基于LSTM-GRU模型的船体结构应力预测分析

船体结构应力预测对船舶航行安全具有重要意义,然而由于船体结构应力数据具有强随机性,传统方法难以有效准确地对其进行预测。为解决这一问题,采用对非线性关系具有很强拟合能力的长短期记忆网络（LSTM）和门控循环单元（GRU）组合方法对船体结构应力数据进行预测,并通过模型试验验证该方法的稳定性和可行性。结果表明,相比传统的循环神经网络（RNN）模型和单个预测模型,该组合模型在预测精度和效果方面都有明显优势,能够有效预测船体结构应力。其中,预测值与实际值的误差保持在3%以内,决定系数为0.91。     

基于改进小波神经网络的IGBT时间序列预测算法研究

针对IGBT老化失效问题,提出一种基于遗传算法改进的小波神经网络时间序列预测方法。在分析IGBT失效原理的基础上,利用IGBT老化数据集,选取关断瞬时"集电极-发射极"尖峰电压为失效特征参数,采用滑动时间窗法构建训练集与测试集,然后在MATLAB中搭建遗传算法改进的小波神经网络预测模型进行预测,并与传统的小波神经网络预测模型对比分析。试验结果显示,遗传算法改进的小波神经网络预测方均误差为0.017 1,方均根误差为0.130 9,平均绝对误差为0.109 6,分别比传统小波神经网络预测模型降低了0.005 7, 0.020 0, 0.064 0,有效提升了IGBT时间预测的精度。     

丙型肝炎病毒核心蛋白基因序列变异分析

为了研究西安地区丙型肝炎病毒（ＨＣＶ）基因组中Ｃ区基因的变异性,采用单链构象多态性（Ｓｉｎｇｌｅ－ＳｔｒａｎｄＣｏｎｆｏｒｍａｔｉｏｎＰｏｌｒｍｏｒｐｈｉｓｍ,ＳＳＣＰ）分析万法,对３６份ＨＣＶＲＮＡ阳性血清的ＰＣＲ产物进行分析,结果有３１份样品的ＳＳＣＰ图谱相同,对其中二份样品进行测序,证明序列是相同的;另外５价样品ＳＳＣＰ图谱不相同,其序列与前者也有差异。说明本地区ＨＣＶ基因组中Ｃ区基因存在一个主要的基因类型。该实验为本地区ＨＣＶ诊断试剂和疫苗的研究确定了研究材料。     

低速水声扩频通信系统仿真研究

多径干扰是影响低速水声通信系统的关键问题。文章对低速水声扩频通信系统进行了设计和仿真分析,结果表明,直接序列扩频技术是低速水声通信系统抑制多径效应的一种有效措施。     

考虑顺序和组合关系的列控车载设备测试序列生成方法

在列控车载设备测试过程中,测试案例之间往往存在顺序关系和组合关系,这些关系在实际测试中具有重要作用。为使测试序列以最小的成本覆盖测试案例集、顺序关系集和组合关系集,提出一种测试序列生成方法。首先,通过在有向图中引入弧的关联关系集,提出一种新的弧路径问题—关联弧路径问题,并给出一种基于遗传算法的求解算法。然后,将具有顺序关系和组合关系的测试序列生成问题转化为关联弧路径问题。最后,以CTCS-2级列控车载设备模式转换场景中的部分测试案例为例进行验证分析,生成的测试序列能够同时覆盖测试案例集、顺序关系集和组合关系集;与人工+DCPP方法相比能够有效降低测试序列的总成本;与遗传算法相比,本文算法的性能更优。     

多重耐药鲍曼不动杆菌的临床流行特征

目的对西安交通大学第一附属医院收集的多重耐药鲍曼不动杆菌进行菌种确认,并检测其临床感染分布特点、耐药性及分子分型特征。方法收集经VITEK-2鉴定的多重耐药鲍曼不动杆菌47株,利用特异性引物sp2F、sp4F和sp4R通过PCR扩增的方法复检菌株;使用VITEK-2检测鲍曼不动杆菌的药物敏感性;通过多位点序列分型(MLST)方法分析临床菌株的同源性。结果经过特异性PCR扩增法确认,47株临床样本中有46株为鲍曼不动杆菌,它们大多分离自痰标本,主要收集于重症监护室,呈多重耐药性。MLST分析发现ST195、ST218、ST368及ST208共4种ST型,其中ST368与ST208亲缘关系最近。结论特异性PCR扩增法可快速、准确地鉴定鲍曼不动杆菌。本院的多重耐药鲍曼不动杆菌主要分布在重症监护室,仅对替加环素等少数抗生素有较高敏感性,存在同源性差异。     

基于灰色模型的铁路客流预测方法

在GM(1,1)预测模型基础上,构建2个不同的预测模型——GM(1,1)幂模型和对原始数据进行缓冲算子处理的GM(1,1)模型,采用Matlab建模,并将模型应用到铁路客流量预测,分析对中小样本振荡序列的预测效果。实例证明,GM(1,1)幂模型和对原始数据进行缓冲算子处理的GM(1,1)模型的应用范围和预测精度都优于灰色GM(1,1)模型,是非线性铁路客流量预测的一种有效方法,有助于制定铁路运输计划。     

西安市2010-2015年空气污染对出生缺陷影响的时间序列分析

目的研究西安市空气污染物二氧化硫(SO_2)、二氧化氮(NO_2)和PM_(10)对出生缺陷的影响。方法从西安市妇幼保健院获得西安市2010-2015年出生缺陷监测资料,从西安市环境监测站获得同期空气污染资料,从西安市气象站获得同期气象监测资料,采用广义相加模型控制长期趋势、季节、气温和相对湿度影响,探讨空气污染物与出生缺陷的相关性。结果研究期间西安市月平均出生缺陷达89例;SO_2、NO_2、PM_(10)月平均密度分别是34.05、45.13、96.77μg/m~3;月平均温度为13.57℃;相对湿度为63.20%。在广义相加泊松回归模型(GAM)中,空气污染物SO_2、NO_2、PM_(10)与出生缺陷有关且有一定的滞后效应,均在临产前10月的效应达到最大值,各污染物密度每增加10μg/m~3,RR(95%CI)分别为:1.060(1.023~1.097)、1.033(1.014~1.052)和1.018(1.007~1.029),且差异均具有统计学意义(P<0.05)。结论西安市空气污染物SO_2、NO_2、PM_(10)与出生缺陷的发生相关。     

船舶操控系统中的运动时间序列模糊推理及预报研究

在船舶的自动化操控系统中,采用智能化的运动时间管理能够极大限度提高船舶航行的安全性,同时也能够降低船员的工作强度。本文主要针对船舶运动的预测技术进行研究,采用先进的模糊推理控制算法,重点解决船舶运动的误差问题。文中对船舶运动的时间序列进行建模分析,并主要从非平稳时间序列的角度分析船舶运动控制中遇到的难题,最后对运动预测进行误差分析与仿真。     

基于时间序列法的2014年乘用车月销量预测

对我国乘用车整体及其细分车型月度销量进行合理预测,对于企业合理安排生产,优化市场规划有着重要的意义。文章以2005年1月-2013年10月共计106个月的历史数据为依据,运用时间序列方法和StatTools工具对我国2014年度乘用车及细分车型月度销量进行了预测。预测结果准确度高,具有较高的参考价值。采用时间序列法进行预测,仅以客观数据为依据,结果更加准确合理,为整车企业安排生产提供了参考。