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251.
《西安交通大学学报(医学版)》2018,(3):319-322
目的探讨血清血管生成素-2(Ang-2)对冠心病患者经皮冠状动脉介入治疗(PCI)术后支架内再狭窄的预测价值。方法入选113例冠心病患者成功置入单个药物洗脱支架,术后9~12个月复查冠状动脉造影,依据冠状动脉造影结果将患者分为支架术后再狭窄组和无再狭窄组,采用酶联免疫吸附法(ELISA)测定PCI术前及术后1周血清Ang-2浓度。结果支架内再狭窄组12例患者,无再狭窄组101例患者。再狭窄组和无再狭窄组术前Ang-2浓度[(849.6±234.6)pg/mL vs.(796.9±198.7)pg/mL]差异无统计学意义(P>0.05),术后Ang-2浓度[(629.7±137.3)pg/mL、(504.3±107.6)pg/mL]均明显下降,两组比较差异有统计学意义(P<0.05)。无再狭窄组术后Ang-2浓度降低更为明显,低于再狭窄组,差异有统计学意义(P<0.05)。结论 PCI术后Ang-2浓度均明显降低,且无再狭窄组降低更明显,推测Ang-2与支架术后再狭窄相关,可作为预测PCI术后支架内再狭窄的参考指标。 相似文献
252.
引言船舶电气设备在船上有着极为重要的地位,电气设备供电运行的连续性和可靠性将直接影响船舶的经济指标、技术指标和生命力,而施工工艺的好坏又直接决定着电气设备将来运行的可靠性。此外,水上航行遇到大风浪的冲击,电气设备要受到很大的震动,对电气设备本身除了要有防震的要求外,对于安装质量要求要牢固、可靠。因此既能适应船厂的生产条件、又能省工省料的先进施工工艺,对缩短整个船舶建造周期、以及 相似文献
253.
254.
255.
温度传感器(B19/7)安装在氧化催化转换器后,柴油颗粒过滤器的上游。温度传感器(B19/7)的任务是记录DPF上游的废气温度。这个数值用于对废气后处理和柴油颗粒过滤器的再生进行控制、监视。只有废气温度超过550℃时才能保证颗粒的燃烧。6.催化转换器上游氧传感器(B85)位置:氧传感器安装在氧化催化转换器前部,涡轮增压器下游。催化转换器前的宽频传感器(氧传感器)探测废气内的剩余氧含量,并发送相应的信号给CDI控制模块。 相似文献
256.
水温传感器安装在发动机缸体、缸盖的水套或出水管上,与冷却液直接接触。电控单元根据水温信号,修正燃油喷射和点火正时,并在仪表盘上安有水温报警灯。空气流量传感器一般安装在空气滤清器与节气门之间。计算单位时间的空气流量,作为决定喷油量的基本信号之一。 相似文献
257.
为克服传统预测模型结构单一、预测精度及稳定性不足等缺陷,提出多元体系组合预测模型的建模思路。首先,基于支持向量机、BP神经网络及ARMA模型3种单一预测模型,构建铁路隧道变形预测体系;再以均方根误差、误差平方和及平均绝对误差等为评价准则或指标,构建各预测结果的误差评价体系,求解各单项预测模型的权值贡献指数,得到最优组合权值;然后利用后验差检验、残差检验和关联度检验构建预测精度校验体系,对组合预测结果进行检验,评价预测模型的有效性;最后,结合工程实例,对多元体系组合预测模型在特大断面隧道中的变形预测效果进行检验。结果表明:多元评价体系组合模型预测相对误差值均小于2%,具有较高的预测精度,且较单一预测模型具有更高的预测精度,也一致通过相关检验,验证了多元体系组合预测模型的有效性。 相似文献
258.
259.
航空客运收益管理无约束需求预测方法研究 总被引:2,自引:0,他引:2
无约束需求预测是提高收益管理决策准确性的重要前提,需求修复是其关键的组成部分.本文基于航空客运的需求特点,对无约束需求预测方法进行了定量研究和讨论.首先对研究的问题进行了描述,提出先将Holt模型用于需求修复,再使用Holt-Winters模型进行无约束需求预测的思想,并结合组合预测方法,建立了基于Holt的组合需求修复模型和基于Holt-Winters的组合预测模型.最后,通过数值仿真,验证了本文的无约束需求预测方法和组合模型对航空客运收益管理的可行性和有效性. 相似文献
260.
基于灰色残差GM(1,1)模型的道路交通量预测的研究 总被引:2,自引:0,他引:2
道路交通体系是一个多因素、多层次、多目标的复杂系统。其中交通量信息系统具有明显的层次复杂性,结构关系的模糊性,动态变化的随机性,指标数据的不完全和不确定性。由于技术方法、人为因素、自然环境变化的影响,造成各种数据误差、短缺甚至虚假现象,系统的作用机制不明确,系统的状态、结构、边界关系难以精确描述,属于典型的灰色系统。在作量化、模型化、实体化研究时,能作为反映系统主要动态特征的数据是很少的。由于环境对系统的干扰,系统信息中原始数据序列往往呈现离乱情况,离乱数列即为灰色数列或称灰色过程,灰色理论利用那些较少的或不确切的表示系统行为特征的原始数据序列作生成变换后建立微分方程,对灰色过程建立的模型称为灰色模型(Greymodel),简称GM模型。本文从理论上介绍了GM(1,1)模型和灰色残差GM(1,1)模型建立的一般过程,然后将其应用于交通量预测的实际例子中。预测结果表明,该方法是可行的。 相似文献