【摘 要】
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为了解决船舶轨迹数据的异常和丢失问题,辅助轨迹复原和情景推演,提出一种双向学习模型,用于修复船舶轨迹.从AIS(Automatic Identification System)报文中提取航行船舶的上下文轨迹特征向量,改进基础BP(Back Propagation)神经网络的拓扑结构,构建具有双向预测功能的BP神经网络(Bi-BPNNs)模型,修复缺失的轨迹数据.使用长江干线航行船舶的真实轨迹数据对构建的模型进行验证和分析,通过与基础BP网络和常用线性插值方法的对比,证明Bi-BPNNs模型在船舶轨迹修复上
【机 构】
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湖北工程学院新技术学院,湖北 孝感432000;湖北工程学院新技术学院,湖北 孝感432000;武汉理工大学航运学院,湖北 武汉430063;武汉理工大学航运学院,湖北 武汉430063
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为了解决船舶轨迹数据的异常和丢失问题,辅助轨迹复原和情景推演,提出一种双向学习模型,用于修复船舶轨迹.从AIS(Automatic Identification System)报文中提取航行船舶的上下文轨迹特征向量,改进基础BP(Back Propagation)神经网络的拓扑结构,构建具有双向预测功能的BP神经网络(Bi-BPNNs)模型,修复缺失的轨迹数据.使用长江干线航行船舶的真实轨迹数据对构建的模型进行验证和分析,通过与基础BP网络和常用线性插值方法的对比,证明Bi-BPNNs模型在船舶轨迹修复上具有更好的性能和效果.
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基于Black-Scholes-Merton期权定价模型,采用计价单位转化方法,先给出Vasicek模型下欧式期权定价方程的简化算法;然后基于简化后的方程,使用显式差分法与Crank-Nicolson差分法给出欧式期权价格数值解的迭代格式,并验证迭代格式的稳定性.
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综述了牡蛎壳的组成、性质及其在食品、医药、轻工业、农业等领域的应用.在组成方面,牡蛎壳是由矿物质、蛋白质和多糖等有机质大分子共同组成的、高度有序的多重微层结构,基本结构分为外层、中层和内层3层.在性质方面,牡蛎壳在高温条件下煅烧后能形成复杂的多孔结构,不仅具有较强的吸附性能、离子交换功能,还有“保肥、净水、缓释”等作用,具有较强的分散、吸附、交换等能力.在食品领域,牡蛎壳的利用主要有肉类加工、果蔬和豆制品加工、其他食品生产.在医药领域,牡蛎壳在中医药和西医药领域都有应用.在轻工业领域,牡蛎壳主要在污水净化
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With climate change and rising sea levels, the coastal zone\'s flood risk is deteriorating. Previous researches have shown a gradually degrading capacity of traditional hard engineering structures (e.g., seawall, dikes) on flood mitigation due to proble
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