基于桩-土作用效应的滚石撞击桥墩动力响应分析

滚石灾害会直接影响山区桥梁结构使用状况,甚至会导致桥墩偏位、落梁甚至造成整个桥梁发生坍塌。为了能更加真实的模拟滚石撞击桥墩这一动力过程,结合工程实例建立有限元模型,对碰撞动力学分析理论以及数值分析原理进行了介绍。运用LS-DYNA对不同滚石质量、不同滚石速度撞击桥墩时结构动力响应进行参数化分析,研究表明:滚石质量越大、速度越大对桥墩损伤产生的影响越显著。     

基于CNN-BLSTM-CRF模型的生物医学命名实体识别

命名实体识别是自然语言处理任务的重要步骤。近年来,不依赖人工特征的神经网络在新闻等通用领域命名实体识别方面表现出了很好的性能。然而在生物医学领域,许多实验表明基于领域知识的人工特征对于神经网络模型的结果影响很大。因此,如何在不依赖人工特征的情况下获得较好的生物医学命名实体识别性能是有待解决的问题。该文提出一种基于CNN-BLSTM-CRF的神经网络模型。首先利用卷积神经网络(CNN)训练出单词的具有形态特征的字符级向量,并从大规模背景语料训练中得到具有语义特征信息的词向量,然后将二者进行组合作为输入,再构建适合生物医学命名实体识别的BLSTM-CRF深层神经网络模型。实验结果表明,不依赖任何人工特征,该文方法在Biocreative Ⅱ GM和JNLPBA2004生物医学语料上都达到了目前最好的结果,F-值分别为89.09%和74.40%。     

融合依存信息Attention机制的药物关系抽取研究

药物关系(Drug-Drug Interaction, DDI)抽取是生物医学关系抽取领域的重要分支,现有方法主要强调实体、位置等信息对关系抽取的影响。相关研究表明,依存信息对于关系抽取具有重要作用,如何合理利用依存信息是关系抽取研究中需要解决的问题。该文提出一种融合依存信息 Attention机制的药物关系抽取模型,衡量最短依存路径与句子的相关性,捕捉对实体间关系有用的信息。首先使用双向GRU(BiGRU)网络分别学习原句子和最短依存路径(Shortest Dependency Path,SDP)的语义信息和上下文信息,然后通过Attention机制将SDP信息与原句子信息融合,最后利用融合依存信息之后的句子表示进行分类预测。在DDIExtraction2013语料上进行了实验评估,模型F值为73.72%。     

改进的XGBoost模型在股票预测中的应用

随着时代的不断进步，人民生活水平日益提高。在解决温饱问题之余，有了可供投资的余财。越来越多的人将目光转向股市投资，为股市发展提供了资金条件。然而在纷繁复杂的股票市场，如何寻找最优股成为亟待解决的问题。这不仅是投资者单方面的困惑，也是股票预测领域中学者们所关心的重点。通过网格搜索算法对XGBoost模型进行参数优化构建GS-XGBoost的金融预测模型，并将该模型运用于股票短期预测中。分别以中国平安、中国建筑、中国中车、科大讯飞和三一重工2005年4月至2018年12月28日的每日收盘价作为实验数据。通过实验对比，相较于XGBoost原模型、GBDT模型以及SVM模型，GS-XGBoost模型在MSE、RMSE与MAE三个评价指标上都表现出较好的预测结果。从而验证，GS-XGBoost金融预测模型在股票短期预测中具有更好的拟合性能。     

基于LSTM混合模型的时间序列预测

网络流量分析和预测已经成为监控网络的关键。网络预测是捕捉网络流量并对其进行深入研究以决定网络中发生的情况的过程。网络流量的分析和估计的准确性在实现网络服务质量(QoS)的保证方面越来越重要。研究通过将LSTM和ANFIS相结合的形式构建LSTM-ANFI模型,提高网络流量预测性能。实验结果表明,LSTM-ANFI模型在网络流量的预测方面具有一定优势,通过模型对比不难发现该模型优于单一的LSTM和单一的ANFIS模型。就相关指标而言,提出的增强型LSTM R297.95%和增强型ANFIS模型的经验结果是R2=96.78%,适用于蜂窝网络流量数据。