基于深度学习的对早期帕金森病的短时间序列进行分类 Classification of Short Time Series in Early Parkinson’s Disease With Deep Learning of Fuzzy Recurrence Plots

摘要 本文对长江近两年多的水质情况做出了定量的综合评价，并对水质的污染状况、污染源的确定、水质的预测与控制这四个问题分别建立了相应的模型。并对求解结果作出了分析。 针对问题一，对于相同污染因素的不同等级，采取梯度赋权的方法确定权重。利用“理想点法”和灰色关联度的思想，建立综合排名模型，得到各个地区整体综合污染情况排名。相应的排名为{3，2，6，14，4，7，8，16，5，12，1，13，15，11，17，10， 9} 针对问题二，对干流上7个观测点隔开的6个江段进行分析。根据一位水质模型推导出浓度降解公式，据此公式联系实际，列出浓度在上中下游的变化方程，计算出每江段污水排放量。得出高锰酸盐主要由重庆朱沱-湖北宜昌-湖南岳阳两段排放，氨氮主要由重庆朱沱-湖北宜昌-湖南岳阳-江西九江三段排放。 针对问题三，用可饮用水的比例刻画长江水质的好坏。分析近两年的百分比发现其呈现波动下降的趋势。因此，建立基于灰色GM（1，1）模型和时间序列分析法的组合式模型，预测未来十年可饮用水占总水量百分比，以描述长江水质污染情况趋势：若不治理，长江10年后可饮用水的比例在大多数情况下将低于50%。 针对问题四，将Ⅳ类Ⅴ类化为一类，劣Ⅴ类单独成类，根据附件所给数据，建立二元线性回归模型，得到各类水的污水密度。结合预测出的未来10年的总流量，便可以得到未来10年符合要求的污水质量。而其与预测出的污水量之差即为需要处理的质量。 最后，结合实际给出治理污染的切实可行的建议与意见，并对模型作出了分析评价。

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时间序列是按时间顺序排列的、随时间变化且相互关联的数据序列。分析时间序列的方法构成数据分析的一个重要领域，即时间序列分析。代码