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期刊信息/Journal information
山东科学
山东省科学院
山东科学

山东省科学院

王英龙

双月刊

1002-4026

sdkx@sdas.org sdkx2@sdas.org

0531-82605310

250014

山东省济南市科院路19号

山东科学/Journal Shandong ScienceCSTPCD
查看更多>>《山东科学》是山东省科学院主办的自然科学综合性学术期刊,面向高校、科研单位和企业的广大科技工作者,力求及时报道自然科学各个主要领域在基础理论和应用研究方面具有创新性和高水平的、有重要意义的最新科研成果,是山东省最具知名度的学术期刊之一。 《山东科学》创刊于1984年,原名《山东省科学院院刊》。1989年获得国内统一刊号,同时更名为《山东科学》。2005年,随着期刊的不断发展,《山东科学》由季刊改为双月刊。迄今已出版22卷97期,发表论文1400余篇。《山东科学》的办刊宗旨是立足本省,面向全国,以报道自然科学各学科领域中的基础理论和应用研究为主要内容,反映最新的科技成果,传播科技信息,交流学术思想,促进科技成果商品化、产业化,推动科技事业的发展。《山东科学》对国家自然科学基金项目、科技攻关项目及各省部委基金资助项目予以优先报道,力争成为国内一流的学术期刊。期刊论文发表周期短,优秀论文能够及时刊出。近年来,期刊的影响因子、总被引频次等文献计量学指标不断提高,在全省、国内外学术界的影响日益增强,深受国内广大科技工作者的欢迎。作为山东省科学院主办的唯一自然科学综合性学术期刊,《山东科学》有力促进了山东科技界与国内外的学术交流,推动了高新技术成果的产业化,产生了一定的社会和经济效益。《山东科学》先后被中国学术期刊全文数据库、中国学术期刊综合评价数据库、中国学术期刊(光盘版)、万方数据——数字化期刊群、中国核心期刊(遴选)数据库、中文科技期刊数据库(全文版)、中国无机分析化学文摘等国内多家大型数据库收录。为使《山东科学》达到更高的水平,组建了新一届编委会。由4位国内外院士、大学校长担任顾问,37位国内外大学、科研院所的知名教授、博导担任编委,形成强大的科研后盾。编委会指导期刊围绕前沿学科的发展动向,确定选题,有重点地组织稿件,面向几个国内外热点行业的专家学者开展学术交流,提高期刊、主办单位的学术知名度。编委会约请国内外学术大家,开设专栏,展开该学科的学术交流、学术争鸣,吸引相关学科科研人员关注该学科的发展动向。《山东科学》依托主办单位的科研优势,可以有力地促进相关学科的发展,并带动全行业的学术交流,推动科技成果的转化及技术服务。作为自然科学综合性学术期刊,学科涉及生物、计算机、能源、自动化、激光、新材料、分析测试等诸多领域。可以刊载自然科学几乎所有专业的学术论文。为一些新兴学科、交叉科学、边缘科学论文的发表提供了很好的园地,可以充分表达他们的新论点,开展学术交流。《山东科学》最大的特点,是不仅注重基础理论研究,还侧重科技成果的应用与推广。通过刊载应用研究领域的论文,促进产学研相结合,大力推动科技成果的转化,使其在取得社会效益的同时,产生一定的经济效益。《山东科学》自创刊以来,在各方面都取得了长足发展。今后,还要进一步采取各种切实可行的措施,全面提高期刊的学术水平,促进山东学术界与国内外的学术交流。
正式出版
收录年代

    基于量子计算的灵活编组列车大小交路混合运行优化方法

    袁也徐皓卢学永李文新...
    94-103页
    查看更多>>摘要:灵活编组模式下列车时刻表和大小交路策略的联合优化问题受到列车时刻表、乘客动态方程和列车灵活编组等相关条件制约,各约束相互耦合增加了问题的复杂性和计算求解的难度,传统优化方法求解该问题将变得较为困难。本研究将量子计算应用于该问题,以最小化线路上所有车站的滞留乘客数量为目标,建立了混合整数非线性规划模型,设计数值实验并利用相干伊辛机真机对模型进行求解。结果表明,相干伊辛机真机在运行效率和优化性能上相比较于其他经典算法具有明显的优势。

    城市轨道交通灵活编组量子计算大小交路时刻表优化

    面向复杂交通场景的目标检测模型YOLO-T

    刘宇高尚兵张秦涛张莹莹...
    104-115页
    查看更多>>摘要:针对复杂交通场景下,特别是拥堵道路中,经常出现的交通目标密集、互相遮挡,小尺度目标检测精度低的问题,提出了一种面向复杂交通场景的目标检测模型YOLO-T(You Only Look Once-Transformer)。首先提出CTNet主干网络,相较于CSPDarknet53,该主干拥有更深的网络结构和多尺度特征提取模块,不仅能够更好地学习密集目标的多级特征,还可以提高模型对复杂交通场景的应对能力,进而引导模型更加关注小目标的特征信息,提升小目标的检测性能;其次引入Vit-Block,采用卷积和Transformer并行的方式融合更多的特征,兼顾局部和上下文信息的关联性,从而提升检测精度;最后在颈部网络Neck后增加Reasonable模块,引入注意力机制,进一步提高目标检测算法对复杂场景和遮挡目标的鲁棒性。实验结果表明,相比基准算法,YOLO-T 在 KITTI 数据集和 BDD100K 数据集的检测精度分别提高了 1。92%和12。78%,能有效提升复杂交通场景下的检测性能,更好地辅助驾驶员对其他车辆行驶行为的判断,减少交通事故的发生。

    智能交通深度学习目标检测YOLO复杂交通场景

    基于LSTM模型的污水处理厂出水总氮预测研究

    余铭铨师浩铭
    116-124页
    查看更多>>摘要:出水总氮质量浓度是评价污水处理厂生物脱氮效果的关键指标之一。为解决污水厂总氮排放易超标的问题,提出了一个基于长短期记忆网络(LSTM)的出水总氮实时预测模型。利用皮尔逊相关性分析来确定模型输入,并通过网格搜索算法优化模型超参数。将得到的LSTM模型应用于重庆市某实际污水处理厂预测出水总氮,并与传统的时序模型作对比,验证了该模型的可行性。结果表明:LSTM模型能够较好地预测出水总氮,其预测值与实际值的平均绝对误差为0。911 mg/L,均方根误差为 1。074 mg/L,平均绝对百分比误差为 11。28%,各项指标均优于循环神经网络(RNN)模型和自回归差分移动平均(ARIMA)模型。这一模型的构建可以为出水总氮的高效监测提供帮助。

    LSTM模型皮尔逊相关性网格搜索算法出水总氮

    全球中低纬度降水量时空特征分析

    王秋妍宋秀瑜杨帆李耀如...
    125-134页
    查看更多>>摘要:基于1982 年1 月至2022 年4 月全球降水量的月平均数据资料,利用循环平稳经验正交函数(CSEOF)方法,讨论了第一、二模态的空间分布和时间序列,分析了全球中低纬度海洋降水量的空间分布、季节变化特征和年际变化特征,讨论了可能引起该变化的原因。结果表明,降水量的年际变化呈现周期性变化特征,其主要变化区域分布在热带太平洋地区,第一模态空间场呈现东-西反相位振荡特征,冬季强于夏季;第二模态空间场季节变化相对于第一模态空间场更为复杂,冬季正负变异高值区主要表现为东-西反相位振荡特征,而夏季以负变异区为主,变异区强度较弱。第一模态时空变化特征主要受到厄尔尼诺-南方涛动(ENSO)现象影响,而第二模态主要受到中部型厄尔尼诺(El Niño Modoki)现象影响,降水量的主要变化特征受到两种现象的叠加影响。

    循环平稳经验正交函数全球降水厄尔尼诺-南方涛动CMAP数据集

    《山东科学》第37卷2024年总目次

    后插1-后插10页

    征稿启事

    封2,封3页