基于多通道的ICU脑血管疾病死亡风险预测模型

死亡风险预测指根据病人临床体征监测数据来预测未来一段时间的死亡风险。对于ICU病患，通过死亡风险预测可以有针对性地对病人做出临床诊断，以及合理安排有限的医疗资源。基于临床使用的MEWS和Glasgow昏迷评分量表，针对ICU病人临床监测的17项生理参数，提出一种基于多通道的ICU脑血管疾病死亡风险预测模型。引入多通道概念应用于BiLSTM模型，用于突出每个生理参数对死亡风险预测的作用。采用Attention机制用于提高模型预测精度。实验数据来自MIMIC [Ⅲ]数据库，从中提取3?080位脑血管疾病患者的16?260条记录用于此次研究，除了六组超参数实验之外，将所提模型与LSTM、Multichannel-BiLSTM、逻辑回归（logistic regression）和支持向量机（support vector machine, SVM）四种模型进行了对比分析，准确率Accuracy、灵敏度Sensitive、特异性Specificity、AUC-ROC和AUC-PRC作为评价指标，实验结果表明，所提模型性能优于其他模型，AUC值达到94.3%。     

基于图神经网络的网络性能智能预测

传统网络性能预测技术存在网络状态获取不够全面及网络性能评估准确性欠佳等问题，利用图神经网络学习推理网络关系数据的特点，结合捕获的网络全局信息，提出了一种基于图神经网络的网络性能智能预测方法。通过网络系统抽象及网络性能建模，将复杂的网络信息转化为形式化的图数据进行描述，利用图空域卷积处理图网络节点的消息传递过程，实现网络信息之间的关系推理，研究了实现网络性能预测的图神经网络模型，提出了一种能处理流量矩阵、网络拓扑、路由策略、节点配置的图神经网络体系结构，最后通过实验论证了模型能更好地实现包括时延、抖动和丢包率的网络性能的准确预测。     

风力机轴承实时剩余寿命预测新方法

由于传统退化指标对周期性故障冲击缺乏敏感性和鲁棒性,无法实现风力机轴承退化过程的适时跟踪以及剩余寿命的准确预测,提出了基于包络谐噪比(envelope harmonic-to-noise ratio,简称EHNR)和无迹粒子滤波(unscented particle filter,简称UPF)相结合的风力机轴承实时剩余寿命预测方法。首先,通过计算振动信号的EHNR监测轴承的早期退化点,并提取EHNR的趋势特征作为退化指标;其次,以轴承历史数据构建退化模型,利用UPF算法更新模型参数,实现对轴承退化状态的跟踪和预测;最后,使用实际风力机轴承监测数据对所提方法进行验证。结果表明,该方法能适时启动寿命预测机制,有效解决传统粒子滤波算法的粒子退化问题。与常用的支持向量回归模型(support vector regression,简称SVR)、反向传播神经网络(back propagation neural network,简称BPNN)的预测方法相比,具有较高的预测精度,为大型风力机组的健康管理和可靠性评估提供参考依据。     

《建筑结构》持续入编北大中文核心、中国科技核心并在世界期刊影响力指数中名列前茅

踔厉奋发,笃行不怠。在近期发布的科技期刊评价指标中,《建筑结构》整体表现良好,特向长期关心和支持学报发展的专家、学者汇报《建筑结构》2021年度所取得的成绩。(1)继续入编2020版《中文核心期刊要目总览》即北大核心期刊。(2)经过多项学术指标综合评定及同行专家评议推荐,《建筑结构》杂志继续被收录为"中国科技核心期刊"(中国科技论文统计源期刊),且在同类期刊中名列前茅。     

天津中医药大学图书馆同行优势能力评价的研究

本文论述了天津中医药大学图书馆在中医教育事业中发挥的作用,指出了进行同行优势能力评价的意义,研究建立了相应的评价体系,给出了评价指标的评分标准,得出了天津中医药大学图书馆同行优势能力评价的具体结果。     

压裂水平井产能预测方法研究进展

水平井压裂技术在低渗透及非常规储层中得到了广泛应用,压裂后水平井的产能预测关系到油田开发方案的制定,因此,国内外学者对压后渗流模型的建立和求解方法做出了不懈的努力。本文详细回顾了国内外学者所建压裂水平井产能预测模型及求解方法,指出了不同模型和求解方法的优缺点,并展望了压裂水平井产能模型的发展方向。     

我国工业化进程中煤矿安全评价分析

对工业化进程中,即1949-2012年我国煤矿事故进行统计分析。建立煤矿安全以自然条件、安全管理和通风系统的3个层次及21个指标的综合评价体系,给出煤矿安全5个等级标准及相应的评价指标量值。应用可拓理论,以平顶山某煤矿为实例,进行计算分析,得出该煤矿等级为Ⅲ级,处于一般安全的状况,需要采取防范措施预防潜在危险因素。评价结果合理。     

国内外节能量交易发展现状及企业实施对策研究

随着能源危机及环境问题日益严峻,国际社会愈加重视节能工作。对国内外节能量交易发展现状开展研究,美国的能效配额制度及欧盟的白色证书机制对我国节能量交易机制的制定具有指导作用,在深入研究我国节能量交易基本思路、实施流程及面临的困难的基础上,总结分析企业实施节能量交易的工作重点,提出实施对策。     

基于小波降噪和循环神经网络的煤矿瓦斯浓度预测

在瓦斯浓度监测数据分析中发现,瓦斯浓度序列往往呈现出较强的随机性和复杂性,时序数据中含有的噪声会对数据的预测结果产生干扰。为了减少数据中的噪声所带来的负面效果,提出了一种将小波阈值降噪与LSTM(长短期记忆网络)相结合的瓦斯浓度预测模型。通过将原始数据进行分解、阈值处理和重构,对时序数据中的噪声进行剥离,再通过LSTM模型进行预测分析,与普通LSTM和RNN网络进行比较,结果表明,所提出的基于小波降噪的LSTM的瓦斯浓度预测模型在精确度和泛化能力上都具有更好的表现。