城市共享单车需求的多特征CNN-BiLSTM预测方法

共享单车的需求量预测对于共享单车企业的精细化运营十分重要,是解决单车区域供需平衡的前提。为精准预测共享单车需求量,本文首先分析了纽约Citi Bike 2017—2019年共享单车数据的时空特征,探究了共享单车出行的分布规律;其次,融合卷积神经网络的特征提取能力和双向长短期记忆网络的双向时序数据处理能力,构建了卷积双向长短时记忆网络CNN-BiLSTM模型;然后,结合出行数据、气象数据及单车时空出行特征,采用相关性分析法探究了单车需求量的显著影响因子,并作为模型输入特征,对模型进行训练,生成单车预测模型;最后,选取CNN、LSTM、BiLSTM、CNN-LSTM作为对比模型,对CNN-BiLSTM预测模型效果进行评价。对比结果表明,CNN-BiLSTM模型的MAE和RMSE最小,分别为0.035和0.058;R²最大,为0.922,模型预测效果最佳。本文可为实际的共享单车调度与再分配提供参考依据。     

波浪作用下缆船拖带系统非线性运动数值模拟

基于船舶操纵性运动方程和拖缆的三维动力学运动方程,提出了被拖点位置匹配的方法,建立了拖船—拖缆—被拖船系统整体非线性拖带动力学模型。为了考察被拖船航向稳定性与横向稳性的关系以及波浪载荷作用的影响,被拖船采用水平面四自由度运动方程,并引入了波浪的作用力和力矩。拖船采用PD控制方法较真实地模拟了拖船航向改变的运动过程。对一个拖船—拖缆—被拖船系统(5 000 t的拖船和3 000 t的被拖船)在时域内进行了规则波浪作用下拖带运动的模拟,计算结果表明被拖带船舶在波浪中运动呈现运动稳定、不稳定和临界状态3种可能的特性。根据模拟计算结果,认为波浪中拖带航向稳定是被拖带船舶保持稳性的必要条件。     

基于VRML的交互式虚拟教室建模

在虚拟现实理论的指导下,采用3DS MAX和虚拟现实建模语言,参照现实教室,构建了具有真实感的大学虚拟教室场景;并讨论了常见的教室场景交互模式,研究其实现方法,实现了对大部分教室场景对象的感知与交互控制。     

海南岛海洋绿藻新记录种未氏仙掌藻(Halimeda velasquezii)的形态学与分子系统学分析

2019年4月在海南岛冯家湾潮间带的野外调查过程中采集到一种仙掌藻, 利用传统形态分类学与分子系统分类学结合的方法, 将该种鉴定为未氏仙掌藻Halimeda velasquezii W.R. Taylor。该种的形态特征为藻体呈绿色钙化, 直立生长, 固着器单一较小, 由横卵形或肾形节片连接形成, 节片表面观形态为近圆形, 内部为管状髓丝, 节点处髓丝多发生侧面成对融合, 皮层下髓丝末端无囊状膨大。1,5-二磷酸核酮羧化酶/氧化酶大亚基基因(ribulose-1,5-bisphosphate carboxylase/oxygenase large subunit, rbcL)的序列分析结果显示, 在系统发育树上, 本研究样本与印度洋-太平洋地区产的未氏仙掌藻处于同一分支, 且自展支持值为100, 碱基基因差异为9bp (0.69%)。该种在海南岛海域首次被发现, 为新记录种。本研究同时首次提取并分析了中国种群的rbcL基因序列, 丰富了该种的中国种群的生态学知识, 扩展了其地理分布范围, 对了解海南岛海域海藻资源的生物多样性及其分布特征具有重要意义。     

顾及灵敏性利用变形速率判识高铁沉降异常数据

面向在建高速铁路沉降观测的海量数据,为了快速、批量、自动甄别不能反映真实沉降状态的异常数据,基于沉降观测历史大数据与数理统计方法,本文制定了路基、桥涵、隧道各主要工况的沉降异常数据判识参考阈值;经剔除无效观测数据后,采用灵敏性优先与计算结果辅助校验稳定性的策略,将平均变形速率的波动情况与参考阈值作对比,实现自动判识沉降异常数据。应用这些方法,设计研发了铁路沉降变形观测信息系统,并在西康、西延高速铁路项目中推广应用,经验算,在单次变形速率与平均变形速率之间,通过设置灵敏性调整系数,可以抑制该方法的误判率,提升稳定性,在项目中能快速甄别出沉降异常数据及所处里程位置。     

基于改进滑动窗口算法的手机定位数据用户驻留区域识别

针对手机定位数据分析过程中存在的噪声数据处理不佳、用户路径信息丢失、参数适宜性差等问题,提出基于改进滑动窗口的手机定位数据用户驻留区域识别方法.首先讨论了驻留区域识别过程中噪声信息处理与参数自适应等难点;其次通过样本拟合方法,提出出行范围相关的距离阈值计算方法,对经典滑动窗口算法进行改进,生成位置点聚簇结果;最后对通过空间约束规则对乒乓效应进行识别和优化,并对时空相邻聚簇进行归并.实验结果表明,该方法可提高异常漂移点识别的准确率和召回率,并有效处理乒乓效应,可明显提升用户时空行为刻画效果.     

一种面向DVGE的移动Agent计算模型

讨论了移动Agent技术的特点及其在分布式虚拟地理环境（distributed virtual geographic environment，DVGE）中的应用优势，设计了混合式Agent控制结构，提出了一种移动Agent计算模型，并就移动Agent开发平台选择、动态路由控制策略、用户和共享资源管理等与原型系统实现相关的一些关键问题进行了讨论。