基于优化AC-BiLSTM模型的机场终端区流量预测

将深度学习用于机场终端区流量预测研究。神经网络具有复杂的网络拓扑结构和较多的超参数，这使得超参数的选择很困难。以往神经网络模型的超参数通常是根据经验来调整的，因此，为了解决超参数搜索问题，引入粒子群算法(PSO)。针对基本粒子群算法(Basic PSO,BPSO)的缺点和不足，提出一种基于自适应惯性权重的混沌粒子群优化（AWCPSO）算法，该算法在基本PSO的基础上进行了改进和优化。具体方法是，使用一种新的动态自适应惯性权重在全局寻优和局部寻优之间取得平衡；进而将混沌思想和粒子群算法相结合，解决粒子群算法易陷入局部最优的问题。实验表明，AWCPSO算法用于AC-BiLSTM模型的超参数寻优时，既解决了BPSO算法的早熟收敛问题，又提高了流量预测的精度。     

采用开环模式实现深空动态模拟源设计

由于深空探测的作用距离十分遥远,最大测控距离能达到几百万公里,信号的传播时延大,因而给深空动态模拟源的设计带来了一些技术难点.针对这些难点,在结合运动方程的基础上提出了采用开环模式实现动态模拟源的设计方案.通过分析可知,该方案具有电路简单、节约成本的特点,易于在工程中实现.     

深空接收机关键技术分析

通过对JPL、ESA等深空接收机技术进行研究,并结合当前国内信号处理技术发展状况,分析了深空接收机的诸多关键技术,从信号处理角度讨论了提高接收灵敏度的方法和适用技术,以解决深空微弱信号的捕获、跟踪和解调.着重介绍了微弱信号频率捕获、超窄带锁相环、边带辅助残留载波环、环路加窗技术、加权IDF、SSME信噪比估计技术、变环路带宽与变窗口技术等关键技术,对我国自主设备研制具有一定的参考价值.     

我国人口深度老龄化与老年照护服务需求发展趋势

基于我国人口结构发展趋势预测,2022年我国老龄化率将达到14%,进入深度老龄化社会;到2030年前后老龄化率将达到20%,进入超级老龄化社会。随着人口老龄化和老年人口高龄化不断上升,我国失能半失能老人规模及其比例将由2020年的4564万人和17.11%上升到2030年的6953万人和17.44%,至2050年进一步上升到12606万人和22%。失能半失能老人规模的快速扩大,将引发老年照护服务需求激增,按照90%失能半失能老人由家庭照护、10%由机构照护估算,照护机构护工需求将由2020年的33.8万人增加到2030年的52.2万人和2050年的101万人。考虑到家庭小型化趋势和“421”家庭普遍化趋势,未来由社区、家政、养老机构和医疗护理机构提供照护服务的失能半失能老人比例将会不断提高,老年照护所需护工的规模还会成倍增加,当前的护理人才教育培训机制远不能满足未来老年照护服务的需求。满足未来规模不断扩大、质量要求不断提高的多层次照护服务需求,亟须健全基本养老服务体系,大力发展多元化老年照护服务体系,切实做好护理人才中长期培育发展规划,不断完善老年健康服务体系。     

深水斜岩桥梁下部结构施工技术研究

本文以中新苏滁高新区九梓大桥及接线工程桥梁下部结构施工为实例,详细阐述了采用搭设栈桥、钢平台、围堰进行深水斜岩桥梁下部结构(桩基、承台、墩身)的施工方法及施工关键技术。     

基于价值工程的排污深隧工程方案比选

近年来城市发展、人口膨胀,水体污染的现象越来越严重。武汉市中水污染的主要原因是仍保留合流制的排水系统,这促使排水系统溢流污染和区域内涝问题格外突出。而采用排污深隧系统取代传统的合流制可以基本消除溢流污染。同时将价值工程应用于排污深隧的决策阶段进行方案比选与优化,可有效降低成本提高收益,增强使用功能。     

深基坑钢板桩支护结构变形分析及方案优化

本文通过理论计算及数值模拟方法,研究襄阳东西轴线深基坑钢板桩支护的合理性,并优化钢板桩支护方案。文中通过FLAC3D建立了深基坑开挖及钢板桩支护模型,分析钢板桩的内力及变形规律,并将模拟结果与计算结果相对照,证明了数值分析的有效性,对比分析不同嵌固深度的钢板桩最大位移及最大弯矩,结果显示桩身最大弯矩均未达到桩身极限承载弯矩,桩顶最大位移在嵌固深度较小时接近极限值。随后结合经济分析结果,选用合理的支护方案。     

地铁车站深基坑工程安全管理重要性及对应措施

近些年来,我国地铁工程进入蓬勃发展阶段,地铁车站的施工,产生了大量的深基坑。地铁车站深基坑工程的涉及面广、工程周期长、影响因素多,使得其施工安全管理问题成为了工程界的研究热点。本文主要就地铁车站深基坑工程安全管理重要性及对应措施进行探讨。     

Deep empirical risk minimization in finance: Looking into the future

Many modern computational approaches to classical problems in quantitative finance are formulated as empirical loss minimization (ERM), allowing direct applications of classical results from statistical machine learning. These methods, designed to directly construct the optimal feedback representation of hedging or investment decisions, are analyzed in this framework demonstrating their effectiveness as well as their susceptibility to generalization error. Use of classical techniques shows that over-training renders trained investment decisions to become anticipative, and proves overlearning for large hypothesis spaces. On the other hand, nonasymptotic estimates based on Rademacher complexity show the convergence for sufficiently large training sets. These results emphasize the importance of synthetic data generation and the appropriate calibration of complex models to market data. A numerically studied stylized example illustrates these possibilities, including the importance of problem dimension in the degree of overlearning, and the effectiveness of this approach.     

岩土工程勘察对基坑支护施工的影响

深基坑是建筑工程的基本建设内容,具有规模大、干扰因素多、难度高等特点,影响工程的整体质量。在工程施工前,需要做好岩土勘察工作,准确掌握现场的岩土体特性,以因地制宜的理念制定相应的施工方案并施工。鉴于此,文章围绕岩土勘察的重点工作内容展开探讨,旨在为类似工程提供参考。