【摘 要】
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轨道车辆的轮对运行实时状态是评价车辆运行安全性及轮对导向控制的关键信息，针对轨道车辆在运行过程中轮对横移、摇头角实时状态直接测量成本高、难度大等问题，提出了一种基于卷积神经网络（CNN）内嵌长短记忆（LSTM）网络的轮对运动状态识别及预测方法。以轮对横向加速度、轮对摇头角加速度、一系悬挂位移量等易测信号构成特征集，通过CNN对时序信号进行多维度空间特征提取并输入到LSTM中捕获时序特征，最后通过全
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轨道车辆的轮对运行实时状态是评价车辆运行安全性及轮对导向控制的关键信息，针对轨道车辆在运行过程中轮对横移、摇头角实时状态直接测量成本高、难度大等问题，提出了一种基于卷积神经网络（CNN）内嵌长短记忆（LSTM）网络的轮对运动状态识别及预测方法。以轮对横向加速度、轮对摇头角加速度、一系悬挂位移量等易测信号构成特征集，通过CNN对时序信号进行多维度空间特征提取并输入到LSTM中捕获时序特征，最后通过全连接层输出轮对横移及摇头角的预测值，结合车辆运行的实际工况特点，对预测模型的泛化性及鲁棒性进行检验。仿真结果表明：相较于传统的单LSTM识别模型，CNN-LSTM模型能有效降低轮对运动状态的识别误差，且在不同运行工况以及车辆物理参数变化的情况下，该模型具有高鲁棒性，能够保持较高的预测精度。
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根据中国经济的新发展战略,要求加速推进资本账户开放,以达到资源在全球的配置,从而提高全要素的劳动生产率。然而,中国当前处于经济转型的关键期,能否通过资本账户开放来促进经济增长,是学界讨论的重点,但并未形成统一的结论。已有研究表明,二者之间并非简单的促进或者抑制关系,过程中有很多影响因素,尤其金融发展水平,是不可忽略的,但很少文章将其作为研究重点,对其调节作用机制进行系统的分析。本文创新的从金融发展
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基于水资源生态足迹模型、Tapio脱钩模型与LMDI模型，利用1994—2020年大同市水资源和地区生产总值、三次产业增加值等相关数据，对大同市水资源利用与经济高质量发展联动关系进行了分析。基于目前大同市水资源承载力空间不足和水资源生态压力较大，认为立足新发展阶段，要对水资源安全进行长远规划，以实现新发展格局下城市的高质量可持续发展。
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