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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
ISBN 978-602-73461-6-1 - SeNTI UGM 2022
Andi Rahadiyan Wijaya，S.T，理学硕士，执照，博士 Budi Hartono，S.T，MPM，博士 IGB Budi Dharma，S.T，工程硕士，博士 Rini Dharmastiti，Ir. M.Sc, Ph.D Sinta Rahmawidya Sulistyo, S.T., MSc Dawi Karowati B, S.T., M.Sc. Yekti Condro Winursito，S.T.林迪·库苏马瓦德尼 (Rindi Kusumawardani)，S.T. Cici 金融、S.T.哈娜·西尔维娅·德维·普特里 (Hana Silvia Dwi Putri)，S.T.编辑 Rusnita，S.T. Elanjati Worldailmi，S.T.玛尔塔·哈尤·拉拉斯 (Marta Hayu Raras) SRS，S.T.西特拉·努迪亚萨里 (Citra Nudiasari)，S.T.亚斯丁，S.Pd。尤琳达·萨基纳·穆尼姆，S.T.维尼·维利扬蒂 (Wini Wiliyanti)，S.T.卢西亚娜·帕内 (Lusiana Pane)，S.T.尤斯蒂努斯·塔皮洛 (Yusstinus Tapilouw)，S.T.里扎·阿尔法尼，S.T.埃斯穆·阿普里亚托，S.T.瑞安·普拉塞蒂奥 (Ryan Prasetyo)，S.T.莫索·阿尔皮安托，S.T. Tri Wisudawati，S.T. M.Hendi Erfaisalsyah，S.T. Afiqoh Akmalia Fahmi，S.T.哈尼萨·奥基萨里 (Hanissa Okitasari)，S.T.加利·潘杜，S.T.丹尼尔·雷纳尔多·西曼俊塔克，S.T.穆罕默德·卡萨纳尔·哈曼，S.T.罗尼·阿兹米·费萨尔，S.T.伊布努·阿尔·陶菲克，S.T.迪安·希塔达里 (S.T.)马切利诺·阿迪亚·马亨德拉，S.T.拉文斯卡·钱德拉，S.T.蒂蒂·因达尔瓦蒂 (Titi Indarwati)，S.T.伊斯米安蒂，S.T.玛丽亚·普斯皮塔萨里 (S.T.)
吉安2023.cdr
科尔哈普尔是一座历史名城，位于印度西部马哈拉施特拉邦潘查甘加河畔，是该邦人均收入最高的城市。它以古老的玛哈拉克希米神庙等寺庙、新宫、沙利尼宫、巴瓦尼曼达普等古老宫殿以及兰卡拉湖而闻名。科尔哈普尔以科尔哈普里面包、棕榈糖和许多其他独特的东西而闻名。在科尔哈普尔王储 Chhatrapati Shahu Maharaj 的创新和社会改革领导下，这座城市在本世纪初成为西南马哈拉施特拉邦和邻近卡纳塔克邦北部各阶层和各社区的教育机会中心。希瓦吉大学成立于 1962 年，以伟大的马拉塔战士和马拉塔的创始人命名
达勒姆县和达灵顿道路安全战略 2022-...
1.1 这项道路安全战略由达勒姆郡议会、达灵顿自治市议会（简称“议会”）、达勒姆警察局和达勒姆郡及达灵顿消防救援服务部门共同制定。它为维护和改善达勒姆郡和达灵顿的道路安全提供了交付框架。1.2 近年来，道路伤亡人数有所减少，这是值得欢迎的。然而，我们需要继续努力进一步减少道路伤亡。每一次死亡对家人和朋友来说都是一场悲剧。此外，严重的伤害可能会改变生活，对受害者及其家人和朋友的影响深远。1.3 道路伤亡的人员损失永远无法完全量化。然而，使用交通部的方法，我们可以计算出达勒姆郡和达灵顿道路伤亡的经济成本，估计每年为 1.2 亿英镑，这进一步表明减少道路伤亡势在必行。 1.4 此年度数据是根据交通部确定的每种道路伤亡分类的成本计算得出的：
delmia-workplace-ergonomics-solution.pdf - 达索系统
关于达索系统：作为 3D 和产品生命周期管理 (PLM) 解决方案的全球领导者，达索系统为 80 个国家的 100,000 多家客户带来价值。自 1981 年以来，达索系统一直是 3D 软件市场的先驱，开发和销售 PLM 应用软件和服务，支持工业流程并提供从概念到维护再到回收的整个产品生命周期的 3D 视图。达索系统产品组合包括用于设计虚拟产品的 CATIA、用于 3D 机械设计的 SolidWorks、用于虚拟生产的 DELMIA、用于虚拟测试的 SIMULIA、用于全球协作生命周期管理的 ENOVIA 以及用于在线 3D 逼真体验的 3DVIA。达索系统在纳斯达克 (DASTY) 和巴黎泛欧交易所 (#13065, DSY.PA) 上市。欲了解更多信息，请访问 http://www.3ds.com
达索航空 - AFNeT
ITEA2 Eurosyslib：“通过先进的 Modelica 库在系统建模和仿真方面处于欧洲领先地位” Systematic CSDL：“复杂系统设计实验室” ITEA2 MODRIO：“模型驱动的物理系统操作” FP7 TOICA：“飞机热整体集成概念” CS2 MISSION：“系统的生态设计”/“飞机系统集成的建模和仿真工具” DGAC ExceLab：“扩展的协作工程实验室”
阵风 - 达索航空
引言 在过去的几十年里，空军一直是所有危机或冲突中的第一军事力量，从福克兰群岛到海湾，从波斯尼亚到科索沃，从阿富汗到利比亚，以及最近的马里、中非共和国和伊拉克。军事航空无疑是当今最具战略意义的武器，无论是在战斗力方面还是在关键技术方面。在现代战争中，从第一天起就必须占据空中优势，这样才能安全有效地进行空对地和空对海作战。在非对称和反叛乱冲突中，空军也始终处于军事努力的最前线，其灵活性和火力有助于确保盟军获胜。9·11事件表明，在和平时期，必须使用易于部署的控制和防空资产来确保国家领空的安全。那些希望在世界舞台上保持领先地位的国家所制定的防御战略表明了空中力量在现代战争中的决定性地位。阵风战机具有“全能”能力，是越来越多政府选择的能力方法的正确答案。它完全符合以最少的飞机执行最广泛任务的要求。阵风战机参与永久性“快速反应警报”（QRA）/防空/空中主权任务、外部任务的力量投射和部署、深度打击任务、地面部队的空中支援、侦察任务、飞行员训练飞行和核威慑任务。空军单座型 RAFALE C、空军双座型 RAFALE B 和海军单座型 RAFALE M 具有最大程度的机身和设备通用性，以及非常相似的任务能力。
达索猎鹰 7X
民用和军用飞机设计中都必须考虑俯冲速度稳定性。飞机越稳定，就要牺牲越多的性能。反之，性能更高的飞机天生就不太稳定。这就是为什么几乎所有设计巡航速度为 0.90 马赫、配备传统飞行控制装置的飞机都配备了大型垂直尾翼和水平稳定器。主要原因是需要满足国际适航认证机构规定的俯冲速度稳定性标准。但是如此大尾翼会带来阻力，从而牺牲燃料和航程。FEW 使达索能够为 7X 配备明显更小、阻力更低的尾翼，同时仍能满足监管的俯冲速度稳定性要求。例如，最大演示俯冲速度为 0.93 马赫，仅比 7X 的 0.90 马赫高出 0.03 马赫。如果没有 FEW，MMo 将被限制在 0.86 马赫，因为认证机构通常要求 0.07 马赫的缓冲。同样，当不受马赫限制时，最大演示俯冲速度为 405 节，仅比 Falcon 7X 的 370 节 VMO 速度高出 35 节。使用传统的灯光控制，Kerherve 估计 VDF 至少要达到 430 节才能验证相同的 VMO。简而言之，FEW 飞行控制提供的保护使飞机制造商能够提高最大巡航速度，同时与配备传统飞行控制的飞机相比，提供相同或更好的高速安全裕度。