为了发展航运需求近年来河口地区航道整治措施频繁，从而影响了河口地区盐水上溯。目前河口盐水入侵盐多大多采用数值模拟，以及实测资料分析的方法探究河口盐水上溯特性，然而上述方法需要充足的水文资料才能开展相关研究。因此通过解析模型提出的盐水入侵距离预测公式能在资料不足的河口初步预测盐水上溯情况。本文对河口盐水入侵距离预测模型研究进行了较为全面的综述。分析了不同盐水入侵距离模型的优缺点，总结了盐水入侵距离的影响因素，包括径流、潮流、河口形状等，指出了盐水入侵距离预测的复杂性是由多种因子相互耦合形成的。

为提高对虾饲料的利用率，减少养殖成本，提高养殖效益，提出了一种基于自注意力机制(self-attention, ATTN)和卷积神经网络(convolutional neural network, CNN)-长短期记忆网络(long short term memory, LSTM)的对虾投饵量预测模型(CNN-LSTM-ATTN),以水温、溶解氧、对虾的数量与质量作为预测模型的输入数据，通过CNN挖掘输入数据间的内在联系，提取出数据特征信息，利用LSTM的长期记忆能力保存数据特征信息，使用ATTN突出不同时间节点数据特征的重要性，进一步提升模型的性能。结果表明，本研究中提出的CNN-LSTM-ATTN预测模型的均方根误差、平均绝对误差和平均绝对百分误差分别为0.816、0.681和0.018,均小于BP(back propagation)神经网络、LSTM和CNN-LSTM 3个基准模型，其模型预测能力和稳定性优于其他模型。研究表明，本研究中构建的模型能较好地实现对虾投饵量的准确预测，可为对虾养殖投饵量的管理调控提供参考依据。

本研究旨在分析肺炎支原体（Mycoplasma pneumoniae，MP）混合其他呼吸道病毒感染的儿童肺炎重症化的高危因素，并建立预测模型。研究选取了2020年1月至2023年12月在南方医院太和分院住院的200名儿童重症肺炎病例，通过对临床资料、实验室检测结果和影像学资料的系统性分析，将患者分为“MPP单纯感染组”和“MPP混合感染组”。采用单变量和多变量Logistic回归分析，筛选出与重症肺炎相关的显著因素，并基于R语言构建Nomogram风险模型。结果显示，MPP混合感染组患儿的白细胞计数、淋巴细胞比值和超敏C反应蛋白水平均显著高于MPP单纯感染组，这些指标在预测儿童MPP混合感染发生重症化的风险中具有重要作用。预测模型的ROC曲线分析结果表明，模型的曲线下面积（AUC）为0.85，具有较高的敏感性（80.5%）和特异性（78.9%）。本研究成功建立了一个简便且有效的预测模型，为临床早期识别高危患儿提供了科学依据，有助于提高儿童重症肺炎的救治率，降低重症发生率。

近年来，气候变化及其对全球环境和社会经济的影响已经引起了广泛的关注。本研究依托大数据技术，对气候变化进行了深入的分析和预测研究。首先，搜集并利用海量气候相关数据进行处理，通过构建大数据分析模型，对全球气候变化趋势进行了有效的识别和归纳。然后，采用机器学习和深度学习方法进行数据挖掘，从而深入揭示气候变化的内在规律及影响因素。基于此，设计了气候变化预测模型，预测未来气候变化趋势，提供科学的决策参考。研究结果显示，通过大数据分析和预测模型，我们能准确描绘气候变化趋势和景象，对其进行有力预测，为未来气候变化可能带来的问题提出预警，这对政策制定者和社会公众具有重要的理论和实践意义。因此，大数据技术在气候变化研究中的应用具有极高的价值和广阔的发展前景。

随着水质污染问题日益严重，传统的水质检测方法面临检测周期长、操作复杂、灵敏度不足等问题。化学计量学作为一种结合数学、统计学、计算机科学和化学的交叉学科，通过数据处理、模式识别和统计分析，为水质检测提供了新的技术手段。文章首先介绍了化学计量学的基础和原理，并分析了关键水质指标及其对公共卫生的影响。接着，详细阐述了化学计量学在水质检测中的应用策略，包括优化水样采集和处理流程、提高检测精度和效率以及深入分析水质数据等。此外，文章探讨了化学计量学在应对突发公共卫生事件中的潜力，如快速响应水质污染事件、预测水质变化趋势和协调跨部门应急响应。然而，目前化学计量学在水质检测中的应用仍面临数据复杂性和模型泛化能力不足的挑战。为此，提出了通过多源数据融合、研发泛化能力更强的模型、优化仪器设备及数据采集流程来应对这些挑战。

本文旨在通过收集和分析上海地区多年的气象历史数据，应用数学方法建立气象模型，以实现在一定时间内对上海地区降雨情况的精准预测。相较于传统的天气预报，本文提出的气象模型将更注重地区化差异，提升预测的准确性和实用性。同时，还设计了一种以高空气球为蓝本的精准降雨设施，与所建立的气象模型相配合，共同构建整体人工降雨系统架构，为缓解城市干旱、改善生态环境提供技术支持。

背景在光伏应用越来越广泛的今天，如何提高光伏集中式发电系统的效率，成为一个重要研究方向。在本研究中，我们对基于光伏集中式发电系统的效率提升进行了探讨和优化。方法我们使用了一种新颖的神经网络预测模型，该模型能够准确预测光伏阵列的发电性能，并优化控制策略来提高系统效率。同时，我们还通过引入发电量损失调度策略，进一步提高了光伏集中式发电系统的效率。结果经过优化后，光伏集中式发电系统的总效率提高了22%，且在各种环境条件下，该系统的稳定性也得到了显著提升。此外，通过引入损失调度策略，我们进一步降低了系统的功率损耗，使发电效率提升了12%。意义具有实际意义的是，这些研究结果不仅提高了光伏集中式发电系统的效率，同时也为光伏发电系统的控制策略制定提供了新的参考依据。总的来说，该研究有望提供一种有效的方法，旨在提高光伏发电系统的能源利用效率，为实现可持续发展提供技术支持。

本文提出了一种基于最小二乘-支持向量机（LS-SVM）的机器推理方法的随动设备调参预测模型设计方法。通过仿真，验证了随动设备调参预测模型在不同角度误差和速度误差下决策结果的正确性和可靠性，旨在对战车随动设备调试过程质量智能化控制提供一定的指导作用。

随着计算机技术和数据科学的发展，人工智能（AI）在天气预报中的应用得到了广泛关注。本文综述了AI技术在天气预报中的应用现状，探讨了其在提高预测精度和效率方面的优势，同时分析了面临的挑战。通过具体案例分析，展示了AI模型在短期和长期天气预报中的实际应用。最后，本文展望了AI在天气预报领域的未来发展方向，并提出了可能的改进策略。

本研究立足于电网线损的数据挖掘，引入了营销管理理论，提出了一种新的营销管理方法。首先，通过对数万条电网线损数据的挖掘与训练，构建了电网线损预测模型。然后，再基于预测结果，提出了相应的电网营销方案。结果表明，该营销管理方法有效改善了电网线损问题，并提升了电网的运营效率与经济效益。该方法的成功实施，为我国电力系统解决线损问题提供了有效策略，同时也对电力系统的管理与运营工作有着重要的指导意义。

探讨基于大数据分析的建筑工程造价预测模型，以提高造价预测的准确性和可靠性。通过深入研究大数据分析技术及其在工程造价预测中的应用，本研究旨在为工程项目管理者提供一种有效的工具和方法，帮助他们更好地进行项目成本控制和预算管理。同时，本研究还可以为相关领域的学术研究和实践应用提供有价值的参考和借鉴，推动工程造价预测领域的进步和发展。

此次研究的目的在于以睫状肌麻痹验光结果作为近视诊断的标准，对常用的各类机制检测指标所拥有的不同检测方式以及青少年的近视预防对策进行有效的探究。方法：此次研究选取我院在2019年至2020年进行调查的全市2739位小学生及1797位初中生作为相应的研究对象。并以包括眼轴长度（AL）在内的四类指标，对其近视预测模型进行详细的探究。结果：在对单一指标模型进行构建的过程中，UCDVA自身所有的近视预测效果相对就好，然而在小学一年级学生中，相应的灵敏度仅为39%，预测值呈阳性的为78%。应用两种指标组合模型进行分析的过程中有UCDVA与AL进行组合的预测效果相对较好。其预测灵敏度为48%，阳性预测值为78%。应用三种指标模型进行构建时，由UCDVA与AL及角膜屈光力进行组合的综合效果相对较高，其灵敏度为54%，阳性预测值为85.45%。其次为UCDV与AL以及自然瞳孔下电脑验光屈光度，其综合预测灵敏度为52%，以其阳性预测值为81%，而应用全部四个指标模型能够对最佳预测效果予以获得，但其综合提升幅度相对有限。其预测灵敏度为55%，其阳性预测值为84%。对于初中生而言，各类指标灵敏度均相对较高，其预测区间在86%~97%，而特异度则有所降低，其区间为3.6%~90.5%。结论：眼轴长度能够使儿童及青少年的近视预测灵敏度得以有效的提升。并且是儿童眼球在发育过程中所存在的不可逆性以及其自身性质近视形成的重要指标，因此需建议将其列为儿童及青少年进行筛查，以及进行诊治的常规性指标。