在2003年成功预测SARS流行趋势的基础上，西安交通大学数学与统计学院生物数学团队与陕西师范大学生物数学团队、加拿大吴建宏教授团队合作，基于新型冠状病毒的传播机理、密切跟踪隔离和封城等策略，建立了传播动力学模型，对新型冠状病毒肺炎传播风险进行了预测分析，此项研究成果“Estimation of the transmission risk of 2019-nCov and its implication for public health interventions”。 研究中利用2020年1月10日至1月22日的报告疫情数据，采用动力学模型和统计计算方法预测武汉新型冠状病毒肺炎传播的基本再生数为6.47 (95%置信区间为5.71-7.23)，给出了疫情的达峰时间和峰值以及最终感染规模（若继续1月22日前的控制措施，疫情将在3月10日左右达到峰值）。研究中进一步采用似然函数方法加以验证，得到了与模型估计值一致的结果。如果续代时间大于6天或潜伏期越长，基本再生数可能更大，该结论说明了疫情传播的速度快。与23至25日的疫情数据相比，模型预测结果与报告疫情数据基本一致。 研究中进行敏感性分析，讨论了1月22日前武汉采取的防控措施的有效性以及在降低再生数中的重要作用。预测结果显示从23日起加强控制措施，报告病例数会在一个周后出现明显的下降，即加强的控制措施会在一个周后产生明显效果。进一步分析1月23日后武汉封城策略对其它地区疫情的影响，基于武汉到北京的航班、铁路等信息，计算武汉封城前后对北京疫情的影响，表明武汉封城（即北京无来自武汉输入病例）后，北京在未来7天的病例数将降低91.14%，这说明了武汉封城对全国疫情防控的关键作用。SSRN 截图 密切跟踪隔离措施的敏感性分析点击查看原文

建筑设施内空调管道噪声控制与治理无论对于日常生活品质以及工业噪声污染都 是一个重要的课题，对于具体工程建设在设计之初就能获得较为理想的设计方案显得尤 为重要。传统空调管道的设计工作大多通过翻查大量数表及依照大量复杂的公式计算从 而获得其噪声自然衰减以及再生噪声的量级，最后将所有管道组件的衰减噪声及再生噪 声量进行统一，从而得出整个空调管道的噪声预测结果。此过程工作繁琐，大量的查表 及公式计算很容易出错，并且复查工作较为难进行，从而导致设计方案的周期较长，效 率低下。同时由于很多数表及公式的适用条件有限，大量新型材料的涌现很难在一些数 表中找到对应关系，这势必会导致设计方案存在误差较大的风险，难以把握空调管道噪 声的控制。 针对于上述情况，我们开发了空调管道噪声预测系统——NoiseExpress，首先其将 大量的参考数表数字化，公式程序化，设计者只需将空调管道个单元组件间结构规格及 物理构成通过程序相应的控件输入，最终便可以得出整个管道的噪声控制结果。同时本 系统集成了大量的空调管道各个单元组件如弯头、三通、变径管、静压箱、消声器等的 实测数据，丰富的数据库为管道设计，组件单元的设计及仿真提供了科学与现实依据， 大大提高了方案设计的精确度。

01. 成果简介 随着移动计算、传感器网络和科学观测设备等新技术在经济社会各领域的广泛应用，特别是监控、遥感、定位等技术的崛起，人们获得了海量的时空数据。时空数据分布于连续空间，并且随着时间动态变化，具有十分复杂的模式规律。例如，卫星遥感数据和雷达回波数据是广泛应用于气象观测和军事侦察的时空数据，在连续的卫星扫描或雷达观测过程中，形成时间轴上的一系列遥感图像或回波影像，反映三维地理空间中某种观测物理量的变化规律。视频监控、医学影像、气象预报、环境监测等很多应用领域都涉及时空数据预测和识别任务，在问题求解过程中需要同时考察时间和空间两方面因素，存在时间上的非平稳性和空间上的高维相关性两大技术难题。 本成果创新大数据深度学习技术，从复杂、海量、高维、非平稳的时空数据中识别重要的时空模式，挖掘在时间和空间上的变化规律，并对未来的时空演变趋势进行预测，形成了时空数据预测和识别的深度学习技术（如图1所示）。具体包括：·        提出卷积结构与循环结构深度融合的统一建模方法，学习高维度、非线性时空特征表示，挖掘空间关联结构与时间动态信息；·        提出时空记忆单元和回忆机制，对时空非线性、非平稳性变化进行预测学习；·        提出时空数据的迁移学习技术，降低时空分布差异，实现知识的跨时空迁移。 该技术尤其擅长捕捉高维度、非平稳时空数据的非线性变化规律，例如多物体对象在空间和时间上的“产生、消亡、运动、形变“等复杂时空数据场景。与同类技术相比，运行时间短，预测和识别精度高，在国际上处于整体先进、部分领先的水平。  图1. 用于时空数据预测和识别的循环神经网络架构及其时空记忆单元图2. 本成果技术（时空数据预测与识别）在北京交通流量预测任务上的效果02. 应用前景 该技术成熟度高，部分成果已经以线上系统的形态成功应用于中国气象部门强对流天气预报业务中，与国内现有极端天气预报业务系统相比，该技术将雷达回波外推预报准确率平均提高了45%，其中高强度雷达回波外推预报准确率提高了353%，处于国际先进水平。气象灾害中70%以上是由雷暴大风、下击暴流等强对流天气导致，致死人数占自然灾害死亡人数的93%，因此该技术在避免人员伤亡、实现财产保全、减少农业损失方面产生显著的社会经济效益。同时，该技术还可广泛应用于时空数据的预测和识别场景，在关系国计民生的气象、环保、交通等领域可以发挥重要作用，应用前景广阔。例如，采用该技术可实现未来交通流量时空分布的精准预测（如图2）。该项成果还入选了2018年首届数字中国建设峰会，为杭州G20峰会、厦门金砖会晤、中国国际进口博览会等提供了精准预报支持，获得2018年教育部技术发明一等奖和2018年中国气象学会科技进步奖一等奖。03. 知识产权 本项成果已获得发明专利授权6项。04. 团队介绍 本成果团队长期研究大数据管理与分析技术，包括分布式数据存储与查询、深度学习与迁移学习、业务过程挖掘、数据质量治理等方向。团队负责人为王建民教授、软件学院院长，机器学习小组组长为龙明盛副教授。团队在本领域发表国际学术论文100余篇，申请专利100余项，授权专利60余项。相关成果获2018年教育部技术发明一等奖、2018年中国气象学会科技进步一等奖、2014年国家科技进步二等奖、2013年中国电子学会科技进步一等奖、2012年教育部科技进步一等奖等奖励。05. 合作方式 技术许可 / 软件服务。

项目研究内容： 1、开发基于工业现场总线技术，集检测、控制和优 化等功能于一体，具有高适应性、高可靠性和高稳定性等特点的低成本控 制系统，达到协调处理过程中各设备的动作，最终保证外排废水达标。 2、 在废酸水工艺处理过程中，中和过程的非线性、滞后性，本项目采用分层 递阶优化的非线性系统预测控制，通过对系统的非线性部分的预估和协 调，将原来非线性协调滚动优化问题转化为线性协调的滚动优化，即保留 了线性系统

本发明公开了一种对称故障下基于励磁控制的双馈风电机组故 障穿越评估方法，对称故障下获得双馈风电机组的转子最小故障电流 峰值与机组参数、故障前初始工况、电网电压跌落深度等多种因素间 的简化解析表达式；基于该简化表达式可以得到对称故障下励磁控制 方法的极限，进而评估基于励磁控制的双馈风电机组对于对称故障的 穿越能力；此外，该简化解析表达式也可以用来指导双馈风电机组转 子侧变流器容量的设计。该评估方法不依赖于具体的励磁控制方法和 特定的机组参数，更具有通用性；可排除仿真或实验中各种干扰因素 的影响如控制参数的合理性、观测量的准确性等，更适用于评估机组 硬件约束下的励磁控制方法的理论极限；计算简便，易于实施，准确 性高。 

成果描述：本实用新型公开了一种计算机故障报警系统,该报警系统包括处理器,与计算机主板连接的PCI总线接口,连接在PCI总线接口与处理器之间的译码器、地址译码器、时钟单元和硬件状态检测单元,以及与处理器连接的电源单元、存储单元、功率控制器、通信单元、计数单元和报警单元；功率控制器的输出端连接有散热器,通信单元与远程控制终端连接。包括处理器,与计算机主板连接的PCI总线接口,连接在PCI总线接口与处理器之间的译码器、地址译码器、时钟单元和硬件状态检测单元,以及与处理器连接的电源单元、存储单元、功率控制器、通信单元、计数单元和报警单元；功率控制器的输出端连接有散热器,通信单元与远程控制终端连接。市场前景分析：本实用新型公开了一种计算机故障报警系统,该报警系统包括处理器,与计算机主板连接的PCI总线接口,连接在PCI总线接口与处理器之间的译码器、地址译码器、时钟单元和硬件状态检测单元,以及与处理器连接的电源单元、存储单元、功率控制器、通信单元、计数单元和报警单元；功率控制器的输出端连接有散热器,通信单元与远程控制终端连接。包括处理器,与计算机主板连接的PCI总线接口,连接在PCI总线接口与处理器之间的译码器、地址译码器、时钟单元和硬件状态检测单元,以及与处理器连接的电源单元、存储单元、功率控制器、通信单元、计数单元和报警单元；功率控制器的输出端连接有散热器,通信单元与远程控制终端连接。与同类成果相比的优势分析：国内领先

(1) 长时间鲁棒定位与建图：未知室内外环境下激光雷达/视觉建图，基于深度学习的跨时段场景识别克服天气/季节/场景变化并修复运动对象干扰，分层路径规划实现高效率自主导航。 (2) 电力设备表计识别：基于图像识别算法研发形成移动终端侧的典型指针式表计自动读数技术。 (3) 电网设备图像部件级实例分割： ①　RGB-T自动标注技术突破了制约设备样本获取难的共性瓶颈； ②　基于深度学习的实例分割技术攻克了背景复杂、目标占比小和多目标共现的电网设备部件级分割难题； ③　弱/半监督学习技术提高了样本利用率，大大降低标注成本； ④　模型压缩与加速技术使得基于深度学习的电力设备识别方法在低功耗移动终端侧应用成为可能。 (4) 设备图像故障监测：基于红外/紫外/可见光的电力设备过热、渗水、漏油、明火等典型故障检测与故障报警，具备自定义通信报文与远程推送功能。

表面曝气设备故障诊断系统，包括倒伞曝气机的齿轮箱和电机；还包括传感器、电荷放大器、采集器和分析设备；所述齿轮箱输入轴通过联轴器与电机输出轴相连，齿轮箱的输入轴通过一对圆柱斜齿轮与第一中间轴相连接；所述第二中间轴支撑通过一对圆柱斜齿轮与输出轴相连接；所述电机和输出轴均通过传感器与电荷放大器相连接；电荷放大器、采集器和分析设备依次电连接。通过在倒伞曝气机的电机及变速箱上设置传感器，并通过电荷放大器对其检测信号的放大后，经分析设备对数据进行分析，判断设备故障情况；本实用新型所述的表面曝气设备故障诊断系统，

井下变电所内开关分布很多，加之声音小，很难及时分辨出哪台开关跳闸，尤其是夜班期间，值班人员大都精神不好，微小的声响根本引不起注意。这样一来就耽误了送电时间，扩大了事故影响范围.因此在多台馈电开关配电点处安装一套开关跳闸监视报警系统很有必要。（1）该系统为基于防爆兼本质安全型 PLC 控制的井下多路馈电开关故障监视系统。将各馈电开关（可达 20 个）的故障跳闸信号送入 PLC 控制器，由 PLC 进行分析判断后，显示馈电开关位置号，并发出声光报警信号。（2）该系统能实现馈电开关沿线的语音、声光、文字相配合的显示报警系统，既可以显示各开关的启停工作状态或故障报警状态等，还可以设置汉字显示条屏用来显示安全警示用语等。（3）采用工业现场总线技术，PLC 采用级联控制。当馈电开关路线较多时，可以设置PLC 分站，PLC 主/分站之间采用总线连接，以实现控制命令和通信信号的快速传输。PLC 主/分站均采用防爆 PLC 控制箱，能准确显示馈电开关位置号和该开关的工作状态。（4）具有设备故障准确识别、故障预警提示，设备启停状态显示等功能。提高了多路馈电开关监视的直观性和可靠性。

对机车上的设备与系统进行实时监测和故障诊断是关系到行车安全，提高机车运用效率的一项重要技术措施。通过技术手段对机车关键部件进行故障监测和诊断，在设备发生故障时可及时发现并确定故障部位，记录故障过程，通过司机室显示屏等向司乘人员报警并提示排除故障方法或采取应急措施的建议是该系统的主要目标。 车载故障监测与诊断信息网络是网络化的机车运行状态信息和故障数据的监测和管理。如同我们常见Internet网络把许多计算机连接起来一样，列车信息网络把机车上各个具有独立功能的模块化检测与控制设备连接起来，司机对整个列车的控制命令通过列车通信网络送到列车的各个车厢，各个车厢工作状态通过列车通信网络送到司机室显示屏，这样既便于机车运行情况的集中监测和管理，又分散了机车的控制与管理功能，同时减少了机车上的布线数量，提高了机车运行的可靠性。 当机车发生故障时，一方面各个模块可以把当时的状态信息记录下来，另一方面又可以及时地提示司机采取相应的处理措施。在故障车到段之后，通过无线通信装置或者显示屏上的USB接口进行数据转储，利用微机上的专业的处理软件，可以分析出故障的原因。 整个信息系统的各个模块可以通过网络联合工作，又可以单独行使一定的功能。另外，本系统还具有十分灵活的网络接口和协议，可以很方便地进行系统扩展，安装其它功能检测控制设备。 应用范围： 该系统不但适用于铁路机车，地铁、城市轻轨车辆，也可用于其他如科研、教学部门，电力系统等领域。 该项目不产生对环境有污染的废水、废气、废料，属“绿色产品”，可以采用技术入股、合作开发、合作生产等多种方式合作。要求合作单位有一定的技术、经济实力。