一种基于时空拥挤度的应急疏散路径优化方法

提出时空拥挤度的概念来描述时间与空间维上的移动对象的拥挤程度,并以此提出一种基于拥挤度的应急疏散路径优化方法,该方法能够为大型公共场所的人员疏散提供从建筑物内部经由路网离开危险区域的一个完整疏散路径方案。分析在疏散路径分配的过程中以最短路径为基础的疏散路径分配方案的拥堵情形,然后以缓解拥堵、减少疏散总时间为目标,设计疏散路径分配方案的优化方法。试验结果表明优化后的方案能够减轻整个疏散方案的拥堵程度,同时能够为每个疏散个体提供一条相对合理的疏散路径。     

城市人口疏散网络中路线选择的最优化分析

路线的选择是城市人口疏散过程中的一项重要工作,本文从疏散网络的视角,对人口疏散路线的选择进行了系统研究。提出了四种疏散路径分配模型,并对疏散路径的最优化进行了分析,构建了无约束的疏散网络模型,实现了疏散路径的最优化,具有一定的实用价值。     

基于遗传算法的应急疏散方案研究

应急疏散是应对突发事故的一项重要工作,已有的研究从宏观或微观的角度进行分析建模,但没有考虑到疏散方案的问题。在描述了应急疏散方案问题的基础上,建立了应急疏散方案问题的数学模型,设计了一种遗传算法应用于生成疏散方案。通过仿真实验,较快地得出了问题的近似最优解,证实了将遗传算法运用于应急疏散方案问题的有效性。     

一种人群疏散模型的改进及轻量实现

针对传统人群疏散模拟中基于多智能体模型不能准确表达人群躲避行为和缺少轻量级实现形式的问题,该文提出了一种改进的BOIDS模型躲避规则算法并实现基于WEB形式的人群疏散模拟。先用线球相交方法设置智能体的定义区域;再用球球相交方法计算智能体与障碍物间的距离;最后实现了智能体躲避障碍物行为,并实现针对具体疏散区域空间特征的人群疏散模拟轻量级表示。实验结果表明:改进算法能够准确地表达智能体躲避障碍物时的行为习性,研究成果可为相关管理者进行应急疏散指挥工作的开展提供信息化服务。     

基于Dial分流的陆上交通应急疏散模型的优化和实现

针对08年各大自然灾害造成大量人群滞留的状况,提出了基于陆上交通的Dial分流优化模型,该模型对Dial分流模型的路径选择运用最短路径进行优化,根据交通网络的复杂性和交通状况的随即性的特点对交通量进行宏观分配。并以此优化模型为基础,基于陆上交通网络数据库,利用C#和GIS组件supermap开发实现广州市雪灾应急疏散系统。该模型可为应急决策部门提供可靠的规划设计和实时应急管理。     

实时威胁态势感知的室内火灾疏散路径动态优化方法

如何在火灾态势迅速演变的复杂室内环境下选择安全有效的疏散路线是正确引导人群疏散、减少人员伤亡的重要保障。传统静态寻径方法难以顾及火灾态势演变过程,导致疏散决策的盲目性和滞后性突出。本文提出了一种实时威胁态势感知的室内火灾疏散路径动态优化方法,充分利用实时接入的火场状态和室内建筑环境状态等火灾威胁态势场信息,动态调整和优化疏散路径。该方法建立了室内火灾实时威胁态势信息在语义空间的统一表示模型,并对多源、多尺度火灾传感器观测数据在语义空间进行统一建模,从实时接入的动态观测数据中提取室内火灾三维威胁态势信息,用于约束疏散路径的动态优化。模拟试验证明,本方法可根据火灾态势演变准确可靠地动态调整疏散路径,从而显著提高应急疏散的精准性。     

一种改进元胞自动机的人员疏散模型

为使人员疏散离散模型更好描述行人微观特性,提出一种改进元胞自动机的人员疏散模型。在传统模型基础上,将空间划分为更细小网格,令单个行人占据多个网格以便展现行人间微观行为。引入社会力模型中自身驱动力、排斥力、摩擦力的运算规则改进模型,以模拟行人间碰撞现象。通过建立行人出口选择机制并改进移动规则,真实模拟行人动态出口选择过程。疏散过程中考虑了速度因素,能更加具体展现行人不同的移动方式。模拟结果显示,改进的模型能够真实地反映人员疏散的具体过程。     

一种面向WFS服务的分布式空间连接查询优化策略

研究了一般分布式环境下空间连接查询的优化策略,针对OGC的WFS服务规范的特点,提出了一种基于递归区域划分的WFS服务空间连接查询优化策略。实验结果表明,当查询区域范围内包含的数据量越大时,该策略越能有效地降低查询需要的网络数据传输费用,缩短查询执行时间。     

一种面向空间信息网络的星地协同计算迁移方法

面向空间平台构建星地一体化的空间信息网络近年来成为信息网络建设的热点。传统的信息网络建设趋于流量驱动,以满足节点间的通信需求为主。空间信息网络的建设更着重于以应用业务中的任务为向导,牵引从通信资源到计算、存储资源的优化重组与协同服务。如何在应用任务与有限网络资源间形成联动机制,有效解决星上遥感数据存储、处理与传输能力受限的问题,是实现空间信息网络高效数据处理的关键技术问题。针对遥感数据星地协同处理的机制,在任务驱动的空间信息网络体系架构基础上,提出一种面向空间信息网络的星地协同计算迁移方法,建立了计算迁移的优化模型,提出了计算迁移的实现技术,通过案例仿真结果与分析,验证了该方法的可行性。     

一种针对室内疏散的集成Hilbert曲线的R*树空间索引

基于位置的服务需要快速查询、插入和删除研究对象,这种需求在室内疏散相关的应用中被进一步加强,因此有必要引入空间索引优化针对室内空间对象的操作效能。在室内紧凑空间环境下,现有的空间索引效率较低,所以将R*树索引和Hilbert曲线相结合,提出了一种新型的集成Hilbert曲线的索引。将这种新型索引和标准R*树索引进行对比,结果表明,新索引能够显著提升多种空间操作效率。     

一种基于协同过滤的旅游行程推荐算法

针对现有的个性化推荐算法在旅游行程推荐领域应用较少,技术不成熟等缺陷,提出基于一种改进协同过滤算法的行程推荐算法。该算法首先依据偏好度计算方法分析用户对于不同类型旅游目的地的偏好程度,形成用户-旅游目的地偏好矩阵,并基于偏好矩阵优化K-Means算法的初始聚类中心,为目标用户建立邻近用户集,最后利用改进的相似度计算方法为目标用户寻找偏好相似的历史用户,从而产生行程推荐。实验结果表明,该算法能够快速搜索较小的邻近用户,得出推荐结果,不仅具有较快的推荐效率,而且具备较好的推荐精准度,在一定程度上为个性化旅游行程推荐服务提供了支撑。     

一种知识约束下的多目标土壤空间抽样优化模型

土壤空间抽样优化需要综合考虑抽样精度、成本、代表性以及样点数量与空间布局等多目标,属于典型的NP-Hard空间优化决策问题。先验知识的应用以及多目标的博弈能够有效地提高抽样精度和效率。通过研究土壤空间抽样先验知识及其空间分层技术,以及土壤空间抽样方案与粒子群算法映射关系,建立了基于知识约束下多目标粒子群算法的土壤空间抽样优化模型。模型以最小克里金方差和最大熵为抽样目标,以分层最小样本量、空间阻隔和可达性为约束条件,结合目标规划法进行多目标帕累托优化方案求解,并以陕西省横山县为实验区验证了模型的有效性。实验结果表明,该模型相比传统方法具有较高的收敛效率和抽样精度,先验知识与目标规划法的应用显著提升了抽样方案代表性,能够为土壤空间抽样以及土壤质量监测网络构建提供新的技术支撑。     

一种面向公共安全应急的多智能终端协同辅助系统

现有公共安全辅助系统在面对一些典型应急任务,如野外复杂地表环境人员搜救,城市突发事件中危险目标的围捕任务时,单纯依赖语音呼叫的指挥办法,无法迅捷实施任务。提出一套多智能终端协同辅助系统,将无人机与智能终端同时接入网络服务器,通过建立各终端之间以及与指挥中心之间多媒体信息传输,结合无人机位置与姿态信息,实时跟踪目标的地理位置,再通过快速路径分析,引导地面移动终端协同执行任务,从而可极大提升应急事件的处理效率。原型系统的实地演练验证了系统技术与相关算法的有效性。     

面向移动通信网络建设的数字地图应用研究

网络建设与维护管理是移动通信行业日常业务工作的重要内容,由于移动通信电波传播对地理环境存在极强的依赖性,因此利用高精度的专题数字地图进行网络规划和优化成为移动通信网络建设管理的必然趋势。本文综合近年来面向移动通信网络建设数字地图的生产应用实践,结合当前技术发展导向分析,旨在探索面向移动通信网络建设数字地图生产与集成的有效途径。首先分析了移动通信网络建设的主要内容,继而总结归纳了面向移动通信网络建设的数字地图的数据组成,然后针对面向移动通信网络建设数字地图的需求特点及精度要求,给出了面向移动通信网络建设数字地图的生产工艺流程、质量控制流程及数据集成方法,最后介绍了面向移动通信网络建设数字地图的应用实例及效果分析。     

一种时区聚类协同过滤的空间信息服务质量预测

针对现有研究较少关注时空特征对服务质量的影响,预测准确性有限的不足,该文提出了一种基于时区聚类协同过滤的空间信息服务质量预测算法:利用时区特征进行用户和空间信息服务的聚类,并采用时区优化的相似度计算方法寻找相似用户和相似服务,通过构建时区约束的邻近用户—服务矩阵进行空间信息服务质量的综合预测。最后,实验结果证明基于时区聚类协同过滤方法可以显著提高空间信息服务质量预测的准确性。     

一种应用协同导航技术的交通拥堵度计算与危险预测方法

多源数据融合下的多目标协同导航是提高目标导航定位精度和稳定性的有效途径.通过导航数据传感器的实时观测以及位置、速度和目标间测距值等协同信息的共享,基于相关模型实现了协同导航系统中交通拥堵度和交通危险性的预判.模拟实验结果表明,协同导航技术不仅能降低传感器部署成本,还能提高交通拥堵计算和危险性预判的效率.     

一种林业有害生物外业调查路线的规划方法

针对青岛市利用遥感技术辅助指导枯死松木地面调查的新模式,旨在解决外业调查区划和多点路线选择问题。基于DEM数据设计和实现了复杂地形下两调查点之间互相抵达的路径成本算法,在计算中考虑了地形因素的影响。将调查区域内调查点两两之间的路径成本构造成矩阵,并采用蚁群算法求解出一条总成本较小的路径。经实验与实地验证,所提方法能够合理规划出调查线路,有效避开河流、陡坡等自然屏障,科学指导和监督地面调查工作。     

基于层次任务网络规划的分布式协同地理建模任务分解方法研究

为了有效地实现分布式协同地理建模中的合作规划和资源共享,通过分析分布式协同地理建模中任务分解过程,探讨地理建模任务的功能结构、计算复杂性、组织多方性和时空尺度等分解依据,采用层次任务网络(HTN)规划形式化表达地理建模任务,设计了基于顺序任务分解(OTD)的地理建模任务的递归分解算法,模拟领域专家寻求合作规划地理建模任务的思考方式。以分布式流域水文模型SWAT作为试验案例,开发并实现了地理建模任务HTN规划器,为分布式协同地理建模环境中的任务分解方法提供了新的思路。     

一种基于主成分分析的协同克里金插值方法

针对协同克里金插值方法在插值时,辅助变量较多造成计算复杂度增加,而辅助变量较少引起插值精度降低这一问题,提出了一种基于主成分分析的协同克里金插值方法（PCA-CoKriging）。该方法首先使用主成分分析对插值相关变量进行将维,得到较少几个综合指标,然后里利用这几个综合指标作为辅助变量进行协同克里金插值。为验证该方法的有效性和数据分布对该方法的影响,本文选取了2016年北京市范围内4个季节中PM_2.5浓度满足正态分布效果不同的4组数据,分别使用PCA-CoKriging和普通克里金插值方法、常规协同克里金插值方法,进行了插值试验。结果表明,本文方法与普通克里金插值方法、常规协同克里金插值法在4组试验中的平均绝对误差分别为4.91、6.04、5.61,平均均方根误差分别为6.65、8.76、7.57。综合比较,本文方法比常规协同克里金插值的平均绝对误差与均方根误差分别提升了10.73%、12.56%,比普通克里金插值法的平均绝对误差与均方根误差分别提升了18.71%、24.09%。