简介：摘要：实时准确预测交通流量的变化在交通系统中起着非常重要的作用，对交通管理和城市布局有着重要意义。随着人工智能和物联网技术的高速发展，给交通数据处理带来了一次全新的升级，但这随之而来的是数以万计的交通流据量，传统预测方法已经无法解决日益增大的数据量，通过基于深度学习的算法进行交流预测已成为必然趋势。本文将从交通流预测特点出发，介绍预测的传统方法和以及一些基于深度学习的预测算法。

简介：要求利用挑射水流消除过坝洪水的能量几乎成了最近几年来消能方面的一个特点。在较长泄槽或泄洪洞的末端设置鼻坎的作用就是将下泄的水流抛射出去。在一定的地形地质条件下，这种挑流鼻坎为消除高速水流的能量提供了一种比消力池更为经济得多的方法，因此有可能取代消力池。

简介：摘要：矿床指的是地表或者地壳中多种物质共同作用后形成的一种集合体，人们对矿产的开采利用需要在矿床形成的基础上进行，随着我国多项资源开发力度的逐渐加大，矿床形成深度与深部成矿预测受到了各界人士的高度关注。

简介：摘要：本文旨在探讨深度学习在电力负荷预测中的应用。通过构建深度学习模型，利用历史负荷数据和其他相关因素，实现对未来电力负荷的精准预测。研究结果表明，基于深度学习的电力负荷预测技术方法具有较高的预测精度和稳定性，能够为电力系统的调度和规划提供有力支持。

简介：摘要不同抑郁症患者的最优治疗方案一般需通过长期、低效率的试错过程来逐步确定。为实现抑郁症的精准治疗，有必要通过特异性生物标志物来选择有效的治疗方法。深度学习是机器学习的一个分支，该技术能处理大量高维、复杂的数据，适用于自动提取和学习临床、基因组学和神经影像数据的特征。近年来，研究人员正在使用深度学习技术开发抑郁症治疗反应的预测模型，有利于指导临床医生为患者选择最佳治疗方案以及在全球范围内推进更为高效的个体化精准医疗方案。本文从人口学、临床症状数据、基因组学数据和功能磁共振成像数据三个方面，对深度学习预测抑郁症疗效方面的相关研究进行综述，并对未来的深度学习研究方向尤其是多组学数据结合深度学习的应用进行展望。

简介：摘要：在教育改革背景下就要求教师要采取适合的教育方法，以引导等方式给学生布置预习阅读任务，确保学生学习的深入性，让学生在学习语文知识的同时启发自身的思维。教师也要主动对教育内容进行创新，给学生提供探索机会，促进学生学习与发展。

简介：摘要：电力负荷预测在电力系统规划和运行中具有重要作用。为了提高预测精度，本研究提出了一种基于深度学习的电力负荷预测模型。首先，收集并预处理了历史电力负荷数据及相关气象数据。其次，构建了包含长短期记忆网络（LSTM）和卷积神经网络（CNN）的混合模型，通过特征提取和时间序列分析相结合的方法来进行负荷预测。模型训练过程中，采用了交叉验证和超参数优化技术，以提高模型的泛化能力和稳定性。实验结果表明，相比传统预测方法，本研究所提出的深度学习模型在预测精度和鲁棒性方面均有显著提升。该研究为电力负荷预测提供了一种有效的方法，具有广泛的应用前景。

简介：摘要：无线信道预测在现代通信系统中具有重要意义，尤其是在快速发展的5G和即将到来的6G时代。传统的无线信道预测方法主要依赖于数学模型和统计方法，尽管这些方法在一定程度上取得了成功，但在面对复杂多变的无线环境时，往往显得力不从心。近年来，随着深度学习技术的迅速发展，基于深度学习的无线信道预测方法开始受到广泛关注。这些方法通过学习无线信道的历史数据，能够更准确地捕捉信道的时变特性和空间相关性，从而提高预测精度。

简介：摘要：

简介：摘要：随着全球对可再生能源和智能电网的投资日增，电力系统的结构和操作方式正在发生重大变革。在这种环境下，电力系统的稳定运行和最优调度依赖于准确的电力负荷预测。传统的时间序列分析方法在某些场景中可能具有一定的效果，但随着数据规模的增长和系统复杂性的提高，这些方法的局限性也日益明显。本文探讨了深度学习，特别是循环神经网络在电力系统负荷预测中的应用，旨在提供一个更为准确和稳健的预测框架。

简介：摘要：随着风电、光伏等新能源接入的增加和电网弃风、弃光现象日益严重，为了电网的稳定运行和提高新能源的并网的比例，增加火电厂的深度调峰能力成为一种新常态。由于机组运行工况的不同，火电机组正常运行时的控制参数以及保护定值和深度调峰运行时有一定的差异。本文提出一种模型预测方法，使机组控制参数和保护定值能够随着机组运行工况不同而自适应改变参数，使机组安全稳定运行。

简介：摘要：本文介绍了一种基于深度学习的电力负荷预测模型及其应用。电力负荷预测在电力系统调度和能源规划中具有重要意义。传统的电力负荷预测方法存在着精度不高和复杂度较高的问题。为了解决这些问题，本文提出了一种基于深度学习的模型。该模型使用长短期记忆（LSTM）网络来捕捉负荷数据中的时序依赖性，并通过适当的训练和调整来提高预测精度。通过实验验证，该模型在电力负荷预测中表现出了较高的准确性和可靠性。此外，本文还介绍了该模型在电力系统调度、能源规划和市场交易等领域的应用。这种基于深度学习的电力负荷预测模型具有广阔的应用前景，可以为电力行业提供有效的决策支持。

简介：

简介：摘要：本文专注于基于深度学习的故障预测方法，考虑装备状态数据非线性特征明显，结合装备故障特征演化规律以及时序特征，建立了一种基于ARIMA-CNN-LSTM的复杂装备故障预测方法。

简介：摘要：本研究基于深度学习技术，提出了一种光伏功率预测模型，旨在提高光伏发电系统的效率和稳定性。首先，利用历史光伏功率数据和气象数据进行特征提取，包括光照强度、温度等。然后，采用卷积神经网络（CNN）和长短期记忆网络（LSTM）相结合的方法构建预测模型，以捕捉时间序列数据中的长期依赖关系和空间信息。实验结果表明，该模型在光伏功率预测中表现出较高的准确性和稳定性，为光伏发电系统的运行和管理提供了可靠的支持。

简介：摘要：随着电力系统的智能化进程不断推进，对电力负荷的准确预测变得尤为重要。负荷预测不仅有助于电力系统的稳定运行，还能提高资源利用效率，降低运行成本。传统的负荷预测方法主要基于统计学方法，存在精度低、预测效果不稳定等问题。而深度学习作为一种具有强大学习能力的机器学习方法，在电力系统负荷预测中显示出良好的效果。本文旨在探索基于深度学习的电力系统负荷预测方法，通过对比传统的负荷预测方法和基于深度学习的方法，分析深度学习在负荷预测中的优势和挑战，并提出未来研究方向。

简介：摘要:所谓的碳化实际上就是混凝土中蕴含的氢氧化钠以及空气里二氧化碳发生了化学反应产生水和碳酸钙的一个过程，倘若碳化深度过深有可能会对混凝土碱性产生影响，而且还可能会降低结构耐久程度。文章对混凝土回弹及碳化深度、混凝土碳化机理与影响的因素等进行了简单分析，并提出了一些针对性的建议，希望能够为工程检测人员提供一定的帮助。

简介：摘要：电力系统负荷预测在电力市场运营和电能供应管理中起着至关重要的作用。传统的负荷预测方法常常受到数据不完整、非线性关系和复杂的负荷变化等挑战的限制。为了提高负荷预测的准确性和可靠性，本文提出了一种基于深度学习的电力系统负荷预测方法。

简介：摘要目的基于深度学习方法开发创伤出血量分级预测模型，以辅助预测创伤动物出血量。方法基于中国人民解放军总医院构建的战创伤动物实验时效评估数据库中猪枪弹伤实验数据进行回顾性观察性研究。提取研究总体的出血量数据，并按照出血量将其分为0~300 mL组、301~600 mL组、>600 mL组。采用生命体征指标作为预测变量、出血量分级作为结局变量，基于4种传统机器学习和10种深度学习方法开发创伤出血量分级预测模型；采用实验室检验指标作为预测变量、出血量分级作为结局变量，基于上述14种算法开发创伤出血量分级预测模型。通过准确率和受试者工作特征曲线下面积（AUC）对上述两组模型进行效果评价，并将两组中的最优模型混合得到混合模型1；通过遗传算法进行特征选择，并根据最佳特征组合构建混合模型2；最后，将混合模型2部署于动物实验数据库系统中。结果纳入数据库中创伤动物96只，其中0~300 mL组27只，301~600 mL组40只，>600 mL组29只。在基于生命体征指标构建的14种模型中，全卷积网络（FCN）模型为最优模型〔准确率为60.0%，AUC及95%可信区间（95%CI）为0.699（0.671~0.727）〕；在基于实验室检验指标构建的14种模型中，循环神经网络（RNN）模型为最优模型〔准确率为68.9%，AUC（95%CI）为0.845（0.829~0.860）〕。FCN与RNN模型混合后得到混合模型1，即RNN-FCN模型，模型效果得到提升〔准确率为74.2%，AUC（95%CI）为0.847（0.833~0.862）〕；通过遗传算法进行特征选择，根据筛选后的特征组合构建混合模型2，即RNN-FCN*模型，进一步提升了模型效果〔准确率为80.5%，AUC（95%CI）为0.880（0.868~0.893）〕，该模型包含10项指标，分别为平均动脉压（MAP）、血细胞比容（HCT）、血小板计数（PLT）、血乳酸（Lac）、动脉血二氧化碳分压（PaCO2）、二氧化碳总量、血Na+、阴离子隙（AG）、纤维蛋白原（FIB）、国际标准化比值（INR）。最后，将RNN-FCN*模型部署在数据库系统中，实现了对创伤动物出血量的自动、连续、高效、智能、分级预测。结论基于深度学习开发了一种创伤出血量分级预测模型，并部署在信息系统中，实现了对创伤动物出血量的智能分级预测。

简介：摘要：随着电气设备在工业生产和生活中的重要性不断增加，对电气设备状态进行监测与预测成为一项关键任务。基于深度学习的方法具有强大的模式识别和特征学习能力，它能够从大量的电气设备数据中挖掘出有用的信息，并实现准确的状态监测与预测。本文旨在研究基于深度学习的电气设备状态监测与预测的理论基础和关键技术，以及其在故障诊断、剩余寿命预测和整体生命周期预测中的应用。通过深入研究和应用这些技术，期望能提高电气设备的可靠性和安全性，并降低维修成本和生产停机时间。