浅论玻璃幕墙带来的安全的思考

旨在通过对目前玻璃幕墙现状的分析,呼吁相关人士以使用安全为第一要素,加强在玻璃幕墙设计和使用过程中安全理念的贯彻。     

融入稀疏因子编码约束的航班座位需求预测

为解决航班座位需求预测中，由于对座位需求量呈现“周”特性和影响因素考虑不足导致预测准确性低的问题，提出融入稀疏因子编码约束的航班座位需求预测模型。利用稀疏因子编码过程对影响航班座位需求的航班、日期、节假日、天气特征等多个特征学习，将学习的特征输入到梯度提升决策树模型。实验结果表明，该模型在考虑多个特征的基础上能够得到更准确的预测结果。     

基于用户多特征融合的个性化推荐模型

个性化推荐是提取特定信息的有效手段之一，针对传统推荐法中缺少用户特征问题，提出一种基于多特征融合的广义矩阵分解与深度长短期记忆网络混合推荐模型（hybrid recommendation model of generalized matrix factorization and deep long short-term memory network based on multi-features fusion,HMF）。该模型利用潜在特征向量维度表征年龄、职业对项目的选择性影响，凸显用户个性化；利用长短期记忆（long short-term memory,LSTM）获取用户与项目间的时序特征，再通过多层感知机挖掘其深层次的时序非线性高阶交互关系；将广义矩阵分解（generalizedmatrixfactorization,GMF）获得的简单非线性低阶交互关系与复杂时序非线性高阶交互关系融合，经全连接层得出最终预测评分。HMF有效地利用用户多特征和用户—项目交互信息，实现个性化动态精准推荐。为验证模型的有效性和可行性，在公开数据集MovieLens-1M上进行测试。仿真实验表明，当HMF...     

功率因数角偏差导致的线路无功量测异常及其检测方法EI北大核心CSCD

互感器测量误差等因素会导致同步相量测量装置(phasor measurement unit,PMU)幅值、功率因数角量测产生偏差,进而导致有功、无功测量异常,但对于无功测量异常的检测方法鲜见报道。该文在分析功率因数角偏差可能造成无功量测异常原因的基础上,结合与相角无关的线路无功损耗估计,提出一种无功损耗量测值异常的检测方法。首先,介绍对称双回线无功测量不一致的现象;其次,分析PMU无功量测偏差的来源,结合灵敏度分析,解释了功率因数角偏差对无功测量影响远大于有功,可能造成无功测量异常原因;再次,推导与相角无关的、基于PMU幅值量测和线路参数的线路无功损耗基准估计表达式,并分析量测误差和线路参数偏差对其的影响;进一步,提出一种无功损耗量测异常在线检测方法,该方法也可用于线路单端无功量测异常检测。同时,该方法不需要预先校准或精度较高的参考互感器,可实现在线检测。仿真和实测算例验证了所提方法的有效性和实用性。