导读:本文包含了时间单元论文开题报告文献综述、选题提纲参考文献及外文文献翻译，主要关键词:单元,门控,时间,神经网络,递归,序列,迎难而上。
时间单元论文文献综述
刘松,彭勇,邵毅明,宋乾坤[1]（2019）在《基于门控递归单元神经网络的高速公路行程时间预测》一文中研究指出为了更高效地预测高速公路行程时间,以高速公路行程时间为研究对象,通过采集车辆在高速公路进出口收费站的刷卡数据获取行程时间,利用门控递归单元神经网络对行程时间进行预测.按照所设计的预测流程,利用广州市机场高速南线高速公路收费数据进行验证,结果显示,预测拟合效果较好,并与LSTM神经网路和BP神经网络进行了对比分析.结果表明:门控递归单元神经网络具有更好的预测准确度.(本文来源于《应用数学和力学》期刊2019年11期）
黄师师,黄金波,廖宇智,王璐[2]（2019）在《全力以赴推进居民住宅二次供水设施改造》一文中研究指出不回避、不畏难，敢于“啃硬骨头”。武汉正迎难而上，一步一步推进居民住宅二次用水设施改造，努力让人民群众感受到实实在在的变化。截至目前，在市政府统一部署下，各区政府、市直各部门以及两家供水企业认真履责，积极推动，二次供水设施改造实现了时间过半任务过(本文来源于《长江日报》期刊2019-08-22）
刘颉羲,陈松灿[3]（2019）在《基于混合门单元的非平稳时间序列预测》一文中研究指出非平稳多变量时间序列(non-stationary multivariate time series, NSMTS)预测目前仍是一个具有挑战性的任务.基于循环神经网络的深度学习模型,尤其是基于长短期记忆(long short-term memory, LSTM)和门循环单元(gated recurrent unit, GRU)的神经网络已获得了令人印象深刻的预测性能.尽管LSTM结构上较为复杂,却并不总是在性能上占优.最近提出的最小门单元(minimal gated unit, MGU)神经网络具有更简单的结构,并在图像处理和一些序列处理问题中能够提升训练效率.更为关键的是,实验中我们发现该门单元可以高效运用于NSMTS的预测,并达到了与基于LSTM和GRU的神经网络相当的预测性能.然而,基于这3类门单元的神经网络中,没有任何一类总能保证性能上的优势.为此提出了一种线性混合门单元(MIX gated unit, MIXGU),试图利用该单元动态调整GRU和MGU的混合权重,以便在训练期间为网络中的每个MIXGU获得更优的混合结构.实验结果表明,与基于单一门单元的神经网络相比,混合2类门单元的MIXGU神经网络具有更优的预测性能.(本文来源于《计算机研究与发展》期刊2019年08期）
刘玲,彭华民[4]（2019）在《循证单元:时间向度中的本土循证社会工作模式》一文中研究指出实证范式中的科学循证原则使循证小组工作的落地遭遇情境挑战,但迎合情境的反实证立场难以保证科学性,平衡科学循证和情境处遇成为循证小组工作本土化目标。在实践的时间向度中,科学循证来自"长"时间的循证惯习,情境处遇显示"短"时间的实践智慧,本土循证社会工作实际上是在"长"与"短"之间的"适切时间"内实践循证元素,可归纳为循证单元的模式。循证单元中循证程序是证据采集、评价和应用的循环,证据是实证研究证据、理论证据、评估证据和经验证据的组合。由循证单元演绎出循证小组工作技术路线,并通过一个学习习惯优化小组的实践经验进行检验,证明了循证单元有助于在本土情境中落实循证证据和程序,是可复制和借鉴的本土循证社会工作实践模式。(本文来源于《华东理工大学学报(社会科学版)》期刊2019年04期）
朱建美[5]（2019）在《创设对比情境，建构求一段时间的数学模型——苏教版叁下“年、月、日”单元复习》一文中研究指出"年、月、日"单元有很多知识点,其中记忆性、经验性的知识点偏多,由于学生生活经验、理解能力的差异,导致学生学习本单元的能力差异较大,这些差异集中体现在学生作业的错误中。翻看每日留下的教学反思以及平时积累的学生错题资源,我似乎找到一点感觉,很多易错题之间存在着必然的联系,有必要创设情境,让学生在找错的过程中发现知识理解中的偏差,从而引发学生对相关知识进行整理复习的需求,并将相关的(本文来源于《小学时代》期刊2019年17期）
张金磊,罗玉玲,付强[6]（2019）在《基于门控循环单元神经网络的金融时间序列预测》一文中研究指出针对循环神经网络(recurrent neural networks,RNN)网络结构存在的长期依赖问题,门控循环单元(gated recurrent unit,GRU)神经网络作为RNN的一种变体被提出。在继承RNN对时间序列优秀记忆能力的前提下,GRU克服了时间序列的长期依赖问题。本文针对金融时间序列数据存在的依赖问题,将GRU扩展应用到金融时间序列预测,提出了基于差分运算与GRU神经网络相结合的金融时间序列预测模型。该模型能够处理金融时间序列数据的复杂特征,如非线性、非平稳性和序列相关性。通过对标准普尔(S&P)500股票指数的调整后收盘价进行预测,实验结果表明,所提出的方案能够提高GRU神经网络的泛化能力和预测精度,并且与传统预测模型相比该模型对金融时间序列的预测拥有更好的预测效果和相对较低的计算开销。(本文来源于《广西师范大学学报(自然科学版)》期刊2019年02期）
唐登平,郑欣,李俊,雷鸣,龚君彦[7]（2019）在《模拟量输入合并单元时间性能参数测试系统研究》一文中研究指出模拟量输入合并单元是智能变电站中广泛应用的设备,其时间性能是否满足规范要求直接关系到采样数据的同步性,对变电站计量与保护装置正常运行产生影响。目前较少有针对时间性能进行的研究及较为全面的时间性能测试系统。文章根据模拟量输入合并单元检验规范中时间性能的技术要求,分析了时间性能参数的含义及误差来源,提出针对模拟量输入合并单元不同时间性能参数、不同同步方式的测试方法,研制了时间性能参数测试系统,并对测试系统进行了TDC测时、相差测量准确度验证,及测试系统报文解析功能验证。结果表明,系统符合"叁分之一准则"下的误差要求,满足时间性能检验需求。(本文来源于《电测与仪表》期刊2019年03期）
孙伟,刘志红,卢晓宁,张娟,叶帮苹[8]（2018）在《1951-2016年四川省不同地貌单元夏季降水的多时间尺度特性分析》一文中研究指出使用中国气象资源共享平台四川省1951—2016年的夏季(6—8月)降水资料,并采用GIS技术分析了四川省夏季年代平均和夏季多年平均降水空间分布,然后利用小波分析法,线性趋势系数法分析了四川省不同地貌单元下(高山高原地带(甘孜)、山地向盆地过渡地带(广元)、中低山丘地带(宜宾)、盆地中部丘陵低山地带(遂宁)及高原向盆地边缘过渡地带(雅安)夏季总降水的周期性和趋势性特征。结果表明:近66年四川省夏季年代平均降水空间分布不均,夏季多年平均降水量等值线走向基本上与地形高低相对,基本上处于地形越高降水越少;四川省不同地貌单元近66年夏季总降水存在3个尺度周期:主周期为20~47a尺度,次周期为2~13a和10~27a尺度,四川省不同地貌单元夏季总降水在2008年开始整体进入丰水期且2016年后仍然处于丰水期状态。(本文来源于《水土保持研究》期刊2018年05期）
王勇生,白桥,杨秉飞[9]（2018）在《北大别单元混合岩的变形及锆石年代学特征:对混合岩变形时间的限定》一文中研究指出大别造山带在造山后发生了普遍的混合岩化作用和大规模燕山期岩浆侵位,并发生过明显的构造活动.为了获得混合岩化事件与造山后构造变形之间的关系,本文基于露头尺度的观察,将北大别单元分为叁个区域:天堂寨岩体以北地区岩石变形主要沿混合岩分异形成的面理发生,罗田地区主要出露强烈各向异性变形的混合岩,岳西地区表现为两类混合岩共存.天堂寨岩体以北、岳西地区及罗田地区周缘区域混合岩均表现为石英GBM重结晶和长石SR重结晶;而罗田地区中心部位则表现出清晰的静态恢复现象.石英c轴组构分析表明,天堂寨岩体以北、岳西地区的样品记录了变形温度为650℃左右或更高的变形事件;罗田地区的两个样品中一个记录了高温变形事件,另一个则指示了后期的绿片岩相变形.定年结果表明,天堂寨岩体以北样品均得到较多的早白垩世年龄结果,集中分布在3个年龄段;罗田地区样品仅得到4个早白垩世年龄数据;岳西地区样品则全部获得了印支期变质事件年龄.本文研究表明,不同混合岩样品中均存在132Ma左右混合岩化事件记录,表明该时间是造山带范围内混合岩化作用的发生时间;而部分混合岩变形明显发生于亚固相条件下的现象表明岩石变形紧随着混合岩化作用出现.由此可以推断北大别单元混合岩构造变形的发生时间稍晚于132Ma混合岩化事件,再结合前人研究成果,可将变形时间限定在131Ma左右.而大别造山带造山后加厚地壳减薄的动力学机制更可能是北大别变质核杂岩拆离断层对上部地壳的切除及深部地壳的韧性调整.(本文来源于《中国科学:地球科学》期刊2018年08期）
汤瑷宾[10]（2018）在《基于ClouDAS的小学科学诊断性评价研究——以“时间的测量”单元为例》一文中研究指出课堂教学是学校教育的主渠道,教学评价是课堂教学质量的有效反馈。教学评价分为诊断性评价、发展性评价和终结性评价,其中诊断性评价发生在课前,是教师对学情的认识和分析,对课堂教学的完善具有重要意义。在此,介绍以教科版小学科学五年级"时间的测量"单元为研究内容的对比实验,探索使用ClouDAS进行诊断性评价的步骤、方法、效果和特点,以期对小学科学教师优化教学评价,提高教学质量提供借鉴。(本文来源于《基础教育参考》期刊2018年16期）
时间单元论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
不回避、不畏难，敢于“啃硬骨头”。武汉正迎难而上，一步一步推进居民住宅二次用水设施改造，努力让人民群众感受到实实在在的变化。截至目前，在市政府统一部署下，各区政府、市直各部门以及两家供水企业认真履责，积极推动，二次供水设施改造实现了时间过半任务过
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
时间单元论文参考文献
[1].刘松,彭勇,邵毅明,宋乾坤.基于门控递归单元神经网络的高速公路行程时间预测[J].应用数学和力学.2019
[2].黄师师,黄金波,廖宇智,王璐.全力以赴推进居民住宅二次供水设施改造[N].长江日报.2019
[3].刘颉羲,陈松灿.基于混合门单元的非平稳时间序列预测[J].计算机研究与发展.2019
[4].刘玲,彭华民.循证单元:时间向度中的本土循证社会工作模式[J].华东理工大学学报(社会科学版).2019
[5].朱建美.创设对比情境，建构求一段时间的数学模型——苏教版叁下“年、月、日”单元复习[J].小学时代.2019
[6].张金磊,罗玉玲,付强.基于门控循环单元神经网络的金融时间序列预测[J].广西师范大学学报(自然科学版).2019
[7].唐登平,郑欣,李俊,雷鸣,龚君彦.模拟量输入合并单元时间性能参数测试系统研究[J].电测与仪表.2019
[8].孙伟,刘志红,卢晓宁,张娟,叶帮苹.1951-2016年四川省不同地貌单元夏季降水的多时间尺度特性分析[J].水土保持研究.2018
[9].王勇生,白桥,杨秉飞.北大别单元混合岩的变形及锆石年代学特征:对混合岩变形时间的限定[J].中国科学:地球科学.2018
[10].汤瑷宾.基于ClouDAS的小学科学诊断性评价研究——以“时间的测量”单元为例[J].基础教育参考.2018
论文知识图
