠状病毒肺炎(corona virus disease 2019,COVID-19)的爆发对人们的健康和生活造成了极大的危害和影响。预测疫情的发展趋势可帮助人们提前制定应对措施。SEIR模型是经典的传染病模型之一,由于该模型中病毒传染率为常数,难以对新冠肺炎传播情况进行准确建模并完成疫情趋势预测。针对此问题,本文提出基于长短期记忆网络(long short-term memory,LSTM)的病毒传染率预测方法,并将其与SEIR模型结合,建立新冠肺炎疫情趋势预测模型(LSTM-SEIR network,LS-Net)。为了验证本文提出的方法,收集了国内多个省市官方公布的疫情数据进行实验。实验结果表明,本文提出的LS-Net可对疫情发展趋势进行有效预测,并优于传统SEIR模型。 展开更多
关键词 新型冠状病毒 SEIR模型 长短期记忆网络 智能系统 预测模型 实时预测 神经网络 深度学习
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基于LSTM算法的智能节水灌溉预测模型研究 被引量:11
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作者 李学军 程红 《农机化研究》 北大核心 2022年第3期22-27,32,共7页
针对当前农田灌溉缺乏科学技术指导、水资源浪费严重的现状,为提高灌溉用水的利用效率,在智慧农业灌溉系统体系结构的基础上,提出了一种基于LSTM算法的智慧农业灌溉预测模型,可根据作物生长需求、生长环境和种植土壤等数据实现精准灌溉... 针对当前农田灌溉缺乏科学技术指导、水资源浪费严重的现状,为提高灌溉用水的利用效率,在智慧农业灌溉系统体系结构的基础上,提出了一种基于LSTM算法的智慧农业灌溉预测模型,可根据作物生长需求、生长环境和种植土壤等数据实现精准灌溉,能够最大程度地节约水资源。通过实验对LSTM灌溉预测模型与传统灌溉预测模型的预测值进行对比分析,结果表明:LSTM模型预测结果更为接近实际值,性能优良,可为实现智能节水灌溉提供可靠的依据。 展开更多
关键词 智慧农业灌溉 智能节水 预测模型 LSTM算法 精准灌溉
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复合胶凝体系对尾砂湿喷混凝土强度的影响及其配比优化 被引量:11
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作者 胡亚飞 李克庆 +3 位作者 韩斌 郑禄璟 范玉赟 吉坤 《中南大学学报(自然科学版)》 EI CAS CSCD 北大核心 2021年第11期3999-4009,共11页
由于尾砂粒径极细,采用传统的胶凝材料来配制尾砂湿喷混凝土时,存在胶凝材料耗量大且湿喷混凝土强度提升不明显的问题,为此,本文提出一种水泥-固废资源(硅粉-粉煤灰-矿渣粉)复合胶凝体系;为研究复合胶凝体系对尾砂湿喷混凝土强度的影响... 由于尾砂粒径极细,采用传统的胶凝材料来配制尾砂湿喷混凝土时,存在胶凝材料耗量大且湿喷混凝土强度提升不明显的问题,为此,本文提出一种水泥-固废资源(硅粉-粉煤灰-矿渣粉)复合胶凝体系;为研究复合胶凝体系对尾砂湿喷混凝土强度的影响规律并对其配比进行优化,利用Design-Expert软件中的响应面法Box-Behnken优化实验设计,并建立以硅粉、粉煤灰和矿渣粉掺量为变量的多元非线性强度回归模型;同时,构建一种ANN-GA智能算法强度优化模型。研究结果表明:尾砂湿喷混凝土强度不仅受单一因素的影响,而且明显受到双因素交互作用的影响;矿渣粉-粉煤灰掺量交互作用对混凝土强度影响最大,硅粉-粉煤灰掺量交互作用对混凝土强度影响最小。基于Box-Behnken可实现湿喷混凝土配比优化,但精度控制略差;本文构建的ANN-GA智能模型可精确预测湿喷混凝土强度,其平均相对误差为1.91%,拟合优度仅为0.986,利用该模型可实现不同强度等级尾砂湿喷混凝土配比的高精度优化。 展开更多
关键词 尾砂 湿喷混凝土 复合胶凝体系 智能预测模型 配比优化
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基于CAN总线的分布式监测预警系统设计 被引量:9
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作者 郑店坤 许同乐 +1 位作者 连瑞德 张亚靓 《电测与仪表》 北大核心 2019年第4期37-42,共6页
针对目前岩土工程所用监测系统的实时性差、可靠性低的问题,提出基于低功耗处理器LPC1768与CAN(Controller Area Network)总线通讯相结合的分布式监测系统。通过设计智能节点对岩土工程的稳定性进行实时监测,获得其状态参数值;基于粒子... 针对目前岩土工程所用监测系统的实时性差、可靠性低的问题,提出基于低功耗处理器LPC1768与CAN(Controller Area Network)总线通讯相结合的分布式监测系统。通过设计智能节点对岩土工程的稳定性进行实时监测,获得其状态参数值;基于粒子群算法建立预测模型,对坝体浸润线高度进行预测。将该系统应用在坝体监测工程中,结果表明:该系统稳定可靠,预测精度较高,满足工程要求。 展开更多
关键词 监测系统 CAN总线 智能节点 预测模型 浸润线
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煤与瓦斯突出微震-瓦斯互动响应预警研究 被引量:9
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作者 隆能增 袁梅 +3 位作者 王关亮 王清辉 许石青 李鑫灵 《中国安全科学学报》 CAS CSCD 北大核心 2021年第4期125-132,共8页
为解决煤与瓦斯突出实时预警技术在现场应用误报率较高的问题,分析贵州省某矿掘进工作面煤与瓦斯突出主控因素和前兆特性,研究微震-瓦斯互动响应的实时预警机制,构建基于数据挖掘的煤与瓦斯突出智能预测模型,界定煤与瓦斯突出危险等级... 为解决煤与瓦斯突出实时预警技术在现场应用误报率较高的问题,分析贵州省某矿掘进工作面煤与瓦斯突出主控因素和前兆特性,研究微震-瓦斯互动响应的实时预警机制,构建基于数据挖掘的煤与瓦斯突出智能预测模型,界定煤与瓦斯突出危险等级划分原则,建立煤与瓦斯突出危险性实时预警系统;并利用该矿掘进工作面实测数据预测煤与瓦斯突出危险性等级。研究结果表明:智能预测模型预测精度较高,预测结果与钻屑瓦斯解吸指标K1值及瓦斯压力值P的一致性较好,所建预警系统的预警等级与工作面实际煤与瓦斯突出危险情况基本相符。 展开更多
关键词 煤与瓦斯突出 微震-瓦斯互动响应 智能预测模型 预警系统 实时预警指标
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基于组合模型的城市轨道站点短时客流分类预测 被引量:8
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作者 王金水 欧雪雯 +1 位作者 陈俊岩 唐郑熠 《铁道科学与工程学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2023年第6期2004-2012,共9页
轨道交通客流预测是轨道交通线网规划的重要内容,是确定轨道交通系统的线网规模、设置轨道站点及布设线路基础。不同类型的轨道站点在城市中的功能定位和布局要求等方面均存在差异,进而导致站点的进出客流量呈现显著的时空分布不均衡性... 轨道交通客流预测是轨道交通线网规划的重要内容,是确定轨道交通系统的线网规模、设置轨道站点及布设线路基础。不同类型的轨道站点在城市中的功能定位和布局要求等方面均存在差异,进而导致站点的进出客流量呈现显著的时空分布不均衡性。为了挖掘各类型站点的客流变化规律,将站点自身特征和周边环境特征组成向量因子,运用K-means聚类方法对站点进行分类。在此基础上,将影响乘客出行的多源数据作为输入特征,分别构建了随机森林(RF)模型、门控制循环单元(GRU)模型以及RF-GRU组合模型,从而进行站点短时客流分类预测。利用杭州地铁站自动检票系统(AFC)采集的刷卡客流数据,对所构建的预测模型的有效性进行检验。研究结果表明:利用7个刻画站点自身特征和周边环境特征的参数作为聚类因子,并结合站点客流时间分布数据,可将杭州市地铁站点分为就业导向型车站、职住混合型车站和住宅偏远型车站;采用平均绝对误差以及均方根误差作为评价指标,参数化模型(ARIMA),非参数化模型(SVR),深度学习模型(LSTM,GRU,SAEs和GCN),组合模型(DCRNN,STGCN,STHGCN和DSTHGCN)的预测误差依次降低,其中RF-GRU组合模型的预测精度优于其他的组合模型;对站点进行分类之后,单一模型和组合模型预测结果的精度均有提高。 展开更多
关键词 智能交通 短时客流量预测 组合预测模型 多源数据 随机森林 门控制循环单元
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基于大数据挖掘技术的智能变电站故障追踪架构研究 被引量:8
9
作者 刘胜强 杨峰 《电子设计工程》 2022年第3期54-57,共4页
针对目前智能变电站缺乏有效的故障预警方法,提出了基于大数据挖掘的智能变电站故障追踪架构。设计了以大数据为基础的变电站故障信息架构,并分析了故障诊断与追踪程序。对智能变电站故障追踪的架构进行分析,设计了巡检任务管理和图像... 针对目前智能变电站缺乏有效的故障预警方法,提出了基于大数据挖掘的智能变电站故障追踪架构。设计了以大数据为基础的变电站故障信息架构,并分析了故障诊断与追踪程序。对智能变电站故障追踪的架构进行分析,设计了巡检任务管理和图像监控等硬件模块和相应的软件模块。软件模块主要包括视频监控、隔离开关、环境监测、智能巡检、远程控制等模块,并且实现了大数据平台预测模型的设计。通过实际使用结果表明,该架构能够提高智能变电站的故障诊断精准率,及时发现其中存在的故障,促进变电站的良好发展。 展开更多
关键词 大数据挖掘 智能变电站 故障追踪 预测模型
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基于CBR和ANN的精纺纱智能化加工研究与实践 被引量:6
10
作者 殷祥刚 吕志军 于伟东 《毛纺科技》 CAS 北大核心 2006年第5期5-8,共4页
基于事例的推理(CBR)和人工神经网络(ANN)技术,建立了精毛纺纱线质量智能预报加工模型。通过CBR,根据所加工产品的主要特征,能够从历史数据库中快速提取出与设计特征参数最为相似的案例,相似性高的案例排在检索案例前面。利用ANN预报模... 基于事例的推理(CBR)和人工神经网络(ANN)技术,建立了精毛纺纱线质量智能预报加工模型。通过CBR,根据所加工产品的主要特征,能够从历史数据库中快速提取出与设计特征参数最为相似的案例,相似性高的案例排在检索案例前面。利用ANN预报模型对所调整方案的效果进行评价,一方面可以通过调整相应的加工工艺参数及产品质量指标,预测所加工纱线的质量指标,并与实际要求比较,确定最终的加工参数;另一方面,根据所要加工纱线的质量要求,反演所需毛条的相关质量指标,以便企业能够用较低的原料成本生产同样质量的纱线。 展开更多
关键词 CBR ANN 智能预报模型 纱线质量 毛条指标
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住院患者压力性损伤风险智能预警模型的构建 被引量:4
11
作者 秦春香 程倪妮 +5 位作者 盛江明 胡思卿 陆晶 梁伟 黄旺 张秋香 《中国护理管理》 CSCD 2023年第9期1317-1321,共5页
目的 :构建并验证住院患者压力性损伤风险智能预警模型,为住院患者的压力性损伤风险管理提供依据和参考。方法 :采用便利抽样法,选取长沙市某三级甲等医院压力性损伤病例和同期非压力性损伤病例作为研究对象,通过结构化查询语句进行预... 目的 :构建并验证住院患者压力性损伤风险智能预警模型,为住院患者的压力性损伤风险管理提供依据和参考。方法 :采用便利抽样法,选取长沙市某三级甲等医院压力性损伤病例和同期非压力性损伤病例作为研究对象,通过结构化查询语句进行预警指标的特征提取,并进行一致性检验;应用随机森林Gini指数结合最优特征集选择进行特征筛选;运用机器学习算法构建预警模型并评价模型性能。结果 :预警指标的智能提取与人工提取的Kappa系数为0.639~1.000,随机森林Gini指数下的特征重要性评分为0.005~0.220,最优特征集筛选了身体约束、机械通气、血管活性药物的使用、意识障碍、水肿、高龄等12个预警指标进入模型构建;比较不同机器学习算法构建的模型性能评价指标发现,随机森林算法构建的模型性能更好。结论 :本研究构建了基于电子病历系统的压力性损伤智能预警模型,模型性能好,可在临床推广应用。 展开更多
关键词 压力性损伤 电子病历 机器学习 智能预警模型 智慧护理
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基于CPA-SVR的RH炉终点温度预测模型 被引量:5
12
作者 杨磊 柴琳 +1 位作者 刘惠康 易振 《冶金能源》 2022年第5期3-8,共6页
受限于炼钢环境,直接测量钢水温度难以实现。RH精炼炉温度控制影响整个钢铁冶炼生产的效率和质量。为了尽可能准确地预测钢液的终点温度,文章提出了一种基于食肉植物算法(CPA)优化的支持向量回归(SVR)炉外终点温度预测模型。以实际生产... 受限于炼钢环境,直接测量钢水温度难以实现。RH精炼炉温度控制影响整个钢铁冶炼生产的效率和质量。为了尽可能准确地预测钢液的终点温度,文章提出了一种基于食肉植物算法(CPA)优化的支持向量回归(SVR)炉外终点温度预测模型。以实际生产中的炼钢记录作为数据支撑,进行仿真实验。结果表明,文章提出的CPA-SVR模型预测误差|Δt|≤5℃条件下的命中率为93.4426%,优于多元线性回归模型、BP模型和SVR模型,对实际生产中预测钢水的终点温度具有一定的指导意义。 展开更多
关键词 RH精炼炉 智慧炼钢 支持向量回归 终点温度 预测模型
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智能集成VBR MPEG视频流量预测模型 被引量:5
13
作者 刘晓颖 戴琼海 刘晓冬 《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2006年第5期833-836,共4页
作为数字媒体网络视频通信的主要方式,VBR MPEG视频流量的预测能力是直接关系缓冲区设计、动态带宽分配及拥塞控制等提高网络服务质量的关键因素.因此针对MPEG视频流的复杂特性,充分利用人工智能方法的优势,提出并建立了基于模糊神经网... 作为数字媒体网络视频通信的主要方式,VBR MPEG视频流量的预测能力是直接关系缓冲区设计、动态带宽分配及拥塞控制等提高网络服务质量的关键因素.因此针对MPEG视频流的复杂特性,充分利用人工智能方法的优势,提出并建立了基于模糊神经网络的智能集成VBR MPEG视频流量预测模型.采用模糊预测模型提高预测精度,利用神经网络解决预测的实时性问题.实验结果表明,与标准AR预测模型相比,该模型预测的准确度和可靠性显著提高,且算法简单易于推广到其他方法中使用. 展开更多
关键词 可变比特视频流 视频流量 模糊神经网络 智能集成 预测模型
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竖炉焙烧磁选管回收率智能预报模型 被引量:3
14
作者 严爱军 柴天佑 《东北大学学报(自然科学版)》 EI CAS CSCD 北大核心 2005年第9期824-827,共4页
针对竖炉焙烧过程衡量焙烧矿质量好坏的磁选管回收率化验滞后和难以建立其机理模型的问题,基于智能技术提出了由数据采集与处理模块、决策支持模块、预报模块、在线校正模块以及效果评价模块组成的磁选管回收率智能预报模型.介绍了模型... 针对竖炉焙烧过程衡量焙烧矿质量好坏的磁选管回收率化验滞后和难以建立其机理模型的问题,基于智能技术提出了由数据采集与处理模块、决策支持模块、预报模块、在线校正模块以及效果评价模块组成的磁选管回收率智能预报模型.介绍了模型的结构及各个模块的主要功能,并将建立的智能预报模型用于竖炉焙烧过程的优化控制与决策之中,为选矿厂综合自动化系统的优化控制与优化运行奠定了良好的基础,并且其维护费用低,实时性好,可靠性及精度高,取得了明显的成效. 展开更多
关键词 竖炉焙烧 磁选管回收率(MTRR) 软测量 神经网络 专家系统 智能预报模型
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基于云模型的短时交通流预测方法研究 被引量:5
15
作者 刘芹 徐建闽 《计算机工程与设计》 CSCD 北大核心 2012年第5期1953-1957,共5页
为了提高短时交通流预测的精确性,提出了一种基于云模型的短时交通流智能预测方法。该方法利用云模型拟合交通流,分别用历史交通流和当前交通流建立历史云和当前云,共同生成预测云,用来预测交通流。结合广州市某交叉口交通流量采集数据... 为了提高短时交通流预测的精确性,提出了一种基于云模型的短时交通流智能预测方法。该方法利用云模型拟合交通流,分别用历史交通流和当前交通流建立历史云和当前云,共同生成预测云,用来预测交通流。结合广州市某交叉口交通流量采集数据,进行了仿真试验,以平均绝对误差(MAE)和平均绝对百分比误差(MAPE)两个指标来衡量预测效果,结果表明了该预测方法具有较高的预测精度。该方法既考虑到交通流历史变化,又顾及交通流实时变化,同时将交通流做整体性处理,很好地避开了噪声引起的预测误差问题,兼顾了预测精度和实时性的要求。 展开更多
关键词 智能交通系统 云模型 短时交通流 预测模型 仿真
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深度神经网络在智能照明系统中的光照预测模型开发 被引量:1
16
作者 邓抒江 《中国照明电器》 2024年第6期34-37,共4页
随着智能家居和智慧城市的快速发展,智能照明系统作为其重要组成部分,需要能够自动调节光照以满足用户需求;同时,也需具备预测未来光照变化的能力,以实现更加精确和节能的光照控制。深度神经网络作为一种强大的机器学习技术,在处理大量... 随着智能家居和智慧城市的快速发展,智能照明系统作为其重要组成部分,需要能够自动调节光照以满足用户需求;同时,也需具备预测未来光照变化的能力,以实现更加精确和节能的光照控制。深度神经网络作为一种强大的机器学习技术,在处理大量复杂数据方面具有显著优势,其在智能照明系统中的应用可以有效提升光照预测精度和系统智能化水平。因此,本文将探讨深度神经网络在智能照明系统中的光照预测模型开发,以期为智能照明领域提供理论参考。 展开更多
关键词 深度神经网络 智能照明系统 光照预测模型
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面向智能烧结的机尾断面烧结矿FeO预测研究 被引量:1
17
作者 张学锋 闻亦昕 +1 位作者 熊大林 龙红明 《钢铁研究学报》 CAS CSCD 北大核心 2024年第5期580-588,共9页
针对烧结工艺FeO预测准度问题,提出一种基于机器学习的预测模型。通过对机尾断面温度数据的采集和处理,建立包含多个特征的数据集。采用基于MIV(平均影响值)的特征选择方法,筛选出对预测模型权重占比较高的特征。使用Bi-LSTM(双向长短... 针对烧结工艺FeO预测准度问题,提出一种基于机器学习的预测模型。通过对机尾断面温度数据的采集和处理,建立包含多个特征的数据集。采用基于MIV(平均影响值)的特征选择方法,筛选出对预测模型权重占比较高的特征。使用Bi-LSTM(双向长短时记忆神经网络)算法对生产工艺数据进行训练和测试,得到高精度的预测模型。通过实验验证了该模型的预测效果,并与其他神经网络模型方法进行了比较,比较结果表明该模型具有较高的预测精度和实用性。在企业误差允许的范围内,准确率达90.2%,因此可以为智能烧结技术的应用和烧结质量的控制和优化提供重要的参考。 展开更多
关键词 智能烧结 预测模型 烧结矿FeO含量 大数据 神经网络
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集对分析在系统智能预测中的应用综述 被引量:4
18
作者 赵克勤 《智能系统学报》 CSCD 北大核心 2022年第2期233-247,共15页
凡事预则立,不预则废。但事物的预测面临不确定性干扰。本文综述集对分析理论在天气降水预报、沙尘暴预报、水文水资源和供需水预测、电力与能源预测、地质灾害预测、民航风险与事故预测、作物产量预测、流脑预测、社会经济预测等方面... 凡事预则立,不预则废。但事物的预测面临不确定性干扰。本文综述集对分析理论在天气降水预报、沙尘暴预报、水文水资源和供需水预测、电力与能源预测、地质灾害预测、民航风险与事故预测、作物产量预测、流脑预测、社会经济预测等方面的应用,并把基于集对分析理论的系统智能预测建模基本步骤归纳为3步。首先,构造集对并分析集对中两个集合的全部关系,包括确定的关系和不确定的关系,根据关系的结构选用适当的联系数作为集对的特征函数;第二步,建立基于联系数的预测模型,包括利用联系数改进和完善已有的预测模型;第三步,利用模型的计算和围绕模型的不确定性分析做出预测或预报,包括回顾性预测和当前场景下的实时预测,其中围绕模型的不确定性分析是关键,由此保证和提高预测精度;从而为不确定性系统的智能预测开辟了一条富有成效的新途径。 展开更多
关键词 集对分析 系统智能预测 预测模型 数据结构 聚类 动态优化 联系数 不确定性分析 信息能
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基于互信息粒子群优化-长短期记忆神经网络医疗设备运行质量预测模型的慢性呼吸系统疾病诊疗设备智能管理研究
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作者 刘佳 李静 +1 位作者 穆秋燃 武哲志 《中国医学装备》 2024年第9期107-112,共6页
目的:基于互信息粒子群优化(PSO)-长短期记忆(LSTM)神经网络构建医疗设备运行质量预测模型,辅助慢性呼吸系统疾病诊疗设备智能管理。方法:采集设备基本数据、使用数据、维修数据和性能数据进行去噪和标准化处理,构建基于PSO-LSTM神经网... 目的:基于互信息粒子群优化(PSO)-长短期记忆(LSTM)神经网络构建医疗设备运行质量预测模型,辅助慢性呼吸系统疾病诊疗设备智能管理。方法:采集设备基本数据、使用数据、维修数据和性能数据进行去噪和标准化处理,构建基于PSO-LSTM神经网络医疗设备运行质量预测模型(简称PSO-LSTM模型),制定设备使用、维护、维修及报废的智能管理方案。选取2019年8月至2023年7月新疆维吾尔自治区人民医院呼吸科临床在用的139台医疗设备,将2019年8月至2021年7月的67台设备采用经验管理模式,2021年8月至2023年7月的72台设备采用智能管理模式。计算传统循环神经网络(RNN)、LSTM神经网络模型训练集和测试集与PSO-LSTM神经网络模型的预测准确性,对比两种管理模式设备管理质量和设备使用操作与技术保障人员以及患者或家属对两种管理模式的管理满意度。结果:PSO-LSTM模型训练集预测准确性的平均绝对百分比误差(MAPE)值和均方根差(RMSE)值分别为0.014和0.008,测试集分别为0.032和0.018,均低于RNN和LSTM模型。采用智能管理模式的设备平均故障频次、平均开机率、管理成本平均增幅、平均维护执行率及平均报废合规率分别为(0.99±0.85)次/年、(95.74±2.16)%、(1.72±1.28)%、(96.49±1.97)%和(97.59±1.49)%,平均故障频次和管理成本平均增幅低于经验管理模式,平均开机率、平均维护执行率和平均报废合规率高于经验管理模式,差异有统计学意义(t=3.297、3.469、2.394、4.187、3.503,P<0.05);设备使用操作与技术保障人员及患者或家属对采用智能管理模式的设备性能、运行质量、管理方式、管理成本以及诊疗效果满意度评分分别为(94.73±1.85)分、(93.38±3.15)分、(93.48±2.02)分、(94.35±2.34)分和(95.14±2.07)分,均高于经验管理模式,差异有统计学意义(t=4.131、3.827、5.716、3.430、3.173,P<0.05)。结论:基于PSO-LSTM神经网络医疗设 展开更多
关键词 长短期记忆网络 粒子群优化算法 智能管理 设备运行质量 预测模型
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基于5G通信的城市智慧交通拥堵预测分析
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作者 王振潜 吴勇 +1 位作者 任伟 龙淑芬 《移动信息》 2024年第5期30-32,共3页
当前,城市智慧交通领域研究不断深入,尤其是在5G通信技术不断发展的今天,各种城市智慧交通技术、理念不断出现。从实际出发,当前智慧城市交通拥堵的预测方案多采用单向预测的方式,这种预测模式的效率较低,且预测精度不足,导致预测结果... 当前,城市智慧交通领域研究不断深入,尤其是在5G通信技术不断发展的今天,各种城市智慧交通技术、理念不断出现。从实际出发,当前智慧城市交通拥堵的预测方案多采用单向预测的方式,这种预测模式的效率较低,且预测精度不足,导致预测结果的均方误差较大,预测效果较差。为更好地满足城市智慧交通拥堵预测的需求,文中提出了一种基于5G通信的城市智慧交通拥堵预测模式。该模式在收集交通轨迹数据的基础上,采用多目标的模式,结合坐标设置,建立多目标预测矩阵,构建基于5G通信的城市智慧交通拥堵预测模型,最终得到相应的预测数据,确保预测均方误差可控,使预测结果更加精准、高效。 展开更多
关键词 5G通信技术 智慧交通 拥堵预测模型
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