摘要：为降低综合能耗,在构建RSV乙烷回收模拟流程的基础上,通过Plackett-Burman设计完成关键参数的分析和筛选,通过elm模型实现输入与输出参数之间的非线性映射,最后基于改进哈里斯鹰(IHHO)算法实现elm模型的优化及最优工艺参数的求解。结果表明,原料气流量、脱甲烷塔压、原料气温度、干气回流比、低温分离器气相分流比、低温分离器温度和膨胀机出口压力等因素对综合能耗的影响较大,应纳入elm模型数据库作为输入变量;对于综合能耗的预测,IHHO-elm模型在训练集、验证集和测试集上的相关系数分别为0.9921、0.9876、0.9855,预测效果最优;参数优化后,乙烷收率降低了2.38%,液化石油气和稳定轻烃的产品指标变化不大,综合能耗可减少23.62%。

摘要：为探究电商带货短视频的内容与信源对用户购买行为的影响,本研究基于详尽分析可能性模型(elm),以信息质量为中心路径,以信源质量为边缘路径,预设并检验用户对电商短视频的信任意愿模型。研究发现:信息质量显著正向影响用户的感知有用性和感知信任行为;信源质量显著正向影响用户的感知信任意愿,但对信息的感知有用性影响并不显著;信息的感知有用性与感知信任呈正向相关。基于数据分析,研究提出坚持内容导向、优化信息呈现以及搭建信息与用户行为的反馈循环机制的针对性建议。To explore the impact of content and source credibility on user purchase behavior in e-commerce short videos, this study employs the Elaboration Likelihood Model (elm), focusing on information quality as the central route and source credibility as the peripheral route. The research develops and tests a model of user trust intentions toward e-commerce short videos. The findings reveal that information quality significantly and positively affects users’ perceived usefulness and trust behavior. Source credibility, while having a significant positive impact on perceived trust intentions, shows no significant influence on perceived usefulness. Additionally, perceived usefulness is positively correlated with trust intentions. Based on the data analysis, this study provides targeted recommendations, including maintaining content quality, optimizing information presentation, and establishing feedback loops between information and user behavior.

摘要：借助精细加工可能性模型(elaboration likelihood model,elm),使用创意众包社区中的二手数据,研究了创意质量(创意需求性和可行性)和呈现形式(创意文本字数、创意是否设置投票和创意中负向情感词数)对评论者正向评价量的影响,以及创意呈现形式对创意质量影响的调节作用。结果表明,创意需求性正向影响评论者正向评价量,而创意可行性对评论者正向评价量的影响不显著。创意文本字数和创意是否设置投票正向影响评论者正向评价量。当创意文本字数少和创意设置投票时,创意需求性对评论者正向评价量有更大的影响;当创意文本字数多和创意未设置投票时,创意可行性对评论者正向评价量有显著正向影响。

摘要：准确地预测区域蒸散有助于区域水资源的合理利用,减少水资源浪费。为从多项气象因子中筛选出核心因子,构建少因子蒸散预测模型,高效精确预测蒸散,该研究在九大农业区选取23个典型站点,搜集降水量、日照时数等8个气象因子数据,使用分类回归树(classification and regression tree,CART)对气象因子进行重要度排序。基于排序结果,选取排序前3~5项气象因子,基于极限学习机(extreme learning machine,elm)模型对蒸散进行预测。同时,使用遗传算法(genetic algorithm,GA),粒子群算法(particle swarm optimization,PSO),麻雀搜索算法(sparrow search algorithm,SSA)对elm模型进行优化,并使用这3种优化算法(GA-elm、PSO-elm、SSA-elm)构建少因子混合优化蒸散预测模型。结果表明:1)基于CART算法重要度排序结果,蒸散的主要影响因子依次是降水量、日照时数、平均本站气压、日最高气温、平均相对湿度。2)3种优化算法预测模型中,PSO-elm模型的预测精度最高,23个站点的蒸散预测的均方根误差为6.608~22.077 mm/d,纳什效率系数为0.824~0.998,R2为0.908~0.995,平均绝对误差为5.075~16.677 mm/d。3)elm模型在云贵高原区和四川盆地及周边地区有较好的适用性,3种优化算法在华南区和云贵高原区有较好的适用性,其中PSO-elm模型的适用性最高。研究结果可为中国九大农业区域的作物需水量计算提供参考。

摘要：以elm为理论基础,探讨消费者对在线旅游网站的使用行为,分析影响其使用意向的主要因素及影响过程。通过问卷调研和SEM方法进行实证分析,结果表明,中心路径与边缘路径均会影响消费者对在线旅游网站的使用意向。在线旅游涉入度对消费者选择网站信息处理方式起到了重要的调节作用,在线旅游涉入水平高的消费者主要受到中心路径因素包括信息质量、系统质量、服务质量的影响;而涉入水平低的消费者主要受到边缘路径因素包括信息源可信度、参照群体以及网络广告吸引力的影响。

摘要：随着近年来空气污染频繁发生,建立有效的空气质量预警系统已成当务之急。然而,现有研究在设计预警系统时大多忽略了数据预处理和空气质量评价的重要性,从而导致数据信息挖掘不足及其预测结果偏差。本文提出混合空气质量预警系统,由数据预处理、预测和空气质量评价三个模块组成。根据原始数据特征,首先,运用经典的经验模态分解(empirical mode decomposition,EMD)对训练集进行分解。其次,利用Lempel-Ziv复杂度算法将分量识别为高频和低频分量。然后根据平均互信息法(average mutual information,AMI)得到数据输入矩阵,进而对高频分量采用极限梯度提升树算法(eXtreme gradient boosting,XGBoost)并加入多元因素进行预测,而对低频分量采用极限学习机(extreme learning machine,elm)进行预测,以提高预测模块的预测精度和稳定性。最后,在空气质量评价模块中通过计算找出当天的首要污染物。本文以南京市空气质量为例进行数据收集处理和预测,结果表明,该预测方法较其他参照模型具备更高的精度和更强的稳定性,评价模块也提供了一定的空气质量信息,形成一个完整的预警体系,为决策者治理空气污染提供科学依据。

摘要：以某电器扣盖壳体注塑成型工艺参数优化为例,对正交试验结果进行极差分析,得到各工艺参数对塑件翘曲变形量的影响程度顺序为保压时间>模具温度>注射时间>熔体温度>保压压力>冷却时间。利用遗传算法优化后的极限学习机网络模型(GA-elm)预测该塑件的翘曲变形量,得到训练好的GA-elm模型可以很好反映6个工艺参数与翘曲变形量之间的非线性耦合关系,利用遗传算法强大寻优能力在训练好的GA-elm网络模型中寻找较优的工艺参数。通过对比分析elm与GA-elm网络预测模型可知,elm网络模型的R^(2)为0.67032,GA-elm网络模型的R^(2)为0.99107,利用遗传算法优化得到的elm网络预测系统与直接使用elm网络预测系统相比,有较高的预测精度及稳定性。GA-elm-GA优化后的翘曲变形量及收缩不均引起的变形量与正交试验设计优化结果相比,降低了12.18%,与初始方案的翘曲变形量及收缩不均引起的变形量相比,降低了39.8%。在一定程度上降低了该塑件翘曲变形量,并验证了该优化方法的可行性。

摘要：针对非定常气动力作用下基于常规动态逆的过失速机动控制时的误差大和迟滞强的问题,提出了一种实用的改进动态逆控制方法,实现了非定常气动力下过失速机动的精准控制。首先,基于双轴耦合大幅振荡下的先进战斗机缩比飞机模型风洞实验数据,通过改进的极限学习机(elm)方法建立了准确的非定常气动力模型。其次,基于时标分离的思想,通过在快回路中增加积分环节减小了非定常气动力引起的控制误差;通过在较慢回路中引入滞后校正环节,消除了非定常气动力引起的控制迟滞,并结合串接链方法实现了常规气动舵面和推力矢量喷口的偏转分配。最后,推导了过失速机动时非定常气动力建模过程中关键变量缩减频率的计算公式,并通过该缩比模型“赫伯斯特”过失速机动数字仿真,对比验证了新方法的有效性,为后续过失速机动的试飞验证提供了实用可靠的工程途径。

摘要：探究在线教学视频中用户弹幕评论行为的影响因素,可以为弹幕视频网站优化相关功能促进用户交互行为提供参考,从而改善用户在线学习体验.基于精细加工可能性模型(elm),采用层次回归分析法,归纳在线教学视频中用户弹幕评论行为双重路径的影响因素,并抓取B站的980条英语教学视频数据,提出假设并结合数据进行验证.层次回归结果表明,在中心路径下,视频的传播效果对用户的弹幕评论行为产生显著正向影响;边缘路径中的信源吸引力和视频作者贡献度对弹幕评论行为分别产生显著正向和负向影响.研究提出了相关建议,希望为弹幕视频网站运营商理解用户交互行为、改善服务提供参考.

摘要：快捷有效地进行轮轨垂向载荷检测对保障轨道车辆的服役可靠性与运行安全具有重要意义。现有轮轨载荷检测方法尽管能实现轮轨垂向载荷的有效检测,但其测量精度受传感器布设方案、系统标定的限制,仅能实现定点检测。因此,引入数字散斑图像相关技术,为轮轨垂向载荷的快速、非定点检测提供新的技术方案。为了实现钢轨轨侧应力场的非接触、快速测量,通过左右相机同步采集垂向载荷作用下的钢轨散斑图像序列,并通过图像相关理论模型进行变形前后子区像素点的匹配和应力场计算。为了利用数字散斑检测获得的钢轨轨侧应力分布进行轮轨垂向载荷的识别,提出一种基于极限学习机(elm)的轮轨垂向载荷识别方法。该方法采用Workbench有限元软件建立钢轨的数值模型,通过数值模拟结果选取应力变化相对敏感的区域作为轮轨垂向载荷检测的兴趣域,基于应力场数据集和对应的载荷数据集设计elm网络参数,进而实现轮轨垂向载荷的自动识别。为了验证提出的轮轨垂向载荷识别模型的有效性,搭建基于XT-DIC的轮轨垂向载荷数字散斑检测实验平台。实验结果表明,用Y和Z方向模应力输入的方式构建的elm模型有着最佳的识别性能,其垂向载荷预测误差仅有5.357%。研究结果为轮轨垂向载荷的非定点快速检测提供了新的可靠途径。