【摘 要】
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由于疟疾传播的复杂性,运用发病率历史数据和现有时间序列模型难以准确预测其发病率趋势.拟建立一种新的组合模型,以提高模型预测性能,并将其与应用较广泛的组合模型ARIMA-NNAR,ARIMA-LSTM进行比较.其中,以ARIMA(1,1,2)(0,1,0)12为基础建立的ARIMA-NNAR-XGBoost加权组合模型,各项评价指标(RMSE,MAE,MAPE分别为0.160,0.110,11.389%)相比其他模型均有较明显的提高,性能为所列模型中最佳.该模型所需数据简单,预测性能良好,是传染病预测较为方
【机 构】
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南方医科大学生物医学工程学院,广东广州510515;香港中文大学生物医学工程学院,香港沙田999077;南方医科大学生物医学工程学院,广东广州510515
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由于疟疾传播的复杂性,运用发病率历史数据和现有时间序列模型难以准确预测其发病率趋势.拟建立一种新的组合模型,以提高模型预测性能,并将其与应用较广泛的组合模型ARIMA-NNAR,ARIMA-LSTM进行比较.其中,以ARIMA(1,1,2)(0,1,0)12为基础建立的ARIMA-NNAR-XGBoost加权组合模型,各项评价指标(RMSE,MAE,MAPE分别为0.160,0.110,11.389%)相比其他模型均有较明显的提高,性能为所列模型中最佳.该模型所需数据简单,预测性能良好,是传染病预测较为方便可行的方法.
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为评估东海原甲藻(Prorocentrum donghaiense)赤潮发生对羊栖菜(Sargassum fusiformis)幼苗产量的影响并探讨其化感机理,在实验室条件下分别利用浓度为1.00×105 cells/mL东海原甲藻活细胞悬浮液(LC)、细胞破碎液(RC)和无细胞滤液(FC)培养羊栖菜合子,并对其生长发育及光合活性进行测定.结果显示,LC、RC和FC均会抑制羊栖菜合子的生长、叶绿素a合成和光合活性,其中FC及LC对合子的抑制程度相似且均大于RC.JIP-test分析表明,FC及LC对合子的
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电力产业链系统是一个复杂的大系统,其协同管理的问题日益成为电力产业的一个重大课题.首先,以产业链原理和协同学理论为指导,建立了电力产业链系统协同管理的指标体系.其次,据此构建电力产业链系统协同管理模型,并进行了序参量的求解分析.第三,以云南水电系统为例,解析出支配云南水电协同发展的关键因素——序参量及其稳定解.第四,通过数据拟合原理定义协同度,并根据序参量稳定值计算出了2004年-2017年各年度的协同度.最后,根据结果进行分析,提出了云南水电协同发展的几点建议.
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