改进粒子群优化GRU网络的储粮温度预测方法

粮仓温度是判断储粮安全的重要指标,预测储粮温度的变化是储粮安全监测和预警的有效手段。论文提出一种基于门控循环单元的储粮温度预测方法,该方法构建两层GRU网络和全连接层,引入了非线性惯性因子和自适应学习因子的粒子群算法优化神经网络的初始权重,在模型中加入Dropout算法和RMSProp优化器训练网络参数。采用实验仓的传感器数据训练和测试模型,实验结果表明论文提出的IPSO-GRU模型预测值与实际值的均方根误差为0.078,与GRU网络、LSTM网络、BP网络对比误差分别减小13%、16%、74%,论文模型能很好地拟合储粮温度的变化。     

四川阿坝嘉绒藏区官寨建筑探析 # ——以黑水芦花官寨为例

官寨建筑是土司制度影响下所形成的地域建筑形式和历史文化遗产,因其杰出的建造技艺、浓郁的民族文化内涵、独特而丰富的空间和体量构造构成了四川藏区最具代表性的建筑景观和文化视觉印象。本文以嘉绒藏区极具典型性的芦花官寨为例,通过在地调查研究以理清芦花官寨的历史发展脉络,并结合田野材料、史志文献、历史图像等资料相互验证,分析官寨建筑在择基选址、空间布局、材料结构和装饰细部上的主要特征,着眼当下以期为嘉绒藏区官寨建筑遗产的保护与传承提供有效参考和借鉴。     

四川阿坝嘉绒藏区官寨建筑探析——以黑水芦花官寨为例

官寨建筑是土司制度影响下所形成的地域建筑形式和历史文化遗产，因其杰出的建造技艺、浓郁的民族文化内涵、独特而丰富的空间和体量构造构成了四川藏区最具代表性的建筑景观和文化视觉印象。本文以嘉绒藏区极具典型性的芦花官寨为例，通过在地调查研究以理清芦花官寨的历史发展脉络，并结合田野材料、史志文献、历史图像等资料相互验证，分析官寨建筑在择基选址、空间布局、材料结构和装饰细部上的主要特征，着眼当下以期为嘉绒藏区官寨建筑遗产的保护与传承提供有效参考和借鉴。