基于注意力神经网络的燃料电池寿命衰减预测

发展氢燃料电池是实现低碳经济的重要途径，然而主流的质子交换膜燃料电池(PEMFC)的安全性、高成本和耐久性制约了其商业化发展，PEMFC的有效寿命预测可望提高其可靠性、可维护性及降低总使用成本，已成为燃料电池行业和学界共同关注的重要问题。PEMFC因其复杂的物理化学过程、环境条件和工况，以及数据存在噪音、高度非线性关系，为寿命预测带来巨大挑战。现有模型驱动的预测方法过于复杂而不实用，而数据驱动的统计分析方法、传统机器学习方法，受制于信息丢失风险和有限拟合能力，预测精度还有待提升。深度学习因其强大的非线性拟合能力和灵活的建模方式，成为该领域主流方法。然而常用的循环神经网络在长序列上的全局学习能力不足，而Transformer模型受制于有限样本量而易于过拟合。因此，本文结合长短期记忆神经网络(LSTM)、1维卷积神经网络(1D-CNN)等方法的特点和局限性，提出了一种新型的复合深度神经网络AACNN-LSTM(attention after CNN-LSTM)。该方法借助1D-CNN进行平滑和滤波，通过LSTM层进行多维向量间的时序关系学习，最后引入注意力机制(Attention)模块，从...     

基于ANP-BPNN的“城市矿产”开发利用多主体协同影响因素识别

“城市矿产”的开发利用是一个涉及多主体、多阶段的复杂过程。本文从“城市矿产”开发利用过程中涉及的五大主体出发，提取出35个行为影响因素，构建了“城市矿产”开发利用的多主体协同评价指标体系；为了避免传统模型因指标过多陷入维度灾难而导致估计有偏，本文建立ANP-BPNN模型，利用ANP计算指标权重并作为BPNN模型的输入，通过结合BPNN模型的原理，采用可微函数，实现输入和输出间的任意非线性映射，且基于模型输出与实际值之间的误差进行反向传播从而优化模型参数，使模型效果达到最佳。研究发现：社会环境、环保责任感、运输成本、回收成本以及市场环境是影响“城市矿产”开发利用多主体协同的关键指标，且不同性质、不同规模企业的指标权重存在异质性，这为提升“城市矿产”的开发利用能力提供一定的决策参考。     

丘陵区农村宅基地复垦农户决策影响因素研究

采用参与式问卷调查法探索了丘陵区农户复垦决策影响因素，并通过决策层次分析模型分析了各因素对复垦决策行为的影响程度，以科学指导政府复垦工作和农户的复垦决策，促使农村复垦工作和谐、稳定、顺利地开展。研究表明：影响复垦决策的因素分别为经济因素、住房因素、区位因素、人口因素，对应权重分别为0．5413、0．2528、0．158...     

上海自贸区债券业务的优化建议

文章梳理了自贸债的历史沿革和发展进程，从簿记建档环节、债券注册环节、清算交割及付息兑付环节、监管环节梳理了指出了自贸债的再造流程，并从积极培育自贸债市场，发挥平台交易功能，创新自贸债产品，完善金融基础设施互联互通，优化债券交易清算规则等方面提出了自贸债进一步优化发展的建议。     

南京国民政府时期京沪地区的煤炭统制

始于民国初年的现代煤矿调查，为国民政府经济部门确立矿权、统合资源及规划发展提供了专业依据。基于此，南京国民政府治下的京沪地区在全面抗战初期进入了经济部门主持的煤炭统制状态。一个面向区域需求主动连接各矿区，努力调动运输资源的联合协商机制，成为国民政府在战时解决燃料供应的主要运作模式，并在战后继续服务于京沪地区的经济重建。就政府干预社会经济的意义而言，煤炭统制最初具有规划和组织行业发展的意味，而战争环境让其丧失殆尽，最终成为一种资源危机下的权宜之计。统制经济体现着国民政府对于产业部门和社会需求的观察、思考和行动。面向需求的供需平衡基于长期的产业调查统计而具有了一定的操作性。明确实施目标和理论参照之后，行政机构开始在煤炭的生产、运输和配售等各环节组织起一个基于联席会议机制的规程。既有研究大多将之解释为一种资源危机下的应对，而此机制在战争环境下丢掉了规划发展的一面，导致变形，失去了思想本原。     

中国传统故事的海外传播——以“白蛇”故事的域外改写改编为中心

“白蛇”故事是中国古代民间四大传说之一，自19世纪末起被多次改写和改编成不同语言和形式的艺术作品，并在世界范围内得到广泛传播。当考察“白蛇”故事在海外的跨文化改写改编与传播实践时，应当追问并思考谁在改、为何改、怎么改、如何评价等问题，从而总结出“白蛇”故事在不同时期和语境下发生变异的原因和规律。中国“白蛇”故事经过改写者的再创作进入世界文学空间，其内容和形态虽发生巨大变化，但作品却饱含中国传统文化中的独特伦理价值与美学价值，这充分体现了中国文学故事的国际影响力和传播力。