碘-淀粉显色试验研究植被发育斜坡非饱和带土体水流路径

植被发育斜坡非饱和带土体中共同存在基质孔隙和大孔隙。为研究强降雨条件下植被发育斜坡非饱和带土体中水流路径分布模式及水流运动过程。在云南螳螂川流域的马卡山开展碘-淀粉显色示踪试验,基于顺坡方向的垂直染色剖面,采用经典K均值聚类算法和一般统计法研究水流路径分布特征。结果表明:1.水流路径分布是非均匀的,顺坡方向的异质性比垂直方向显著,湿润前锋面不是平面,降雨入渗不是活塞式,Darcy定律和Richards方程等均匀多孔介质水流理论不能完整地描述强降雨条件下植被发育斜坡非饱和带土体的水流运动过程;2.随着非饱和带土体深度增加,水流从基质流渐变到优先流与基质流的过渡流,深部土体以优先流为主;3.应该从三维流场方面对植被发育斜坡非饱和带土体中的水流运动过程进行精细描述。     

基于改进混合蛙跳算法的个性化旅游路线推荐

大众在旅游途中期望获得开销低、行程方便、舒适度高的旅游体验,同时还具有历史人文、自然景观、美食购物等不同游览需求.因此,本文提出了一种基于改进混合蛙跳算法的个性化旅游路线推荐方法.首先建立个性化旅游路线推荐问题的优化模型,并针对该模型的特点,设计改进混合蛙跳算法.通过调整可控精度,增加筛选准则和及时处理异常解等策略增强群体的多样性,降低遗漏最优解的风险,强化局部搜索能力,并提高算法的求解精度.以南京三日游个性化旅游路线推荐问题作为实例,收集南京市内知名景点的门票价格、开放时间、不同出行方式所需的时间和花费情况以及食宿费用等相关数据,基于改进混合蛙跳算法进行求解.实验结果表明,与改进前的方法相比,所提改进方法能够获取更优的路径解,推荐的路线能够更好地满足用户的个性需求.     

欺骗攻击下一类神经网络的自适应事件触发H∞滤波

本文主要研究了在欺骗攻击下的离散时间神经网络的H_∞滤波器设计问题.考虑到被控系统和滤波器在一个易受外部网络攻击且带宽有限的共享通信网络上进行信息交换,本文提出了自适应事件触发机制来减轻数据传输的通信负担.此外,由于通信网络的开放性和互通互联,通过共享通信网络传输到滤波器的实际输入信息可能会被攻击者注入的虚假信息所改变.在此基础上,利用构造Lyapunov-Krasovskii泛函、线性矩阵不等式等处理技术,本文给出了滤波误差系统渐近稳定的充分条件,并且设计了满足预设性能的H_∞滤波器,最后通过一个仿真实例验证了所提方法的有效性.     

基于MODIS数据的长株潭地区城市热岛时空分析

基于MODIS影像,采用分裂窗算法反演的地表温度对长株潭地区城市热岛空间分布与季相变化特征、影响因子进行定量研究。结果表明,长株潭地区春季和夏季存在明显的城市热岛效应,而冬季和秋季城市热岛并不明显;地表覆盖类型对城市热岛的影响十分明显,长株潭地区春、夏、秋季植被绿地状况与城市热岛呈现明显负相关分布,其中以夏季最为明显,夏季地表温度与NDVI相关系数的平方R2达到0.8193,即植被覆盖对城市地表温度的影响显著。因此,城市植被的分布与季节变化影响着城市热岛的强度与时空分布,揭示出植被绿地对降低城市热岛效应具有重要的作用,大范围的绿地建设能有效降低城市热岛效应。     

多边形叠加Vatti算法的VCS优化方法与GPU并行化

Vatti算法是常用的矢量多边形裁剪算法之一,在其构建扫描束实现交点计算的过程中,二叉树的数据结构和递归计算方法导致其计算效率受矢量多边形边界顶点数量影响显著。本文针对Vatti算法执行过程中较为耗时的扫描束构建环节,提出了一种多边形边界顶点预排序的优化方法——VCS（Vertex Coordinate Pre-Sorting）方法,并基于该方法实现了对Vatti算法的GPU细粒度并行化。VCS方法使用双向链表对Vatti算法原有的二叉树数据结构进行了替换,以较小的额外存储空间取得了多边形边界顶点信息查找效率的明显提升。在GPU环境下采用双调排序算法对多边形边界顶点数组元素进行并行化排序并过滤出有效值,克服了原始算法使用二叉树存储导致效率低下的问题。实验结果表明,改进后的算法与原始算法相比,具有相同的计算精度;当多边形顶点数量为92万,CUDA每个线程块中的线程数量为32时,使用VCS优化方法,与采用CPU计算构建扫描束方法相比,GPU并行化方法获得了39.6倍的相对加速比,矢量多边形叠加分析算法效率总体上提升了4.9倍。     

一种工业热源提取方法:利用温度特征模板的BP神经网络

针对年尺度热异常数据提取工业热源的方法存在数量和空间精细化程度不足的问题,使用VIIRS Active Fire数据,提出了一种基于温度特征模板的BP神经网络工业热源提取方法。该方法以京津冀及周边地区为试验区,首先,根据工业热源空间聚集性特征,使用OPTICS算法划分热源对象;其次,根据热源的热辐射特征,构建工业热源与非工业热源温度特征模板;最后,以温度特征模板、热源统计特征等作为参数,使用BP神经网络提取工业热源对象。结果表明：① 本文提出的基于温度特征模板的BP神经网络算法的工业热源提取精度达到了96.31%,与时间滤波、逻辑回归方法相比较,工业热源提取精度分别提高了8.45%、7.53%;② 2015—2020年京津冀及周边地区6省市工业热源数量整体减少了27.46%;河北省工业热源对象数量和热异常点数量年均减少了8.06%和7.44%,相对于其他省市减少幅度最大;山东、天津的工业热源集中度分别提高了25.72%、86.64%,说明两地工业转型升级政策取得较显著成效;③ 唐山、邯郸、吕梁和长治4个城市工业热源对象数量占试验区全部的31.37%,为京津冀及周边地区工业热源主要分布城市;临汾、太原等7个城市工业热源聚集程度和能源消耗程度高于其他城市;北京、周口等11个城市工业热源聚集程度和能源消耗程度低于其他城市;④ 2020年1—5月,京津冀及周边地区工业热异常点数量相对于2019、2021年同期保持不变或增加,新冠疫情对试验区工业热源无显著影响;2020年1、2月武汉工业热异常点数量与2019、2021年同期相比数量减少了66.67%以上,2020年3—5月工业热异常点数量低于2019年同期,2020年1—5月新冠疫情对武汉市工业热源影响显著。该研究反映了京津冀及周边地区工业热源发展的现状及趋势,能够为降低能耗和提高第二产业集中度等相关政策的制定与调整提供有价值的参考。     

基于自适应时序剖分与KNN的短时交通流量预测

在智能交通系统中,准确和高效的短时交通流量预测是交通诱导、管理和控制的前提。由于交通流量动态变化中表现出的时变性和非平稳性特征,其预测难度较大,是交通领域中亟待解决的难题。为提高短时交通流量的预测精度,本文设计与实现了基于自适应时序剖分与KNN（A-TS-KNN）的短时交通流量预测算法。① 基于动态时间规整（Dynamic Time Warping,DTW）动态剖分单日时序为不同的交通模式;② 在不同交通模式,采用互信息法求解每个预测时刻时间延迟的最大阈值,构造不同时间延迟的状态向量,生成交通流量历史数据库;③ 采用十次十折交叉验证的方法求解每个时刻不同时间延迟与不同K值的正交误差结果分布,提取误差最小的正交结果,得到自适应时间延迟与K值的参数组合;④ 采用K个最相似的近邻的距离倒数加权值作为预测结果。对比K近邻（K-nearest neighbors, KNN）、支持向量回归（Support vector regression,SVR）、长短期记忆神经网络（Long-short term memory neural network,LSTM）以及门控递归单元神经网络（Gate recurrent unit neural network,GRU）共4种主流预测模型,A-TS-KNN算法预测精度显著提升;将A-TS-KNN算法用于福州市城市路网中其他交叉路口的短时交通流量预测,结果表现出良好的泛化能力。     

GNSS水汽层析的约束条件方程变权代数重构算法

基于传统代数重构算法（algebraic reconstruction technique, ART）提出一种约束条件方程变权的代数重构算法(variable weight algebraic reconstruction technique, VWART),利用2019-08香港地区CORS网GNSS观测数据进行实验,选用京士柏探空气象站探空数据进行验证分析。结果表明,相比于传统代数重构算法,变权代数重构算法的精度、稳定性和可靠性均有所提高。以探空数据为例,其RMSE降低20.334%;在不同程度降水条件下,变权代数重构算法反演的垂直水汽廓线分布均优于传统代数重构算法。     

分数阶傅里叶变换联合支持向量机的建筑物变形预测

提出一种分数阶傅里叶变换(fractional Fourier transformation, FrFT)与支持向量机(support vector machine, SVM)相结合的建筑物变形组合预测模型。首先利用FrFT对变形时间序列进行多尺度分析,将复杂时间序列分解为一系列结构较为简单的子序列;然后利用SVM对每个子序列分别建立预测模型,通过将各个子序列的预测结果进行综合叠加,得到最终预测结果;同时考虑到SVM模型参数选择的难题,提出一种改进果蝇优化算法(improved fruit fly optimization algorithm, IFOA)对其进行全局寻优,提升预测性能。以西南地区某混凝土坝变形实测数据为例开展验证实验,结果表明,本文组合预测模型能够充分挖掘数据中隐含的趋势性和规律性信息,获得较高的预测精度。