环状烯胺与吲哚的不对称傅克反应研究

以手性磷酸作为催化剂,研究了3-亚甲基异吲哚-1-酮与吲哚的不对称傅克烷基化反应。通过对催化剂、溶剂及反应温度等条件的优化,发现在室温条件下,以（S）-1-萘基取代的手性磷酸CPA-5为催化剂,在二氯甲烷溶剂中,反应可以获得51％N对映选择性。在此条件下,考察了吲哚的取代基效应,获得优秀的反应收率和39％~64％的ee值。     

基于最优汇集时间间隔的城市间断交通流预测

针对城市交通流受信号控制的影响而呈现出间断性、周期性和随机性的特点，提出基于最优汇集时间间隔的城市间断交流预测方法.该方法首先基于傅里叶变换和自相关分析获取城市间断交通流的信号控制周期，再利用交叉验证均方差模型确定最优汇集时间间隔与信号周期的关系，在此基础上提出融合贝叶斯神经网络和深度学习模型的LSTM-BConv预测模型.基于实测数据的实验结果表明：1）基于最优汇集时间间隔统计交通流数据能有效提升城市间断交通流预测模型的预测精度；2）城市间断交通流数据的最优汇集时间间隔为交通信号控制周期的倍数；3）对比试验结果表明，LSTM-BConv预测模型优于常见的预测模型，平均绝对百分比误差提升了4.57%.预测结果可以为信号控制方案的优化提供参考依据.