【摘 要】
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随着雾霾问题逐渐加重,对其主成分之一PM2.5的预测已成为广泛关注的问题.PM2.5日浓度变化受多种因素影响,且具有非线性、时变性的特征,难以被准确预测.针对此问题,文中提出一种基于外界影响及时序因素的PM2.5日浓度预测方法.该方法分离出PM2.5日浓度的外界主要影响因素与时间因素,建立了基于外界主要影响因素的BP神经网络初步预测模型以及基于时间因素的EEMD-LSTM组合残差修正模型.使用杭州市2014年～2019年间的PM2.5日浓度和其他相关因素数据进行仿真实验.结果表明,相比其他模型,文中所提出
【机 构】
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杭州电子科技大学 理学院,浙江 杭州310037
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随着雾霾问题逐渐加重,对其主成分之一PM2.5的预测已成为广泛关注的问题.PM2.5日浓度变化受多种因素影响,且具有非线性、时变性的特征,难以被准确预测.针对此问题,文中提出一种基于外界影响及时序因素的PM2.5日浓度预测方法.该方法分离出PM2.5日浓度的外界主要影响因素与时间因素,建立了基于外界主要影响因素的BP神经网络初步预测模型以及基于时间因素的EEMD-LSTM组合残差修正模型.使用杭州市2014年～2019年间的PM2.5日浓度和其他相关因素数据进行仿真实验.结果表明,相比其他模型,文中所提出预测模型的均方根误差为2.74,预测准确率更高.
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文中设计了基于反步法的自适应控制器,来解决无人机在外界干扰情况下的姿态和位置控制稳定性问题.针对“X”型无人机进行动力学建模,将其转换为具有外界干扰的严反馈形式.将系统分为位置子系统和姿态子系统,结合反步控制,运用Lyapunov函数递推出使系统稳定的自适应律和各通道的控制律,再通过推出的通道控制律反解出期望的姿态角,使系统形成闭环.MATLAB-Simulink仿真模型的仿真结果表明,文中所设计的控制器在存在外界干扰的情况下,能对无人机的姿态和位置进行良好地跟踪.
随着我国建筑行业的加速发展,建筑工程覆盖面积也呈现上升趋势,其规模大、地下空间利用率较高的特点也使得建筑物建构越加复杂.为此,应合理利用建筑工程深基坑支护施工关键技术,解决实际工程中存在的各类问题.
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目前卷积神经网络已成为腹部动脉血管分割领域的研究热点,但经典的卷积网络存在分割精度低和分割血管不连续的问题.为此,文中提出了基于改进3D全卷积网络的腹部动脉血管分割算法.该方法在网络的编码路径上构造不同尺度的侧输入,并将侧输入卷积后的图像与下采样卷积后的图像进行融合,提取更多的特征信息.同时,网络中嵌入了新的多尺度特征提取模块,该模块将通道注意力与密集扩张卷积进行了融合,有效地捕获了更高层次的特征信息.对腹部动脉血管进行分割的结果表明,与其他分割方法相比,所提方法在直观性和定量性上均有提高,证明了该方法能
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