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基于灰色理论的硫化铜精矿品位预测模型 预览
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作者 任传成 韩金姝 +1 位作者 杨建国 王广超 《有色金属:选矿部分》 CAS 北大核心 2019年第1期39-42,共4页
针对小样本数据条件下预测硫化铜精矿品位的问题,提出了基于灰色理论的铜精矿品位预测模型。该模型通过试验所得的小样本数据,动态改变建模数据的初始值和背景值,结合灰色理论建立了硫化铜精矿品位的GM(1,1)预测模型,统计预测模型的平... 针对小样本数据条件下预测硫化铜精矿品位的问题,提出了基于灰色理论的铜精矿品位预测模型。该模型通过试验所得的小样本数据,动态改变建模数据的初始值和背景值,结合灰色理论建立了硫化铜精矿品位的GM(1,1)预测模型,统计预测模型的平均相对误差。结果表明:基于灰色理论的预测模型精度较高,最小的平均相对误差为1. 88%,模型的预测效果较好,可作为预测铜精矿品位的一种新方式。 展开更多
关键词 硫化铜 精矿品位 灰色理论 预测模型
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焦炭硫分的影响因素及预测研究 预览
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作者 金权 李梅 +1 位作者 孙功成 程雪云 《煤炭转化》 CAS CSCD 北大核心 2019年第1期57-63,共7页
选取不同煤阶且硫分不同的24种炼焦煤作为实验用煤,研究了影响单种煤焦炭中硫分含量的因素;并设计了12种配煤方案,研究了SCO炉配合煤的硫迁移及配合性能,得到了一种新的焦炭质量控制模型。用模型预测出的焦炭硫分含量与实际测得焦炭硫... 选取不同煤阶且硫分不同的24种炼焦煤作为实验用煤,研究了影响单种煤焦炭中硫分含量的因素;并设计了12种配煤方案,研究了SCO炉配合煤的硫迁移及配合性能,得到了一种新的焦炭质量控制模型。用模型预测出的焦炭硫分含量与实际测得焦炭硫分含量的误差均不高于0.04,满足国家标准。24种单种煤中的硫以有机硫为主,硫铁矿硫所占质量分数较小,硫酸盐硫所占质量分数最小。焦中的硫依然以有机硫为主。煤焦转化过程中,三种形态硫的脱除能力不同。硫酸盐硫很稳定,基本不会发生变化,硫铁矿硫脱除能力较强,而有机硫脱除能力较弱。焦炭硫分含量主要取决于煤中有机硫含量。 展开更多
关键词 炼焦煤 硫迁移 配煤 焦炭 预测模型
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秦皇岛气象因素对儿童下呼吸道疾病就诊人数影响及预测研究 预览
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作者 李瑞盈 张一博 +3 位作者 杨佳 赵铭 孙丽华 卢宪梅 《干旱气象》 2019年第3期460-466,共7页
呼吸系统疾病对儿童的身体健康有极大影响,其发生与气象条件有密切关系。为探讨秦皇岛地区气象条件对儿童下呼吸道疾病的影响,预测就诊人数,为医疗气象服务提供新方法,利用秦皇岛地区2015-2016年儿童下呼吸道疾病就诊人数资料和同期气... 呼吸系统疾病对儿童的身体健康有极大影响,其发生与气象条件有密切关系。为探讨秦皇岛地区气象条件对儿童下呼吸道疾病的影响,预测就诊人数,为医疗气象服务提供新方法,利用秦皇岛地区2015-2016年儿童下呼吸道疾病就诊人数资料和同期气象资料,分别使用逐步回归分析和BP人工神经网络建立儿童下呼吸道疾病就诊人数预测模型,并对预测效果进行评价。结果表明,气象条件对儿童下呼吸道疾病的发生有显著影响,特别是阶段性天气变化与气候异常对就诊人数影响较大。就诊人数与气温及平均相对湿度呈负相关关系,与气压、风速及前72 h气温变幅呈正相关关系,与气温相关性最好,与气压、平均相对湿度相关性次之。逐步回归法与BP人工神经网络模型的预测准确率分别为72.75%、76.30%。2种预测模型中,BP人工神经网络模型的整体表现更为出色。 展开更多
关键词 气象条件 下呼吸道疾病 逐步回归分析 人工神经网络 预测模型
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机器学习模型在预测肾结石输尿管软镜碎石术后早期结石清除率中的应用 预览
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作者 朱学华 杨明钰 +6 位作者 夏海缀 何为 张智荧 刘余庆 肖春雷 马潞林 卢剑 《北京大学学报:医学版》 CAS CSCD 北大核心 2019年第4期653-659,共7页
目的:基于随机森林和XGBoost两种机器学习算法建立预测模型,探讨其对肾结石患者行输尿管软镜碎石术(flexible ureteroscopic lithotripsy,fURL)后早期结石清除率(stone-free rate, SFR)的预测价值。方法:回顾性分析201例行fURL的肾结石... 目的:基于随机森林和XGBoost两种机器学习算法建立预测模型,探讨其对肾结石患者行输尿管软镜碎石术(flexible ureteroscopic lithotripsy,fURL)后早期结石清除率(stone-free rate, SFR)的预测价值。方法:回顾性分析201例行fURL的肾结石患者的临床资料,根据术后是否达到结石清除标准,将患者分为结石清除组和结石残留组。比较两组患者年龄、体重指数(body mass index,BMI)、结石数目、结石体积、结石密度和肾积水等因素的差异。对于肾下盏结石,需测量肾脏解剖相关指标,包括肾盂漏斗部夹角、肾下盏宽度、肾下盏长度及肾盂肾下盏高度。将上述潜在影响因素分别纳入随机森林和XGBoost算法建立预测模型,绘制受试者工作曲线,检验模型预测价值。前瞻性收集71例患者的临床资料对模型进行外部验证。结果: 201例fURL手术均顺利完成,一期手术早期SFR为61.2%。利用随机森林和XGBoost算法建立预测模型并得到不同变量预测重要性评分,随机森林模型和XGBoost模型曲线下面积均为0.77。应用71例样本对模型进行外部验证结果显示,随机森林模型对检测样本的预测总准确率、特异度及灵敏度分别为74.6%、82.6%和60.0%,XGBoost模型对检测样本的预测总准确率、特异度及灵敏度分别为80.3%、87.0%和68.0%。在两种模型中,预测重要性评分排名前四位的变量均为结石体积、平均结石密度、最大结石密度和BMI。结论:基于随机森林和XGBoost算法建立的机器学习模型可准确预测肾结石患者fURL术后早期结石清除状态,有利于术前评估及临床决策。结石体积、平均结石密度、最大结石密度和BMI可能是影响肾结石fURL术后SFR的重要预测因素。 展开更多
关键词 机器学习 随机森林 XGBoost 肾结石 结石清除率 预测模型
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基于MRMR-HK-SVM模型的PM2.5浓度预测 预览
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作者 李建新 刘小生 +1 位作者 刘静 黄俊 《中国环境科学》 EI CAS CSCD 北大核心 2019年第6期2304-2310,共7页
以赣州市2017年全年的空气质量和气象数据为研究对象,通过最大相关最小冗余算法(MRMR)提取出最优的特征子集,并将其作为预测模型的输入数据,同时构造混合核函数(HK)对传统的支持向量机模型(SVM)进行改进,最终建立MRMR-HK-SVM模型.实验... 以赣州市2017年全年的空气质量和气象数据为研究对象,通过最大相关最小冗余算法(MRMR)提取出最优的特征子集,并将其作为预测模型的输入数据,同时构造混合核函数(HK)对传统的支持向量机模型(SVM)进行改进,最终建立MRMR-HK-SVM模型.实验结果表明,MRMR-HK-SVM模型有着更低的平均绝对误差(MAE)、平均绝对百分比误差(MAPE)和均方根误差(RMSE),相较于传统SVM模型,预测结果平均绝对误差下降了26.9%,且能更加准确的追踪到PM2.5浓度的突变时刻.可见,MRMR-HK-SVM模型具有更好的泛化能力,能够更加精确地预测PM2.5浓度. 展开更多
关键词 PM2.5 最大相关最小冗余 混合核函数 支持向量机 预测模型
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基于大数据平台的天气预报系统综述 预览
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作者 潘宁康 黄泽斌 +3 位作者 潘银辉 陈焕基 吴泽浩 吕春婉 《现代信息科技》 2019年第6期29-31,共3页
本文对大数据平台进行研究,针对采集后不同的气象数据,选取了部分预测模型进行原理分析和预测过程的概述;同时对智能气象信息推送进行研究,分析了LBS技术、推荐系统、数据可视化技术以及智能终端在气象领域的应用。
关键词 预处理 预测模型 LBS 推荐系统
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基于带约束BP神经网络的黄土湿陷系数预测模型研究 预览
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作者 苏芮 王旭 +3 位作者 蒋代军 刘德仁 何菲 韩高孝 《路基工程》 2019年第3期14-18,共5页
通过现场试验和室内试验得到某黄土场地Q3黄土的湿陷系数及相关物理力学参数,分析了黄土湿陷系数与其主要物理力学影响因素之间相关性。针对室内试验数据具有离散性较强的特点,基于传统BP神经网络模型进行改进,建立了带约束的BP神经网... 通过现场试验和室内试验得到某黄土场地Q3黄土的湿陷系数及相关物理力学参数,分析了黄土湿陷系数与其主要物理力学影响因素之间相关性。针对室内试验数据具有离散性较强的特点,基于传统BP神经网络模型进行改进,建立了带约束的BP神经网络模型并对黄土的湿陷系数进行预测。结果表明:湿陷系数与含水率、天然密度、饱和度成负相关,与压缩系数和孔隙比成正相关;带约束的BP神经网络模型可以定量保证预测结果的准确性,其预测误差在10%以内。 展开更多
关键词 湿陷系数 Q3黄土 影响因素分析 带约束BP神经网络 预测模型
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纯电动汽车动力电池温度预测模型实验研究
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作者 魏国强 高兰芳 《电子测量技术》 2019年第9期93-97,共5页
温度是影响动力电池寿命和安全性能的一个重要因素,在复杂的行驶工况下,对车载动力电池的温度预测控制显得非常重要。针对纯电动汽车动力电池温度测量精确度下降的问题,分别采集了车辆在FTP75和UDDS两种典型行驶工况下的温度数据,在动... 温度是影响动力电池寿命和安全性能的一个重要因素,在复杂的行驶工况下,对车载动力电池的温度预测控制显得非常重要。针对纯电动汽车动力电池温度测量精确度下降的问题,分别采集了车辆在FTP75和UDDS两种典型行驶工况下的温度数据,在动力电池热动力学模型的基础上,采用基于参数模型的广义预测控制算法,建立了纯电动汽车整车模型以及动力电池温度精确预测模型,并搭建了动力电池温度测量实验台架,试验结果表明,在车辆FTP75和UDDS两种典型行驶工况,模型预测温度与实际温度的误差极小,广义预测控制算法模型满足了车用动力电池温度精确预测的目标需求。 展开更多
关键词 温度 动力电池 广义预测控制 预测模型
基于概率神经网络的急性阑尾炎患者术后住院天数预测研究 预览
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作者 梁丽军 霍梅亚 董方岐 《中国初级卫生保健》 2019年第7期8-10,17共4页
目的考虑患者诊疗过程,对急性阑尾炎手术术后住院天数建立预测模型,为医院提高服务效率、医保政策制定以及患者提前了解治疗情况提供参考。方法随机抽取某三甲医院2016年7月-2017年9月的腹腔镜下急性阑尾切除术患者共243例,利用单因素... 目的考虑患者诊疗过程,对急性阑尾炎手术术后住院天数建立预测模型,为医院提高服务效率、医保政策制定以及患者提前了解治疗情况提供参考。方法随机抽取某三甲医院2016年7月-2017年9月的腹腔镜下急性阑尾切除术患者共243例,利用单因素分析从患者年龄、性别、BMI、是否有合并症和是否有穿孔等因素找出显著影响因素,之后分别利用概率神经网络和多元logistic回归模型的方法构建阑尾炎患者术后住院天数预测模型。结果影响急性阑尾炎患者术后住院天数的因素主要包括患者年龄、阑尾炎穿孔情况、其他并发症情况、白细胞指数情况、切口恢复天数以及术后发烧天数,概率神经网络模型对测试集的预测精度为72.1%,高于多元logistic回归模型的64.0%。结论概率神经网络模型拟合度优于多元logistic回归模型,能够有效预测腹腔镜下急性阑尾切除术患者术后住院天数。 展开更多
关键词 急性阑尾炎 概率神经网络 术后住院天数 预测模型
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基于LSTM神经网络模拟的陇中黄土高原沟壑区保护性耕作下土壤贮水量变化 预览
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作者 王钧 李广 刘强 《中国生态农业学报(中英文)》 CAS CSCD 北大核心 2019年第8期1226-1237,共12页
为分析陇中黄土高原沟壑区不同保护性耕作措施的贮水效果,本研究利用春小麦/豌豆(W/P)、豌豆/春小麦(P/W)轮作的长期定位试验,分别设置传统耕作(T)、免耕(NT)、传统耕作秸秆覆盖(TS)和免耕覆盖(NTS)4种耕作措施,以当地月平均气温、月降... 为分析陇中黄土高原沟壑区不同保护性耕作措施的贮水效果,本研究利用春小麦/豌豆(W/P)、豌豆/春小麦(P/W)轮作的长期定位试验,分别设置传统耕作(T)、免耕(NT)、传统耕作秸秆覆盖(TS)和免耕覆盖(NTS)4种耕作措施,以当地月平均气温、月降水量、月平均辐射量、月平均蒸发量、月作物耗水量为输入因子,以月土壤贮水量为输出,建立基于长短期记忆(Long Short-Term Memory,LSTM)神经网络的土壤贮水量预测模型,并对该模型的有效性进行评估。研究结果表明:1)基于LSTM神经网络建立的土壤贮水量模型对陇中黄土高原沟壑区保护性耕作下土壤贮水量预测具有较好的适用性,模型模拟结果的平均均方根误差为7.76mm,平均绝对误差为6.95mm,相对误差控制在5%~+5%的范围内。2)P/W轮作序列中各处理的土壤贮水量均比W/P轮作序列增加1.09%~1.43%。3)不同轮作序列,NTS处理的贮水效果均优于其他3种耕作措施,在W/P轮作序列中,NTS处理的年均土壤贮水量比T、NT和TS分别增加2.89%、1.70%和2.46%;在P/W轮作序列中,NTS处理的年均土壤贮水量比T、NT和TS分别增加3.03%、1.91%和2.57%。4)不同降水年型,NTS处理的土壤贮水量最高,且干旱年效果更加显著,其中丰水年NTS处理的土壤贮水量比T、NT和TS平均增加2.71%、1.48%和2.19%,而干旱年平均增加3.97%、2.54%和3.64%。5)保护性耕作措施的贮水效果随季节发生变化,作物生长前期(3—5月)保护性耕作措施的贮水优势较为明显,进入作物生长旺盛期(5—6月)保护性耕作措施与传统耕作的贮水效果差异不显著,而作物生长后期(7月)保护性耕作措施较传统耕作土壤贮水量明显增加。基于LSTM神经网络模拟环境下免耕覆盖的贮水保墒效果最好,为陇中黄土高原沟壑区最适宜的保护性耕作措施。 展开更多
关键词 保护性耕作 春小麦/豌豆轮作 土壤贮水量 LSTM神经网络 预测模型 陇中黄土高原沟壑区
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实验教学方法对本科生自主择业的影响研究
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作者 冯素珍 史小红 赵胜男 《内蒙古农业大学学报:社会科学版》 2019年第3期27-30,共4页
基于调研及重点毕业生长期跟踪收集数据,针对“实验教学方法”对本科生自主择业的影响展开研究。结果表明,讲授式与开放式的实验教学方法对学生择业的影响较为均衡,启发式实验教学方法使学生升学意愿更加强烈,自习式实验教学方法则效果... 基于调研及重点毕业生长期跟踪收集数据,针对“实验教学方法”对本科生自主择业的影响展开研究。结果表明,讲授式与开放式的实验教学方法对学生择业的影响较为均衡,启发式实验教学方法使学生升学意愿更加强烈,自习式实验教学方法则效果正好与其相反。本文通过预测模型的建立,对四种实验教学方法影响学生就业情况进行预测取得了较好预测效果,对进一步指导教学改革有建设性意义。 展开更多
关键词 实验教学 启发式 自习式 讲授式 开放式 预测模型
网络热门事件的影响因素及发展态势的预测模型 预览
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作者 张昊宇 肖望 +2 位作者 覃玉冰 杨柳 邓春林 《情报探索》 2019年第1期8-13,共6页
[目的/意义]旨在对网络热门事件走向进行定性判断。[方法/过程]搜集大量历史数据和文献资料,分析影响网络热门事件在网上传播的主要影响因素,分析了中国蓝皮书上2013—2016年的80个热点舆情事件的数据,建立了能预测网络热门事件舆情传播... [目的/意义]旨在对网络热门事件走向进行定性判断。[方法/过程]搜集大量历史数据和文献资料,分析影响网络热门事件在网上传播的主要影响因素,分析了中国蓝皮书上2013—2016年的80个热点舆情事件的数据,建立了能预测网络热门事件舆情传播的Logistics回归模型,并检验模型的正确性。[结果/结论]该模型预测的结果与实际情况的匹配度达到了70%,能为政府监管网络热门事件的决策提供参考依据。 展开更多
关键词 指标体系 网络热门事件 预测模型 LOGISTIC回归 SPSS
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联合收获机喂入量监测系统设计与试验 预览
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作者 张振乾 孙意凡 +3 位作者 刘仁杰 张漫 李寒 李民赞 《农业机械学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2019年第6期85-92,共8页
为了能够实时、准确地获取联合收获机作业过程中的喂入量信息,设计了基于割台传动轴扭矩的喂入量监测系统,并建立了喂入量预测模型。该监测系统主要由信息感知模块、车载终端和移动终端构成。信息感知模块包括扭矩传感器、霍尔传感器和... 为了能够实时、准确地获取联合收获机作业过程中的喂入量信息,设计了基于割台传动轴扭矩的喂入量监测系统,并建立了喂入量预测模型。该监测系统主要由信息感知模块、车载终端和移动终端构成。信息感知模块包括扭矩传感器、霍尔传感器和GPS模块等;车载终端将采集信息本地显示并打包上传;移动终端实现了对联合收获机作业参数的远程监测。在建立喂入量预测一元线性回归模型基础上,对扭矩信号进行了双阈值滤波和低通滤波。田间试验结果表明,该系统运行稳定,通信良好,一元线性回归模型预测决定系数为0.755。滤波方法能够有效地滤除噪声,滤波后预测决定系数提高至0.852,能够在一定程度上满足联合收获机喂入量监测的实际需要。 展开更多
关键词 联合收获机 喂入量 监测 预测模型
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基于地理加权回归的NO2排放预测模型
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作者 赵晶娅 徐铖铖 刘攀 《安全与环境学报》 CAS CSCD 北大核心 2019年第3期964-970,共7页
为了探究影响NO2排放的交通相关因素,以交通分析小区为基本单位,提取了美国洛杉矶城市的人口特征、道路网络特征、交通状况等数据,采用地理加权回归模型(GWR)分析各交通相关因素对NO2排放的影响,从而建立交通小区NO2排放预测模型。结果... 为了探究影响NO2排放的交通相关因素,以交通分析小区为基本单位,提取了美国洛杉矶城市的人口特征、道路网络特征、交通状况等数据,采用地理加权回归模型(GWR)分析各交通相关因素对NO2排放的影响,从而建立交通小区NO2排放预测模型。结果表明,交通小区路网密度、交通小区机动车吸引量、通勤时间在30~60 min的工作人数与NO2的排放呈正相关,表明3种影响因素的增加会造成NO2排放的增加;而交通小区在家工作的人数、慢行交通(步行、自行车等绿色出行方式)吸引量与NO2的排放呈负相关,表明适当鼓励在家工作的新型办公方式、鼓励居民出行选择慢行交通,能有效减少交通小区NO2的排放。 展开更多
关键词 环境学 NO2排放 预测模型 交通分析小区 地理加权回归
中国制造业智能化转型后的经营绩效发展研究 预览
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作者 林建邦 王天 《通讯世界》 2019年第7期289-290,共2页
随着计算机技术的进步及智能演算法的发展,中国已然进入智能化时代;同时,随着《中国制造2025》的正式出台,我国已然由"中国制造"加速向"中国智造"扩张与转型.为了避免中国智能制造业在盲目扩张下可能伴随而来的倒闭... 随着计算机技术的进步及智能演算法的发展,中国已然进入智能化时代;同时,随着《中国制造2025》的正式出台,我国已然由"中国制造"加速向"中国智造"扩张与转型.为了避免中国智能制造业在盲目扩张下可能伴随而来的倒闭潮,本文以国内制造业智能化转型的经营绩效发展为研究方向,采用二阶段变量筛选方法,找出影响智能制造业经营绩效的显著指标,并建构出具有较佳效力的经营绩效预测模型,有助于中国制造业智能化转型后企业经营绩效的预测,对智能制造转型进行有效监控并提出绩效管理的参考建议. 展开更多
关键词 智能制造 经营绩效 预测模型 多元自适应回归样条法
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多类别审计意见预测研究——基于SMOTE算法一BP神经网络模型
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作者 张庆龙 何斯佳 《审计研究》 CSSCI 北大核心 2019年第4期48-56,共9页
通过审计意见预测模型的研究,可以帮助利益相关者根据上市公司、事务所、审计环境等相关数据推定注册会计师应当出具的审计意见类型,这对于优化证券市场资源配置和维护市场经济秩序具有重要意义。本文以我国2015-2017年间信息传输、软... 通过审计意见预测模型的研究,可以帮助利益相关者根据上市公司、事务所、审计环境等相关数据推定注册会计师应当出具的审计意见类型,这对于优化证券市场资源配置和维护市场经济秩序具有重要意义。本文以我国2015-2017年间信息传输、软件和信息技术服务业A股上市公司为研究样本,从审计三方关系人的视角分析了审计意见的影响因素,并提出研究假设;随后建立了审计意见预测变量体系,运用因子分析法进行预测变量降维,并进行了Z-score数据标准化处理、SMOTE数据非平衡处理、审计意见数据的独热码转换;最后基于BP神经网络方法构建了多类别审计意见预测模型并进行检验。结果显示模型总体的平均预测准确率达到了90.7%,显示出了较为满意的预测效果。 展开更多
关键词 审计意见 预测模型 SMOTE算法 BP神经网络
案例分析在统计多元线性回归预测模型教学中的应用研究 预览
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作者 李非 《现代职业教育》 2019年第8期86-87,共2页
如何在教学中用案例展开相应的统计研究以及预测,通过案例对统计结果变动进行多次试验。预测变动的结果对多元线性回归方程的整体会不会造成影响,或者是造成怎样的影响?举出实例进行分析与讨论,同时将模型与其他的方法相结合,这样检测... 如何在教学中用案例展开相应的统计研究以及预测,通过案例对统计结果变动进行多次试验。预测变动的结果对多元线性回归方程的整体会不会造成影响,或者是造成怎样的影响?举出实例进行分析与讨论,同时将模型与其他的方法相结合,这样检测结果的准确性才能得到更多保障,让学生直观地理解多元统计分析。 展开更多
关键词 多元线性回归 预测模型 案例分析
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肝胆胰术后患者非计划重返SICU的危险因素及预测模型
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作者 郝芳芳 柳文娟 +2 位作者 林辉 潘新亭 孙运波 《中华危重病急救医学》 CAS CSCD 北大核心 2019年第3期350-354,共5页
目的探讨肝胆胰术后患者非计划重返外科重症加强治疗病房(SICU)的病因、危险因素,并建立预测患者重返概率数学模型。方法选择2013年1月至2018年8月青岛大学附属医院SICU收治的首次入住SICU,经过治疗由手术医师和SICU医师共同评估后转出S... 目的探讨肝胆胰术后患者非计划重返外科重症加强治疗病房(SICU)的病因、危险因素,并建立预测患者重返概率数学模型。方法选择2013年1月至2018年8月青岛大学附属医院SICU收治的首次入住SICU,经过治疗由手术医师和SICU医师共同评估后转出SICU,后因病情变化再次转回SICU的肝胆胰腺术后患者。分别统计3 d和7 d非计划重返SICU的情况。以7 d重返SICU患者作为重返SICU病因、危险因素及构建预测模型的研究对象,并按照1∶1筛选未重返患者作为对照。观察指标包括一般临床资料、既往史、首次转入SICU前手术情况、首次SICU住院时间及首次转出SICU时的指标(包括5大类、共43项指标)。先经Logistic回归分析筛选出重返SICU的危险因素,再采用R 3.4.1软件绘制列线图(Nomogram),对非计划重返SICU进行预测,通过自助法抽样检验评价Nomogram的分类性能。结果 SICU转出肝胆胰术后患者763例,其中3 d非计划重返率为2.10%(16/763),7 d非计划重返率为3.28%(25/763)。导致患者7 d重返SICU的病因中,感染占56.00%(14/25),心力衰竭占16.00%(4/25),梗死占12.00%(3/25),出血占12.00%(3/25),手术切口裂开占4.00%(1/25);导致患者3 d重返SICU的病因中,感染占56.25%(9/16),心力衰竭占18.75%(3/16),梗死占12.50%(2/16),出血占12.50%(2/16)。Nomogram分析显示,非计划重返SICU的危险因素包括首次SICU住院时间、高血压史以及转出SICU时的日常生活能力评分(ADL)、白细胞计数(WBC)、动脉血氧分压(PaO2)、凝血酶原时间(PT)、纤维蛋白原(FIB)。对绘制的Nomogram图进行自助法抽样检验,结果显示,一致性指数(C-index)为0.962〔95%可信区间(95%CI)=0.869~1.057〕,说明模型分类性能良好。结论感染、心力衰竭、梗死和出血是导致肝胆胰术后患者非计划重返SICU的主要病因。患者重返SICU的高危因素包括首次SICU住院时间、高血压史及转出SICU时的ADL评分、WBC、PaO2、PT、FIB。基于 展开更多
关键词 肝胆胰手术 重症加强治疗病房 重返 危险因素 预测模型
多元线性回归在矿井断层延展长度预测中的应用
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作者 施龙青 黄纪云 +2 位作者 高卫富 魏凯 郭玉成 《煤炭技术》 CAS 2019年第6期71-73,共3页
依据新汶煤田孙村井田11煤层断层资料,选取断层的走向、倾向、倾角和落差作为影响矿井断层延展长度的主要因素,利用散点图确定了延展长度主要与断层的倾角和落差有关。利用多元线性回归分析建立了11煤层NE-NEE、NW-NWW向断层的延展长度... 依据新汶煤田孙村井田11煤层断层资料,选取断层的走向、倾向、倾角和落差作为影响矿井断层延展长度的主要因素,利用散点图确定了延展长度主要与断层的倾角和落差有关。利用多元线性回归分析建立了11煤层NE-NEE、NW-NWW向断层的延展长度预测模型。实际应用证明,该模型是一种可行方式,可为煤矿经济有效生产提供依据。 展开更多
关键词 回归分析 预测模型 延展长度 新汶煤田孙村井田
卵巢早衰预测模型优化研究 预览
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作者 吴妍 童玲 肖丽红 《湖北民族学院学报:医学版》 2019年第1期10-14,共5页
目的在神经网络构建卵巢早衰预测模型基础之上使用层次分析法进行输入参数筛选,以期提高模型预测能力。方法在运用层次分析法对卵巢早衰预测指标的多个逻辑结构进行分层的基础上,对各项预测指标进行权值设定,按权值大小筛选出有效预测... 目的在神经网络构建卵巢早衰预测模型基础之上使用层次分析法进行输入参数筛选,以期提高模型预测能力。方法在运用层次分析法对卵巢早衰预测指标的多个逻辑结构进行分层的基础上,对各项预测指标进行权值设定,按权值大小筛选出有效预测指标作为模型输入参数,再依据临床数据对神经网络模型进行训练后,对模型预测结果准确性进行评估。结果前7位高权值卵巢早衰预测指标分别为抗苗勒氏管激素、抑制素B、卵泡刺激素、窦状卵泡数、A型行为、妇科手术史和克罗米芬激惹试验;所构建的卵巢早衰预测模型实际值与输出的相关系数为0. 945 0,预测精度达到94. 76%;验证模型泛化能力时,训练集、验证集和测试集的预测精度分别为97. 62%、93. 26%、92. 53%;与多种预测模型比较,经层次分析法优化后的神经网络预测模型预测效力更佳。结论基于层次分析法和神经网络相融合的卵巢早衰预测方法(AHP-BPNN)具有较高的预测精度和泛化能力,在临床应用中具有有效性和可行性,值得推广。 展开更多
关键词 卵巢早衰 预测模型 层次分析法 神经网络
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