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%。     

炼油生产调度研究现状与挑战

调度作为计划层和执行层的纽带,是智能型工厂的主要组成部分.对此,从炼油生产装置调度的角度,对炼油调度问题进行综述与分析.首先对炼油生产调度建模问题的研究现状进行阐述,介绍目前该领域建模方面考虑的因素;其次,对炼油生产调度的各种优化方法进行总结综述;最后,结合目前的信息技术和智能制造的发展趋势,分析炼油生产调度所面临的挑战和未来的研究方向.     

基于VMD和BSA-KELM的高陡边坡位移预测模型研究

边坡位移的时间序列曲线存在复杂的非线性特性,传统的预测模型精度不足以满足预测要求。为此提出了基于变分模态分解的鸟群优化-核极限学习机的预测模型,并用于河北省某水泥厂的边坡位移预测。该方法首先采用VMD把边坡位移序列分解为一系列的有限带宽的子序列,再对各子序列分别采用相空间重构并用核极限学习机预测,采用鸟群算法优化相空间重构的嵌入维度和KELM中惩罚系数和核参数三个数值,以取得最优预测模型。最后将各个子序列预测值叠加,得到边坡位移的最终预测值。结果表明：和KELM、BSA-KELM、EEMD-BSA-KELM模型相比,基于VMD的BSA-KELM预测精度更高,为边坡位移的预测提供一种有效的方法。     

浅析建筑工程造价的动态管理与成本优化控制

住宅需求量不断增大的客观形势,使建筑业的经济地位逐步提升.动态管理工程造价是控制建筑成本的重要措施,有利于各类资源使用量和工期的缩减.为实现企业效益最大化奠定基础,极大地提升了企业的市场竞争力.本文主要分析了建筑工程造价动态管理概况以及具体的动态管理与成本优化控制措施,以作借鉴.     

对内燃机热能动力优化与节能改造的思考

在现代社会持续发展的背景下,内燃机热能动力系统扮演着至关重要的角色,其性能将直接对人们的生产生活造成较大影响。随着如今社会发展理念越来越科学,关于节能降耗的技术研究备受重视。文章基于对内燃机热能动力优化及节能改造的分析,研究了比较先进的废水系统改造、冷却系统改造及余热回收技术,并对这类技术的研究和应用前景进行展望,希望能为相关产业的发展提供参考。     

金沙滩景区公交调度优化研究

阐释了区域公交调度的定义及区域调度的优势,主要采用建立数学模型来优化公交区域调度,依据采集到的公交上下客运量运用MATLAB软件进行优化,探讨调度优化问题,减少换乘等待时间。     

MG800/2040WD型采煤机截割滚筒结构的优化研究

基于冲击破碎技术对截割滚筒结构进行了优化设计,将其设计为振动形式.利用MATLAB软件对截割滚筒中关键的偏心锤结构进行了优化设计.利用COMSOL软件对行星齿轮结构固有频率进行分析,发现工作频率远小于固有频率,不会发生共振问题.将设计的新型截割滚筒应用到煤矿工程实践中,采煤效率显著提升.