检索结果-内蒙古大学图书馆

铁道学报 2025年第1期47卷 161-170页

作者：宋杲张小安张晓芸杨建近徐磊杨力兰州交通大学机电工程学院甘肃兰州730000 西南交通大学牵引动力国家重点实验室四川成都610031 深圳大学土木与交通工程学院广东深圳518060 中南大学土木工程学院湖南长沙410075

为研究轨道交通声屏障的声学性能影响因素及规律,对高架双线箱梁桥上安装有直立插板式声屏障的路段进行现场声压测试并进行数值模拟研究。采用声-固多物理场耦合方法建立包括考虑列车多噪声源分布、列车-声屏障多重反射、开孔前板-多孔... 详细信息

为研究轨道交通声屏障的声学性能影响因素及规律,对高架双线箱梁桥上安装有直立插板式声屏障的路段进行现场声压测试并进行数值模拟研究。采用声-固多物理场耦合方法建立包括考虑列车多噪声源分布、列车-声屏障多重反射、开孔前板-多孔吸声材料-后板3层夹芯板等多参数的声屏障声学性能预测模型,在与实测结果对比分析验证数值模拟结果准确性的基础上,进一步系统分析声屏障几何参数以及采用不同顶部形式声屏障的插入损失、声场变化、场点频谱特性问题。研究结果表明:通过与试验结果对比分析,多参数预测模型能够准确地模拟声屏障后的声场分布情况;直立插板式声屏障高度每增加0.5 m,插入损失提高约0.72 dB,厚度对插入损失的影响与高度相似但较为平缓,每增加0.02 m插入损失提高约0.51 dB;相较于以直立式声屏障的降噪性能为基准,其顶部为Y形的声屏障结构对插入损失的提升最好,平均插入损失提高0.77~1.17 dB。研究成果可为进一步改良声屏障降噪性能提供参考。

关键词：轨道交通声屏障插入损失预测模型

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成年肺癌患者住院费用预测模型及评分工具研究

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电子科技大学学报 2025年第2期54卷 305-310页

作者：周振复旦大学生命科学院上海200433

分析和研究肺癌患者住院费用的影响因素有利于更好地理解肺癌住院支出及疾病负担,也对优化医疗支付政策等工作有重要的参考意义。该研究共纳入12 117例2020年1月—2023年9月间,某省多家医院的成年肺癌患者住院记录数据,首先利用K-means... 详细信息

分析和研究肺癌患者住院费用的影响因素有利于更好地理解肺癌住院支出及疾病负担,也对优化医疗支付政策等工作有重要的参考意义。该研究共纳入12 117例2020年1月—2023年9月间,某省多家医院的成年肺癌患者住院记录数据,首先利用K-means聚类将住院费用进行离散化预处理,并采用单因素logistic回归从42个因素中筛选出25个潜在影响因素,之后基于CatBoost和XGBoost分别构建成年肺癌患者住院费用预测模型并开展模型性能评估,以变量的特征重要性评分为依据衡量其对住院费用的影响程度。该研究还使用基于多因素logistic回归的方法建立了高住院费用评分工具。结果显示,CatBoost和XGBoost均具有良好的预测性能(AUC>0.95),CatBoost表现略优于XGBoost。基于CatBoost模型,该研究明确了住院天数、手术级别、是否放疗、抢救次数、肺癌组织学分型、年龄、是否化疗、是否首次住院和中性粒细胞计数共9个影响肺癌住院费用的重要因素,并根据赋分标准将其中7个因素纳入评分工具。评分工具的区分度和校准度在测试集上得到验证,结果显示评分工具的AUC值达到0.958,表现出了卓越的性能。

关键词：肺癌住院费用预测模型影响因素分析评分工具

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冷链预包装酱卤猪头肉实时新鲜度预测模型的构建

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食品科学 2025年第4期46卷 244-251页

作者：刘倩朱瑶迪马汉军杨书锋赵莉君梁栋孙灵霞盖争艳李苗云河南农业大学食品科学技术学院河南郑州450002 河南省肉品加工与安全国际联合实验室河南郑州450002 河南科技学院食品学院河南新乡453000 九多肉多食品集团有限公司河南新乡453000

研究在波动温度(2~35℃)条件下,运用一步动态数值分析和优化方法,构建酱卤猪头肉中菌落总数生长和存活的三级模型,用于实时新鲜度预测。验证结果表明,菌落总数预测模型的均方根误差为0.26(lg(CFU/g)),残差均值与标准差分别为-0.047(lg(C... 详细信息

研究在波动温度(2~35℃)条件下,运用一步动态数值分析和优化方法,构建酱卤猪头肉中菌落总数生长和存活的三级模型,用于实时新鲜度预测。验证结果表明,菌落总数预测模型的均方根误差为0.26(lg(CFU/g)),残差均值与标准差分别为-0.047(lg(CFU/g))与0.125(lg(CFU/g)),在正常的实验误差范围内。本研究结果可用于预测酱卤猪头肉在冷链和温度滥用期间菌落总数的变化,获得预包装酱卤猪头肉在2~35℃的实时新鲜度预测模型,为监测预包装酱卤猪头肉在波动温度下的实时新鲜度提供理论依据。

关键词：酱卤猪头肉波动温度细菌总数实时新鲜度预测模型

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基于PCA-LM-NARX的禽舍室温预测模型

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农业工程学报 2025年第2期41卷 261-270页

作者：钟宁帆高鲁宁贺凯迅李娟山东科技大学电气与自动化工程学院青岛266590 青岛农业大学机电工程学院青岛266109 东营青农大盐碱地高效农业技术产业研究院东营257029

采用隧道式通风系统的禽舍室内温度容易受自然环境变化以及家禽日龄影响,难以在线准确预测。为了准确预测禽舍室内温度,该研究结合主成分分析法(principal component analysis,PCA)、莱温伯格-马夸特算法(LevenbergMarquardt method,LM... 详细信息

采用隧道式通风系统的禽舍室内温度容易受自然环境变化以及家禽日龄影响,难以在线准确预测。为了准确预测禽舍室内温度,该研究结合主成分分析法(principal component analysis,PCA)、莱温伯格-马夸特算法(LevenbergMarquardt method,LM)和带外部输入的非线性自回归模型(nonlinear auto-regressive model with exogenous inputs,NARX),提出了一种PCA-LM-NARX的方法用于在线构建禽舍室内温度预测模型。该方法利用主成分分析提取影响禽舍室内温度的关键环境变量,构建基于关键环境变量的NARX神经网络室温预测模型,并利用LM算法对神经网络参数进行优化计算。考虑到禽舍室温变化的滞后特性,PCA-LM-NARX方法利用贝叶斯信息准则设计NARX神经网络的最优延迟阶数。建模过程中PCA-LM-NARX方法采用移动窗法在线更新室温预测模型参数,以适应不同日龄的家禽和自然环境的变化。试验结果显示,基于PCA-LM-NARX方法构建的室温预测模型预测未来5、15、30 min温度值的均方误差大小分别为0.022 0、0.047 2、0.077 9℃^(2);在i5-12500H型CPU上运行建模程序,平均建模用时为0.332 1 s。研究结果表明,PCA-LM-NARX方法可以构建高精度禽舍室温预测模型,并实现模型参数的快速在线更新。

关键词：温度预测模型禽舍隧道式通风系统 NARX神经网络主成分分析法

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压水堆国产SA-508-Ⅲ-1钢环境影响疲劳试验研究和预测模型开发

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原子能科学技术 2025年第1期59卷 151-159页

作者：沈睿刘畅唐力晨王秉熙上海核工程研究设计院股份有限公司上海200233

对压水堆核电厂一回路设备用国产SA-508 Gr.3 Cl.1低合金钢(简称SA-508-Ⅲ-1钢)进行室温和320℃空气环境,以及模拟压水堆一回路水环境下的疲劳性能试验研究,获得国产SA-508-Ⅲ-1钢在空气环境下的疲劳寿命最佳拟合曲线(平均曲线)。在此... 详细信息

对压水堆核电厂一回路设备用国产SA-508 Gr.3 Cl.1低合金钢(简称SA-508-Ⅲ-1钢)进行室温和320℃空气环境,以及模拟压水堆一回路水环境下的疲劳性能试验研究,获得国产SA-508-Ⅲ-1钢在空气环境下的疲劳寿命最佳拟合曲线(平均曲线)。在此基础上,对影响国产SA-508-Ⅲ-1钢在压水堆核电厂一回路水环境下疲劳性能的应变速率、温度和溶解氧含量等参数的影响规律进行研究,获得各影响参数的影响函数方程。基于获得的各影响参数的函数方程,建立国产SA-508-Ⅲ-1钢的环境影响疲劳修正因子F_(en)预测模型。本文获得的压水堆核电厂一回路水环境下国产SA-508-Ⅲ-1钢的疲劳寿命都位于95%置信度限值(10^(±2σ))范围内,验证了本文预测模型的有效性。同时,本文获得的压水堆核电厂一回路水环境下国产SA-508-Ⅲ-1钢的疲劳寿命与美国阿贡国家实验室(ANL)模型所预测的寿命相比,也都位于95%置信度限值(10^(±2σ))范围内,说明ANL模型可用于国产SA-508-Ⅲ-1钢的疲劳寿命预测。本文获得的国产SA-508-Ⅲ-1钢的环境影响疲劳预测模型与ANL模型相比,更适用于国产SA-508-Ⅲ-1钢的寿命预测,为国内第3代核电厂一回路设备考虑压水堆一回路水环境影响的疲劳设计提供参考。

关键词：压水堆核电厂 SA-508-Ⅲ-1钢环境影响疲劳 F_(en) 预测模型

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基于有效孔隙度的深部煤层游离气含量预测模型

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中国矿业大学学报 2025年第1期54卷 161-171页

作者：史锐边利恒张伟马壮焦嘉慧申建中国矿业大学煤层气资源与成藏过程教育部重点实验室江苏徐州221008 中国矿业大学资源与地球科学学院江苏徐州221116 中石油煤层气有限责任公司北京100028

游离气含量是深部煤层气勘探开发中重要的指标,对于评价深部煤层气开发潜力具有重要的理论意义和工程价值.针对现有的游离气计算模型的局限性,通过分析深部储层条件下煤孔隙压缩特性,结合游离气赋存特征,构建了基于孔隙压缩特性的深部... 详细信息

游离气含量是深部煤层气勘探开发中重要的指标,对于评价深部煤层气开发潜力具有重要的理论意义和工程价值.针对现有的游离气计算模型的局限性,通过分析深部储层条件下煤孔隙压缩特性,结合游离气赋存特征,构建了基于孔隙压缩特性的深部煤层游离气含量预测模型.研究结果表明:煤层游离气含量主要受气体状态相关因素(储层温度、储层压力、气体压缩因子)和有效孔隙度这2项因素的影响;储层温度、储层压力、气体压缩因子控制气体状态影响含气量大小;有效孔隙度(考虑孔隙压缩、水分所占孔隙体积)控制游离气储集空间的大小.随着埋深的增大,大宁—吉县区块游离气含量呈现出先增大后逐渐稳定的特征.在同一层煤层厚度范围内,孔隙度是影响游离气含量的主要因素,在计算游离气含量的过程中需要考虑孔隙压缩特征以及含水性的影响.随着埋深的增大,不同煤级煤游离气含量均逐渐增大,且增大的速率随着埋深逐渐降低.本研究实现了在考虑孔隙压缩特征以及水分所占孔隙体积条件下开展深部煤层游离气含量准确预测的目标,以期为深部煤层气勘探开发提供更为准确的储层物性参数.

关键词：深部煤层气孔隙压缩性含水性游离气预测模型

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急诊老年患者衰弱预测模型的建立与验证

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中华急诊医学杂志 2025年第2期34卷 226-232页

作者：李俊玉王国栋商娜王娜郭树彬刘慧珍首都医科大学康复医学院中国康复研究中心北京博爱医院急诊科北京100068 首都医科大学康复医学院中国康复研究中心北京博爱医院心血管内科北京100068 首都医科大学附属北京朝阳医院急诊医学临床研究中心心肺脑复苏北京市重点实验室北京100020

目的利用客观临床资料和生物标志物建立急诊老年患者发生衰弱的预测模型,并对模型的性能进行验证。方法本研究为横断面研究。连续收集2021年1月至2021年12月中国康复研究中心急诊科收治的老年患者,记录临床资料,采用Fried衰弱表型对患... 详细信息

目的利用客观临床资料和生物标志物建立急诊老年患者发生衰弱的预测模型,并对模型的性能进行验证。方法本研究为横断面研究。连续收集2021年1月至2021年12月中国康复研究中心急诊科收治的老年患者,记录临床资料,采用Fried衰弱表型对患者进行衰弱评估,将患者分为衰弱组和非衰弱组,比较两组临床资料的差异。采用LASSO回归对单因素分析中有统计学意义的变量进行降维处理,将筛选出的变量进行多因素Logistic回归分析以建立预测模型,并绘制列线图将预测模型可视化。采用受试者工作特征曲线的曲线下面积、校准曲线和决策曲线评价模型的区分度、校准度和临床实用性,采用Bootstrap法进行内部验证。结果最终纳入患者348例,其中发生衰弱者187例,发生率为53.74%。受教育程度、合并冠心病、慢性阻塞性肺疾病、白蛋白、纤维蛋白原、N-末端脑钠肽前体、肌酐降低和体重过低是急诊老年患者存在衰弱的独立预测因子(P<0.05),基于上述预测因子构建急诊老年患者发生衰弱的列线图预测模型,本模型具有良好的区分度、校准度和临床实用性。结论本研究采用客观临床资料和生物标志物建立了急诊老年患者发生衰弱的预测模型,有助于对急诊老年患者进行危险分层和针对性的干预治疗,改善患者预后。

关键词：衰弱预测模型列线图内部验证急诊老年临床资料生物标志物

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基于便携式近红外光谱仪建立苜蓿干草纤维品质预测模型

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动物营养学报 2025年第2期37卷 1376-1387页

作者：杨松岳嘉豪程柳洋张淑枝钟荣珍骆雅萍东北农业大学实验实习与示范中心哈尔滨150030 东北农业大学动物科学技术学院哈尔滨150030 沈阳禾丰反刍动物饲料有限公司沈阳110164 中国科学院东北地理与农业生态研究所吉林省草地畜牧重点实验室吉林省饲料加工与草食家畜精准饲养跨区域合作科技创新中心长春130102 云享农业(青岛)有限公司青岛266110

本试验旨在通过采用便携式近红外光谱仪构建我国甘肃地区苜蓿干草的纤维品质预测模型,以建立苜蓿干草品质的快速检测方法。选用来自甘肃地区的493份苜蓿干草样本,通过测定中性洗涤纤维(NDF)和酸性洗涤纤维(ADF)含量并计算相对饲喂价值(R... 详细信息

本试验旨在通过采用便携式近红外光谱仪构建我国甘肃地区苜蓿干草的纤维品质预测模型,以建立苜蓿干草品质的快速检测方法。选用来自甘肃地区的493份苜蓿干草样本,通过测定中性洗涤纤维(NDF)和酸性洗涤纤维(ADF)含量并计算相对饲喂价值(RFV),采用Kennard-Stone算法将所有样本划分为校正集样本和预测集样本;然后采用蒙特卡洛交叉验证算法剔除校正集中的异常样本;再用不同预处理方法,使用光谱段(950~1650 nm)对不同品质参数进行偏最小二乘(PLS)法建模,确定各指标的最佳建模方法。结果表明:NDF含量预测模型的最佳预处理方法为无预处理,其预测决定系数(R_(p)^(2))和相对分析误差(RPD)分别为0.970和3.389;ADF含量预测模型的最佳预处理方法为SNV法,其R_(p)^(2)和RPD分别为0.984和5.430;RFV预测模型的最佳预处理方法为SNV法,其R_(p)^(2)和RPD分别为0.944和2.770。由此可知,本试验基于便携式近红外光谱仪建立的甘肃地区苜蓿干草NDF和ADF含量预测精准度较好,而RFV的预测精准度略差。

关键词：苜蓿干草便携式近红外光谱仪纤维品质预测模型

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山东矿区矿井导水裂隙带发育高度预测模型研究

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矿业科学学报 2025年第1期10卷 86-94页

作者：徐东晶窦旋李业夏志村山东科技大学地球科学与工程学院山东青岛266590 鲁西矿业集团鲁西煤矿山东济宁272000

预测导水裂隙带发育高度对煤矿安全开采具有重要意义,在分析类似采矿条件下导水裂隙带发育规律的基础上,选取山东矿区相似地质条件下的36组导水裂隙带发育高度实测数据作为研究对象。以煤层采高、煤层采深、工作面斜长和硬岩岩性比例系... 详细信息

预测导水裂隙带发育高度对煤矿安全开采具有重要意义,在分析类似采矿条件下导水裂隙带发育规律的基础上,选取山东矿区相似地质条件下的36组导水裂隙带发育高度实测数据作为研究对象。以煤层采高、煤层采深、工作面斜长和硬岩岩性比例系数作为导水裂隙带预测模型的主控影响因子,分析其与导水裂隙带发育高度之间的关联性,并基于回归分析和神经网络算法,建立多因素高度关联的导水裂隙带发育高度预测模型。将预测模型的预测值同实测数据和“三下”规范预测值对比分析,结果表明:与导水裂隙带实测值相比,“三下”规范预测值误差绝对值小于5 m的数据占比仅为6%和17%,而回归分析和神经网络2种预测模型的预测值误差绝对值小于5 m的数据占比分别高达83%和89%。2种预测模型的拟合度、稳定性和准确性均优于“三下”规范模型。

关键词：导水裂隙带发育高度山东矿区回归分析神经网络预测模型

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高原脱适应症发生风险预测模型的构建与验证

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陆军军医大学学报 2025年第1期47卷 20-29页

作者：丁宇王泽军谢佳新赵思雨张钢陆军军医大学(第三军医大学)高原军事医学系寒区医学教研室重庆陆军军医大学(第三军医大学)高原军事医学系高原作业医学教研室重庆医大学(第三军医大学)高原军事医学系极端环境医学教育部重点实验室重庆

目的应用不同机器学习算法构建从高原返回平原人群高原脱适应症(high altitude deacclimatization syndrome,HADAS)发病的风险预测模型,并验证其预测效能。方法于2020年11月至2024年2月对结束高原生活返回内地的人群实地或线上发放问卷... 详细信息

目的应用不同机器学习算法构建从高原返回平原人群高原脱适应症(high altitude deacclimatization syndrome,HADAS)发病的风险预测模型,并验证其预测效能。方法于2020年11月至2024年2月对结束高原生活返回内地的人群实地或线上发放问卷调查。收集基本资料、慢性高原病(chronic mountain sickness,CMS)情况和脱适应症状等调查资料,经筛选最终纳入1095例作为建模组。阳性事件定义为脱适应症状评分>5分。将建模组按7∶3随机分为训练集(n=766)和内部测试集(n=329),采用最小绝对收缩和选择算子(least absolute shrinkage and selection operator,LASSO)回归筛选自变量,基于多因素Logistic回归(multiple factor logistic regression,LR)、决策树(decision tree,DT)、随机森林(random forest,RF)、极端梯度提升(eXtreme gradient boosting,XGB)、支持向量机(support vector machine,SVM)、K最邻近(K-nearest neighbor,KNN)、轻度梯度提升(light gradient boosting,LGB)、朴素贝叶斯(naïve bayes,NB)8种机器学习方法构建预测模型。采用受试者工作特性曲线(receiver operating characteristic,ROC)、校准曲线和混淆矩阵对模型进行比较并进行内部测试;使用列线图或Shapley加性解释(shapley additive explanations,SHAP)图对最终模型进行展示。于2024年8月收集筛选结束高原生活返回平原132例作为外部验证组,对模型进行外部验证。结果1095例调查人群中有脱适应症者549人(50.14%)。CMS评分、年龄、高原居住时间为LASSO回归筛选出的预测因子。8种机器学习算法建立的HADAS预测模型中,以LR模型最优,ROC的曲线下面积(area under curve,AUC)训练集为0.819(95%CI:0.789~0.850),内部测试集为0.841(95%CI:0.799~0.884),F1评分内部测试集为0.801,内部测试集的AUC、F1得分在8个模型中均为最大;LR模型校准曲线的Spiegelhalter Z检验显示训练集P=0.703、内部测试集P=0.281;LR模型外部验证集AUC为0.867(95%CI:0.765~0.969)。结论以CMS评分、年龄和高原居住时间为预测因子建立的LR模型在内部测试集的综合表现最好,在外部验证集中区分度好,构建的列线图便于应用。

关键词：预测模型高原脱适应症机器学习列线图

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