分类： 地球科学 >> 地理学 提交时间： 2023-02-02 合作期刊: 《干旱区地理》
摘要： 棉花是中国重要的经济作物，在新疆大面积种植。及时、准确获取棉花种植面积，对农业政策制定与农业经济发展有重要意义。以渭干河库车河三角洲绿洲棉花为主要研究对象，利用20182020年（1景/1月）36景哨兵2号（Sentinel-2）数据，构建归一化植被指数（Normalize differ⁃ence vegetation index，NDVI）和红边归一化植被指数（Red edge normalize difference vegetation index，RENDVI783）时序数据；采用Savitzky-Golay（S-G）滤波法对时序数据进行平滑、重构并提取11个物候特征；利用袋外误差法对11个物候特征进行特征优选；在此基础上利用重构后的时序数据（NDVI Fit）、（RENDVI783 Fit）、物候特征（RENDVI783 Ph）、物候特征优选组合构建6种不同的特征数据集，利 用随机森林分类（RFC）方法分别进行分类和提取，并采用最大似然分类方法和支持向量机分类方法对分类效果进行验证。结果表明：（1）NDVI和RENDVI783时序数据变化趋势较为一致，棉花在5月（苗期）到8月初（开花盛期）有明显的上升趋势，在8月末至9月（花铃期）达到峰值。相比NDVI，红边波段构成的RENDVI783时序曲线峰值从0.7提高到0.9，棉花区分效果更佳。（2）11个物候特征中拟合函数最大值、生长季长度、生长季振幅、生长季结束、生长季大积分和生长季小积分对分类的贡献性最大，重要性得分分别为1.43、1.40、1.23、1.16、1.02和1.01。（3）RFC方法对特征数据集（RENDVI783 Fit+物候特征优选组合）分类精度最佳。总体精度和Kappa 系数分别为92.20%和0.92。（4）研究区内棉花分类精度达到了91.02%，种植面积约为3424 km2，占研究区总面积的24.67%。
分类： 计算机科学 >> 计算机科学技术其他学科 提交时间： 2024-01-08
摘要： 随着传感器和网络技术的飞速发展，大量历史时间序列数据出现，高效准确地进行时间序列预测越来越重要。近年来，将深度学习的思想和技术运用到时间序列预测任务中的方法发展迅速，并取得了许多成果。本文分析了时间序列预测方法的国内外研究现状，论述了时间序列预测所涉及的相关理论，归纳总结了该任务所运用的传统方法、基于机器学习的方法和基于深度学习的方法，重点对比分析了基于深度学习的各方法的优缺点，并由此对基于深度学习的时间序列预测方法进行了展望。
分类： 图书馆学、情报学 >> 情报学 提交时间： 2023-04-01 合作期刊: 《图书情报工作》
摘要： [目的/意义] 主题演化对科技前沿探测、创新战略部署具有十分重要的作用。[方法/过程] 将主题演化分析过程分解为主题的表示、相似性关联和强度演化计算几个步骤，提出一种主题强度演化与预测模型，使用LDA模型进行主题的表示，提出内容、共现和趋势相似度等维度进行主题关联计算，引入基于Prophet的预测-修正模型进行主题演化趋势预测。并以干细胞领域为例，进行演化的实证分析。[结果/结论] 实验表明，对每个研究主题采用Logistic增长模型进行预测R2Score都达到0.90以上，表明Prophet中的Logistic增长模型与该领域主题增长趋势规律相符合，能够较好地拟合主题强度的演化趋势。提出的主题演化模型对专业领域内主题分布与演化分析有一定的借鉴意义。
分类： 环境科学技术及资源科学技术 >> 环境科学技术基础学科 提交时间： 2019-08-02 合作期刊: 《干旱区地理》
摘要： 为提高内蒙古平原灌区作物种植结构遥感监测精度和效率，提出一种基于时序NDVI曲线的作物种植结构提取方法。以内蒙古土默特右旗平原区为研究区域，以2015年覆盖作物生育期的多时相Landsat影像为数据源，根据不同地物其NDVI值范围不同，将研究区地表分为植被覆盖地表，无植被覆盖地表和水体3类。在植被覆盖区域内，根据林地和荒草地时序NDVI曲线特征，提取林地和荒草地，其余区域即为农田。根据小麦、玉米、葵花和西葫芦的时间序列NDVI曲线特征差异构建分类决策树模型，在农田区域内提取上述作物的空间种植分布信息。研究区各类地物及作物遥感提取面积与实际统计面积接近，土地利用分类总体精度达到85.71%，作物分类总体精度达到82.69%。研究结果表明该方法提取作物种植信息的精度较高，能够实现区域作物种植信息的高效准确监测。
分类： 计算机科学 >> 计算机科学的集成理论 提交时间： 2018-06-19 合作期刊: 《计算机应用研究》
摘要： 针对传统数据驱动的故障诊断方法难以从QAR数据中提取有效特征的问题，提出一种融合卷积神经网络(convolutional neural network，CNN)与长短时记忆网络(long short-term memory，LSTM)的双通道融合模型CNN-LSTM。CNN与LSTM分别作为两个通道，通过注意力机制(attention)融合，从而使模型能同时表达数据在空间维度和时间维度上的特征，并以时间序列预测的方式验证融合模型特征提取的有效性。实验结果表明，双通道融合模型与单一的CNN、LSTM相比，能够更有效地提取数据特征，模型单步预测与多步预测误差平均降低35.3%。为基于QAR数据的故障诊断提供一种新的研究思路。
分类： 环境科学技术及资源科学技术 >> 环境科学技术基础学科 提交时间： 2018-11-08 合作期刊: 《干旱区研究》
摘要： 利用民勤站近地层观测资料，对2007年3月27日一次沙尘暴过程中近地层气象要素的多尺度特征进行分析，得到如下结论：①在沙尘暴发生期间，民勤站近地层要素存在明显的多尺度特征，其中风速存在约2.5 h和1 h左右的2个周期，PM10浓度存在约为1.5h的主周期，20 m高度处扰动气温的主周期与近地层风速的主周期相同，相对湿度不存在小于3.5 h的主周期。②与2.5 h左右尺度的风速信号相比，1h左右尺度的风速信号提前3h出现，这意味着沙尘暴发生发展期间近地层风速存在明显的逆尺度发展特征；与近地层风速和PM10浓度信号相比，1h左右尺度的扰动气温信号提前出现，并在沙尘暴出现阶段逐渐减弱。③在沙尘暴出现阶段，近地层风速与PM10浓度信号呈同位相变化，而与气温扰动信号存在明显的位相差，这可能意味着沙尘暴发生时重力波的发展对起沙过程起到重要作用。
分类： 图书馆学、情报学 >> 图书馆学 提交时间： 2023-07-26 合作期刊: 《图书情报工作》
摘要： [目的/意义]将体验型产品在线评论按照文本长度分为长文本在线评论和短文本在线评论，探究这两类评论的时间和内容特征，为电子商务平台掌握消费者在线评论行为规律和商品需求偏好提供情报依据。[方法/过程]利用Python爬虫语言获取电影评论网站中在线评论的相关信息，构造在线评论时间间隔序列，基于人类行为动力学相关构念，探究不同类型在线评论发布行为的时间特征规律；利用文本挖掘方法找出不同类型在线评论的文本内容特征并进行比较分析。[结果/结论]以电影评论网站在线评论为数据来源，从时间角度总结出不同类型在线评论行为的时间间隔序列符合幂率分布；从文本内容角度发现不同类型在线评论的文本内容特征既有一定的相似性，也表现出明显的差异。
分类： 图书馆学、情报学 >> 情报学 提交时间： 2023-04-01 合作期刊: 《图书情报工作》
摘要： [目的/意义] 细化社交机器人对网民情感的干预机制，同时从实践上为网络突发事件舆情治理提供建议参考。[方法/过程] 以仁济医院赵晓菁事件为例，利用朴素贝叶斯方法计算微博情感倾向，通过构建向量自回归模型（VAR）并进行格兰杰因果检验、脉冲响应分析以及方差分解分析，确定社交机器人、意见领袖与普通用户在事件生命周期各阶段的情感关系。[结果/结论] 社交机器人、意见领袖与普通用户的情感关系随舆情阶段演进发生变化，在爆发期，社交机器人放大了意见领袖对普通用户的情感影响；在成熟期，社交机器人影响式微，普通用户的情感反作用于社交机器人与意见领袖；在衰退期，三者保持较为独立的情感关系。此外，社交机器人的影响策略具有隐匿性和间接性特征。
分类： 地球科学 >> 大气科学 提交时间： 2021-10-10 合作期刊: 《干旱区地理》
摘要： 中国幅员辽阔、气候差异大、人口众多，在全球气候变化背景下研究中国的气候变化对维 护中国乃至世界的粮食安全以及社会经济持续稳定发展具有十分重要的意义。地表温度最大值 可避免云雨天气对热红外遥感获取地表温度准确数据的干扰，且年变化较为稳定，但对重大土地 利用转移、干旱热浪等高度敏锐。基于 2003—2018 年 MODIS（Moderate resolution imaging spectrora⁃ diometer）地表温度产品，采用气候倾向率、线性相关系数等研究方法分析了中国地表温度年最大 值的时空分布及变化特征。结果表明：（1）中国地表温度年最大值呈现北高南低的空间分布特征， 中国地表温度年最大值的最高值位于新疆吐鲁番盆地。（2）地表温度年最大值的空间分布按中国 气候区划分区分析表明，温带大陆性气候区地表温度年最大值最高，温带季风气候区的值较高，高 原山地气候区、亚热带季风气候区、热带季风气候区的值较低，地表温度年最大值的空间分布格局 与地表覆盖类型相关。（3）2003—2018 年，中国地表温度年最大值的时间变化特征总体表现为微弱 降温趋势，气候倾向率为-0.06 K·(10a)-1，降温区域占全国总面积的 50.45%。（4）气候倾向率在空间 上表现为西高东低，西部升温趋势比东部更加明显。部分区域表现为显著降温趋势，如北方中部、 华南区域、塔里木盆地边缘等，这些区域的降温与植被覆盖变化有关。
分类： 生物学 >> 植物学 >> 应用植物学 提交时间： 2020-08-03 合作期刊: 《广西植物》
摘要： 鸭脚木（Schefflera octophylla）是海南文昌铜鼓岭国家级自然保护内滨海森林的优势种，也是海南其它地区热带森林常见伴生种。为了深入了解该区滨海森林内鸭脚木种群的生存现状、更新机制以及未来发展的动态变化特点，该研究通过对海南热带滨海森林 2.56 hm2 样地中鸭脚木种群的调查，以径级结构代替年龄结构，编制鸭脚木种群静态生命表，并结合种群动态量化指数、生存函数、时间序列预测模型等方法定量分析鸭脚木种群结构和数量动态变化。结果显示：（1）研究区域内记录鸭脚木数量 2814 株，按照径级大小共划分为 12 个龄级，龄级结构呈倒 J 字型，属于趋向稳定型种群。（2）该区鸭脚木的存活曲线趋于 Deevey-II 型，种群各径级的死亡率相接近。（3）鸭脚木种群的量化指数显示：Vpi=030.685>0，Vpi’=0.236>0，说明该种群现处增长阶段并且相对稳定。（4）据时间序列模型预测：鸭脚木种群在未来 3、6、9 年内各龄级的种群个体数量整体呈现增加的趋势。经本次调查分析表明，该区生境有利于鸭脚木种群的生长且该种群形成了良好的生存策略，其幼龄个体较多且后备资源丰富，能够较好地补充各龄级个体自然死亡造成的损失，对森林的天然更新起到一定促进作用。
分类： 计算机科学 >> 计算机科学的集成理论 提交时间： 2018-08-13 合作期刊: 《计算机应用研究》
摘要： 短时交通流速度预测被认为是智能交通系统的重要组成部分，预测模型的准确性在一定程度上决定了实时交通控制和管理的性能。针对现有的交通流速度预测模型使用唯一数据集且模型单一的问题，提出一种时间序列与人工神经网络相结合的预测模型。该模型通过时间序列分别对实时数据和历史数据建模预测，并应用人工神经网络调整实时数据和历史数据的预测值。实验结果表明该预测模型能够将预测误差控制在7%以内，且能够对不同输入参数下的短时交通流速度进行有效预测。
分类： 计算机科学 >> 计算机科学的集成理论 提交时间： 2018-11-29 合作期刊: 《计算机应用研究》
摘要： 为了提升Ad hoc云中任务卸载的效率，针对节点随机移动性及资源异构性对任务卸载的影响，提出一种基于移动预测的多准则任务卸载算法，根据时间序列分析预测节点逃离时间，并将其作为节点移动性衡量指标。运用层次分析法得到CPU速度、核心数、负载及移动性的权重，最后根据任务大小及计算得到的组合权重进行任务卸载，仿真结果表明，相比于随机任务分配算法和Min-Min调度算法，该算法能够有效降低任务执行时间和能量消耗。
分类： 生物学 >> 植物学 >> 应用植物学 提交时间： 2018-09-07 合作期刊: 《广西植物》
摘要： 元江素馨(Jasminum yuanjiangense)为云南省元江河谷狭限分布的特有植物，采用典型选样法在元江 素馨较为集中分布地布置 4 个样方，包含干热灌丛、稀树灌草丛 2 个植被类型，调查分析种群年龄结构及 存活曲线，量化种群结构类型，比较各局域元江素馨种群的差异性；运用时间序列预测种群数量动态，以 揭示元江素馨种群结构及动态特征。结果表明：(1)元江素馨种群属于增长型，Vpi′=0.0041，表明该种群趋 近于稳定型；种群结构在发展过程中存在一定的波动性，种群生长前期个体数多于生长后期；存活曲线趋 于 Deevey-Ⅲ型和 Deevey-Ⅰ型；幼苗充足，死亡率高，幼龄阶段到中龄阶段个体生长发育受阻。(2)时间序 列预测分析表明，元江素馨种群具备一定的恢复能力，未来 2、4 个龄级时间后种群个体数均呈现小幅度的 增加趋势。(3)各局域元江素馨种群结构存在差异，但依据其年龄结构大致可划分为两类，样地 1、样地 2 和样地 4 种群为增长型，存活曲线表现出 Deevey-Ⅲ型；样地 3 的种群为稳定型，存活曲线呈现出 Deevey-Ⅰ 型，稳定型种群生境较增长型种群生境更适宜于元江素馨的生长。
分类： 心理学 >> 社会心理学 提交时间： 2022-09-01
摘要： 近年来，社会变迁导致的文化心理与行为变化及其相互建构已经成为文化心理学的研究热点。社会变迁研究通常涉及和变迁相关的时间效应、年代效应以及和变迁无关的年龄效应。在考察变迁趋势及其影响因素时，常用的研究设计有跨时间比较、跨代际比较、跨地区比较(历史重构）等方法；常用的分析方法有传统的相关和回归分析和现代的时间序列分析(滞后相关和格兰杰因果检验)等。由于每一种设计都有其优点和不足，在具体研究中，研究者要根据研究的问题和可操作性选择合适的方法；如果可能，最好同时采用多种方法，以寻求基于不同方法的聚合证据。
分类： 地球科学 >> 地理学 提交时间： 2021-12-14 合作期刊: 《干旱区地理》
摘要： 针对生态环境脆弱的寒旱区开展地物要素提取以及土地覆盖变化监测研究，对农业规划、 城乡建设、生态环境监测与保护等具有重要意义。借助 2015—2019 年新疆莫索湾垦区 Landsat-8 影像构建数据集，对比 3 种传统方法：最大似然分类（Maximum likelihood classification，MLC）、支持 向量机（Support vector machine，SVM）和随机森林（Random forest，RF）及 5 种语义分割模型：Deep⁃ Labv3+（Xception）、DeepLabv3+（MobileNet）、SegNet（ResNet50）、U-Net（MobileNet）和 PSPNet（Mo⁃ bileNet），选取最优自动化地物提取模型对研究区 1998—2020 年农用地、建筑用地、水体和荒漠 4 种 地物要素进行分类，并运用土地利用转移矩阵和动态度进行定量动态变化分析。结果表明：Deep⁃ Labv3+（Xception）模型可以实现更准确、更高效的地物提取，总体精确度（OA）、Kappa 系数和 F1 值 分别为 96.06%、0.96 和 0.86，其中所选模型的平均交并比（MIoU）较其他模型提升 0.03~0.39。近 23 a，莫索湾垦区的荒漠、农用地和建筑用地三者的土地结构转化较为明显，荒漠总面积减少 15.00%， 农用地总面积增加 12.68%，建筑用地总面积增加 2.53%，水体面积变化较为平稳。地物类型总体转变方向为荒漠向农用地转化、农用地向建筑用地转化。该研究可为深度学习技术应用于中分辨率遥感卫星影像领域中实现土地利用及变化动态监测提供参考。
分类： 生物学 >> 植物学 提交时间： 2019-10-11 合作期刊: 《干旱区研究》
摘要： 新疆野苹果是第三纪孑遗物种，目前种群数量和分布面积日益减少，已处于灭绝的边缘。通过对新疆野苹果不同生境种群生命表、存活曲线及种群数量的时间序列预测分析, 阐明其种群年龄结构及未来发展趋势。研究结果表明：新疆野苹果种群几乎无1龄级幼体，仅新源县改良场种群存在少量2龄级个体，绝大多数种群优势龄级为4、5龄级，新源县八连种群优势龄级已达6、7级，各种群中老龄个体数量占优势；不同种群的存活曲线大致趋于Deevey-II型，各龄级的死亡率相近；由于大部分种群已经处于中龄级，随着时间推移，预计20 a、40 a、60 a后，各种群优势龄级将往后推移，老化现象加剧。应建立新疆野苹果种质资源库，进行人工育苗，对各种群进行补植，促进林分向异龄林发展，并加强人工抚育管理措施，间伐过度密集的灌木、草本，控制病虫害，为幼苗定植创造条件。
分类： 生物学 >> 植物学 >> 应用植物学 提交时间： 2024-04-17 合作期刊: 《广西植物》
摘要： 美丽火桐（Firmiana pulcherrima）是中国特有种和国家II 级重点保护 野生植物，自然分布于海南中部热带雨林区。为摸清美丽火桐种群生存现状和发 展趋势，探究导致其濒危的主要原因，该文对吊罗山美丽火桐天然种群进行了野 外调查。以空间代替时间构建种群龄级结构，通过静态生命表、动态量化分析等 方法分析该种群结构特征和动态变化规律，并采用时间序列模型预测种群未来发 展潜力。结果表明：（1）美丽火桐种群为增长型种群，数量动态变化指数Vpi ＞V′pi＞0，种群对完全随机干扰所承担的最大风险概率Pmax 为1.82%，种群龄级结构 完整，抗干扰能力弱，增长性和稳定性差。（2）该种群生命期望在第II 龄级达 到最大值，后随龄级增加而减小，死亡率和消失率均在第I、VII 和IX 龄级有峰 值，存活曲线为Deevey-III 型。（3）生存分析表明该种群具有早期锐减、中后 期趋于稳定的特点。（4）经过未来3 个、6 个、9 个龄级时间后，除第IV 和第 VIII 龄级外，其余龄级个体数均有增多，种群自然更新良好。研究表明，强烈的 光环境筛和种内种间竞争是导致吊罗山美丽火桐种群濒危的主要原因，建议采取 适度间苗和修枝、强化种群及生境保护、积极开展人工繁育及回归种群扩充等措 施，保育美丽火桐种群增长和促进种群恢复。
分类： 环境科学技术及资源科学技术 >> 环境科学技术基础学科 提交时间： 2023-08-05
摘要： 快速预测和评估海啸是预防海洋灾害工作中的重要部分，对于海洋工程和人民生命财产安全具有重要意义。本文以一维卷积神经网络(1-Dimensional Convolutional Neural Network, CONV1D)为基础,构建岛礁地形的类海啸波水动力特性演变模型。通过输入类海啸波波高时程曲线的观测值，得到岛礁指定地点的水位淹没时程曲线，实现时间序列到时间序列的预测，达到预防海洋灾害的目的。结果显示，对类海啸波到达时间预测的平均误差为0.71%，最大水位高度预测的平均误差为6.99%，CONV1D得到的岛礁地形类海啸波水动力特性与数值结果吻合较好。
分类： 心理学 >> 社会心理学 提交时间： 2023-03-28 合作期刊: 《心理科学进展》
摘要： 在心理学、教育学和临床医学等领域, 越来越多的研究者开始关注个体内部的行为、心理、临床效果等随时间而产生的动态变化, 重视针对个体的差异化建模。密集追踪是一种在短时间内对个体进行多个时间节点密集追踪测量的方法, 更适合用于研究个体内部心理过程等的动态变化及其作用机制。近年来, 密集追踪成为心理学研究的一大热点, 但许多密集追踪的研究分析仍停留在较为传统的方法。方法学领域已涌现出较多用于密集追踪数据分析的模型方法, 较为主流的模型包括以动态结构方程模型(Dynamic Structural Equation Model, DSEM)为代表的自上而下的建模方法, 以及以组迭代多模型估计(Group Iterative Multiple Model Estimation, GIMME)为代表的自下而上的建模方法。二者均可以方便地对密集追踪数据中的自回归及交叉滞后效应进行建模。
分类： 心理学 >> 心理统计 提交时间： 2021-05-08
摘要： 在心理学、教育学和临床医学等领域，越来越多的研究者开始关注个体内部的行为、心理、临床效果等随时间而产生的动态变化，重视针对个体的差异化建模。密集追踪是一种在短时间内对个体进行多个时间节点密集追踪测量的方法，更适合用于研究个体内部心理过程等的动态变化及其作用机制。近年来，密集追踪成为心理学研究的一大热点，但许多密集追踪的研究分析仍停留在较为传统的方法。方法学领域已涌现出较多用于密集追踪数据分析的模型方法，较为主流的模型包括以动态结构方程模型(Dynamic Structural Equation Model, DSEM)为代表的自上而下的建模方法，以及以组迭代多模型估计(Group Iterative Multiple Model Estimation, GIMME)为代表的自下而上的建模方法。二者均可以方便地对密集追踪数据中的自回归及交叉滞后效应进行建模。
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