Results 11 to 20 of about 16,016 (204)
Zhongguo cuzhong zazhi, 2023 临床预测模型在大数据与精准医学时代对精准风险分层、个性化诊疗和管理愈发重要。现有的缺血性卒中复发风险预测模型在开发队列人群、预测因子、预测结局、开发方法以及预测性能上存在较大差异。此外，开发方法上的缺陷、报告内容上的不完整以及外部验证和模型影响研究的缺失，使其临床应用效果受限。因此，后续的临床预测模型研究，一方面，应重视现有模型的验证和评价；另一方面，在开发新预测模型时，在预测因子的选取、模型的选用和拟合、展示方式及结果报告上，应遵循相应的方法学规范，以提高预测性能。 Abstract: In ...
谷鸿秋，杨凯璇，姜英玉，杜柯瑾，饶蓁蓁，杨昕，王春娟，熊云云，荆京，李子孝
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Research on volatility and VaR prediction of Shanghai and Shenzhen 300 index(沪深300指数波动率和VaR预测研究)
Zhejiang Daxue xuebao. Lixue ban, 2022 基于广义自回归得分（generalized autoregressive score，GAS）和已实现波动率异质自回归（heterogeneous autoregressive of realized volatility，HAR-RV）模型，引入投资者情绪因素，构建了HAR-RV GAS和HAR-RV-SENT GAS波动率模型，旨在预测沪深300指数波动率和风险价值（value at risk，VaR）度量。用自相关函数曲线和高级预测能力（superior predictive ability ...
SHENYinfang(沈银芳), YANXin(严鑫)
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Policy instruments attitudes and support for government responses against Covid‐19
Review of Policy Research, EarlyView., 2023 Abstract An individual's political attitudes have been documented as the most important predictor of acceptance of government measures against the COVID‐19 pandemic. Their effect, however, is somewhat unclear and cannot be reduced to one dimension. In this article, we test whether general attitudes toward policy instruments might, together with left ...
Arnošt Veselý +2 more
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Kongjian kexue xuebao, 2023 对在轨卫星的运行状态进行监测、分析以及异常检测是卫星在轨运行管理的重要内容。预测卫星遥测参数序列的变化趋势，对卫星异常检测与处置、保障安全运行非常必要。针对目前对于周期性不明显且具有多种变化特征的遥测参数预测精确度不够的问题，本文引入对遥测参数的预测有辅助作用的因素作为协变量，提出了基于改进组合机器学习的预测模型。该模型使用全局模型和局部模型分别获取遥测参数序列的趋势特征和局部不规则波动特征，并采用改进的注意力机制捕获多维参数之间的关联关系，提高了预测精度。此模型可以提供点预测和区间预测的结果 ...
姜 改新, 刘 玉荣
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Zhejiang Daxue xuebao. Lixue ban, 2022 长江流域在我国水资源配置体系中具有重要地位，对其进行水质预测尤为重要。基于现有研究结果，结合循环神经网络（recurrent neural network，RNN）中的门控循环单元（gate recurrent unit，GRU）模型与全连接神经网络（fully connected neural network，FCNN），提出了改进的多元水质指标预测（MWQPP）模型，并用其预测长江流域水体的pH、溶解氧（DO）、高锰酸盐指数（CODMn）、氨氮（NH3-N）。基于长江流域2011 ...
WANGYuwen(王昱文) +4 more
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基于模型预测控制的光储发电系统VSG频率控制方法 [PDF]
全球能源互联网, 2022 随着光伏发电装机规模大幅提升，电力系统转动惯量不断降低，虚拟同步发电机（virtual synchronous generator，VSG）技术被广泛采用以应对日益严峻的电网稳定性问题。为进一步提高VSG技术对系统稳定性的改善作用，提出基于模型预测控制的VSG频率控制方法。该方法首先在同步发电机转子运动方程和逆变器下垂控制方程基础上建立VSG可优化的离散模型，再通过模型预测控制（model predictive control，MPC）预测VSG转子角频率的运动轨迹 ...
李帅虎 +3 more
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The vibration environment prediction method based on OPAX
Xibei Gongye Daxue Xuebao, 2022 准确获得飞机结构及机载设备的振动环境至关重要, 传统的振动环境预计方法预计准确度低, 可能会导致后期振动环境试验过试验或欠试验的问题。创新性地提出了一种基于扩展工况传递路径分析(OPAX)的振动环境预计方法, 采用实测数据搭建振动环境预计模型, 再利用该模型对新工况下的振动环境进行预计。试验室环境下, 搭建了某型飞机典型设备舱振动测试系统, 基于OPAX方法搭建了机载设备的振动环境预计模型, 并对其预计准确度进行了验证。对比预计结果与试验结果, 得到: ①新工况下模型预计均方根值与试验测试均方根值相比,
LI Yixuan +3 more
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Zhejiang Daxue xuebao. Lixue ban, 2019 针对现实中普遍存在的振荡序列预测问题，传统灰色模型的预测效果并不理想。为此，在现有灰色GM （1，1|sin）模型基础上，提出了GM（1，1|sin）幂模型，给出了最小二乘准则下的参数计算公式；构建了以平均模拟相对误差最小化为目标的非线性优化模型，利用粒子群优化算法求得最优参数。最后，将新模型应用于城市交通流和高新技术产品出口额模拟预测，并将预测结果与传统GM（1，1）模型、GM（1，1）幂模型和GM（1，1|sin）模型进行了比较，结果表明，新模型具有更高的模拟精度，更适合对振荡序列的预测分析。
ZENGLiang(曾亮)
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智能科学与技术学报, 2023 行人轨迹预测旨在利用观察到的人类历史轨迹和周围环境信息来预测目标行人未来的位置信息，该研究具有重要的应用价值，可以降低自动驾驶车辆在社会交互下的碰撞风险。然而，传统的模型驱动的行人轨迹预测方法难以在复杂高动态的场景下对行人进行轨迹预测。相比之下，数据驱动的行人轨迹预测方法依靠大规模数据集平台，可以更好地捕捉和建模更复杂的行人交互关系，进而取得较精准的行人轨迹预测效果，成为自动驾驶、机器人导航和视频监控等领域的研究热点。为了宏观把握行人轨迹预测方法的研究现状及关键问题，以行人轨迹预测技术和方法分类为切入点，
杜泉成, 王晓, 李灵犀, 宁焕生
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Zhejiang Daxue xuebao. Lixue ban, 2016 为在方案设计初期与工程造价相关信息很少的条件下，准确快速地预测住宅工程造价，在分析既往相关理论和方法优劣的基础上，选取支持向量机构建住宅工程造价预测模型，并通过主成分分析对原始数据进行降噪处理.选取住宅工程造价预测指标集与样本，对输入指标的数据进行主成分分析，消除指标相关性的同时对原始数据降维，将处理后的数据分别导入到“标准支持向量机”和“最小二乘支持向量机”模型中进行训练和预测，并对预测结果进行对比分析，选取较为合理的预测模型，通过参数寻优进一步优化预测效果.所构建预测模型的相对误差均控制在±7%以内，
QINZhongfu(秦中伏) +3 more
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