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河口潮汐过程受上游径流、外海潮波等综合因素影响,动力机制复杂,潮位预报难度大。本文提出了一种基于非稳态调和分析（NS_TIDE）和长短时记忆（LSTM）神经网络的混合模型,对河口潮位进行12~48 h短期预报。该模型首先对河口实测潮汐数据进行非稳态调和分析,通过与实测资料对比得到分析误差的时序序列;以此作为LSTM神经网络的输入数据,通过网络学习并预测未来12~48 h潮位预报误差,据此对NS_TIDE的预测结果进行实时校正。利用该模型对2020年长江口潮位过程进行了预报检验,结果表明混合模型12 h、24 h、36 h和48 h短期水位预报的均方根误差（RMSE）相比NS_TIDE模型至多分别降低了0.16 m、0.15 m、0.14 m和0.12 m;针对2020年南京站最高水位预测,NS_TIDE模型预报误差为0.64 m,而混合模型预报误差仅为0.10 m。 相似文献
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目的 探讨甲状腺激素受体β1（thyroid hormone receptor β1,TRβ1）、β-链蛋白（β-catenin）及细胞周期蛋白A2（Cyclin A2）在甲状腺乳头状癌（thyroid papillary carcinoma,TPC）组织中的表达及意义。方法 应用免疫组化（SP）法分别检测30例正常甲状腺组织、30例结节性甲状腺肿伴乳头状增生（nodular goiter with papillary hyperplasia,NGWPH）及116例TPC组织中TRβ1、β-catenin及Cyclin A2的表达,同时检测肿瘤淋巴管密度（lymphtic vessel density,LVD）,分析它们与临床病理指标的关系。结果 与正常甲状腺组织和NGWPH组织比较,TPC组织中TRβ1的表达阳性率降低,β-catenin在细胞膜表达显著减弱,而胞质表达明显增强,Cyclin A2的表达阳性率升高,差异有统计学意义（P<0.01）。相关性分析结果显示,TRβ1与β-catenin和Cyclin A2的表达呈负相关（r=-0.656和-0.525,均P<0.01）,β-catenin和Cyclin A2呈正相关（r=0.384,P<0.01）;淋巴结转移组的LVD显著高于无淋巴结转移组（P<0.05）;TRβ1低表达、β-catenin胞质异常表达及Cyclin A2过表达与TPC包膜外侵、LVD及淋巴结转移有关（P<0.05）,而与患者年龄、性别、组织类型、肿瘤直径、是否为多病灶无相关性（P>0.05）。结论 TRβ1通过使β-catenin在细胞内大量蓄积,继而诱导下游靶基因Cyclin A2表达途径参与TPC的发生和进展。 相似文献
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