检索结果-内蒙古大学图书馆

计算机科学 2021年第4期48卷 78-84页

作者：熊旭东杜圣东夏琬钧李天瑞西南交通大学信息科学与技术学院成都611756 西南交通大学人工智能研究院成都611756 综合交通大数据应用技术国家工程实验室成都611756

随着数据驱动智能技术的快速发展,个性化推荐算法及相关应用成为了研究热点。推荐可视为将用户与物品进行匹配的问题,但用户与物品之间存在的语义差距不便于两者之间的直接匹配。现有的许多基于深度学习的推荐算法采用的思路都是将不同... 详细信息

随着数据驱动智能技术的快速发展,个性化推荐算法及相关应用成为了研究热点。推荐可视为将用户与物品进行匹配的问题,但用户与物品之间存在的语义差距不便于两者之间的直接匹配。现有的许多基于深度学习的推荐算法采用的思路都是将不同空间中的实体映射到统一潜在语义空间,利用其嵌入表示来进行匹配度计算。随着网络表示学习方法的出现,由于用户和物品的交互可构成二分图,用户和物品的嵌入表示可被视作二分图节点表示,许多基于二分图节点表示的推荐算法被提出,但现有算法仍难以对高阶交互信息进行有效提取。针对这一问题,文中提出了一种基于二分图卷积表示学习的推荐算法BGCRRA(Bipartite Graph Convolution Representation-based Recommendation Algorithm)。该算法首先将用户和物品交互视作二分图,然后通过实现自适应融合多阶、多层次的图卷积模型来对节点进行嵌入表示,最后计算用户和物品的匹配度,并实现推荐。文中在3个公开的数据集上进行对比实验,通过将该算法与当前表现优异的算法进行HR和NDCG(Normalized Discounted Cumulative Gain)指标的比较分析,验证了所提推荐算法的有效性。

关键词：推荐算法嵌入方法图卷积二分图

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在线环境下基于PPG信号的学习注意力识别

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现代教育技术 2021年第7期31卷 80-87页

作者：李卿卫天宇乐洁玉刘三女牙孙建文华中师范大学教育大数据应用技术国家工程实验室湖北武汉430079 华中师范大学国家数字化学习工程技术研究中心湖北武汉430079

实时识别学生的学习注意力并提供及时反馈,是保证在线学习效率的重要手段。为有效识别学习注意力,文章首先阐述了基于生理信号的注意力识别原理,在此基础上提出一种基于PPG信号的学习注意力识别方法。随后,文章通过可穿戴式传感设备采集... 详细信息

实时识别学生的学习注意力并提供及时反馈,是保证在线学习效率的重要手段。为有效识别学习注意力,文章首先阐述了基于生理信号的注意力识别原理,在此基础上提出一种基于PPG信号的学习注意力识别方法。随后,文章通过可穿戴式传感设备采集了26名学生在线学习时的PPG与EEG数据,经数据预处理与特征提取,采用随机森林算法,构建了基于PPG信号的学习注意力识别模型,并验证了其准确率。最后,文章从学生用户和教师用户视角,兼顾数据隐私与适用性,研发了基于PPG信号的学习注意力系统,提供用户信息与学习资源管理、学习与注意力识别、注意力分析三大功能。文章的研究有助于教师优化教学内容与教学策略,激发、维持学生的学习兴趣并提高其在线学习参与度,为进一步提升在线教育质量提供支撑。

关键词：学习注意力注意力识别 PPG信号在线教学可穿戴式传感设备

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基于GRU深度网络的铁路短期货运量预测

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铁道学报 2020年第12期42卷 28-35页

作者：谭雪张小强西南交通大学交通运输与物流学院四川成都611756 综合交通大数据应用技术国家工程实验室四川成都611756 综合交通运输智能化国家地方联合工程实验室四川成都611756

铁路短期货运需求的预测是制定货运计划和进行运输组织的基础和重要条件。短期(月/日)货运量具有高度非线性、不确定性和序列依赖性的特征,难以预测。深度神经网络对时序数据有强大的学习能力,能较好拟合短期货运量的非线性特性。研究... 详细信息

铁路短期货运需求的预测是制定货运计划和进行运输组织的基础和重要条件。短期(月/日)货运量具有高度非线性、不确定性和序列依赖性的特征,难以预测。深度神经网络对时序数据有强大的学习能力,能较好拟合短期货运量的非线性特性。研究结构简单且具有高效记忆功能的门控循环单元(Gated Recurrent Unit,GRU)深度网络,分别建立单步和多步预测模型。最后应用某铁路局2011—2017年的货运量数据验证模型预测效果。结果表明,GRU单步模型对月度货运量预测的准确率达到98.87%,对日货运量预测的准确率达到94.56%,相比支持向量机回归、DP神经网络和LSTM等模型在准确率和均方根误差指标上更优、效果更好。

关键词：铁路运输深度学习短期货运量预测 GRU深度网络

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钙基颗粒对分解炉内选择性非催化还原法脱硝影响的研究进展

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科学技术与工程 2020年第9期20卷 3363-3369页

作者：王亚丽秦楠楠李楠宋易徽崔素萍北京工业大学材料科学与工程学院北京100124 工业大数据应用技术国家工程实验室北京100124

水泥生产产生大量氮氧化物,对空气污染排放治理有很大的影响。在中国水泥生产线普遍采用选择性非催化还原脱销技术(selective non-catalytic reduction,SNCR),可以用氨水、尿素等其他还原剂,NOx被SNCR脱硝技术还原成N2和H2O。SNCR在电... 详细信息

水泥生产产生大量氮氧化物,对空气污染排放治理有很大的影响。在中国水泥生产线普遍采用选择性非催化还原脱销技术(selective non-catalytic reduction,SNCR),可以用氨水、尿素等其他还原剂,NOx被SNCR脱硝技术还原成N2和H2O。SNCR在电站锅炉已运用成熟,可是在水泥窑炉运用效果一般,脱硝率较低,液体还原剂大量消耗,并出现氨水逃逸等问题,表明在水泥窑炉SNCR烟气脱硝过程比电站锅炉更加复杂。因此,为了将SNCR脱硝技术更好地应用到水泥窑的分解炉,使其NOx的排放得到有效的控制,对近年来中外水泥生料的主要成分高浓度的钙基颗粒对水泥窑分解炉中SNCR脱硝技术的影响,以及NH3在分解炉内氧化还原NOx的作用途径进行总结,为SNCR在水泥窑的有效发挥提供新的改进思路。

关键词：分解炉脱硝选择性非催化还原钙基颗粒

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基于组合预测模型的疫情确诊人数预测

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计算机技术与发展 2022年第11期32卷 198-203页

作者：庞梦吟王海宁万通明马苗陕西师范大学计算机科学学院陕西西安710119 空天地海一体化大数据应用技术国家工程实验室陕西西安710129

公共卫生安全事件常常是牵动着一个地区、一个国家,乃至整个世界的重大问题。2019年底爆发的新型冠状病毒(Corona Virus Disease 2019,COVID-19)疫情迅速席卷了很多国家,及时了解疫情确诊人数变化,对协助挖掘肺炎疫情的传播模式和特征... 详细信息

公共卫生安全事件常常是牵动着一个地区、一个国家,乃至整个世界的重大问题。2019年底爆发的新型冠状病毒(Corona Virus Disease 2019,COVID-19)疫情迅速席卷了很多国家,及时了解疫情确诊人数变化,对协助挖掘肺炎疫情的传播模式和特征规律十分重要。针对此问题,提出了一种组合预测模型来预测此次新型冠状病毒肺炎累计确诊人数数量。首先从国家卫生健康委员会等权威机构所发布的数据中获取历史累计确诊人数,然后再以Logistic模型和长短期记忆深度学习网络模型(Long Short-Term Memory,LSTM)的预测结果为基础,选取一定时间段的累计确诊人数序列来训练线性组合参数,得到最终的组合预测模型,最后通过RMSE等预测性能评价指标对比所提模型和Logistic、LSTM和SEIR等三种模型的预测性能。实验结果表明,所提模型的RMSE值为10.1017,MAE值为7.6336,MAPE值为0.0083%,其准确性和拟合效果均优于其他模型,能够为后续的疫情预测和防控工作提供技术支撑。

关键词： Logistic模型 LSTM模型组合预测模型深度学习公共卫生安全事件

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基于元胞自动机的轨道交通突发客流拥堵消散演化机理研究

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交通运输系统工程与信息 2020年第5期20卷 121-127页

作者：蒋阳升刘纹滔姚志洪西南交通大学交通运输与物流学院成都610031 西南交通大学综合交通大数据应用技术国家工程实验室成都610031 西南交通大学综合交通运输智能化国家地方联合工程实验室成都610031

为保证城市轨道交通运输系统在突发客流条件下能够安全高效运营,本文基于元胞自动机建立城市轨道交通突发客流拥堵传播模型.分析突发客流量拥堵传播过程,采用状态参数集反映车站拥挤程度的多样化差异,定义更为准确合理的客流量元胞自动... 详细信息

为保证城市轨道交通运输系统在突发客流条件下能够安全高效运营,本文基于元胞自动机建立城市轨道交通突发客流拥堵传播模型.分析突发客流量拥堵传播过程,采用状态参数集反映车站拥挤程度的多样化差异,定义更为准确合理的客流量元胞自动机演化规则.以成都市轨道交通部分线网为例,仿真设置不同量值的突发客流,研究线网客流状态的演化规律.结果表明,随着突发客流量增加,客流状态从区域拥堵演化至线拥堵的速度减缓,从线拥堵演化至点拥堵的速度保持不变或略有加快.此外,大量突发客流会引起拥堵消散速度的减缓,造成更大时空范围的区域性拥堵.

关键词：城市交通拥堵消散元胞自动机突发客流模型仿真

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产业转移背景下西部运输需求的完全分解模型

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交通运输系统工程与信息 2020年第5期20卷 15-20,35页

作者：左大杰肖国胜王孟云西南交通大学交通运输与物流学院成都610031 西南交通大学综合交通运输智能化国家地方联合工程实验室成都610031 西南交通大学综合交通大数据应用技术国家工程实验室成都610031

研究西部综合运输系统需求驱动因素,将产业转移因素考虑在内,对原有包含三大因素的完全分解模型进行改进,构建包含经济总量、运输需求强度、产业转移和产业结构整体变动等四大因素的完全分解模型,根据2002—2015年统计数据对西部地区综... 详细信息

研究西部综合运输系统需求驱动因素,将产业转移因素考虑在内,对原有包含三大因素的完全分解模型进行改进,构建包含经济总量、运输需求强度、产业转移和产业结构整体变动等四大因素的完全分解模型,根据2002—2015年统计数据对西部地区综合运输系统需求进行实例计算.研究结果表明,经济总量增长是西部综合运输系统需求增长的主要原因,随着经济增速放缓,产业转移促进政策的出台,运输需求强度变化和产业转移的影响逐渐显著.在产业转移背景下,西部地区应该根据产业转移发展态势,有针对性地做好综合运输系统布局,创造更好的条件承接产业转移.

关键词：综合交通运输运输需求分解完全分解模型西部综合运输系统产业转移

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基于轴辐式理论的高铁快运网络优化方法

基于轴辐式理论的高铁快运网络优化方法

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2023世界交通运输大会(WTC2023)

作者：刘雨欣帅斌西南交通大学交通运输与物流学院综合交通运输智能化国家地方联合工程实验室综合交通大数据应用技术国家工程实验室西南交通大学系统科学与系统工程研究所

现有高速铁路快运主要采用点对点式的直通运输模式,难以保证货物供给的稳定性。利用高速铁路干线运输带来的规模效益,提出基于轴辐式理论的高速铁路快运网络优化方法。将轴辐式理论应用于高速铁路快运网络规划布局,针对高速铁路快运的... 详细信息

现有高速铁路快运主要采用点对点式的直通运输模式,难以保证货物供给的稳定性。利用高速铁路干线运输带来的规模效益,提出基于轴辐式理论的高速铁路快运网络优化方法。将轴辐式理论应用于高速铁路快运网络规划布局,针对高速铁路快运的需求特点、网络运力特点以及不同快运组织模式的特征,构建允许直达的高速铁路快运混合轴辐式网络双层规划模型,上层模型优先进行决策,下层模型基于上层模型决策出的运输网络结果,根据其目标进行快运组织模式决策,快运组织模式的决策结果会反过来影响运输网络的总成本,最终实现高速铁路快运轴辐式运输网络结果及运输决策方案的优化。研究采用的轴辐式网络模型比直通运输情况下的高速铁路快运成本减少7.1%,比不存在直达线路的高速铁路快运网络成本减少了7.6%。研究结果表明,高速铁路快运组织模式会影响高速铁路快运网络成本进而影响高速铁路快运网络规划布局,允许直达的混合轴辐式网络模型在产生规模效益的同时能减少中转路径不必要的迂回,有效降低成本。

关键词：高速铁路快运轴辐式理论遗传算法高速铁路快运组织模式直通运输

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基于LSTM网络的铁路货运量预测

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铁道学报 2020年第11期42卷 15-21页

作者：程肇兰张小强梁越西南交通大学交通运输与物流学院四川成都611756 综合交通大数据应用技术国家工程实验室四川成都611756 综合交通运输智能化国家地方联合工程实验室四川成都611756

准确预测铁路货运量对铁路货运组织工作的开展极为重要,特别是短期(月、日)货运量数据直接关系到铁路各项运输计划的编制。人工神经网络模型因其强大的学习能力而被广泛运用于各领域的预测,其中的LSTM网络适合处理和预测铁路货运量这类... 详细信息

准确预测铁路货运量对铁路货运组织工作的开展极为重要,特别是短期(月、日)货运量数据直接关系到铁路各项运输计划的编制。人工神经网络模型因其强大的学习能力而被广泛运用于各领域的预测,其中的LSTM网络适合处理和预测铁路货运量这类间隔和延迟相对较长的时间序列。考虑不同时期货运数据的特点分别建立基于月货运量数据的LSTM多变量预测模型和基于日货运量数据的LSTM时间序列模型。基于广铁2010—2017年的货运量数据,运用所建模型预测各月和每日的货运发送量,并与ARIMA模型预测方法和BP神经网络方法的预测结果相比较。结果表明,LSTM网络预测效果更佳。

关键词：铁路运输货运量预测 LSTM网络时间序列深度学习

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基于改进ISM-FRAM铁路运输事故致因分析

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中国安全生产科学技术 2021年第5期17卷 161-168页

作者：徐逸飞帅斌张玥于耀程尹德志张锐黄文成西南交通大学交通运输与物流学院四川成都611756 综合交通运输智能化国家地方联合工程实验室四川成都611756 综合交通大数据应用技术国家工程实验室四川成都611756

为提高功能共振(FRAM)在铁路运输系统事故致因分析方面清晰度和完整性,提出新增环境模块的改进FRAM模型,刻画环境功能模块与其它功能模块交互耦合作用;通过引入解释结构模型(ISM),划分事故致因分析网络结构层次,分别计算分析网络层级重... 详细信息

为提高功能共振(FRAM)在铁路运输系统事故致因分析方面清晰度和完整性,提出新增环境模块的改进FRAM模型,刻画环境功能模块与其它功能模块交互耦合作用;通过引入解释结构模型(ISM),划分事故致因分析网络结构层次,分别计算分析网络层级重要度和功能模块结构重要度,并采用改进区间值犹豫模糊熵定量计算功能可变性和耦合损失度。结果表明:新增环境功能模块能有效分析与其它功能模块交互耦合作用,保证FRAM分析完整性;ISM-FRAM模型建立清晰事故层次结构,有助于理清事故致因;功能可变性和耦合损失度弥补FRAM风险评估定量分析不足,为功能屏障设置提供依据。

关键词：功能共振分析方法解释结构模型环境功能功能可变性犹豫模糊熵

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