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LSTM 与Informer 融合预测冠层区域温度
摘 要： 针对传统温度预测方法难以充分捕捉多尺度信息，导致模型预测性能不佳等问题，该研究提出了一种基于 Informer 架构和长短时记忆网络（ long short-term memory, LSTM ）与多源数据融合的冠层区域温度预测模型。在编码层 中，采用稀疏注意力机制提取输入因子的多尺度信息及其与长时序数据之间的耦合关系；在解码层中，利用 LSTM 提取 短期时序依赖，以增强时间序列的连贯性，同时引入改进的反向残差前馈网络（ improved residual feedforward network, IRFFN ）以优化模型结构。首先采用孤立森林法对数据进行异常值清理，并进行了归一化处理；然后使用斯皮尔曼相关 系数法对冠层区域温度进行相关性分析，并选择相关程度较高的环境因子作为模型的输入特征；最终通过网格搜索法对 超参数进行优化，并通过迭代训练实现模型的最优配置。通过与其他 4 种主流算法进行对比分析，提出的 Informer- LSTM 在冠层区域温度预测方面表现出更高的精度，其平均绝对误差（ mean absolute error, MAE ）、均方根误差（ root mean square error, RMSE ）和决定系数（ R 2 ）分别达到了 0.166 、 0.224 ℃和 97.8% ，与基础模型 Informer 相比，冠层区 域温度的预测精度提高了 32.36% 。该模型在时间序列预测方面具有较高的精度，为区域气象温度的中短期精准预测提 供了一种新的技术方法。 关键词： 冠层 ； 温度 ； 非线性时间序列 ； 长短期记忆神经网络 ； Informer doi ： 10.11975/j.issn.1002-6819.202409001 中图分类号： TP18 ； S165 文献标志码： A 文章编号： 1002-6819(2025)-07-0001-11
在全球变暖水平上评估CMIP6不确定性
IPCC报告和气候变化影响研究通常基于不同的社会经济途径和气候模范来利用气候预测的合奏，这提供了合理的未来气候的时间演变。但是，《巴黎协定》和许多国家和国际承诺都考虑针对未来全球变暖水平的适应和缓解计划。模型的不确定性和场景不确定性通常会影响未来变暖水平的交叉时间和在给定的全球变暖水平上的气候特征。在这项研究中，我们评估了季节性和区域温度和降水促进的多模型多模型CMIP6集合（MME）中的不确定性。，我们表明，如果在特定的全球变暖水平上考虑，区域温度预测的不确定性将大大降低，并且发射方案的影响有限，而GCM敏感性的影响降低了。我们还详细描述了与某些地区GCM的不同行为相关的大型不确定性。
Timken 微型和薄壁轴承目录
• 除非 Timken 另有指示，否则产品应保存在原包装中，直到准备投入使用为止。• 请勿移除或更改包装上的任何标签或模板标记。• 产品应以适当的方式存放，以免包装被刺穿、压碎或以其他方式损坏。• 产品从包装中取出后，应尽快投入使用。• 从散装容器中取出非单独包装的产品时，应在取出产品后立即重新密封容器。• 请勿使用已超过 Timken 保质期指南声明中定义的保质期的产品。• 存储区域温度应保持在 0º C (32º F) 至 40º C (104º F) 之间；应尽量减少温度波动。• 相对湿度应保持在 60% 以下，且表面应保持干燥。
应变变异和异常气候协同影响霍乱大流行
（el tor）一个且随着O139菌株在孟加拉国和环球状态的暂时出现。使用用于非线性时间序列分析的统计方法，我们检查了暴发和疾病与区域温度和雨水的区域同步，以及与Elniño南部振荡（ENSO）的区域同步。建立未来的期望并评估伴随历史应变替代品的气候异常，在不同的50年期间，由多模型气候模拟产生气候促进。第6个霍乱大流行在1904 - 07年的埃尔尼诺事件期间，在孟买总统侵犯后，霍乱爆发的阵阵阵阵阵阵阵阵爆发的震撼人心的同步。伴随异常天气条件与20世纪后期在止痛药中相关的与与ENSO相关的条件类似，以及向非洲和南美大流行的扩张。 在大霍乱异常开始时，1904 - 05年的降雨异常在区域气候的模拟变化的第99个百分点中。与与ENSO相关的条件类似，以及向非洲和南美大流行的扩张。在大霍乱异常开始时，1904 - 05年的降雨异常在区域气候的模拟变化的第99个百分点中。
“全覆盖”能源政策给消费者带来的好处
2 Ernani F. Choma、John S. Evans、James K. Hammitt、José A. Gómez-Ibáñez 和 John D. Spengler，“通过美国空气污染评估电动汽车对健康的影响”，《环境国际》，144 期（2020 年 11 月）：1-10。3 J. Jaguemont、L. Boulon 和 Y. Dubé，“全面回顾混合动力和电动汽车在低温下使用的锂离子电池”，《应用能源》，164 期（2016 年 2 月）：99-114。4 Tugce Yuksel 和 Jeremy J. Michalek，“区域温度对美国电动汽车效率、续航里程和排放的影响”，《环境科学与技术》49，第 6 期（2015 年 2 月）：3974–3980。 5 Yutaka Motoaki、Wenqi Yi 和 Shawn Salisbury，“低温下电动汽车快速充电的实证分析”，能源政策，122（2018 年 11 月）：162-168。6 Yi-Hui Wang、Ryan K. Walter、Crow White、Matthew D. Kehrli、Stephen F. Hamilton、Patrick H. Soper 和 Benjamin I. Ruttenberg，“加州中部海岸海上风电及其价值的时空变化”，环境研究通讯，1（2019 年 10 月）：1-10。
基于阶段的神经网络进行回流焊曲线预测和回流焊配方优化，以实现质量和节能
在回流过程中，放置元件的电路板上会形成焊点，因此回流炉腔内的温度设置对 PCB 的质量至关重要。不适当的温度曲线会导致各种缺陷，如裂纹、桥接、分层等。焊膏制造商通常会提供理想的温度曲线（即目标温度曲线），而 PCB 制造商则会尝试通过微调炉的配方来满足给定的温度曲线。传统方法是调整配方，使用热测量设备收集热数据。它调整温度曲线依赖于反复试验的方法，这需要花费大量时间和精力。本文提出了 (1) 配方初始化方法，用于确定用于收集训练数据的初始配方；(2) 基于阶段（升温、浸泡和回流）的输入数据分割方法，用于数据预处理；(3) 反向传播神经网络 (BPNN) 模型，用于预测所需的区域温度以减少实际处理曲线与目标曲线之间的差距；(4) 混合整数线性规划 (MILP) 算法，用于生成最佳配方以最小化温度设置。本文旨在通过一次实验实现所需空气温度的非接触式预测。MILP 优化模型利用了从预测结果中获得的上限和下限约束。该模型已通过不同的初始配方和不同的目标曲线进行了交叉验证。结果，在开始实验的 10 分钟内，生成的最佳配方将与目标曲线的匹配度提高了 4.2%，达到 99%，同时降低了 23% 的能源成本。关键词：回流热配方优化、机器学习、基于阶段的分割、反向传播神经网络（BPNN）、混合整数线性规划（MILP）。