从2011年到2016年，我国民航旅客运输量从2.93亿人次增加到4.88亿人次，增加了66.55%，年均增长达到13.31%[1].随着民航市场的持续增长，航班需求预测越来越受到航空公司、机场、机票代理等民航相关企业的关注.航班需求预测的准确性对民航收益管理有很大的影响，有研究表明：如果需求预测准确率提高10%，收益将会增加50%[2].如果民航市场从业者能准确预测航班需求，那么对民航业提前感知市场需求、提高企业收益管理水平、为各级运营部门提供决策支持都具有十分重大的意义.

一般情况下，当人们需要坐飞机出行时，通常会提前一段时间进行机票查询.因此，机票查询量变化在很大程度上能够反映真实的民航市场需求变化.随着互联网和移动智能终端技术的快速发展，用户查询机票占的比例越来越高，为采集和分析用户查询数据提供了良好的基础.本文基于已知的历史查询量数据预测未来一段时间内的机票查询量以反映民航市场需求.

综上所述，尽管提高配筋率、轴压比及增加纵筋强度能有效的提高空心墩柱的承载能力，但随之带来的是降低空心墩柱延性能力的负面影响；但提高配箍率、降低剪跨比却能在提高承载力的同时，提高空心墩柱的延性能力。

由于航班销售过程受诸多因素的影响，历史查询规律和趋势变得非常复杂.因此，民航需求预测具有一定的挑战性，主要原因如下：1)机票查询数据既在时间维度上呈现趋势性和周期性，又在空间维度上受到相同航线不同出发日期和相同出发日期其他航线的影响，如何设计预测模型同时捕获数据在时间和空间维度上的依赖关系具有很大难度；2)机票查询还会受到天气状态、节假日和突发性事件等外部因素的影响，如何在模型中加入这些外部因素也是一个需要解决的问题.

目前，交通领域的时间序列数据预测模型主要分为两大类.1)利用经典的时间序列分析及其改进方法[3]，如历史平均模型(HA)[4]、自回归滑动平均模型(Autoregressive Integrated Moving Average Model，ARIMA)[5]和向量自回归模型(VAR)[6]等.但这类模型都重点关注了数据在时间维度上的变化特点，而无法捕获交通数据的空间依赖关系，也不能有效描述节假日等外部因素带来的干扰.2)利用机器学习针对交通数据复杂多变的特点进行建模.近年来，卷积神经网络(CNN)被广泛地应用到处理具有空间特点的数据(如图像、视频等)中[7].很多学者受此启发，将CNN深度模型应用到交通数据分析与挖掘领域，例如，文献[8]提出深度卷积神经网络(DCNN)预测交通流量，有效捕获了交通数据之间的空间依赖关系.文献[9]也利用DCNN提取了交通网络流量的空间相关性.文献[10-11]提出深度残差卷积神经网络模型(ST-ResNet)预测城市区域人口流量.该模型首先将整个城市区域进行网格化表示，然后利用卷积神经网络挖掘城市内局部区域与其周围区域之间的关系，同时加入了天气状态等外部因素.

综上所述，传统的时间序列预测方法主要针对单个时间序列进行分析，不同的方法都有其特定的适用场景.由于各航线的查询量曲线之间存在一定的相关性，实验表明，直接将现有的方法应用于民航机票查询量时间序列预测难以取得理想的效果.幸运的是，CNN的广泛应用为从整个航线网络而非单个时间序列的视角进行预测提供了借鉴.本文作者将机票查询量时间序列数据转化成具有空间特点的网格图，基于这些网格图，提出了一种新颖的基于深度时空卷积神经网络的民航需求预测模型(Deep Spatio-Temporal Convolutional Networks for Flight Requirements Prediction，DSTCN-FRP).本模型综合考虑了用户需求与查询数据之间的时间和空间依赖关系，并加入节假日等外部因素，最后得到未来一段时间内的民航需求量.在某在线订票网站提供的真实查询数据集上的实验结果证明：本文提出的DSTCN-FRP模型优于其他5种基本方法，极大地提高了准确率.

1 问题定义

大量用户在一段时间内对某些航线在未来不同出发日期的查询量，构成了多条时间序列曲线.如图1所示，图1(a)展示了2015年5月20日至5月29日10天内用户对多条航线出发日期为2015年6月2日的每小时查询量；图1(b)是对昆明—长沙航线不同出发日期的每小时查询量.

传统的时间序列预测方法通常是对一条单独时间序列曲线进行分析，捕获其趋势性和周期性，如图1(a)所示，北京—青岛、北京—厦门及上海—北京这3条航线的每小时查询量都呈现出一定的规律和趋势. 而在民航领域，除了查询曲线本身具有的特征外，同一航线不同出发日期的查询曲线之间也具有较强的相关性，如图1(b)所示，昆明—长沙航线不同出发日期的查询曲线在查询日期距离出发日期间隔相等的位置具有较强的相似性.此外，如果某个城市未来有重大社会事件发生，将会导致同一出发日期的若干相关航线都产生需求变化，如图2所示,假设城市C是社会事件发生地，因航线AC的机票售罄，城市A的旅客只能通过转机城市B才能到达城市C，从而增加了航线AB的需求.要发现这种转机需求，需要从整个航线网络的角度去分析航线之间的相互关联.

图1用户在线机票查询量时间序列曲线示例 Fig.1 Illusion of time series of users' query volumes

图2 航线网络转机影响示例 Fig.2 Example of connecting influence in the route network

从上述分析可以看出航班需求受诸多因素的影响，为了在预测中能同时捕获这些影响因素，本文将多条查询量时间序列转换成航线网格图序列，作为DSTCN-FRP模型的输入.对其中一些相关概念给出如下定义：

定义1 查询：用户在线查询机票所对应的查询对象一般是某个产品集(如某日期出发的所有航班).定义查询对象：出发地、目的地、出发日期.采用C={c1,c2,…cN}表示全国有机场的城市集合，用<o,d,fd>表示一个航班产品集，其中：o∈C表示出发地；d∈C表示目的地；fd表示出发日期.

当原水色度、嗅味、有机物等多指标严重超标时，单独砂滤工艺或单独生物活性炭工艺都不能保证出水水质指标全部达标。采用砂滤单元和生物活性炭单元串联工艺，对污染物分阶段控制。前置高锰酸钾氧化替代臭氧氧化，曝气充氧提高了水中的含氧量，满足生物成长的需要。滤池总尺寸29.5m×59.6m；炭滤料厚度1.1m，滤料选用柱状活性炭，直径1.5±0.2mm，长度2～3mm，实际滤速6.25m/h；强制滤速6.94m/h；水反冲洗强度q水=4.0L/s·m2，气反冲洗强度q气=12.0L/s·m2，过滤周期5d。

定义2 查询量时间序列：用Q<o,d,fd>=

表示过去一段时间内，某个订票网站所有用户每小时对航班产品集<o,d,fd>的机票查询量形成的时间序列，其中表示时间序列上的第i个点，即用户在第i小时对航班产品集<o,d,fd>的机票查询量.如图3上部分所示.

定义3 航线网格图：假设数据集中的机场个数为N，出发日期fd固定，用二维张量Xfd∈RN×N表示用户在任意小时对出发日期为fd的全国所有航线的机票查询量网格图，中任意一个格子(i,j)位置的值表示即用户在第t小时对航班产品集<ci,cj,fd>的机票查询量.航线网格图构造过程如图3所示.

问题定义民航需求预测:出发日期fd固定，已知n个观测值预测未来k个预测值

在进修医师刚入科对功能神经外科疾病尚不熟悉的情况下，安排书写病历是快速进入状态的好途径。对常见的十几种疾病都做好文本模板，特别是首次病程记录，做到宁繁勿简。在现病史中对症状的描述尽可能详尽，归纳可能的合并症状，提供必要的阴性症状，完善的既往治疗措施；查体需包括可能的阳性体征和必要的阴性体征；诊断依据条理性强，有分析过程，同时提供3～4条鉴别诊断；诊疗措施规范合理；术前小结模板对手术适应症、可能的合并症及术后注意事项记录清楚。在进修医师病历书写过程中，通过对详尽的模板进行改动，增加患者个体化信息的过程中也获得了对疾病认识的提高。

2 DSTCN-FRP模型

2.1 DSTCN-FRP模型整体框架

假设当前查询的航班产品集对应的出发日期为fd，如图4所示，DSTCN-FRP模型主要由5部分组成，包括查询日期维度上的临近性(qc，querydate_closeness)和周期性(qp，querydate_periodicity)；出发日期维度上的临近性(fc，flightdate_closeness)和周期性(fp，flightdate_periodicity)；外部影响因素.

图3 航线网格图构造过程 Fig.3 Construction process of airline route grid

1)提取时间片段.如图4右上部分所示，在查询时间轴上，根据定义2和定义3,分别以1 h为时间间隔，在每个查询时刻提取一张对应的航线网格图.然后根据给定的预测时间段，在查询日期维度上提取出2个时间片段：临近片段和周期片段表示qc序列的长度；lqp表示qp序列的跨度；k表示预测时间段的长度.同理，查询日期与出发日期的时间间隔固定，在出发日期维度上也提取出2个时间片段：临近片段和周期片段其中：lfc表示fc序列的跨度；lfp表示fp序列的跨度.

例（6）需要表述否定情况，在商务信函中，说话者会尽量在措辞方面避免“you”，以保护读者的“自我”，该句采用了无灵主语you flexible spending并使用被动语态，语气上避免了责备，双方合作才能由机会顺利进行。

图4 DSTCN-FRP模型框架 Fig.4 Framework of DSTCN-FRP model

2)构建卷积网络.首先，基于第1步提取的时间片段，分别构建卷积神经网络以捕获在时间维度上的依赖关系，即qc、qp、fc和fp.同时该网络结构中的多层卷积能够捕获航线网格图中所有航线在空间维度上的相互依赖关系.在本文中，DSTCN-FRP模型前4部分元素使用同一个卷积神经网络结构.然后构造系数矩阵，给每一部分的输出结果分配不同的权值并进行融合，从而得到一个融合后的输出结果

3)加入外部因素.如图4左上部分所示，首先，人工地从外部提取一些特征(如出发日期的星期属性、工作日属性和节假日属性等),然后将这些特征输入到一个两层的全连接神经网络中，得到的输出结果为

4)聚合获取结果.将第2步得到的输出结果和第3步得到的输出结果通过tanh函数聚合映射到[-1,1]之间，从而得到最终的预测结果

2.2 卷积神经网络结构

式中:xi和分别表示预测值和真实值；n表示预测值个数.

用表示图4中qc部分的临近相关序列，然后通过图4中的卷积C1将转换成一个新的张量转换公式如下

(1)

其中:*表示卷积：为了确保卷积操作后的输出与输入张量的大小一致，在输入张量的周围填补上零值；和是第1层卷积的学习参数；f表示激活函数，在这里使用修正线性单元ReLU[12]，即f(x)=max (x,0).

在卷积C1操作之后按照式(1)继续加入(L-1)层卷积，在第L层卷积之后，还设计加入了一个卷积CF.经过整个卷积神经网络计算后就得到了图4中qc部分的输出结果

同理，用上述同样操作构建qp、fc和fp3部分的网络，经各卷积神经网络计算后可得到qp、fc和fp三部分的输出结果分别为

2.3 外部因素网络结构

2) 参数设置.

假设预测时刻为t，用特征向量表示外部因素.在这里，设计了一个两层的全连接神经网络作为外部因素网络.第1层可被视为嵌入层，主要作用是综合考虑这些外部特征，将它们从高维映射到低维.第2层的作用是将第1层得到的低维特征映射到高维张量，其大小和一致.经过这两层全连接神经网络计算得到的输出结果定义为

2.4 融合结构

基于上述各部分计算得到的结果，首先融合qc、qp、fc和fp四部分，公式如下

(2)

3 for可预测的时间点t(1≤t≤n-k+1)do{

Input:历史观测值：预测时间段长度：k；qc序列长度：lqc；外部特征：和fp的跨度：lqp、lfc、lfp；

然后，将式(2)计算后的结果和外部因素部分得到的输出结果通过tanh函数聚合映射到[-1,1]之间，从而得到最终的预测结果具体计算公式如下

(3)

DSTCN-FRP模型通过最小化预测值矩阵和真实值矩阵之间的均方误差来训练模型，具体公式如下

(4)

式中：θ表示DSTCN-FRP模型中的所有学习参数.

2.5 算法与优化

算法1概括描述了DSTCN-FRP模型的训练过程.第1～11行分析了将原始数据构建成模型训练需要的输入实例这一过程.第12～16行中DSTCN-FRP模型通过反向传播和Adam[13]优化器进行训练.

算法1.DSTCN-FRP训练算法

⑥郑石桥、刘庆尧:《〈审计法〉涉及的若干基础性问题的再思考——基于十九大报告的视角》，《南京审计大学学报》2018年第1期。

一般认为，官员微博除了表达官员自己的声音外，还承担着公开政府信息、答复群众疑问、处理群众投诉等责任。这些功能的发挥，都需要公众的信赖作保障。官员微博缺失了公信力，群众便不愿通过微博反映问题，而是另谋渠道。官员微博也就失去了存在的最重要的价值。

Output:训练完成的DSTCN-FRP模型

//构建训练实例

1 D←φ；

2 for 出发日期 fd(1≤fd≤End)do{

有研究表明术前长时间禁食并不能降低术后并发症的发生，反而会引起胰岛素抵抗和饥渴、焦虑等不适。美国及欧洲麻醉学会均推荐术前6 h自由进食，术前2 h饮清水或术前2～3 h口服含碳水化合物的饮品，此举有利于应对手术应激，减少手术及饥饿引起的胰岛素抵抗，减少患者术前饥渴及焦虑，减少术后氮及蛋白质的丢失，更好地维持瘦肉质群及肌肉强度，缩短住院时间[1]。所以对术前无胃肠动力障碍或肠梗阻等的患者，术前禁高脂高蛋白食物8 h，禁固体食物6 h，禁饮清流质2 h并不会增加术后并发症[12]。但肥胖及糖尿病患者缺乏相关证据支持。

由于单纯的市场调节途径经常会产生市场失灵，就调节途径来说，主要是政府调节途径和市场调节途径共同发挥作用。政府调节途径为主导，是指各政府部门就旅游市场规范、行业监管、公共服务、政策法律协议等方面，确立旅游利益相关者合作发展的运行方向和轨迹。在利益协调制度运行过程中的具体事务处理，发挥主要作用的是市场调节途径。在初期建立制度框架时，政府起着决定作用。制度性章程构建到比较完善时，政府只在维护制度规章的制裁力方面起主导作用，不再涉及具体的市场行为。

式中：∘表示和表示学习参数.

9 构建一个训练实例并存入D；

10 }

11 }

//模型训练

12 初始化模型的所有学习参数θ；

本文使用的数据来自某在线订票网站提供的真实机票查询数据集，数据中包含的信息包括航线(即出发地和目的地)、出发日期、查询日期、查询小时及查询次数(即查询量).

14 从D中随机选出一批训练实例Dbatch；

15 用Dbatch训练模型以最小化目标函数式(4)，并更新θ；

16 }until (满足所有停止条件)；

3 实验及结果分析

3.1 数据集

13 do{

数据集中一共涉及到了国内26个有机场的重点城市(北京、上海、深圳、成都、广州、重庆、西宁、郑州、乌鲁木齐、昆明、青岛、香港、杭州、西安、厦门、哈尔滨、海口、沈阳、福州、南京、银川、武汉、长沙、天津、石家庄、贵阳)，包含676(26×26)条航线，构成全国范围的航线网络.我们选取查询日期区间为2014/12/17-2015/5/16(共151 d)对676条航线的查询数据作为本文的实验数据集，并从中选取出发日期区间为2015/1/2-2015/5/2(共121 d)的查询数据作为训练集，出发日期区间为2015/5/3-2015/5/16(共14 d)的查询数据作为测试集.查询时间间隔为1 h.

在本文的实验中设置每一个样本的预测时间长度为24 h，对于每一个出发日期fd，用<查询日期_小时:00>表示查询时刻，第1个预测查询时间段为(fd-2)_0:00到(fd-2)_23:00，其中(fd-2)表示与出发日期间隔两天的查询日期，然后按每小时一次滑动构建新的预测查询时间段，最后一个预测查询时间段为fd_0:00到fd_23:00，根据上述操作，每一个出发日期能构建49个样本，实验数据共有49×135=6 615个样本,其中训练集样本数5 929,测试集样本数686.

3.2 实验设置

1) 数据处理.

本文采用最大最小归一化方法将原始查询数据归一到[-1,1]之间.最后评价模型时，将预测值反归一回正常值，然后再与真实值进行比较.

对于外部输入数据，本文采用独热码(one-hot code)分别来转换出发日期星期属性/是否工作日/是否节假日这3个特征，前7位分别对应周一到周日，第8位表示是否工作日，第9位表示是否节假日，如出发日期星期一/工作日/节假日转换为[1,0,0,0,0,0,0,1,0].查询日期与出发日期的时间间隔特征采用最大最小归一化方法归一到[0,1]之间.

航班需求通常会受到很多复杂的外部因素影响，如节假日等.在本模型中，结合民航背景，加入出发日期星期属性/是否工作日/是否节假日、查询日期与出发日期之间的时间间隔这4个重要特征.

在DSTCN-FRP模型中，前L层卷积均采用64个3×3的filter进行卷积，卷积CF使用24个3×3的filter，本实验L取11.算法1输入参数设置：预测时间段长度k=24；qc序列长度lqc∈{24,48,72}；qp、fc和fp的跨度：lqp∈{1,2}，lfc∈{1,2,3}，lfp∈{1,2}.

3)方法比较.

本文采用以下5种基本方法与DSTCN-FRP模型进行对比：

①Pre：直接用前一天同时间段的值作为预测时间段的预测值.

②HA_qd(查询日期维度平均)：采用历史查询日期同时间段的平均值作为预测时间段的预测值，例如，预测2015/5/8_8:00到2015/5/9_7:00时间段对航班产品集(北京，上海，2015/5/10)的小时查询量，将最近1个星期每天同小时段查询该航班产品集(北京，上海，2015/5/10)求平均，作为预测时间段的预测值.

按装SSAS后，船舶在海上一旦发生或确定将要发生保安事件，就可以立即启动报警按钮（启动后不发光，不发声，并且其在船上的位置除了船长、SSO外其他人均不被知道），缔约国港口或主管机关一旦收到该信号后会立即派就近的海军或其他海上反控组织前往救援。

③HA_fd(出发日期维度平均)：采用历史同航线不同出发日期同位置时间段的平均值作为预测时间段的预测值，例如，预测2015/5/8_8:00到2015/5/9_7:00时间段对航班产品集(北京，上海，2015/5/10)的小时查询量，将最近3个月(fd-2)_8:00到(fd-1)_7:00时间段对航班产品集(北京，上海，fd∈[2015/2/9,2015/5/9])的小时查询量求平均，作为预测时间段的预测值.

④ARIMA：自回归移动平均模型是一种时间序列预测方法，其优势在于短期预测.

4.加强课外体育活动，提高学生技能。课外体育活动是学校体育工作的组成部分，它可巩固和扩大体育课的效果，使学生得到全面锻炼，但必须把课堂教学与课外体育活动紧密集合起来并根据实际情况，建立以传统项目为主的运动队。笔者所在学校是一所山区初中，大部分学生的耐力跑能力较强，基于这个优势，我们对有特长的学生组织一支中长跑的队伍，利用第四节课课后、周末和节假日进行集中训练，取得了较好的成绩，也为县市田径队输送了一批运动健将。

⑤LSTM：长短时记忆神经网络(Long Short Term Memory Network，LSTM)是一种时间递归神经网络，适合于处理和预测时间序列中间隔和延迟相对较长的重要事件.

4) 评价指标.

本文采用平均绝对误差(MAE)和均方根误差(RMSE)作为评价指标，计算公式如下

(5)

(6)

在航线网络中，很多航线之间通常存在复杂的相互影响关系.而在一张航线网格图中，许多有关系的航线格子处在不同的位置中，有的可能距离比较远.我们希望能捕获网格中所有航线间的空间依赖关系.初始的航线网格图经过一些相连的卷积操作后能获得多种不同层次的特征图，高层特征图中的一个节点取决于中层特征图的多个节点，而这些特征节点又是从低层特征图中所有节点卷积得到的.这表明一个卷积只能捕捉到相邻区域的空间依赖，而多层卷积可以捕捉到更远距离的空间依赖.所以需要设计一个多层卷积神经网络.

3.3 结果对比分析

表1给出了本文提出的DSTCN-FRP模型与5种基本方法的MAE和RMSE平均值对比，从表1可以看出，DSTCN-FRP模型的MAE比其他方法降低了15%～50%，RMSE降低了12%～28%，说明本文提出的模型在民航需求预测任务上明显优于其他方法.

图5给出了DSTCN-FRP模型与5种方法在24 h内每个小时的MAE和RMSE对比结果.从图5可以看出，除了ARIMA方法在最近3 h的短期预测有优势外，本DSTCN-FRP模型明显优于其他方法，而且随着预测时间的增大，ARIMA、LSTM和Pre方法的误差呈现出急剧上升的趋势，而DSTCN-FRP模型的误差上升速度相对缓慢.由于不同出发日期的查询曲线在查询日期距离出发日期间隔相等的位置具有较强的相似性，HA_fd方法相较于ARIMA、LSTM和Pre方法也具有一定优势，且随着预测时间的增大，它的误差上升趋势相对平缓.这些实验结果表明，本文提出的DSTCN-FRP模型预测未来较长一段时间的民航需求是行之有效的.

表1 不同方法的预测结果对比

Tab.1 Comparison of experiment results of 6 prediction models

模型MAERMSEHA_qdARIMALSTMPreHA_fdDSTCN-FRP64.0966.2961.3148.8639.0233.31238.37229.83224.04221.19195.24171.64

图5 6种预测模型的MAE、RMSE对比 Fig.5 Comparison of MAE and RMSE of 6 prediction models

4 结论

1)研究了民航领域的航班需求预测问题，提出了一种基于深度时空卷积神经网络的民航需求预测模型，综合考虑用户需求与查询数据之间的时间和空间依赖关系，并加入出发日期星期属性/是否工作日/是否节假日等外部因素.

2)在某在线订票网站提供的真实查询数据集上的实验结果证明，DSTCN-FRP模型优于其他5种基本方法，极大地提高了准确率，从而有助于民航相关企业准确地掌握民航市场需求的变化，及时采取相应的市场对策，提高服务质量和收益水平，改善用户出行体验，同时为未来航空、铁路、公路等交通领域的需求建模问题提供了新的思路.

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电话兵找到夏国忠，说营部来了电话，师长胡琏要亲自和夏国忠通话。夏国忠拿过话筒，里面传来师长的声音：“前线战况如何？”夏国忠说：“报告师长，我们打退了鬼子的第一次进攻，伤亡很小，现在正在巩固阵地，准备迎击鬼子的下一次进攻。”

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实际上，马铃薯种植密度会受到多种因素的影响，不管是土地环境还是马铃薯品种都会影响马铃薯的产量，因此在种植马铃薯的时候一定要明确当地的土壤情况，选择适合当地的马铃薯品种，随后根据土壤条件控制马铃薯种植密度。

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OVCF是骨质疏松症常见的症状之一，由多种原因导致骨量减低、骨强度下降、骨脆性增加，从而易发生骨折的全身性骨病 [1]。目前，临床针对OVCF患者可采取保守治疗，但其治疗效果不佳。而椎体成形术（PVP）是临床上常用的一种微创手术，具有创伤小、并发症少、操作简单等优点已被应用于各种骨折治疗中，但该术式具有单侧及双侧穿刺方向，其疗效仍存在一定的争议性[2]。对此，本研究通过给予老年OVCF患者不同穿刺方向的椎体成形术与非手术治疗，探讨3种治疗方式的临床疗效差异对照，现报道如下。

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