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： 2021-04-23 合作期刊: 《干旱区研究》
摘要： 饱和水汽压差是土壤-植被-大气连续体水分传输过程的关键影响因素，在全球气候变化背景下，预测西北地区饱和水汽压差，对于植被恢复和农林业气象灾害风险评估具有重要的现实意义。基于西北五省（区）1990—2019年月饱和水汽压差值，采用趋势分析和小波分析等方法研究了西北地区饱和水汽压差年际变化特征和周期性变化规律；采用指数模型和ARIMA模型，筛选最佳样本步长和预测步长，对西北地区饱和水汽压差进行模拟和预测。结果表明：（1）西北五省（区）中，新疆年均饱和水汽压差最高，其次为宁夏、陕西、甘肃和青海；近30 a整体上西北地区饱和水汽压差呈上升趋势，其中宁夏和新疆饱和水汽压差上升幅度最大，分别为0.036 kPa·(10a)-1和0.033kPa·(10a)-1，其次为甘肃［0.026 kPa·(10a)-1］、青海［0.021 kPa·(10a)-1］和陕西［0.012 kPa·(10a)-1］；（2）西北各省（区），16 a尺度周期对小波方差贡献最大，为饱和水汽压差变化的主周期。此外，陕西、甘肃和新疆还存在24~27 a的周期特征，方差贡献较小；（3）相对于指数模型，ARIMA模型均方根误差平均减少42.3%，决定系数R2平均提高11.1%，Nash-Sutclife效率系数平均提高17.7%，有效提高了饱和水汽压差预测精度；（4）未来一段时间内，西北各地区饱和水汽压差均存在不同程度的升高趋势，以宁夏和新疆地区的饱和水汽压差增幅最为明显，分别为9.5%和8.9%。
分类： 计算机科学 >> 计算机应用技术 提交时间： 2022-04-26
摘要： 负荷预测能有效助力负荷供需的动态平衡，保障电力系统稳定运行。基于统计模型和基于深度学习是目前构建预测方法的两种思路，但是少有从可解释的角度构建负荷预测方法。本文利用深度神经网络的非线性拟合能力，以及指数平滑模型的可解释特性，提出了深度平滑因子模型（DeepES）。从实际负荷序列数据中的预测结果来看，DeepES模型实现了最优的预测效果，而且相比于传统单一因子作为网络输入的RNNs网络具有更精确、可解释性更好的负荷预测模型。
分类： 农、林、牧、渔 >> 农业基础学科 提交时间： 2017-11-09 合作期刊: 《中国生态农业学报》
摘要： 正确评估气象条件对粮食产量的影响必须以准确的气象产量为前提, 因此, 探求长时间序列粮食趋势产量提取分离方法对于更好地指导未来作物生产有重要意义。本文应用辽宁省9 个地区17 个站点62 年的 水稻历史产量数据, 以相近地区农业生产力技术发展水平应具有一致性、产量序列的趋势应反映国家惠农政策对粮食增产的促进作用、相近地区热量条件变化的一致性可引起气象产量具有同升同降的特点等为评判标准, 分析评价了应用HP 滤波法、指数平滑法以及Logistic 方法分离水稻的趋势产量、气象产量序列的合理性。研究结果表明: 1)Logistic 方法、HP 滤波法以及指数平滑法所拟合出的趋势产量序列与辽宁省平均趋势产量序列一致，3 种方法均能较好地反映辽宁省生产力发展水平的区域一致性特点; 其中, 沈阳、铁岭、鞍山、辽阳、丹东和锦州6 个地区的趋势产量序列与辽宁省平均趋势产量序列间的一致性相关系数达0.908 以上, 表现为一致性极好; 2)HP 滤波法拟合出的趋势产量序列能较真实地反映由于生产力和国家政策变化所带来的实际产量的变化趋势, 指数平滑法次之, 而Logistic 方法提取的趋势产量变化趋势反映社会发展实际的能力最差; 3)不同趋势产量分离方法得到的气象产量区域平均值序列具有相似的年际及年代际变化特征, 三者之间无显著区别(P>0.05); HP 滤波法分离得到的气象产量吻合气候特征的能力最强, 指数平滑法次之, Logistic 方法最差。综合分析, 辽宁省水稻趋势产量的提取以应用HP 滤波法最优, 指数平滑法次之, 而Logistic 方法不适合辽宁省水稻趋势产量的提取。研究结果可为作物趋势产量拟合提供方法借鉴。
分类： 医学、药学 >> 临床医学 提交时间： 2024-09-10
摘要： 背景 我国居民疾病谱系正发生根本性改变，慢性病已成为影响人群健康最重要的公共卫生问题。目的 对我国慢性病管理研究热点及其演变路径进行可视化分析，生成基于趋势度的预测模型，揭示慢性病管理领域热点议题的演变逻辑及其未来发展方向。方法 文献检索时间截至 2023-04-31，限定类型为学术期刊，排除学术论文以及会议纪要、新闻报道、专家共识等非研究型文献，在中国知网、维普中文科技期刊全文数据库、万方数据知识服务平台检索相关文献，为保证纳入文献质量，期刊类型限定为北大核心、中国科学引文数据库（CSCD）和中文社会科学引文索引（CSSCI）。基于文本挖掘技术和文献计量学方法，运用 VOSviewer 软件绘制共词时间线网络图谱，深入剖析慢性病管理研究热点间的结构关系及其演变特征；基于聚类分析和战略坐标分析揭示其聚类主题的研究现状与发展趋势；将主题新颖性、强度等特征指标赋权叠加构建主题趋势度指标，并运用三次指数平滑对主题趋势度时间序列进行预测分析。结果 慢性病管理领域的研究焦点初期以政策为导向，呈碎片化特征，逐步朝着多元化趋势发展，形成“糖尿病”“高血压”“社区”“管理模式”“分级诊疗”“医联体”“互联网医疗”“体医融合”等核心节点相互连接的多中心网络结构。结论 慢性病管理领域相关文献呈指数型增长态势，已成为学术界重点研究议题。多重慢性病管理、特定群体慢性病管理、慢性病患者心理状况、智慧医疗、中医慢性病管理、大健康管理是现阶段慢性病管理领域的新兴热点议题，基层慢性病管理属于边缘型研究内容，研究成果尚不成熟。未来应着重关注慢性病共病的健康管理模式研究，继续挖掘大数据、云计算、物联网及可穿戴设备与慢性病管理的深度融合机制，创新医防融合慢性病管理新模式，打造全人群与全生命周期的健康管理新方案。
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