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期刊信息/Journal information
北京化工大学学报（自然科学版）
北京化工大学学报（自然科学版）

汪文川

双月刊

1671-4628

bhxbzr@126.com

010-64434926

100029

北京市北三环东路15号

北京化工大学学报（自然科学版）/Journal Journal of Beijing University of Chemical Technology(Natural Science Edition)CSCD北大核心CSTPCD
查看更多>>《北京化工大学学报（自然科学版）》是由北京化工大学主办的自然科学类学术期刊，刊登自然科学和工程技术方面的创新性学术论文和科研成果简报，主要涉及的专业包括化学工程、生命科学与技术工程、材料科学与工程、机械工程，应用化学、数学等。面向国内外公开发行。本刊曾多次获得国家级、部级优秀期刊奖，历年来被多家国内外知名文摘或数据库收录，现诚征与上述专业相关的稿件，并优先刊登获得省部、国家级基金资助项目的优秀稿件。
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    基于多维可预知特征的TCN-LSTM城轨短期客流预测

    赵利强李瑞森唐水雄唐金金...
    86-96页
    查看更多>>摘要：地铁客流量波动受众多因素影响,准确的客流预测数据有利于制定更高效的行车控制方案和客流管控方案.为提高客流预测精度,提出一种基于多维可预知特征的时序卷积神经网络-长短期记忆神经网络模型(TCN-LSTM)地铁短期客流预测方法.考虑外部因素的影响,引入Spearman相关系数分析并提取日期、天气等可预知特征及其状态集,以提升预测精度,缩小特征空间,克服了冗余特征数据导致的模型过于复杂问题;通过融合时序卷积神经网络(TCN)提取的客流时间序列特征和可预知特征状态集构建了长短期记忆神经网络(LSTM)层输入,组合模型学习客流与外部影响因素的长短期依赖,从而实现常规日、节假日、不同天气等多场景下的短期客流预测.基于某西南城市地铁刷卡交易数据,对比差分整合移动平均自回归模型(ARIMA)、TCN、LSTM及TCN-LSTM模型的短期客流预测结果,得出组合模型的总体平均绝对误差(MAE)值比其他方法低27％～48％,均方误差(MSE)值低13％～35％,平均绝对百分比误差(MAPE)值低2.8％～6.7％,上述3项指标均表明TCN-LSTM模型的客流预测效果更好.此外,对比实验表明通过融入提取的可预知特征数据,TCN-LSTM模型在测试集上的预测误差评价指标明显降低,所提方法能有效提高地铁短期客流预测精度.

    城市轨道交通客流预测长短期记忆神经网络(LSTM)时序卷积神经网络(TCN)Spearman相关系数

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    基于非凸正则化与稀疏成分分析的复合故障诊断方法

    郝彦嵩王华庆
    97-105页
    查看更多>>摘要：用于解决多故障问题的复合故障诊断技术是企业设备状态监测与故障诊断的关键环节之一.大型机械和设备群组在经过较长时间的服役期后,由于经常在高温、大载荷等工况条件比较复杂的环境下运行,核心部件难免发生由不同损伤组成的复合故障从而使得设备故障的诊断困难.为解决上述问题,提出一种新型的基于非凸正则化与稀疏成分分析的复合故障诊断方法,通过构造非凸惩罚函数以提高信号的稀疏性,并确保目标函数的全局凸性,从而尽可能地提高稀疏成分分析方法的准确度.该方法可以在预先不知道故障源数量的情况下,通过构建一个稀疏优化框架以确保诊断结果的准确性,从而解决滚动轴承的多故障诊断问题.通过仿真实验对所提方法进行验证,基于非凸正则化的均方根误差(RMSE)最优值小于0.5,故障特征更为明显,优于传统方法.以900 r/min和1 300 r/min的轴承故障实验为例,外圈、内圈、滚动体特征频率均可准确识别,表明所提方法可以有效进行复合故障的诊断.

    复合故障诊断稀疏成分分析凸优化非凸正则化

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    COPRA双层熔池湍流模型优选

    魏凡普卢涛罗彦
    106-113页
    查看更多>>摘要：为了预测下封头内双层熔池的流动和传热过程,基于不同湍流模型,同时采用凝固熔化模型对堆芯熔池研究装置(corium pool research apparatus,COPRA)双层熔池实验进行计算流体力学(CFD)数值模拟,通过数值计算获得准稳态下熔池的温度、沿壁面的热流密度与内壁面壳层的分布,将模拟结果与实验值进行比较,评价不同湍流模型的适用性和准确性,并进行湍流模型优选.结果表明,壁面模化大涡模拟(WMLES)湍流模型对下封头内双层熔融池流动与传热模拟的准确性和适用性最好;基于WMLES湍流模型,氧化层温度随着熔池高度增大而增大,氧化层上部存在强烈的湍流,在熔池底部的壳层最厚.

    双层熔池湍流模型大涡模拟数值模拟

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    基于支持向量机的平稳期儿童哮喘诊断方法研究

    胡朝山刘静张琪范一强...
    114-120页
    查看更多>>摘要：哮喘是一种对儿童生活质量有重大影响的慢性呼吸系统疾病,它的及时预测和准确诊断对哮喘儿童的健康至关重要.但对处于哮喘平稳期的儿童而言,哮喘发作时儿童的呼吸音中不存在明显的喘鸣音等特征音,所以在听觉上处于哮喘平稳期儿童的呼吸音与健康儿童的呼吸音无明显区别,导致医护人员难以使用传统的听诊方法诊断哮喘.选用机器学习中的支持向量机算法(SVM)对儿童进行哮喘预测,研究结果表明,SVM在哮喘与健康儿童呼吸音的分类预测中表现出色,其对吸气相的预测准确率达到96.53％,而对呼气相的预测准确率达到91.66％.由此可见,SVM在儿童哮喘诊断中具有较好可行性,提高了儿童哮喘诊断的准确性和效率,为该领域提供了可靠的诊断工具.

    哮喘预测机器学习支持向量机

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    一维可压缩非混相两相流激波解的渐近稳定性

    赵奥明陈亚洲
    121-128页
    查看更多>>摘要：研究了一维可压缩Navier-Stokes/Allen-Cahn方程Cauchy问题解的大时间行为,该方程组描述了具有扩散界面的非混相两相流的流动.利用反导数方法和能量估计证明了一维可压缩Navier-Stokes/Allen-Cahn方程黏性激波解的存在性和渐近稳定性.

    Navier-Stokes/Allen-Cahn方程组激波渐近稳定性

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