简介:摘要:随着智能算法的不断发展,BP神经网络也逐渐被应用于图像处理领域。通过不断训练获得能够与实际情况相匹配的网络结构,在通过测试后,可利用BP神经网络对后续图像进行处理,完成自主的运算过程,减少人工参与度。在对目标进行识别的过程中,BP神经网络可大大减少工作量,提高图像处理的效率。
简介:摘要:本文针对地铁客流长序列预测问题,提出了一种基于神经网络Informer模型的解决策略,通过对宁波地铁系统的2023年下半年客流数据分析整理,构建了包含时间、节假日、天气等多因素的长序列数据集,以此为基础对Informer模型进行训练,并对2024年数据进行了预测,通过与LSTM模型预测结果以及该时段真实客流数据进行比较分析,证明本研究提出方法在地铁客流长序列预测时具有较高可行性。
简介:摘要:短时交通流预测是智能交通系统(ITS)的关键组成部分,其准确性、实时性直接影响到交通控制与诱导系统能否及时向出行者发布准确的交通信息,对于治理城市交通给拥堵问题具有重要意义。基于神经网络的预测方法是近年来非参数化方法中开展研究做多的,本问详细介绍了BP神经网络和RBF神经网络在交通流预测领域的应用与发展,以及国内外学者对神经网络的优化做出的努力。并提出了一个未来研究的方向即对更为复杂的网络层面上的城市道路进行预测,并拟定了一个解决方案。
简介:摘要肠内营养是经胃肠道提供代谢需要的营养物质及其它各种营养素的营养支持方式,为全营养治疗的首选,不仅能维持胃肠道的功能和结构的完整性,刺激胃肠道的收缩和营养物质的吸收;同时可以保护肠道菌群和预防肠外营养相关的感染性和代谢疾病。神经重症病人多处于昏迷状态,无法主动进食,机体丧失营养较多,常伴有脱水、高钠、血浆渗透压升高,继而引发神经细胞内营养缺失,导致病情不断加重,特别是重型颅脑损伤病人处于高分解、高代谢状态,能量需求增加,蛋白质更新加快。神经重症病人的营养不足可使并发症增加,呼吸机撤机困难、病情恶化、ICU住院时间延长及病死率增加。因此肠内营养的管理在危重病人中显得尤为重要。
简介:【 摘要】 颅脑外伤具体的症状包括:脑震荡、颅骨骨折、颅内出血、颅内血肿等情况。主要救治手段以手术治疗为主,药物治疗为辅,稳定患者各项生命体征和生理指标,保障患者身体健康安全问题。目的 就神经外科危重颅脑外伤患者的临床护理方案选择和制定深入探讨分析。方法 现将于 2017 年 3 月~ 2019年 2 月来中心医院 神经外科治疗就诊的 82例危重颅脑外伤患者作为研究对象,实施不同护理方案,对比结果。将全部患者随机分为常规组和针对组,每组患者各 41例。常规组实施常规性神经外科护理方案,针对组采取针对性护理方案。通过对比两组患者对护理的满意度,护理效果及恶性并发症突发概率等数据结果,比较临床资料,分析并得出结论。结果 针对组患者对护理的满意度为 93.45%,高于常规组的 84.31%,差异具有统计学意义( P< 0.05)。经护理方案干预后,针对组患者疾病治疗有效率为 97.56%高于常规组患者的疾病治疗有效率 85.36%,差异具有统计学意义( P< 0.05)。针对组患者恶性并发症的突发概率 4.87%,优于常规组患者 12.20%( P< 0.05)。结论 神经外科危重颅脑外伤患者的治疗和康复期较长,因此,需要实施综合全面的护理措施,以实施监测患者的身体情况、病情和康复程度,保障患者的生命健康安全。针对性护理方案能够有效改善患者的生理状况,照顾患者情绪感受,提高患者的治疗有效率,有效抑制恶性并发症突发概率,帮助患者早日康复。建议在临床医学护理方案上推广使用。
简介:摘要高铁隧道变形监测过程中有很多不确定因素导致获得的监测数据包含很多随机误差,利用小波分析理论先对数据进行降噪处理,再通过小波分析与经典的人工神经网络相结合,建立小波神经网络模型进行预测。与BP网络模型相比,经过小波函数降噪后再进行预测模型的建立所获得的预测结果精度更高,误差小,在高铁隧道的变形监测研究中有很好的应用前景。