简介：摘要  本研究利用长短期记忆网络（LSTM）与循环神经网络(RNN)模型，对福建省福州第十中学生的视力进行预测与分析。通过收集福州十中学生的视力数据，并采用LSTM与RNN模型进行建模与训练，在测试集中取得99.96%的准确率，通过三年数据的对比证明视力预测结果准确且可靠。实验结果表明，本方法在福州十中中学生视力预测与分析中具有较高的准确性和稳定性。此研究为进一步开展眼保健工作提供了重要依据，并可为全国中学生视力预测与分析提供借鉴。

简介：摘要研究大用户的短期电力负荷预测问题，给出一种基于变权综合模糊推理的多模型综合预测方法。该方法首先引入基于质心相似度聚类的负荷模式分析算法，挖掘历史负荷数据中合群的典型负荷模式，并按相似性进行分组，同时剔除少量的离群异常记录;然后给出基于共扼梯度的RBF神经网络训练算法，分别对每类典型负荷模式建立相应的单元预测模型;最后利用基于相似度加权的多模型变权综合模糊推理策略，实现各单元模型预测结果的自适应融合。案例仿真验证了多模型模糊综合预测方法的可靠性。

简介：摘要：应用大数据技术，进行短期水量预测和管网压力优化；并通过实验检验其实施效果。未来可以通过实时的水量预测模型，指导运行调度决策。自来水厂供水需要控制其出厂流量及其管道压力，这个过程需要调度员实时去读表，并通过自己的经验对水量进行调节。该项目应用大数据分析计算进行水量预测和管道压力预测。通过实验检验其可行性。由于宏观模型具有建模简单，适应性强，能有效利用遥测设备及长年累积 的数据等优点，因此采用该模型进行科学调度，分析管网状态的动态规律有广阔的应用前景。

简介：摘要：电力产业为社会经济发展提供了推动力，在电网运行环节中，展开数据处理、负荷预测能确保电网系统可靠运行，为电力调度提供数据支持，促进电力行业发展。本文主要围绕着短期电力负荷来展开，基于负荷大数据预测模型，分析用户用电规律，深入探究短期电力负荷预测相关内容，保证精准完成短期电力负荷预测，让电力系统运行更安全。

简介：摘 要：在工业过程中，由于产品变化、工况切换或控制器调整等原因，过程数据往往呈现多模态特征。数据驱动方法通常基于单模态假设，这可能无法描述过程特征。传统的实时学习（JITL）方法能够不断更新模型来描述多模态数据，但耗时长，不能满足实时性要求。本文提出了一种改进的JITL方法来快速发现相似样本。首先将新样本划分为主类别，然后查找相似样本，提高搜索效率。通过一个工业软测量实例与偏最小二乘法（PLS）相结合，证明了该方法的有效性，与基本JITL相比，该方法的均方根误差（RMSE）降低了0.09，运行速度提高了8.8倍。

简介：摘要：新时代下计算机硬件和软件的高速创新发展，带动了信息技术的蓬勃发展，硬件设备存储的数据量和存取效率得到了质的飞跃，人工智能相关技术和大数据处理技术也孕育而生。

简介：摘要PUBG是一款风靡世界的战术竞技类射击沙盒游戏，玩家在一局游戏中需要在不断缩小的游戏圈中，拾取随机出现的武器、道具，击败其他所有玩家存活到最后。我们利用收集的数据集对该游戏整体情况、玩家情况、影响玩家获胜因素等进行分析，总结出获胜的关键点，并根据我们得出的结论为玩家进行作战特点分析，同时对每个玩家进行用户画像。

简介：GMDH方法用于电信数据预测,我们用GMDH方法对这类序列进行拟合预测,GMDH方法完全适合于电信数据的预测分析

简介：GMDH方法用于电信数据预测,我们用GMDH方法对这类序列进行拟合预测,GMDH方法完全适合于电信数据的预测分析

简介：摘要：电力系统历史负荷数据的准确与否对负荷预测效果有重要影响，首先采用减法聚类算法得到历史负荷数据的聚类数目和聚类中心，并以此来作为模糊c-均值聚类的起点，然后通过负荷曲线的横向相似性找出不良数据，最后修正不良数据，得到连续准确的负荷数据。

简介：摘要：电力系统是人们日常生活的必需，也是经济繁荣的保障与支撑。在电网运行过程中，电能的生产、传输与消耗是同时进行的，如果无法预知负荷需求，则有可能导致资源不足或浪费。随着电网规模的扩大，受天气、地理环境、政策等因素影响，负荷预测的难度也越来越大，捕捉负荷的非线性以及不确定性的趋势走向也变得越来越困难。因此，在实际生活中，科学准确的负荷预测在提升供电可靠性以及策略调配方面都具有极为重要的现实意义。

简介：摘要青光眼是世界第一大不可逆致盲性眼病。由于青光眼性视功能损伤是不可逆的，精准评估青光眼患者的病情，对于青光眼患者病情的长期控制具有重要意义。既往研究表明，基于彩色眼底照相、相干光层析成像术的人工智能算法进行青光眼早期诊断的准确率已接近或优于眼科医师；同时，算法也能基于基线检查结果对未来的病情变化如视野缺损程度、神经纤维层厚度变化做出预测。以高质量的多模态影像数据为基础，配合先进的人工智能算法有望实现对于青光眼患者病情变化的预测，将是实现治疗方案个体化的重要环节。人工智能与影像的结合将为青光眼的临床诊疗带来突破性的革新。（中华眼科杂志，2021，57：187-190）

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简介：摘要目的探讨多普勒超声测定早孕期子宫动脉数据对预测妊娠期高血压的价值。方法选择2018年3月至2020年1月浙江省嘉善县第一人民医院诊治的70例妊娠期高血压患者（病例组）和同期常规产检的70例健康孕妇（对照组）的临床资料，比较两组孕妇在孕11 ~ 13+6周行多普勒超声时子宫动脉数据及妊娠结局的差异，采用受试者工作特征（ROC）曲线分析相关指标预测妊娠期高血压的价值。结果病例组子宫动脉阻力指数（RI）、搏动指数（PI）、双侧切迹例数较对照组高[0.54 ± 0.12比0.43 ± 0.08、0.97 ± 0.36比0.69 ± 0.31、12.86%（9/70）比1.43%　　（1/70）]，差异有统计学意义（P<0.05）；病例组新生儿体质量较对照组低[（2 912.38 ± 528.07） g比（3 487.39 ± 416.73） g]，胎儿宫内发育迟缓率、窒息率及早产率较对照组高[11.43%（8/70）比1.43%（1/70）、8.57%（6/70）比0、15.71%（11/70）比4.29%（3/70）]，差异均有统计学意义（P<0.05）；ROC曲线分析显示，PI预测妊娠期高血压曲线下面积最大；当界限值设定为0.798时，PI预测妊娠期高血压的灵敏度和特异度分别为81.00%、86.00%。结论妊娠期高血压孕妇在孕早期（11 ~ 13+6周）子宫动脉血流情况就已出现异常，临床可通过多普勒超声检查参数对妊娠期高血压进行预测，其中PI预测效能较好。

简介：摘要目的探讨多普勒超声测定早孕期子宫动脉数据对预测妊娠期高血压的价值。方法选择2018年3月至2020年1月浙江省嘉善县第一人民医院诊治的70例妊娠期高血压患者（病例组）和同期常规产检的70例健康孕妇（对照组）的临床资料，比较两组孕妇在孕11 ~ 13+6周行多普勒超声时子宫动脉数据及妊娠结局的差异，采用受试者工作特征（ROC）曲线分析相关指标预测妊娠期高血压的价值。结果病例组子宫动脉阻力指数（RI）、搏动指数（PI）、双侧切迹例数较对照组高[0.54 ± 0.12比0.43 ± 0.08、0.97 ± 0.36比0.69 ± 0.31、12.86%（9/70）比1.43%　　（1/70）]，差异有统计学意义（P<0.05）；病例组新生儿体质量较对照组低[（2 912.38 ± 528.07） g比（3 487.39 ± 416.73） g]，胎儿宫内发育迟缓率、窒息率及早产率较对照组高[11.43%（8/70）比1.43%（1/70）、8.57%（6/70）比0、15.71%（11/70）比4.29%（3/70）]，差异均有统计学意义（P<0.05）；ROC曲线分析显示，PI预测妊娠期高血压曲线下面积最大；当界限值设定为0.798时，PI预测妊娠期高血压的灵敏度和特异度分别为81.00%、86.00%。结论妊娠期高血压孕妇在孕早期（11 ~ 13+6周）子宫动脉血流情况就已出现异常，临床可通过多普勒超声检查参数对妊娠期高血压进行预测，其中PI预测效能较好。

简介：摘要：随着新能源电力系统的迅速发展，短期电力负荷数据预测与调度策略的研究变得尤为重要。本文针对新能源电力系统中的短期电力负荷数据预测与调度策略展开研究，通过对负荷数据的预测，能够有效提高电力系统的稳定性和可靠性。对短期电力负荷数据预测的方法进行了综述，包括传统的时间序列分析方法和基于机器学习的预测方法。然后，结合新能源电力系统的特点，提出了一种基于深度学习的电力负荷数据预测模型。该模型能够利用历史负荷数据和天气数据，实现准确的负荷预测。接着，针对负荷预测结果，提出了一种基于优化算法的电力调度策略。通过优化发电机组的出力和能源存储系统的充放电策略，能够实现对电力系统的有效调度，提高新能源的利用率和电力系统的性能。

简介：摘要目的基于临床数据及超声内镜检查，研究其对肝硬化食管静脉曲张结扎术（EVL）后食管静脉曲张破裂出血（EVB）的预测价值。方法对400例符合入组标准的预防性EVL患者行普通内镜及超声内镜检查，监测其临床指标、镜下表现、食管周围侧支静脉、食管旁静脉、穿通静脉直径及数量等，对相关因素进行多因素Cox比例风险回归分析；基于预后相关独立因素建立列线图（nomogram）预测模型；通过一致性指数（C-index）对所得列线图进行内部验证以检查其预测精度、校正曲线评估其一致性、临床决策分析评估其临床效益。结果年龄、性别、病因、peri-ECV数量、para-ECV直径、门静脉直径、奇静脉直径均为疾病进展的危险因素（P < 0.05）；并将其纳入构建列线图，内部验证所得C-index为0.864；该模型预测出血进展的受试者操作特征曲线下面积为0.994 (P < 0.001），说明对疾病的预测价值高、校正曲线验证一致性俱佳。结论基于临床数据及超声内镜检查，构建的列线图预测模型对肝硬化食管静脉曲张患者进行预防性干预治疗可有效提高该人群的治疗效果，减少静脉曲张的发生、提高其生存质量，表现出良好的性能、对临床治疗决策具有一定的指导意义。

简介：美国的大多数成熟储气层，有效的完井技术不仅依靠正确估计储集层原地的气体体积，而且依靠随后的增产措施是否导致出水以及产水与产气比例是多少。传统上这些估计以计算孔隙度和含水饱和度为中心。然而，含水饱和度是原地储集层流体的静态评估，除了极端的含水饱和度范围外，它并非一定就是这些流体中那一种会被产出的标示。现在已研究出的一种解释工作流程，它综合利用电阻率、核磁共振和孔隙度测井数据，改善了传统的地层评估，为井的初期产量提供整个测量层段的油气和水产量百分比的预测值。它显示为流量剖面，主要提供完井前裸眼井生产测井曲线。然后它与后来的套管井生产测井相比较，评定增产措施的效果并影响再次完井决策。它也提供以后井眼产量变化情况的油藏模拟所必须的参数。该技术已经用于美国陆地和近海环境的若干气（油）储层，依据这些信息为作业者做出完井决策提供了高效及时的分析结果。

简介：国信中心预测2006年大中城市房价平均涨5％至7%；发改委预测2006年房地产销售增速将下滑至20%；北京城八区期房均价逼近8000元；上海个人房贷连续6个月负增长。