首页 | 本学科首页   官方微博 | 高级检索  
文章检索
  按 检索   检索词:      
出版年份:   被引次数:   他引次数: 提示:输入*表示无穷大
  收费全文   49篇
  免费   19篇
  国内免费   2篇
化学   4篇
力学   7篇
综合类   2篇
数学   30篇
物理学   27篇
  2023年   3篇
  2022年   5篇
  2021年   7篇
  2020年   3篇
  2019年   5篇
  2018年   3篇
  2017年   4篇
  2016年   3篇
  2015年   1篇
  2014年   1篇
  2013年   2篇
  2012年   4篇
  2011年   5篇
  2010年   2篇
  2009年   5篇
  2008年   3篇
  2007年   4篇
  2006年   1篇
  2005年   2篇
  2004年   1篇
  2003年   3篇
  2002年   1篇
  2000年   1篇
  1993年   1篇
排序方式: 共有70条查询结果,搜索用时 15 毫秒
1.
Zhong-Yu Li 《中国物理 B》2022,31(4):40502-040502
Accurate prediction of road traffic flow is a significant part in the intelligent transportation systems. Accurate prediction can alleviate traffic congestion, and reduce environmental pollution. For the management department, it can make effective use of road resources. For individuals, it can help people plan their own travel paths, avoid congestion, and save time. Owing to complex factors on the road, such as damage to the detector and disturbances from environment, the measured traffic volume can contain noise. Reducing the influence of noise on traffic flow prediction is a piece of very important work. Therefore, in this paper we propose a combination algorithm of denoising and BILSTM to effectively improve the performance of traffic flow prediction. At the same time, three denoising algorithms are compared to find the best combination mode. In this paper, the wavelet (WL) denoising scheme, the empirical mode decomposition (EMD) denoising scheme, and the ensemble empirical mode decomposition (EEMD) denoising scheme are all introduced to suppress outliers in traffic flow data. In addition, we combine the denoising schemes with bidirectional long short-term memory (BILSTM) network to predict the traffic flow. The data in this paper are cited from performance measurement system (PeMS). We choose three kinds of road data (mainline, off ramp, on ramp) to predict traffic flow. The results for mainline show that data denoising can improve prediction accuracy. Moreover, prediction accuracy of BILSTM+EEMD scheme is the highest in the three methods (BILSTM+WL, BILSTM+EMD, BILSTM+EEMD). The results for off ramp and on ramp show the same performance as the results for mainline. It is indicated that this model is suitable for different road sections and long-term prediction.  相似文献   
2.
魏静雯  钱芸生  曹扬 《应用光学》2022,43(6):1037-1043
针对目前K2CsSb光阴极制备过程中无法预判光阴极生长状态的问题,提出一种基于长短期记忆(LSTM)循环神经网络的K2CsSb光阴极反射率预测模型。一维原始反射率数据集经过清洗、筛选、序列化等预处理手段后重构为二维数据输入模型。为充分利用反射率数据在时序上高度相关的特性,采用双层LSTM网络提取特征,预测结果通过全连接层输出,以均方误差(MSE)作为模型预测效果的评判标准。实验结果表明,该模型的网络结构合理且在不同数据集下的表现良好,预测准确率可达99.21%。该模型可运用在K2CsSb光阴极的制作过程中,通过反射率预测值反馈调节工艺参数以趋近目标走势,对提高光阴极性能具有促进作用。  相似文献   
3.
吴彤  季小玲  李晓庆  王欢  邓宇  丁洲林 《物理学报》2018,67(22):224206-224206
Nikishov等建立的海洋湍流功率谱模型中,假设了海水有着稳定的分层.但是,实际海水通常不是稳定分层的,温度与盐度的涡流扩散率是不相等的.2017年,Elamassie等建立了考虑这些因素的更合理的海洋湍流功率谱模型.湍流介质中光波空间相干长度等基本特征参量在表征湍流强度和光传输相位校正技术等方面起着重要作用.本文基于Elamassie海洋湍流功率谱模型,重新推导出了海洋湍流中光波结构函数、光波空间相干长度和Fried参数的解析公式,并校验了所得公式的正确性.研究发现:当温度变化引起的光学湍流占主导地位时,Nikishov海洋湍流功率谱模型把湍流强度低估了;当盐度变化引起的光学湍流占主导地位时,Nikishov海洋湍流功率谱模型把湍流强度高估了.基于Elamassie海洋湍流功率谱模型,本文推导出了高斯光束短期光束扩展的半解析公式,并验证了其正确性.研究还表明:海水稳定分层与否,短期光束扩展差异很大.本文研究结果对水下湍流环境中的光通信、成像和传感等应用具有重要意义.  相似文献   
4.
特征提取是太赫兹光谱识别的关键处理步骤,通常利用降维方法作为特征提取手段。然而,当一些化合物的太赫兹光谱曲线整体差异度较小时,降维方法往往会缺失样本差异的重要特征信息,从而导致分类错误。如果不采用降维方法提取特征,传统机器学习分类算法对维数较高的原始太赫兹光谱数据又不能很好的分类。针对此问题,提出了一种基于双向长短期记忆网络(BLSTM-RNN)自动提取太赫兹光谱特征的识别方法。BLSTM-RNN作为一种特殊的循环神经网络,利用其LSTM单元可以有效解决原始太赫兹光谱数据维数较高使得模型难以训练问题。再结合模型的双向频谱信息利用架构模式,可以增强模型对复杂光谱数据自动提取有效特征信息的能力。采用三类、15种化合物太赫兹透射光谱作为测试对象,首先利用S-G滤波和三次样条插值对Anthraquinone,Benomyl和Carbazole等十五种化合物在0.9~6 THz内的太赫兹透射光谱数据进行归一化处理,然后通过构建一个具有双向长短期记忆的循环神经网络对太赫兹光谱的全频谱信息进行自动特征提取并利用Softmax分类器进行分类。通过试验优化网络结构和各项参数,最终获得了针对复杂太赫兹透射光谱数据的预测模型,并与传统机器学习算法SVM,KNN及神经网络算法MLP,CNN进行对比实验。结果表明,dataset-1和dataset-2分别作为差异度较大和无明显峰值特征的五种化合物太赫兹透射光谱数据集,其平均识别率分别为100%和98.51%,与其他方法相比识别率有所提高;最重要的是,dataset-3作为5种化合物谱线极为相似的太赫兹透射光谱数据集,其平均识别率为96.56%,与其他方法相比识别率提高显著;dataset-4作为dataset-1,dataset-2和dataset-3的透射光谱数据集集合,其平均识别率为98.87%。从而验证了BLSTM-RNN模型能自动提取有效的太赫兹光谱特征,同时又能保证复杂太赫兹光谱的预测精度。在选择模型训练优化算法方面,使用Adam优化算法要好于RMSProp,SGD和AdaGrad,其模型的目标函数损失值收敛速度最快。同时随着模型训练迭代次数增加,相似太赫兹透射光谱数据集的预测准确率也不断提升。可为复杂太赫兹光谱数据库的光谱识别检索提供一种新的识别方法。  相似文献   
5.
基于综合资产收益率平价理论构建理论模型,研究探讨了中国跨境短期资本流动规模与资产价格及人民币汇率预期变动之间的动态关系.然后在此基础上通过建立VAR模型,采用格兰杰因果检验以及脉冲响应分析等方法实证分析了2010年7月至2015年6月中国跨境短期资本流动、人民币汇率预期波动、利率、房价和股价变动之间的关联关系.实证结果表明:中国房地产市场、股票市场上涨会吸引短期跨境资本流入;美元利率上升和人民币贬值预期会引致短期跨境资本的流出;短期跨境资本流入会造成国内利率降低,但对房地产市场、股票市场的影响不显著;中国房地产市场与股票市场之间会有联动效应,人民币的贬值预期也会引致房地产价格下降.  相似文献   
6.
Brownian motion and normal distribution have been widely used in Cox-Ingersoll-Ross interest rate framework to model the instantaneous interest rate dynamics. However, empirical studies have also shown that the return distribution of interest rate has a higher peak and two fatter tails than those of the normal distribution. Meanwhile, when the rare catastrophic shocks occur or the regime shifts in the economy and finance, the money market may have jumps. In this paper, we will consider a class of reflected Cox-Ingersoll-Ross interest rate models with noise. Furthermore, we shall continue to supply the Laplace transform of the stationary distribution about this reflected diffusion process with jumps.  相似文献   
7.
成诚  左传  王宜举 《运筹学学报》2018,22(2):139-156
针对供应商提供短期价格折扣且允许零售商两次特殊补货的库存系统,建立了以零售商库存效益最大化为目标的库存决策模型,分析了模型的性质,根据经济订单批量补货决策下补货时间点与折扣时段的关系,确定了零售商在不同补货策略下的库存效益增值函数.据此给出零售商相应的最优补货策略函数表达式,提出了该模型的一个全局优化算法,并通过数值算例验证了模型和算法的有效性与可行性.  相似文献   
8.
针对目前神经网络在实际应用中,网络结构难以确定以及网络极易陷入局部解问题,用遗传算法优化神经网络的连接权和网络结构,并在遗传进化过程中采取保留最佳个体的方法,建立基于遗传算法的神经网络模型,实例研究结果表明该方法可以取得较高的预测精度.  相似文献   
9.
分级加卸载硬岩短时蠕变特性实验研究   总被引:2,自引:1,他引:1  
由单向抗压强度实验及8级加卸载短时蠕变实验,得到蠕变下限为27MPa的细砂岩试样典型的坚硬岩石脆性断裂特征.应力-应变等时曲线线性回归函数的相关系数均高于0.92,长期强度与瞬时强度之比达94.39%,证明细砂岩试样的整体蠕变特性不强.应力-轴向应变等时曲线线性回归函数的平均相关系数高出应力-径向应变等时曲线线性回归函数的平均相关系数3.92%,因此其轴向非线性蠕变特性相对于径向非线性蠕变特性更弱.随着时间延续,细砂岩试样的非线性蠕变特性总体服从负Gauss分布规律,具有明显的时间效应.随加载应力水平的提高,应力-轴向应变等时曲线和应力-径向应变等时曲线线性拟合函数的平均相关系数下降幅度分别为0.97%和0.67%,线性相关性普遍降低.所以细砂岩试样的非线性蠕变程度随加载应力水平的提高而提高,载荷效应明显.  相似文献   
10.
Distinguishing the types of partial discharge (PD) caused by different insulation defects in gas-insulated switchgear (GIS) is a great challenge in the power industry, and improving the recognition accuracy of the relevant models is one of the key problems. In this paper, a convolutional neural network and long short-term memory (CNN-LSTM) model is proposed, which can effectively extract and utilize the spatiotemporal characteristics of PD input signals. First, the spatial characteristics of higher-level PD signals can be obtained through the CNN network, but because CNN is a deep feedforward neural network, it does not have the ability to process time-series data. The PD voltage signal is related to the time dimension, so LSTM saves and analyzes the previous voltage signal information, realizes the modeling of the time dependence of the data, and improves the accuracy of the PD signal pattern recognition. Finally, the pattern recognition results based on CNN-LSTM are given and compared with those based on other traditional analysis methods. The results show that the pattern recognition rate of this method is the highest, with an average of 97.9%, and its overall accuracy is better than that of other traditional analysis methods. The CNN-LSTM model provides a reliable reference for GIS PD diagnosis.  相似文献   
设为首页 | 免责声明 | 关于勤云 | 加入收藏

Copyright©北京勤云科技发展有限公司  京ICP备09084417号