基于多类型时空数据协同驱动的大规模组合预测模型及其应用研究

结题报告
项目介绍
AI项目解读

基本信息

  • 批准号：
    72371001
  • 项目类别：
    面上项目
  • 资助金额：
    41.00万
  • 负责人：
    陈华友
  • 依托单位：
    安徽大学
  • 学科分类：
  • 结题年份：
  • 批准年份：
    2023
  • 项目状态：
    未结题
  • 起止时间：
    2023 至

项目摘要

结项摘要

项目成果

期刊论文数量（11）
专著数量（0）
科研奖励数量（0）
会议论文数量（0）
专利数量（0）

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其他文献

加权算术平均组合预测方法均方误差的分解
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    2020
  • 期刊：
    合肥学院学报( 综合版)
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    张倩昀;陈华友;江立辉
  • 通讯作者：
    江立辉
基于贴近度的诱导广义OWA算子最优组合预测模型
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    2013
  • 期刊：
    统计与决策
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    杨蕾;陈华友;王宇
  • 通讯作者：
    王宇
一种非线性时间序列预测模型及对原油价格的预测
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    2011
  • 期刊：
    管理科学
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    刘金培;林盛;郭涛;陈华友
  • 通讯作者：
    陈华友
一类基于交叉熵的区间直觉模糊多属性群决策的新方法
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    2014
  • 期刊：
    统计与决策
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    李宝萍;陈华友
  • 通讯作者：
    陈华友
基于离差的区间二元语义多属性群决策方法
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    2011
  • 期刊：
    管理学报
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    王晓;陈华友;刘兮
  • 通讯作者：
    刘兮

其他文献

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AI项目思路

AI技术路线图

陈华友的其他基金

基于交互信息集成的组合预测方法及其应用研究
  • 批准号：
    71871001
  • 批准年份：
    2018
  • 资助金额：
    48.0 万元
  • 项目类别：
    面上项目
模糊信息环境下的组合预测方法的有效性理论和应用研究
  • 批准号：
    71371011
  • 批准年份：
    2013
  • 资助金额：
    56.0 万元
  • 项目类别：
    面上项目
基于广义诱导不确定信息集成算子的区间型组合预测方法及其应用研究
  • 批准号：
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  • 批准年份：
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  • 资助金额：
    27.0 万元
  • 项目类别：
    面上项目
诱导有序加权平均组合预测模型的构建及其有效性理论和应用研究
  • 批准号：
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  • 批准年份：
    2005
  • 资助金额：
    16.6 万元
  • 项目类别：
    面上项目

相似国自然基金

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  • 批准号：
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  • 资助金额：
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相似海外基金

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作者：{{ showInfoDetail.author }}

知道了

AI项目解读示例

课题项目：调控A型流感病毒诱导IFN-β表达的机制研究

AI项目摘要：

本研究聚焦于TRIM2蛋白在A型流感病毒诱导的IFN-β表达中的调控机制。A型流感病毒是全球性健康问题，其感染可导致严重的呼吸道疾病。IFN-β作为关键的抗病毒因子，其表达水平对抗病毒防御至关重要。然而，TRIM2如何调控IFN-β的表达尚未明确。本研究假设TRIM2通过与病毒RNA或宿主因子相互作用，影响IFN-β的产生。我们将采用分子生物学、细胞生物学和免疫学方法，探索TRIM2与A型流感病毒诱导IFN-β表达的关系。预期结果将揭示TRIM2在抗病毒免疫反应中的作用，为开发新的抗病毒策略提供理论基础。该研究对理解宿主抗病毒机制具有重要科学意义，并可能对临床治疗流感病毒感染提供新的视角。

AI项目思路：

科学问题：TRIM2如何调控A型流感病毒诱导的IFN-β表达？
前期研究：已有研究表明TRIM2参与抗病毒反应，但其具体机制尚不明确。
研究创新点：本研究将深入探讨TRIM2在IFN-β表达中的直接作用机制。
技术路线：包括病毒学、分子生物学、细胞培养和免疫检测技术。
关键技术：TRIM2与病毒RNA的相互作用分析，IFN-β启动子活性检测。
实验模型：使用A型流感病毒感染的细胞模型进行研究。

AI技术路线图

        graph TD
          A[研究起始] --> B[文献回顾与假设提出]
          B --> C[实验设计与方法学准备]
          C --> D[A型流感病毒感染模型建立]
          D --> E[TRIM2与病毒RNA相互作用分析]
          E --> F[TRIM2对IFN-β启动子活性的影响]
          F --> G[IFN-β表达水平测定]
          G --> H[TRIM2功能丧失与获得研究]
          H --> I[数据收集与分析]
          I --> J[结果解释与科学验证]
          J --> K[研究结论与未来方向]
          K --> L[研究结束]
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