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...     

创新、人口挑战与经济发展——评《人口与日本经济》北大核心

人口问题已成为21世纪日本经济发展过程中面临的最大问题。迟迟不见改善的低生育率、人均预期寿命的持续延长都推动着日本无法阻挡地进入超老龄化社会。人们不免会担忧,出生率的下降一定会带来经济衰退吗?老龄化一定会带来需求市场的萎缩吗?劳动人口数量的下降一定会带来社会保障制度的崩溃吗?日本知名学者吉川洋教授出版的著作《人口与日本经济》(九州出版社,2020年版)把创新引入经济与人口的关系分析框架之中,试图在人口负增长的背景下寻求日本经济发展的突破口。     

寿命有限条件下的理性成瘾行为分析

在Becker与Murphy的"理性成瘾"理论基础上进行了拓展研究.在假定成瘾者预期寿命有限的条件下,构建了有限时域理性成瘾模型,并运用最优控制理论获得了最优成瘾消费与成瘾资本的显式表达式.研究表明,预期寿命的延长,理性成瘾者会相对降低对成瘾品的消费量;成瘾品的消费量与成瘾者的风险偏好、耐心程度和成瘾资本衰减速率等因素有关;成瘾消费具体表现为随年龄增长而单调上升或者先缓慢下降然后再快速上升这两种情形.基于中国健康与营养调查(CHNS)香烟与酒类消费数据,实证分析了寿命有限约束下理性成瘾理论的合理性.研究还表明,在控制和戒除有害成瘾行为的过程中,应该充分考虑成瘾者的个体特征以及成瘾物品本身特性所产生的潜在影响.     

中国人口普查死亡数据质量评估及2010-2020年死亡模式转变分析北大核心

人口的预期寿命和年龄死亡模式是评估人口健康水平、掌握人口发展规律的重要指标。人口普查为掌握年龄死亡模式的变动特点和人口预期寿命水平提供了基础数据,然而根据以往研究文献和对2020年人口普查数据的分析,人口普查所获得的死亡数据存在一定程度的漏报,需要对这一数据质量进行评估和修正。为此,本文根据不同年龄段的死亡特点对布拉斯-罗吉特模型进行适应性调整,使其符合观察年份的死亡模式,获得模型参数,进而实现对2010-2020年死亡数据的校正评估。结果显示2020年人口普查获得的死亡数据中低龄组男性漏报率高于女性,0-9岁男性平均漏报率为75.33%,女性为57.69%,男婴死亡漏报率为85.08%,女婴死亡漏报率为77.80%;70-90岁高龄组死亡漏报率男性平均为22.55%,女性为20.75%,90岁及以上的死亡漏报比较低;老年阶段男性漏报率普遍高于女性。2010年婴儿死亡概率为21.15‰,2020年为8.80‰;2010年出生预期寿命为74.82岁,2020年为78.21岁,10年间预期寿命增长了3.39岁。通过比较分析发现21世纪以来我国人口年龄死亡模式呈现“低龄降低,中龄平稳,中高龄先缓升后陡升,高龄略有回降”的变动态势。这表明进入老龄前期人口死亡概率降低带来一个虚弱累积的过程,达到一定年龄(70-80岁)后,老化速度就会加快虚弱累积的效应,带来更高年龄组失能或死亡概率的加速增长。