基于Storm的地理编码引擎

近年来,随着Web 2.0和具有位置感知能力的移动计算设备的普及应用,带来了大量含有时空语义的地理大数据。在这个背景下,以地图厂商人工方式和半自动方式更新地名地址库为基础的传统地理编码服务,已难以满足新的应用需求。本文提出一种地理大数据驱动的自适应地理编码引擎的构建思路和方法,通过引入实时计算和流式计算平台Storm,实现对网络中的多源地理大数据的爬取与实时处理,加速地名地址库及相关资源的生成与更新过程,并给出了相适应的地理编码匹配方法。在实时流式计算框架基础上,通过JTS Topology Suite实现流式并行的空间操作,设计并实现了基于Storm的地理编码引擎原型系统,满足多源地理大数据的高效处理和地理编码要求。实验结果表明,该引擎通过实时流式处理可加速地址库的扩充与更新过程,并且利用地址库持续更新的方法,提升了地理编码的匹配率和定位准确度。     

一种高效的迭代OFDM频偏估计算法

提出了一种改进的正交频分复用（Orthogonal Frequency Division Multiplexing,OFDM）载波频率偏移估计算法并通过MATLAB进行仿真.仿真结果表明算法对小数载波频率偏移估计精度高并且其算法复杂度低.     

一种基于UWB TDOA定位模式的迭代最小二乘算法

针对超宽带(ultra wideband,UWB)传感器在到达时间差(time-difference-of-arrival,TDOA)定位模式下的定位算法存在精度低且发散的问题,提出一种简单迭代最小二乘算法.该算法具有公式简单、定位坐标收敛和定位精度高等优点,其主要思想是先将TDOA定位方程通过勾股定理转化为非标准的最...     

部分不确定性平差模型的迭代算法

为提高部分不确定性平差模型的解算效率,直接采用迭代算法进行求解。讨论了迭代不收敛时的解算方法。算例表明,该部分不确定性平差模型的迭代算法是可行的,解算效率更高、稳定性更好。     

有界不确定性平差模型的一种迭代算法

本文将不确定性平差模型与参数的有界不确定性相结合,建立有界不确定性平差模型,并从等式约束出发,利用无限权和零权的思想,将不确定性平差算法与不等式约束中的罚函数相结合,提出有界不确定性平差迭代算法,并通过算例验证其可行性和有效性。     

用前期海温预报四川夏季气温的EOF迭代方案

应用ＥＯＦ（经验正交函数）迭代方案，考虑多时次历史资料，在全球海区海温与四川盆地气温非同步联系的基础上，以海温为预报因子进行了夏季气温的长期预报。结果表明：西太平洋高温区等关键海区海温的异常对未来四川盆地夏季气温变化有重要影响，由此建立的引入多时次海温的ＥＯＦ迭代长期温度预报方法，具有较强的预报能力     

一种基于分块的分形图像压缩方法

分形编码具有高压缩比的特点,但在编码过程中其匹配搜索时间开销巨大.提出一种基于分块的分形图像压缩方法:依据人眼视觉特性在PSNR变化不大的情况下,图像主观质量感受不明显的特点,将图像在空域分割为若干相对较小的块,对感兴趣区可采取一分为四的方法进一步减小块的大小,然后对每个块分别进行分形编码,并重构.结果表明,在PSNR略有降低的情况下,编码的匹配搜索时间大幅减少,同时重构图像的主观质量并没有明显降低.     

一种基于地理格网的三维模型数据统一表达方法

针对三维地理场景中异构三维模型数据统一表达问题,提出了一种基于地理格网的三维模型数据统一表达方法。该方法首先构建覆盖测区的地理格网模型,以此作为异构三维模型数据统一组织的空间基准。其次,建立三维模型数据与地理格网单元的映射关系。在此基础上,设计了一种基于XML的三维模型数据统一描述规则,从数据属性、空间范围、空间关系等方面对异构三维模型数据进行统一描述,将异构三维模型数据规划在地理格网的统一管理中。最后,采用山西省某体育馆数据进行试验分析,验证了本文方法的有效性。     

一种前兆观测时序特征量的数据检测方法

借鉴数据挖掘思想,设计了一种利用特征量检测地震前兆观测数据的方法,可快速定位异常数据。该方法对于前兆台网中心大量数据处理及大数据应用中的前期资料处理工作具有重要意义。     

一种基于大数据的前兆异常识别方法——以云南鲁甸地震为例

利用大数据的研究思想,对鲁甸地震多个前兆测项的震前观测数据进行多测项异常检测的联合应用,结果与地震有很好的对应关系。对区域内更多数据的分析表明,该方法检测结果与5级以上地震具有较好的对应关系。该方法是将大数据思想引入地震观测数据应用的一次尝试。     

基于Petri网的时空拓扑关系研究

地理信息系统所产生的问题,很大程度上受数据类型设计与数据表现方法的影响,由3类数据：状态、事件与证据组成的时态地理信息系统,对这种影响更为明显。已有的时空数据模型只描述状态（如快照序列模型）或只描述事件（如基于事件的时空数据模型）,难以表达状态与事件间的因果关系。本文提出的基于Petri网的时空数据模型。能显式存储状态、事件以及状态与事件间的因果关系,其中Petri网的库所表达状态、变迁表达事件及有向弧表达状态与事件间的关系。最后用该模型对土地划拨中的变化进行了描述,表明能便于对事件和状态的查询,及对事件之间、状态之间以及事件与状态之间的时态关系的查询。     

多源大数据支持的土地储备智能决策模型集研究

伴随着城镇化的快速推进,城乡建设用地资源日益紧张,但目前土地储备决策缺乏精准科学依据,无法有效地进行资源配置和宏观调控。针对此问题,本文深入剖析土地储备基本业务与决策环节,研究了一套面向土地储备的智能决策模型集,包括存量土地监测模型、收储成本预测模型、出让价格预测模型、储备平衡分析模型、相似地块分析模型、开发时序分析模型及病态地块识别模型,旨在将土地储备决策环节科学化、定量化和模型化,并重点为土地储备总量、效益、规模、结构、布局、时序的统筹安排提供建议。另外,该模型集具有体系化、高效灵活、智能化的特点,能够服务于储备业务全链条,满足即时决策应用需求和实现模型自主更新与进化,保证模型的时效性。最后,该模型集已经工程化应用于宁波市土地储备智能决策支持平台,实践验证了以上决策模型具有较高的准确度和实用性,表明模型集能够为土地储备的科学决策提供理论依据,有利于土地资源的集约利用和高效配置。     

基于可拓工程法的黄土路堑边坡稳定性评价方法

针对影响黄土路堑边坡稳定性因素的复杂性和模糊性,重视实践中的经验,将可拓工程方法与路堑边坡稳定性评价相结合,提出了路堑边坡稳定性评价的物元关联函数及物元关联度的计算方法。建立了适合可拓学理论的边坡稳定性分类标准,实现了定性与定量评价黄土路堑边坡的结合。实例评价结果与定值计算、工程实际调查结果一致。     

基于欧拉迭代模型预测的欠驱动水面船舶路径跟踪控制

【目的】解决具有外部受风流干扰和舵角输入受约束的欠驱动船舶路径跟踪问题。【方法】采用基于欧拉迭代的模型预测控制算法(MPC)对欠驱动船舶路径跟踪进行控制。【结果】MPC能够灵活地处理舵角输入受约束问题,欧拉迭代法离散和预测船舶未来状态可以简化MPC设计的运算。为弥补欧拉迭代法在精度上的不足,直接以分离型船舶模型(MMG)作为MPC的预测模型。应用径向基函数(RBF)神经网络历史信息训练实现对外界风流干扰的逼近及补偿。【结论】所设计的控制器可以使船舶在考虑风流干扰和舵角约束的情况下准确地跟踪上设定的路径,所提控制算法的有效性得到验证。     

基于多粒度时空对象数据模型的城市基础设施建模与管理

城市基础设施的全方位描述与信息化管理是建设新型智慧城市的重要基础。目前在城市基础设施建模与管理方面,以地图为模板的空间数据模型、传统的面向对象空间数据模型以及实时GIS数据模型不支持对时空对象组成结构、行为能力等要素的描述,无法全面、精细地表达设施对象信息,而计算机、物联网和地理信息系统（Geographic Information System,GIS）领域已有的城市基础设施管理方案忽略了对设施自身信息的管理,无法较好地支持设施对象及其产生数据的一体化管理。针对上述问题,首先通过扩展GBT30428.2-2013标准,完成了城市基础设施的分类与编码;然后基于多粒度时空对象数据模型（Multi-granularity Spatiotemporal Object Data Model, MGSTODM）,提出了一种城市基础设施对象化描述模型,支持对城市基础设施信息的全方位描述与表达;在此基础上,提出一种城市基础设施对象化管理方法,设计了相应的技术架构,并研制了基于云存储的百万级城市基础设施对象化管理原型系统。试验结果表明,所提出的城市基础设施对象化描述模型与管理方法具备可行性、有效性和高效性。     

大数据视角的城市规划编制方法研究

大数据时代的来临,为城市规划编制方法带来新的突破契机,为实时动态获取城市居民生活和行为特征信息,评估和预测城市规划编制成果提供方法和技术支持。本文从大数据视角的城市规划思维方式出发,梳理了城市规划编制各阶段采用的大数据研究方法和技术,最后指出当前城市规划编制中存在的问题,以期促进大数据助推城市精准规划。     

基于大数据的无人机云交换平台统计分析技术研究

随着无人机在各行业应用的迅速普及和大规模应用,民航局监管的无人机数量和无人机运行数据呈现海量增长,在给政府和行业监管带来便利的同时,也给传统的数据分析方法带来了极大的挑战。本文阐述了民航局无人机云交换平台的运行大数据的现状,分析了传统无人机运行数据统计分析存在的技术瓶颈,提出了基于大数据进行无人机运行数据统计分析方法,建立了无人机云数据交换平台大数据统计和分析系统的设计框架,并概述了如何基于Apache Spark和Cassandra数据库的大数据分析方法将无人机云交换平台生产的海量数据快速处理、存储、统计和分析的研究思路和方法,以及实现各类无人机运行特征分析的情况。目前基于本文的研究成果不仅可以满足行业主管部门对无人机运行数据统计的需求,还对掌握和了解中国无人机运行特征,探索更合适的无人机管理措施和健全无人机监管体制机制,有非常重要的意义。