DreamBlooms/HansPub-15000-to-45000 huggingface dataset:
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user: 5. 实验 实验环境：Windows10 x86操作系统，Python为3.6版本，scikit-learn为0.21.3版本。 对本数据集打车起终点距离进行统计，统计结果如图1所示。 图1. 打车起终点距离频数分布 数据表明，本数据集打车起终点距离均值为3.32千米，标准差为3.73千米，50%的行程起终点距离在1.25千米至3.92千米之间，图1横轴位于10千米和20千米处各有一个较为明显的突起，通过后续聚类结果发现原因为该城市航空公共交通基础设施客流聚集。可以看出，打车需求以中短程需求为主。 考虑到随时间推移城市交通设施结构的变化对数据的影响，本文选择2013、2014年周一至周五9:00~10:00期间产生的行程数据作为模型输入。 5.1. DBSCAN算法实验 使用DBSCAN对其空间位置进行聚类，通过网格搜索的方式确定一个较为合理的聚类结果，选择在 ε 邻域取值100米， P min 取值14条件下，其空间聚类结果如图2所示，灰色点为非簇样本，粉色点为所有样本数低于100的簇样本。 图2. DBSCAN算法空间聚类结果 5.2. OPTICS算法实验 使用OPTICS对同一数据进行聚类，同样使用网格搜索的方式寻找局部较优参数，设置 P min 为5，max_eps为0.05千米，空间聚类结果如图3所示，灰色点为非簇样本，共有9个样本数大于100的彩色簇集。 图3. DBSCAN算法空间聚类结果 5.3. 实验结果统计与分析 两种方法得出的主要簇样本统计结果如表1~2所示。 Table 1 Statistics of the main clusters under DBSCA 簇编号 样本量 簇核心 起终点簇核心偏移量 起终点距离均值 起终点距离标准差 0 1494 (40.749796， −73.978731) (−0.000434， −0.002933) 2.25 2.33 1 1364 (40.754429， −73.988863) (−0.004354， 0.006218) 2.39 2.7 2 861 (40.771835， −73.959432) (−0.008411， −0.012519) 2.28 1.8 3 380 (40.741781， −73.993604) (0.006179， 0.007705) 2.04 1.6 4 260 (40.735644， −74.005358) (0.008528， 0.017461) 2.58 2.66 5 231 (40.762835， −73.969031) (−0.001989， −0.00257) 1.94 1.69 6 221 (40.769991， −73.982147) (−0.008155， 0.004579) 2.02 1.46 7 162 (40.732825， −73.988756) (0.008949， 0.000837) 2.01 1.05 8 136 (40.736977， −73.992913) (0.003781， 0.003019) 2.2 1.92 表1. DBSCAN聚类结果主要簇的样本点统计 Table 2 Statistics of the main clusters under OPTIC 簇编号 样本量 簇核心 起终点簇核心偏移量 起终点距离均值 起终点距离标准差 0 106 (40.781022， −73.956669) (−0.014664， −0.01384) 2.46 1.57 1 1341 (40.769841， −73.960288) (−0.008099， −0.011928) 2.31 1.93 2 134 (40.744907， −73.995032) (−0.001333， 0.002858) 1.95 1.52 3 1148 (40.748236， −73.981069) (−0.000374， −0.002332) 2.02 1.96 4 109 (40.750132， −73.991533) (−0.003372， 0.006874) 2.22 2.23 5 106 (40.756173， −73.990491) (−0.000316， 0.009939) 1.85 1.22 6 109 (40.755899， −73.97371) (−0.000823， −0.002366) 2.69 2.94 7 168 (40.748347， −73.988695) (0.003076， 0.005769) 1.89 1.81 8 100 (40.744145， −73.991906) (0.00548， 0.003931) 1.92 0.97 表2. OPTICS聚类结果主要簇的样本点统计 Table 3 Comparison of clustering results under DBSCAN and OPTIC 算法 DBI 主要簇样本量 DBSCAN 60.05 5109 OPTICS 3.27 3321 表3. DBSCAN和OPTICS算法下聚类结果对比 根据实验结果的统计数据可知，OPTICS算法下的实验结果具有更低的DBI指数，这表明各簇内样本点的离散程度低而簇间核心间距较大，具有明显的聚簇划分效果。本方法相较于常用的DBSCAN方法更利于出租车载客区域空间密度的划分，便于运营人员明确核心区域中心，将空载率高的区域车辆向高载客频率区域调度，减少出租车空载时间和乘客等待时间。
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user: 6. 结论 由于纽约市出租车载客区域更为密集，且簇间轮廓较为模糊，特定城市的载客热点聚类应当因地制宜采用不同的方法，本文在前人研究的基础上，分别采用DBSCAN和OPTICS两种算法对纽约市出租车载客区域进行了聚类划分，多次调参取得实验结果差异如表3所示，DBI差异明显，可见OPTICS算法在面对簇间轮廓模糊的数据集时可以很大程度上避免 ε 邻域及 P min 值设置所带来的实验干扰，聚类效果强于DBSCAN。 本研究有助于解决不同城市路网条件下出租车的资源调度问题，对大数据精细化运营有重要的现实意义。
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user: 摘 要 青藏公路沿线冻土对工程建设和后期运营维护具有重要影响，历来是研究重点。基于青藏公路沿线167个钻孔地质调查数据，对土样冻胀力与天然密度和含水量的关系进行分析，依据冻胀力进行评价。结果表明：沿线天然密度集中于1.9~2.2 g∙cm −3 之间；冻胀力受天然密度的影响可分为三个阶段，I：土体天然密度在1.8~1.9 g∙cm −3 时，冻胀力随着天然密度的增加而急剧减小；II：在1.9~2.2 g∙cm −3 时，冻胀力呈现缓慢下降的趋势；III：在2.2~2.6 g∙cm −3 时，此时由于土体密实度较大，颗粒间只存下少量微孔隙和裂隙，冻胀力因而基本保持不变；同时冻胀力随天然含水量的增加而增加，其增加趋势亦可以分为三个阶段，I：天然含水量为10%~25%时，冻胀力随含水量的增大而快速增大；II：25%~40%时，冻胀力随含水量的增加而缓慢增加；当含水量达到40%后，进入阶段III，此时冰分子成为土体的主要部分，冻胀力趋于冰的冻胀力。西大滩断线谷地–阿青岗尔陇巴河谷区段，地下水水位较深，浅层为少冰冻土，含水量较低，冻胀力较小；在楚玛尔河高平原段，地表水系发育，浅层含水量较大，使其冻胀力达到37 kPa，为沿线最大值。 关键词 :青藏公路，冻胀力，冻胀性评价 Copyright © 2020 by author(s) and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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user: 1. 引言 青藏高原是我国乃至世界高海拔冻土主要分布区域，青藏公路穿越多年冻土区760多公里，其中多年冻土连续分布区550 km [ 1 ]。伴随着青藏公路、铁路的建成通车，西藏自治区迎来了新一轮经济发展，高速公路、输变电线路、输油气管道工程等大型工程的建设方兴未艾。新建工程聚集于青藏公路沿线10 km的范围内，对于承载工程的土环境，特别是冻土环境来说，高密度的工程对其干扰强度显著。 在这狭长的青藏公路走廊，受已建工程相互影响，沿线冻土退化较为明显。退化的冻土一方面严重影响了已建工程的稳定性，同时增加了拟建工程的危险性；另一方面对生态环境造成极大的破坏，引发各种热融灾害，如桥梁冻胀破坏(图1)，热融滑塌引起的斜坡失稳 [ 2 ] [ 3 ]，数量逐渐增多面积逐渐变大的热融湖(塘) [ 4 ] 、公路路基的沉陷变形与翻浆 [ 5 ] 、铁路路桥过渡段的沉降变形 [ 6 ] 等。 图1. 桥梁冻胀破坏 目前，学者对青藏公路沿线(走廊)进行多方面研究。鲁嘉濠 [ 7 ] 等对走廊冻土的分布模型及其变化趋势进行了研究；马巍 [ 8 ] 等对青藏高原的重大冻土工程及其相互作用进行了基础的研究、牛富俊 [ 9 ] 、林战举 [ 10 ] 等研究了冻土对青藏铁路沿线的部分工程影响以及热融灾害对青藏走廊沿线的影响。但截止目前还未有关于沿线土体冻胀性的公开报道。 本文通过对青藏公路(西大滩断线谷地–扎加藏布–安多盆地)沿线典型土样进行室内试验，分析了沿线土体冻胀力(下文所述冻胀力皆为切向冻胀力)分别与含水量及天然密度的关系；通过大量数据的分析，归纳总结了沿线冻土工程地质情况，并进行了冻胀性评价。研究结果可对青藏公路沿线拟建工程以及其他具有类似环境的地区提供基本的数据支撑。
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user: 2. 研究区域概况 研究区域以青藏公路为基线，北起西大滩断线谷地，南至扎加藏布–安多盆地，向两侧延伸5 km，对应的公路桩号为K2867~K3400。本次试验共选取167个钻孔数据，其中高山区61个，平原区59个、谷地区47个，从北向南贯穿了该区域的多年冻土区，因此这些样本点具备了较好的代表性 [ 11 ]，体现该区域土体特征。 根据地层详勘资料，研究区域南北平均标高约4500 m左右，地层以层状构造和网状构造为主。在纵向上：地表至地下3 m主要为角砾、细砂、粉质黏土，3 m以下的土层主要为粉质黏土和全风化泥岩；在横向上：高山区主要为粉土，平原区主要为细砂和粉质黏土，谷地主要为圆砾。
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user: 3. 试验概况 本次试验采用了室外取样和室内土工试验相结合的方法，室外钻孔167个，桩孔深度为15 m，采取扰动样共计167件。野外土样经过分段、分类、密封等处理后送入室内土工实验室。室内土工实验室选用典型土体–粉质黏土，测定土样的物理、力学参数。天然密度、天然含水量以及冻胀力的测定所取得土样深度为1.5~2.0 m。 采用环刀法测定土样的天然密度，一个钻孔取平行两组试样，整平其两端。采用Φ61.8 × 20 mm环刀内壁涂一层凡士林，称取环刀的质量，将环刀刀口垂直向下压，至土样伸出环刀为止，将两端的余土削平，取剩余的土样进行天然含水量的测定。将环刀外壁搽拭干净，称出环刀和土的质量。则土体的天然密度为(式(1))： (1) 式中：m 1 为环刀和土的质量； m 2 为环刀的质量； v为土的体积。 采用烘干法测定土样的天然含水量。取式样30 g放入称量盒内，盖好。称取湿土加盒的质量，打开试样的盒盖，将其放入温度为100℃~105℃的烘箱烘干24 h。将烘干的试样取出，冷却，称出盒加干土的质量。则土样的天然含水量(式(2))： w = m w m s × 100 % (2) 式中：m w 为土样所失去的质量，即水的质量； m s 为烘干后的质量，即为土粒的质量。 冻土在形成过程中，当土体的温度降低到其冻结温度以下时，水分向正在冻结的土体中迁移并发生相态变化，体积增大9%；当此温度持续或继续降低时，土体中的液态水大部分转变为固态水，相态变化逐渐缓慢直至消失。在这个过程中，土体中的液态水凝固并以冰的形式填充到土颗粒间隙中，当土体中水相态变化的体积膨胀足以引起土颗粒之间的相对位移时就引起了土体的冻胀 [ 12 ]。 对于冻胀力的测定，刘红岩等发明了一种反复冻融损伤后寒区隧道围岩冻胀力测算方法 [ 13 ]，陈伟志等研究了一种低盐盐渍土盐–冻胀力确定方法 [ 14 ]。以上方法主要通过模拟计算得出冻胀力，理论性较强，过程复杂。本人通过总结以上方法结合郭超 [ 15 ] 、杨英姿 [ 16 ] 等测定冻胀力的方法和土工试验方法标准 [ 17 ] 提出如下方法： 1) 试验原理：通过电子测力计均匀接触膨胀冻土，使膨胀冻土保持原始高度的测力计读数即为冻胀力。 2) 试验过程：将钻取所得的1.5~2.0 m的原状冻土土样放入试样环中，待土样融化后切除高于试样环的土样，使土样与试样环高度相同，在试样环上表面盖上与试样环上面积相同的铁片。将制作好的试样放入与试样所取地年平均温度相同的恒温盒内；然后，在铁片上表面安装电子测力计，使电子测力计受力均匀。当电子测力计数值稳定时所显示的力即为土样的冻胀力。 3) 试验注意事项：① 钻样时保持试样的层面与原状土一致，不能上下倒置；以免由于原土样上下土层的差异导致试验不能正确测出该地冻胀力。② 冻土土样必须与试样环内壁紧密接触，以免由于土样与试样环之间的空隙导致测出的冻胀力偏小。③ 土样高度高于试样环，由于放入试样环的土样为原始冻土，融化后体积变小，不能完全填满试样环，导致测出的冻胀力偏小。
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user: 4. 试验结果分析 4.1. 物理数据分析 将试验所得的天然密度，天然含水量及冻胀力数据通过origin软件进行分析，试验结果见图2，图3。 图2为冻胀力与天然密度的关系曲线。土体冻胀力的产生主要与其天然密度有关，总体上，天然密度与冻胀力成反比例关系，天然密度越大时，水分子冻结而引起的体积变化使冻胀力快速减小。从图中可以看出冻胀力受天然密度的影响主要分为三个阶段。I：天然密度在1.6~2.1 g∙cm −3 时，冻胀力随着天然密度的增加而急剧减小。这主要是由于天然密度在此区间时，颗粒间大孔隙剧烈减小，因而毛细水运移通道显著减小，使得土体的冻胀力减小速率较高；II：天然密度在2.1~2.35 g∙cm −3 之间时，颗粒间大孔隙减少趋缓，冻胀力呈现缓慢下降的趋势；III：天然密度为2.35~2.6 g∙cm −3 时，此时由于土体密实度较大，颗粒间只存在少量微孔隙和裂隙，冻胀力因而基本保持不变。整体而言，土体的冻胀力随天然密度的增加而逐渐减小，天然密度主要集中在1.9~2.2 g∙cm −3 。 图2. 冻胀力与天然密度关系曲线 图3. 冻胀力与含水量关系曲线 图3为冻胀力与天然含水量的关系曲线。土体冻结后，土体中的水分子向冻结锋面位置迁移，水由液相到固相体积增大9%，从而使土体体积增大，土颗粒之间发生相对位移的变化。水分子越多时，体积增大的越多，土颗粒间的位移变化增大，膨胀力随之增加。从图中可以看出冻胀力受天然含水量的影响可分为三个阶段。I：天然含水量为10%~25%时，此时，随着天然含水量的增加，冻胀力呈现快速上升的趋势，这主要是因为土颗粒间的由于能够储存冰分子的大孔隙较多所致；II：天然含水量为25%~40%时，冻胀力随含水量的增加而缓慢增加，此时土体含水量逐渐趋向活跃含水量；当含水量达到40%后，进入阶段III，此时冰分子成为土体的主要部分，土体则分散于冰分子之中，最终土体的冻胀力趋于冰的冻胀力。整体而言，冻胀力随着含水量的增加而增加，在含水量达到40%时，冻胀力与含水量的关系减小。该研究区域的天然含水量主要集中在10%~30%之间。 4.2. 沿线冻胀性评价和工程措施 对沿线167个钻孔土样进行处理得到下表1 (表中使用以下简称：S——少冰冻土；D——多冰冻土；F——富冰冻土；B——饱冰冻土；H——含土冰层；R——融区) [ 18 ]。 Table 1 Frozen soil evaluation and engineering measures 表1. 冻土评价及工程措 区段 钻孔号 地貌单元 主要土类 不良地质现象 T cp /℃ 地下水埋深/m 冻土类型 冻胀力/kPa 西大滩断线谷地 218~269 山地 全风化泥岩 热融滑塌 −1.3 22~25 S， B 15~21 昆仑山北坡峡谷区 270~297 山地 粉质黏土 — — S， F 昆仑山垭口区 298~321 山地 全风化泥岩 热融湖 2~10 S-F 4~8 阿青岗尔陇巴河谷区 322~351 山地 粉质黏土 热融滑塌 −0.5 1.5~16 S-D 10~15 楚玛尔河高平原 352~414 构造平原 粉质黏土 风沙，热融湖 1.3~4 D-B 26~37 可可西里–五道梁低高山 415~476 山地 粉质黏土 风沙，热融湖 −1.2 14 S-F(H) 5~10 北麓河盆地 477~494 山间凹地 粉质黏土 热融滑塌 −1.1 4~8 S-D 风火山低高山 495~588 山地 全风化泥岩 冻土沼泽 −7 10~20 S-F(H) 乌丽盆地 589~668 山间凹地 粉砂 热融湖(塘) −1.9 9~13 S， F 16~23 沱沱河盆地 669~710 山间凹地 细砂 热融滑塌 −0.6 7~9 S-D 开心岭低高山 711~736 山地 粉质黏土 冻土沼泽 −1.2 2~10 S-H 4~10 通天河盆地 737~796 山间凹地 细砂 热融湖(塘) −1.6 0.5~1.5 S-D 布曲谷地 797~946 山地 圆砾 热融滑塌 −1 F-H 15~18 温泉断陷盆地 947~1011 山间凹地 细砂 热融湖(塘) (D) F-B 15 唐古拉山中高山区 1012~1074 山地 细砂 冻土沼泽 −1.6 18~25 S-D 13~17 唐古拉山间盆地 1075~1121 山间凹地 粉质黏土 热融滑塌 −1.4 7~13 S， F 15~19 扎加藏布–安多盆地 1122~1143 山间凹地 细砂 热融湖(塘) −1 6~9 S-D 10~14 表1中，青藏公路沿线主要为弱冻胀性土，且冻胀力受地形的影响较大。 西大滩断线谷地–阿青岗尔陇巴河谷区段，地貌单元以山地为主，全风化泥岩为主，上层覆盖粉质黏土，地下水水位较深，浅层为少冰冻土，含水量较低，致使其冻胀力较小；在楚玛尔河高平原段，受其地势的影响，地下水位埋藏较浅，地表水系发育，浅层含水量较大，冻土类型为浅层多为富冰冻土，使其冻胀力达到37 kPa，为沿线最大值。 北麓河盆地–扎加藏布–安多盆地段，沿线跨越高山区及盆地地区，跨度大，环境复杂。对于其中的盆地地区，地下水位位于高山区和平原区中间，浅层含水率一般，浅层主要以为冰冻土，主要土类为细砂，使其冻胀力介于高山区和平原之间。 此外，由于冻土区环境脆弱，易受外界影响遭到破坏，极易发生热融滑塌、热融湖(塘)、冻土沼泽等不良地质现象。施工时应尽量减少对原地面植被和泥炭层的破坏，在热融湖(塘)周围区域采用片石挡墙、草袋护坡等防护工程；在热融滑塌的流通区和堆积区植草，利用发达的植物根系控制坍塌物的下滑等。并在施工结束后尽量恢复施工带的地表原貌，尽量不改变冻土沼泽的水文地质条件。
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user: 5. 结论 青藏公路通车已十余年，冻土工程地质灾害时有发生，因此青藏公路走廊沿线的地质情况却越来越受到人们的重视。本文通过试验分析，得到以下结论： 1) 沿线浅层土体以粉质黏土为主，天然密度集中于1.9~2.2 g∙cm −3 ，天然含水量在10%~30%间，冻胀力为5 kPa~15 kPa；在楚玛尔河高平原段达最大，近40 kPa。 2) 天然密度对冻胀力的影响分为三个阶段：I：天然密度在1.8~1.9 g∙cm −3 增大时，受颗粒间大孔隙和毛细水运移通道显著减小，冻胀力绝对值较大，但是其下降速率较快；II：天然密度在1.9~2.2 g∙cm −3 ，由于土体较密实，颗粒间大孔隙减少速率减慢，冻胀力的下降趋势趋缓；天然密度达到2.2 g∙cm −3 时进入阶段III，由于土体进入密实阶段，冻胀力基本不受土体天然密度影响。 3) 含水量对冻胀力的影响也分为三个阶段：I：含水量为10%~25%时，由于可供冻结水分子增多，冻胀力随含水量增加而急剧增大；II：天然含水量为25%~40%时，土体含水量逐渐趋向活跃含水量，冻胀力随含水量的增加而缓慢增加；III：含水量达到40%时，土体含水量达到活跃含水量，冰分子成为土体的主要部分，冻胀力趋近于冰分子的冻胀力。 4) 沿线可分为高山区、平原区、谷地区等三个典型区域。高山区：地下水较深，主要为高温冻土，易出现冻土沼泽，冻胀力较小；平原区：地下水较浅，年平均温度低，多数为饱冰冻土，冻胀力较大，自然平衡极易被破坏，容易出现热融湖；山间谷地性质介于二者之间。施工时应积极采取措施，减少冻土环境破坏，避免大范围改变水文地质条件。
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user: 摘 要 本文以巴基斯坦喀喇昆仑公路二期项目高速段简支T梁桥为研究对象，通过对中美巴公路桥梁设计规范关于荷载效应的设计方法、汽车荷载及其分项系数取值、荷载效应组合等方面的比较分析，得到不同规范荷载模式下的荷载组合效应及其相互之间的差异结论，以供中国在巴基斯坦后续项目建设中参考。 关键词 :中美巴公路桥梁，荷载效应，分析比较 Copyright © 2020 by author(s) and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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user: 1. 引言 美国是世界上头号发达的国家，其运输业是支撑国民经济的重要组成部分，随着我国经济实力与美国日渐缩小，所面临的桥梁规范问题出现了一定同质化现象，我国目前倡导的一带一路，对巴基斯坦有较大的影响，所以对三国的桥梁设计规范进行对比是非常有必要的。为保持我国市场经济持续繁荣，在混凝土桥梁安全问题上，各部门保持密切合作，在设计时对于西方发达国家的规范进行了一定借鉴，并最终得到符合国情的规范标准。当今世界内容最为可靠、结构最为明晰的当属美国公路LRFD桥规 [ 1 ]，自1999年颁布后，对于我国混凝土桥梁设计规范的影响十分深远。 巴基斯坦喀喇昆仑公路(Karakoram Highway，简称“KKH-II”)二期项目是“中巴经济走廊”的旗舰项目，是中巴经济走廊陆路通道的核心路段，同时是巴基斯坦南北公路通道主骨架的重要组成部分，采用中国进出口银行贷款进行建设。本项目位于巴基斯坦北部开伯尔省，总体路线为南北走向，起于赫韦利杨，止于塔科特，路线全长118.143公里。项目区域海拔范围860 m~1880 m，路线主要沿赫韦利杨、阿巴塔巴德、曼塞赫拉城区及既有N35巴基斯坦国道西侧山体和沟谷布线，地形、地质条件复杂，桥隧比例高。 由于巴基斯坦本国公路项目长期采用美标为依据进行建设，本项目是第一次采用中国规范体系建设的高速公路。公路桥梁上部结构拟采用国标C50水泥混凝土，因此有必要对中美巴桥梁荷载效应进行对比分析，找出差别，并利用相关研究成果指导本项目的桥梁施工。在前期的合同谈判和设计审查过程中，为了让巴基斯坦国家公路局业主和巴基斯坦国家工程咨询公司(NESPAK)的工程师更深入的理解、认可中国规范体系，推进中国标准在“中巴经济走廊”项目应用，我们设计团队对中美巴重要规范做了大量对比研究和验算工作，为推进项目建设和中国规范在巴基斯坦推广应用起到重要作用。本文是将中美巴桥梁荷载效应部分的对比分析成果进行整理，以供中国在巴基斯坦后续项目建设中参考。
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user: 2. 技术标准及方法 2.1. 设计标准 本次研究范围为赫韦利杨–曼塞赫拉段约39.3公里的高速公路，采用设计速度100 km/h的双向4车道高速公路标准建设，路基宽度24.7 m。 本项目桥梁设计采用以中国现行规范体系为基准，同时满足美标HL-93汽车荷载和巴基斯坦AA活荷载进行设计。 2.2. 设计方法比较分析 中国规范 [ 2 ] [ 3 ] 设计方法采用以概率论为基础，分项系数表达的极限状态设计方法设计。 γ 0 S ≤ R (1) 式中：γ 0 为桥梁结构的重要性系数，按公路桥涵的设计安全等级，一级、二级、三级分别取用1.1、1.0和0.9；S为作用(或荷载)效应(其中汽车荷载应计入冲击系数)的组合设计值；R为构件承载力设计值。 美国标准 [ 1 ] 关于桥梁结构设计总体上是以可靠度理论为基础，采用荷载—抗力系数设计法(Load and Resistance Factor and Design Method) W u ≤ Φ R n (2) 式中：W u 为荷载效应组合设计值；R n 为结构抗力标准值，由材料强度标准值计算确定；Φ为结构抗力折减系数，如表1所示。 Table 1 Structural resistance reduction coefficien 纯弯 轴拉、弯拉 轴压、压弯 剪扭 配置螺旋箍筋 其他箍筋 0.9 0.9 0.75 0.7 0.85 表1. 结构抗力折减系数 巴基斯坦工程设计中除设计荷载普遍采用1697《西巴基斯坦公路桥梁实践规范》 [ 4 ] 外，其余设计方法和参数选用均采用美标规定。 式(1)不等式左1/γ 0 相当于式(2)不等式右的Φ，由表1知，当设计安全等级为一级时，1/γ 0 与表1值相比接近美标钢筋混凝土纯弯、轴拉、弯拉构件的折减系数，但比美标轴压、弯压和剪扭构件的折减系数都要大。
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user: 3. 设计梁体类型的选取 本项目整体式路基对应的桥梁宽度为24.7 m，即为 2 × [ ( 0.5   m 护 栏 + 11.45   m 行 车 道 + 0.35   m 护 栏 ) + 0.04   m ] ，分两幅布置。上部结构采用标准跨径25 m、30 m和40 m的装配式预应力混凝土简支T梁三种类型，单幅桥上部结构由6片T梁组成，梁间距2.068 m，湿接缝宽0.368 m。具体参数见表2。 Table 2 Calculation model beam body parameters (middle beam 跨径L (m) 计算跨径L 0 (m) 梁板高度H (m) 截面面积A (m 2 ) 截面惯性矩I (m 4 ) 25 24.0 1.70 0.7769 0.2692 30 28.9 2.00 0.8429 0.4175 40 38.8 2.50 1.0909 0.9257 表2. 计算模型梁体参数表(中梁)
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user: 4. 设计荷载比较分析 4.1. 恒载 一期恒载包括上部梁体自重；二期恒载包括桥面铺装和护栏等重量。混凝土容重取26 kN/m 3 。计算梁体(以中梁作为研究对象)跨中和支点截面最大弯矩和剪力设计值见表3。 4.2. 汽车活荷载 4.2.1. 中国《公路桥涵设计通用规范》(JTG D60-2015) [ 2 ] 中关于汽车荷载规定 2015年《通规》将汽车荷载分为公路-I级和公路-II级两个等级。汽车荷载由车道荷载和车辆荷载组成。车道荷载由均布荷载和集中荷载组成，用于桥梁整体结构分析计算(如图1所示)。 Table 3 Design value of dead load of calculation model beam (middle beam 跨径L(m) 跨中截面最大弯矩M G1/2max (kN∙m) 支点截面最大剪力V G0max (kN) 25 2846.1 474.4 30 4700.4 650.6 40 10350.2 1067.0 表3. 计算模型梁体(中梁)恒载设计值 图1. 中国车道荷载计算图式 公路-I级车道荷载的均布荷载标准值为q k = 10.5 kN/m。集中荷载标准值P k 按下列规定选取： 桥梁计算跨径L 0 ≤ 5 m时，P k = 270 kN；桥梁计算跨径L 0 ≥ 50 m时，P k = 360 kN；桥梁计算跨径5 m < L 0 < 50 m，P k 值采用直线内插求得。 计算剪力效应时，集中荷载的标准值应乘以1.2的系数。 4.2.2. 美国《AASHTO LRFD规范》 [ 1 ] 中关于汽车荷载规定 AASHTO LRFD (2012)规定公路汽车荷载为HL-93，并应包括以以下两项荷载的组合：① 设计货车或设计双轴；② 设计车道荷载。活载效应取双轴荷载 + 车道荷载或l辆货车+车道荷载两者中的不利者。 设计货车的前轴重35 kN，两后轴重为145 kN，两个145 kN的轴距在4.3~9.0 m之间变化，横向轮距1.8 m；设计双轴包括一对110 kN的轴重，轴距1.2 m，横向轮距1.8 m (如图2所示)。考虑动荷载增计值IM (冲击系数)影响，对静荷载施加的系数取为(1 + IM/100)。 设计车道荷载由1个车道上为9.3 KN/m的纵向均布荷载组成，在横桥向假定设计车道荷载均布3 m的宽度上，不计动荷载增计值(冲击系数)影响。设计车道数取W/3.6之比的整数(W为护栏之间的桥面净跨)。 图2. 美标汽车荷载计算图式 4.2.3. 巴基斯坦汽车荷载规定 1997《西巴基斯坦公路桥梁实践规范》 [ 4 ] 规定巴基斯坦公路桥梁汽车荷载包括两个等级，车辆荷载A和军事坦克荷载AA。本项目根据业主要求，设计只采用军事坦克荷载进行验算(如图3所示)，作用方式为履带荷载，设计履带轴重为700 kN，两辆连续坦克之间的车头到车尾的距离不小于91.5 m。军事坦克通行时需要进行交通管制，不允许其他车辆通行，且桥梁横向只允许一列坦克通行。 图3. 巴基斯坦军事坦克荷载 4.3. 荷载横向分布系数的计算 本次研究计算模型选取的是横向由多片梁板组成的桥梁，应考虑汽车荷载横向分布的影响。T梁弯矩横向分布影响线采用刚接梁法；剪力横向分布影响线，主梁支点处按杠杆原理法计算；L/4至支点处采用刚接梁法计算。由于三种规范所选梁体相同，因此，所计算的横向分布系数形同，计算结果见表4。 Table 4 Calculation model load transverse distribution coefficien 跨径L(m) 跨中截面荷载横向分布系数m c 支点截面荷载横向分布系数m 0 25 0.606 0.750 30 0.603 0.750 40 0.587 0.750 表4. 计算模型荷载横向分布系数 4.4. 多车道横向折减系数比较分析 由表5知，三种规范对于2车道的车道横向折减系数均为1.0，即不考虑车道折减，故本次研究计算选取2车道进行加载。 4.5. 冲击系数的比较分析 2015年《通规》是通过对国内外规范冲击系数的对比分析，结合公路桥梁可靠度研究的成果，采用了与桥梁结构基频相关的冲击系数 [ 5 ] [ 6 ]。 根据本文4.2.2，美标对设计货车和设计双轴荷载考虑动荷载增计值IM (冲击系数)影响，设计IM取值为33%，对静荷载施加的系数取为(1 + IM/100)，即冲击系数为1.33。 巴基斯坦坦克荷载的冲击系数取值为：当L < 9 m时，μ = 0.25，当9 m < L < 45.5 m时，μ = 0.1，L > 45.5 m时，μ = 0.088，L为桥梁计算跨径，冲击系数计算值如表6所示。 Table 5 Value of lane lateral reduction coefficient 车道数 车道横向折减系数m的取值 中国15规范 AASHTO LRFD 巴AA荷载 1 1.20 1.20 1.00 2 1.00 1.00 1.00 3 0.78 0.85 — 4 0.67 0.65 — 表5. 车道横向折减系数m的取值 Table 6 Calculation model load impact coefficient 跨径L(m) 荷载冲击系数(1 + μ)的取值 中国15规范 AASHTO LRFD 巴AA荷载 25 1.295 1.33 1.1 30 1.260 1.33 1.1 40 1.204 1.33 1.1 表6. 计算模型荷载冲击系数μ 4.6. 车辆荷载的计算比较 采用MIDAS/Civil设计软件建立计算模型，中国和美标汽车荷载纵向整体受力计算采用平面杆系有限元模型，将横向简化为一片梁，采用荷载横向分布系数考虑模型的空间效应；巴基斯坦的坦克荷载纵向整体受力采用空间梁格模型考虑空间效应进行计算。 以横向分布最不利的单梁作为跨中弯矩和支点剪力的研究对象，将汽车荷载按照各规范的加载要求以最不利的方式作用在计算模型的桥梁上，得到各规范在不同跨径梁体上的汽车荷载效应值，计算结果如表7所示(考虑了荷载横向分布系数和冲击系数值)。 Table 7 Calculation model beam (middle beam) vehicle load design valu 跨径L(m) 跨中最大汽车荷载弯矩M HA1/2 (kN∙m)/支点最大汽车荷载剪力V HA0 (kN) 中国15规范 AASHTO LRFD 巴AA荷载 25 2043.5/457.9 1416.5/281.6 833.2/287.1 30 2577.4/475.7 1807.7/296.1 998.4/298.5 40 3710.9/509.8 2614.8/322.1 1304.8/302.6 表7. 计算模型梁体(中梁)汽车荷载设计值
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user: 5. 荷载效应组合计算比较 5.1. 荷载效应组合公式及分项系数 根据本文2.2关于乘有系数的荷载计算方法，中国规范强度极限状态下的荷载效应组合设计值为值S ud = 1.1 (1.2S G + 1.4S HA )；美标和巴基斯坦荷载效应组合设计值为：S ud = 1/ΦW u = 1/0.9 (1.25S G + 1.75S HA )。 5.2. 荷载效应组合 依据各国规范关于荷载效应的计算公式，分别计算跨中最大弯矩和支点最大剪力的效应组合设计值，并进行对比分析。 由表8和表9的计算结果可以看出，中国在2014年公路工程技术对车道集中荷载下限值由180 kN提高到270 kN以后，使得中国荷载标准在荷载效应上与美标相适应。随着跨径的增大，荷载效应中国15规范与美标，中国15规范与巴AA荷载比值均在减小。除40 m跨径跨中最大弯矩效应组合设计值比值小于1外，其余中国15规范均大于美标和巴基斯坦AA 荷载。 由此得出，本项目采用中国标准体系设计的装配式预应力混凝土简支T梁完全适应美标和巴基斯坦坦克AA荷载下的荷载效应要求。 Table 8 Comparison of the combined design values of the maximum moment effect in the mid span between China， America and Pakista 跨径L(m) 跨中最大弯矩效应组合设计值M ud (kN∙m) M 中 /M 美 M 中 /M 巴 中国15规范 AASHTO LRFD 巴AA荷载 25 6903.9 6707.2 5573.1 1.03 1.24 30 10173.7 10043.4 8469.6 1.01 1.20 40 19377.0 19512.1 16912.4 0.99 1.15 表8. 中美巴跨中最大弯矩效应组合设计值比较表 Table 9 Comparison of combined design values of maximum shear effect at fulcrum between China， America and Pakista 跨径L(m) 跨中最大弯矩效应组合设计值V ud (kN∙m) V 中 /V 美 V 中 /V 巴 中国15规范 AASHTO LRFD 巴AA荷载 25 1331.3 1206.4 1217.1 1.10 1.09 30 1591.3 1479.4 1484.0 1.08 1.07 40 2193.5 2108.2 2070.3 1.04 1.06 表9. 中美巴支点最大剪力效应组合设计值比较表
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user: 6. 结论与建议 本文以巴基斯坦喀喇昆仑公路二期项目高速段简支T梁桥为研究对象，通过对中美巴公路桥梁设计规范关于荷载效应的设计方法、汽车荷载及其分项系数取值、荷载效应组合等方面的比较分析，得到如下结论： 1) 桥梁恒载效应差异小，分项系数三国几近相同，中国规范取值1.2，美标、巴规范取值1.25。 2) 中美公路桥梁规范所规定的汽车荷载在取值方法、计算图式上比较接近，但从计算模式的选择上，中国规范还相对简单，容易掌握和运用。 3) 三国汽车荷载作用下的荷载效应值差异较大，就汽车荷载标准值而言，中国15规范弯矩是美标的1.4倍左右，剪力是美标的1.6倍左右。由此可见，中国15规范所采用的汽车荷载在标准简支跨径桥梁结构上引起的标准值效应处于世界先进水平。 4) 由于中国汽车荷载分项系数采用1.4，美标和巴基斯坦采用1.75及结构抗力系数调整，使得中国2015规范荷载效应美标和巴基斯坦坦克AA荷载下的荷载效应基本一致。 由于我国公路建设的飞速发展、公路勘察设计规范不断地吸收了国内外前沿的设计理论、施工经验和事故教训，桥涵设计荷载已经和欧美国家相当。为了使中国规范随着“一带一路”项目走出去，采用中国规范体系建设，应从高层设计，组织国内专家对“一带一路”项目国家进行技术宣讲，让海外国家公路建设的高层管理、设计审查工程师深入学习、理解中国规范体系，让“中国标准、中国方案”为更多的“一带一路”相关国家工程建设提供专业服务，打响中国工程设计咨询服务的品牌。
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user: 摘 要 数据驱动的医疗保健(data driven healthcare)作为可用的大型医疗数据的使用，以提供最好的和最个性化的护理，正成为医疗行业革命成功的主要趋势之一。电子病历是推动这一数据驱动的医疗革命成功的主要载体。本文运用深度学习的方法，基于词嵌入模型实现对电子病历信息的表示，利用长短期记忆(LSTM)网络模型特性，实现对电子病历信息时间上的无规律性和疾病信息长期依赖挑战的解决，实现对疾病风险的预测，通过与卷积神经网络(CNN)模型进行比对，实验结果显示本文方法的有效性。 关键词 :深度学习，电子病历，词嵌入，长短期记忆网络 Copyright © 2020 by author(s) and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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user: 1. 引言 全球医疗保健系统正在迅速采用电子病历(EHR)，它是在任何护理交付环境 [ 1 ] 中由一个或多个相遇产生的纵向患者健康信息的系统集合(例如，诊断、药物、实验室测试、程序等)。这将极大地增加有效的电子临床数据。因此，数据驱动的医疗保健作为可用的大型医疗数据的使用，以提供最好的和最个性化的护理，正成为医疗行业革命成功的主要趋势之一 [ 2 ] [ 3 ] [ 4 ]。由于患者EHR是进行数据驱动的医疗研究的主要载体，了解EHR中包含的信息并对其信息有效提取是至关重要的。
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user: 2. 相关工作 近年来，病历中表型的提取和表示的现有方法包括：基于向量的表示。这种方法针对每个病人构建了一个向量，它的维度等于在HER中出现的不同事件的数量，每个维度上的值是在特定时间段内相应医疗事件的汇总统计(例如，总和、平均值、最大值、最小值等)。使用基于向量的表示，每个表型通常被假定为这些原始医疗事件的线性组合，组合系数是通过一些优化过程获得的，这种表示的局限性在于它忽略了这些事件之间的时间关系。Ho等人 [ 5 ] 提出了一种基于非负张量因子分解的EHR张量表型提取方法。该方法探索了不同医学实体之间的相互作用；其局限性是，他们仍然没有考虑事件–时间关系。基于序列的表示，该方法根据每个事件的时间戳为每个患者构建EHR序列，然后，运用频繁模式挖掘方法将时间模式识别为表型，一个问题在于，患者EHR之间的高度可变性，这种方法通常会返回大量的模式(也称为“模式爆炸”现象)。基于时间矩阵的表示 [ 6 ]，这种方法表示患者EHR作为时间矩阵，其中一维对应于时间，另一维对应于医疗事件。Zhou等人 [ 7 ] 提出了将相似时态趋势的医疗事件分组在一起的表型分型方法。然而，他们没有考虑不同事件之间的时间关系。Wang等人 [ 8 ] 提出了一种卷积矩阵分解方法，用于检测患者EHR矩阵上的移位不变模式，但不能确定最优模式长度，需要枚举所有可能的值。 为了克服上述电子病历信息的稀疏性、时间上无规律性和疾病信息的长期依赖性挑战，本文将基于自然语言处理 [ 9 ] 中的词嵌入模型将EHR中离散的元素嵌入到连续向量空间中，将相同类型的向量合并为单个向量，把向量经过特定池化类型处理表示为一次入院，以这种方式，可变大小的输入被嵌入到连续分布的向量空间中，作为LSTM的输入特征，通过LSTM对时序信息的有效处理，实现对疾病风险的预测。因为嵌入是从数据中学习的，所以模型不依赖于人工特征工程。实验结果表明，该模型具有有效性。
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user: 3. 基本概念 3.1. 词表示 用“词”来指一个大的上下文中的离散元素(例如，文档中的一个词或一次入院的一种诊断)，输入到许多机器学习模型中通常被表示为固定长度的特征向量。对于文本，通常使用词袋模型。词W用一个独 热向量 V w ∈ R | V | 表示，其中 V w = [ v w 1 ， ⋯ ， v w | V | ] ， | V | 是词典中词的数量： V w = [ 0 ， ⋯ ， 0 ， 1 ， 0 ， ⋯ ， 0 ] (如果 w = i ，则 v w i = 1 ，表示w是词典中的第i个词，否则 v w i = 0 )。在“词袋”的表示法下，一个句子 w 0 ， ⋯ ， w n 的向量是其词向量的总和： u = v w 0 + v w 1 + ⋯ + v w n 。然而，“词袋法”无法捕获单词的顺序和语义。 3.2. 学习词嵌入矩阵 一种强有力的词袋替代方法是将单词嵌入到M维的向量空间中，其中 M ≪ | V | 。每一个词都映射到一个唯一的向量，该向量是矩阵 E ∈ R M × | V | | 中的一列。词嵌入有几个好处：首先，维数大大减少，不依赖于新词的出现。第二，一个单词的语义是以分布式的方式表示的，也就是说，有多个元素对单词的意思进行编码。第三，使用诸如加法和矩阵乘法等现有代数工具，连续向量的操作要容易得多，这在最近的工作中得到了证明。例如，两个词之间的相似性只是两个向量之间的余弦。更重要的是，嵌入矩阵E可以从数据中学习。 学习嵌入矩阵E的方法有很多种，最流行的方法可能是连续的词袋模型。对于词序列中的一个词w i ，模型使用w i 周围的词预测w i 。输入上下文大小为C时， w i − C ， ⋯ ， w i − 1 ， w i + 1 ， ⋯ ， w i + C 被称为w i 的上下文词。利用嵌入矩阵E将所有上下文词嵌入向量中，然后求平均值得到平均向量h h = E w i − C + ⋯ + E w i − 1 + E w i + 1 + ⋯ + E w i + C 2 C (1) 其中E t 是矩阵E的第t列。然后模型生成输出 a = E ¯ h ，其中 E ¯ ∈ R | V | × M ，中心词w i 预测使用softmax函数 P ( w i | w i − C ， ⋯ ， w i − 1 ， w i + 1 ， ⋯ ， w i + C ) = softmax ( a ) (2) 参数E和 E ¯ 通过最小化损失函数来学习 L = 1 T ∑ i = 1 T log P ( w i | w i − C ， ⋯ ， w i − 1 ， w i + 1 ， ⋯ ， w i + C ) (3) 通过随机梯度下降的反向传播。 3.3. 长短期记忆网络(LSTM) 长短时记忆网络 [ 10 ] 是一种有效解决梯度消失问题的循环神经网络(RNN) [ 11 ]。LSTM的中心是一个线性自循环记忆细胞，允许记忆通过长序列流动。记忆细胞被封闭来调节信息流向或来自细胞的信息。LSTM在许多应用中都是成功的，例如机器翻译、手写识别和语音识别。 一个LSTM单元在时间t有一个状态 c t ∈ R K 的记忆细胞，通过记忆细胞的信息流被3个门控制：输入门，遗忘门和输出门。输入门 流入到细胞的输入，遗忘门 f t ∈ R K 控制记忆细胞的遗忘且输出门 o t ∈ R K 调节来自记忆细胞的输出流。在技术细节处理之前，我们用 σ 表示矢量逐元素的sigmoid函数， ∗ 表示两个矢量的乘积。 三个门都是sigmoid单元，它将门的每个元素的值设置为0到1之间： i t = σ ( W i x t + U i h t − 1 + b i ) (4) f t = σ ( W f x t + U f h t − 1 + b f ) (5) o t = σ ( W o x t + U o h t − 1 + b 0 ) (6) 其中 W { i ， f ， o } ， U { i ， f ， o } ， b { i ， f ， o } 是参数门控制通过的信息量：当值为1时满值，当值为0时完全阻塞。在每一个时间步长t，通过输入 x t ∈ R M 第一次计算输入特征，先前的隐藏层 h t − 1 ∈ R K 通过一个挤压tanh函数： g t = tanh ( W c x t + U c h t − 1 + b c ) (7) 通过部分遗忘先前的记忆细胞和调节输入特征来更新记忆细胞，如下所示 c t = f t ∗ c t − 1 + i t ∗ g t (8) 记忆细胞序列是相加的，因此梯度也通过链式法则以线性方式更新。这有效地防止梯度消失或爆炸。记忆细胞在通过可学习的遗忘门f t 记忆过去的经验中起着至关重要的作用。相反， f t → 1 ，所有的过去记忆被保存，且随着新的输入新的记忆不断更新。如果 f t → 0 ，只有新的经验被更新，系统变得无记忆。 最后，根据记忆c t 计算隐藏的输出状态h t ，由输出门o t 控制如下： h t = o t ∗ tanh ( c t ) (9) 注意，由于系统动态是确定性的，h t 是所有先前输入的一个函数： h t = LSTM ( x 1 : t ) 然后，输出状态用来产生输出。 3.4. 模型复杂性 模型参数个数为 M × | V | + M × K + K × K + K × D ，由以下部分组成： LSTM层的参数： 对于入院嵌入，使用嵌入矩阵 A ∈ R M × | V | 。 输入门： ， U i ∈ R K × K 和 b i ∈ R K × 1 。 输出门： W o ∈ R M × | V | ， U o ∈ R K × K 和 b o ∈ R K × 1 。 遗忘门： W f ∈ R M × | V | ， 和 b f ∈ R K × 1 。 记忆细胞： W i ∈ R M × | V | ， U i ∈ R K × K 和 b i ∈ R K × 1 。
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user: 4. 基于电子病历的风险预测模型 本节我们具体描述对EHR信息的处理，利用LSTM对序列中的长期依赖性进行建模的能力，解决了可变大小的离散输入和无规律时间的挑战，实现对疾病风险的预测。 4.1. 可变大小的入院信息的表示 一次入院包含多个诊断。诊断、手术和药物是使用编码方案编码的。我们观察到NLP和EHR之间有相当大的相似性，EHR类似于句子，所以基于NLP中的词嵌入模型，我们的方法是将入院嵌入到向量中。一次入院是一个可变大小的代码集(诊断或干预)。设D是诊断代码集。这个集合索引从1到D。用 A ∈ R M × | D | 表示一次诊断嵌入矩阵。设 A j 是第j列的元素， A i j 是矩阵A的第i行第j列元素。每次入院t 包含h次诊断： d 1 ， d 2 ， ⋯ ， d h ∈ { 1 ， 2 ， ⋯ ， | D | } 。代码首先被嵌入到向量中，将相同类型的向量合并为单个向 图1. 编码嵌入 量，方式如图1所示。诊断与干预代码的嵌入向量是 A d 1 ， ⋯ ， A d k 。然后，我们汇集所有当前诊断向量得到 x t ∈ R M ，但是得到的向量仍是稀疏的，我们通过引入池化，进一步处理电子病历的稀疏问题。最后，多次入院嵌入是一个矩阵，对其进行随机初始化，然后通过训练预测任务来学习。 4.2. 池化 设 x t i 是向量 x t 的第i个元素，入院采用最大池化、合并池化或平均池化，合并方式如下： 最大池化admssion(max adm)。按元素池化如下： x t i = max ( A i d 1 ， A i d 2 ， ⋯ ， A i d h ) i = 1 ， 2 ， ⋯ ， M 。这类似于选择性注意诊断和干预之间的影响最大的因素。它也类似于通常的编码实践，即选择一个诊断作为入院的主要原因。 归一化和池(sum adm)。患有多种疾病(多并发症)的患者比单病症患者更容易发生危险。我们提出了下面的归一化和池： x t i = A i d 1 + A i d 2 + ⋯ + A i d h | A i d 1 + A i d 2 + ⋯ + A i d h | 。归一化降低了大量的诊断和干预的影响。 平均池化admission(mean adm.)。在缺乏主要条件的情况下，平均池可能是一个合理的选择： x t = A d 1 + A d 2 + ⋯ + A d h h 4.3. LSTM预测模型 深度学习推动基于电子病历特征提取的疾病诊断预测 [ 12 ] [ 13 ] [ 14 ]，风险预测 [ 15 ] [ 16 ] [ 17 ] 不断发展。本文疾病风险预测模型中，我们使用基本的LSTM单元，其行为由三个门控机制控制：输入门、输出门和遗忘门。基于门值记忆单元在时间t累计从输入vt输入的有用的信息，并将该信息存储在其内部状态。最终从LSTM输出Z(p)是病人P的向量表示。一个全连接softmax层被用于产生预测概率，数学表达如下： y ^ p = softmax ( W y z ( p ) + b y ) (10) 设 θ 为LSTM模型中所有参数的集合，预测概率向量 y ^ p 也可用模型后验分布 P ( y p | X p ; θ ) 表示，其中 y p 是真值。利用真值 y p 与预测概率 y ^ p 之间的交叉熵来计算损失，因此，风险预测的目标函数是交叉熵的平均值： L ( θ ) = − 1 | P | ∑ p = 1 | P | ( y p T log ( y ^ p ) + ( 1 − y p ) T log ( 1 − y ^ p ) ) (11)
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user: 5. 实验 电子病历信息经过词嵌入模型处理，将离散的元素嵌入到连续向量空间中，将相同类型的向量合并为单个向量，然后经过上述特定类型的池化操作将其表示为一次入院。 本文针对疾病风险预测的研究，因此主要考察模型在慢性病上的性能。实验选取基线为，传统机器学习方法随机森林(RF)和深度学习方法的卷积神经网络(CNN)，通过不同模型性能评估方法与本文提出的基于深度学习方法长短期记忆网络(LSTM)形成比对。实验数据选取现有的心脏疾病真实医疗数据集。实验设置医疗代码总数为 | c | = 1016 ，数据集按0.75:0.10:0.15的比例随机划分为训练集、验证集和测试集。将基于NLP中词嵌入模型处理的数据作为上述疾病风险预测模型的输入，通过上述三种模型进行疾病风险的预测，通过对不同模型的性能评估数据进行比对，分析本文提出基于LSTM模型的优势。 在深度学习模型中，因为引入了参数矩阵，可能会导致过拟合。因此，引入L2范数和Dropout = 0.5来防止过拟合。L2范数正则化，也称为“权重衰减”，用于防止权重参数出现极值。引入一个常数λ来控制正则化的大小。Dropout是DNN的一种正则化方法。训练期间，使用预先定义的概率1 − p (Dropout率)删除单元，其余部分像往常一样通过反向传播进行训练。这就阻止了各单元之间的相互适应，从而防止过拟合。 5.1. 实验设置 实验在windows10操作系统，python3.7.3，基于pytorch框架，运用能够处理长时间依赖性的LSTM模型，参数设置如下表1所示和参数设置如下表2所示的普通卷积神经网络(CNN)模型上运行。 Table 1 Parameter settings on the prediction model LST Bitch_size 32 Visit_size 256 L2_reg 0.01 Hidden_size 128 Droupout_rate 0.05 Cuda_id 0 Log_eps 1e-8 Use_gpu False 表1. 预测模型LSTM上的参数设置 其中，LSTM采用Hidden_size即隐层为128。 Table 2 Parameter settings on prediction model CN 参数名称 参数值 参数名称 参数值 Bitch_size 32 N_filter 16 L2_reg 0.01 Fiter_hs [2，3，4，5] Droupout_rate 0.05 Cuda_id 0 Log_eps 1e-8 Use_gpu False 表2. 预测模型CNN上的参数设置 其中，对于CNN采用N_filter即滤波器的数量为16，Filter_hs即滤波的大小采用大小不等的2，3，4，5进行特征提取。 5.2. 实验结果与分析 对模型运行N_epoch = 10即迭代10次如表3所示。 Table 3 Experimental result n_epoch mean_cost test_cnn_loss mean_cost test_lstm_loss 0 0.700642 0.664165 0.697237 0.694940 1 0.691573 0.659424 0.693990 0.688363 2 0.686926 0.659424 0.687902 0.688363 3 0.671121 0.659425 0.685048 0.671891 4 0.656447 0.659425 0.683142 0.659692 5 0.655964 0.659957 0.682925 0.649857 6 0.620882 0.659957 0.676765 0.641257 7 0.614401 0.657919 0.674915 0.641257 8 0.567315 0.643577 0.662062 0.627468 9 0.583820 0.648483 0.663815 0.608677 表3. 实验结果 表3所示，mean_cost分别为CNN模型和LSTM模型的训练集的平均损失，通过交叉熵函数得到CNN和LSTM模型的测试损失如上表所示，选取两模型最小损失值进行比对，LSTM模型明显优于CNN；此外，CNN模型随着epoch的增大，mean_cost减小但测试损失并未明显减小，而LSTM模型表现良好。 图2. CCN和LSTM模型的损失图像 图2显示了CNN和LSTM模型的损失变化图像。从图2中，我们看到，LSTM模型的损失相比较于CNN模型在前一阶段下降的更快，在后一阶段相比较于自身前一阶段虽然有减小，但是下降的速度还是明细优于CNN模型，是表3数据的可视化显示，进一步说明本文方法的优势。 表4呈现三种模型使用精确度、F1分数和AUC作为模型评估指标的结果。我们可以观察到，与两种基线相比，所提出的方法在所有度量值方面都取得了最佳性能。 Table 4 Performance evaluation of the three model 模型 性能评估指标 Accuracy F1分数 AUC RF 0.9137 0.8444 0.8755 CNN 0.8712 0.9260 0.8994 LSTM 0.9339 0.8827 0.9034 表4. 三种模型的性能评估
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user: 6. 结论与展望 本文通过对电子病历的处理，实现了入院信息的表示，解决了电子病历时间不规律性，通过LSTM模型对时序信息的处理特征实现了对电子病历信息的长时间依赖性的处理，通过与基线模型，传统机器学习方法随机森林和深度学习方法CNN进行实验比对，结果显示了本文方法的有效性。 未来，我们将继续针对疾病风险预测进行进一步的研究，努力克服LSTM在处理长久未来方面的缺陷，更好的实现对疾病风险的预测。