基于 GAMA 平台的多智能体应急疏散仿真模型

应急疏散的研究对象是一个复杂的社会系统,利用多智能体模型可以有效模拟人群复杂的社会行为。将多智能体模型应用于应急疏散领域,设计5种类型的智能体实体,构建多智能体应急疏散仿真模型,从被疏散个体的相互作用行为入手,研究整个被疏散群体的行为特征。基于GAMA平台,实现以矢量地理空间数据为基础的多智能体应急疏散仿真模型,通过仿真实验,动态呈现整个应急疏散过程。对灾害、突发事件应急疏散指挥,应急疏散设施建设、城市规划设计等工作具有重要的意义。     

支持向量机的车载雷达点云目标识别

为了进一步研究移动测量系统的数据处理问题,该文根据点云的基本特征,归纳了由7个特征构成的点云原始特征向量,在此基础上,结合语义环境构建了由17个特征构成的点云扩展特征向量,并采用支持向量机模型对车载LiDAR点云进行行道树点云识别的一系列实验。实验中采用粒子群优化算法和遗传算法对支持向量机进行参数寻优;采用不同特征向量和不同数目样本对点云进行学习和目标识别;分析了特征向量的学习曲线和识别精度。实验结果表明,支持向量机模型能够在行道树点云识别中取得较高的精度。     

一种裸露土壤湿度反演方法

针对目前土壤湿度反演方法研究较少且缺少实时性的现状,该文提出一种土壤湿度反演方法——最小二乘支持向量机技术。以积分方程模型为正向算法,数值模拟不同雷达参数(频率、入射角及极化)下后向散射系数随土壤含水量和地表粗糙度的变化情况。经过数据敏感性分析,选取C-波段和X-波段、小入射角下的同极化后向散射系数作为支持向量回归的训练样本信息;经过适当的训练,利用支持向量回归技术对土壤含水量进行了反演研究;并考虑通过多频率、多极化、多入射角数据的组合,消除地表粗糙度的影响,提高反演精度。模拟结果表明,该方法反演土壤湿度具有较高的精度和较好的实时性;同时,与人工神经网络方法的结果比较,证明了该方法的有效性,为土壤湿度的反演研究提供了一种方法。     

混合核特征加权SVM遥感湿地空间分类

针对湿地空间信息的复杂性和SVM的分类性能,设计一种基于混合核函数的特征加权SVM分类模型,综合利用多种特征信息,避免被弱相关特征所支配,从而提供更佳的映射性能和泛化能力。实验结果表明,该分类模型兼具良好的外推和内推能力,能够有效地融合不同信息源特征,得到更完整和准确的分类结果,在总体精度、Kappa系数等多项指标上都表现出更高的水平。     

改进支持向量机的高分遥感影像道路提取

针对支持向量机受分类数的限制在高分辨率遥感影像中无法直接获取高精度道路网信息的问题,该文提出一种新的混合的基于支持向量机的方法:首先,利用模糊C均值聚类方法将输入的遥感影像分为3类,以减少支持向量机的错分现象;其次,运用支持向量机将不同类别的像素分为道路类和非道路类;最后,应用马尔科夫随机场对分类结果进行噪声去除,并采用形态学进行后处理,进而得到精确道路网信息。实验结果表明:该算法不仅能够从高分辨率遥感影像中提取出道路网,而且精度优于直接使用支持向量机算法以及对比算法。     

顾及拓扑与尖角的分类矢量数据分组压缩算法

针对现有拆分重组法对存在复杂内环以及复杂相交岛屿多边形的分类矢量数据的压缩结果中包含裂缝、重叠及大量尖锐夹角的问题,提出了一种顾及拓扑一致性与尖角的分组压缩方法。依据分类矢量数据中多边形与多边形及其内环的相交关系对矢量矢量数据分组,以修正后拆分重组法结合直接分割法和间接分割法对分类矢量数据分组压缩,压缩结果中不存在裂缝与重叠现象,维护了分类矢量数据的拓扑一致性;通过取回尖角点前后被删除的点,解决了压缩结果中尖角过多的问题。以Landsat8遥感影像分类矢量数据实验验证了文章算法,并与直接分割法、间接分割法、拆分重组法进行了对比分析,验证了本文方法的有效性。     

A support vector machine classifier based on a new kernel function model for hyperspectral data

The kernel function is a key factor to determine the performance of a support vector machine (SVM) classifier. Choosing and constructing appropriate kernel function models has been a hot topic in SVM studies. But so far, its implementation can only rely on the experience and the specific sample characteristics without a unified pattern. Thus, this article explored the related theories and research findings of kernel functions, analyzed the classification characteristics of EO-1 Hyperion hyperspectral imagery, and combined a polynomial kernel function with a radial basis kernel function to form a new kernel function model (PRBF). Then, a hyperspectral remote sensing imagery classifier was constructed based on the PRBF model, and a genetic algorithm (GA) was used to optimize the SVM parameters. On the basis of theoretical analysis, this article completed object classification experiments on the Hyperion hyperspectral imagery of experimental areas and verified the high classification accuracy of the model. The experimental results show that the effect of hyperspectral image classification based on this PRBF model is apparently better than the model established by a single global or local kernel function and thus can greatly improve the accuracy of object identification and classification. The highest overall classification accuracy and kappa coefficient reached 93.246% and 0.907, respectively, in all experiments.     

加权Logistic回归模型在火山岩型铜矿预测中的应用:以宁芜盆地中段为例

文中探讨了加权Logistic回归模型在宁芜盆地中段火山岩型铜矿预测中的应用。首先,结合研究区的成矿地质背景,提取地质体、构造、围岩蚀变三大类证据因子;其次,分析各证据因子与铜矿点之间的空间关系,认为姑山旋回、娘娘山旋回火山机构控制了本区火山岩型铜矿的空间分布,根据计算结果,选取与火山岩型铜矿密切相关的龙王山组、姑山组地层,姑山旋回粗面斑岩、娘娘山旋回二长斑岩、NW向构造1.5 km缓冲区、NE向构造1.3 km缓冲区、EW向构造4.5 km缓冲区、硅化、褐铁矿化、黄铜矿化等作为模型自变量;最后采用加权Logistic回归模型进行成矿概率计算,并结合成矿地质背景,圈定四个成矿远景区,分别为P1、P2、P3、P4,其中P1、P2、P3呈北东向展布,主要受娘娘山和姑山火山机构控制,P4为东西向分布,主要受龙王山火山机构控制,在这些预测区中,均存在已发现的铜矿体,说明预测可信度较高。     

一种底座式ADCP流量自动监测探头支撑装置的研制与应用

在流量自动监测系统中,底座式ADCP设备探头位于河底,维修极为不便。该研制装置采用304不锈钢支架配合滑轮、钢索、绞盘等手摇传动系统,将底座式ADCP设备探头从河底传送到水上岸边检修台,实现对设备探头的维护、检修、更换、安装、调试等操作,再通过该装置将底座式ADCP设备探头传送到河底原位,经十里长街等站实际应用,运行稳定可靠,运用极为方便;该装置防磁、防锈、防腐性能良好,为底座式ADCP探头提供一个很好的工作环境,且结构简单,运输方便,可作为中小河流永久流量自动监测站装置使用。     

软岩隧道中双层初期支护的应力情况分析

两水隧道穿越的地层主要岩性为炭质千枚岩,地质情况较差,围岩破碎度高,节理发育。自2009年两水隧道开工建设以来,隧道工程问题层出不穷,出现了初期支护开裂、破坏,甚至出现二衬开裂、掉块,仰拱隆起等严重的隧道结构破坏现象,施工进度缓慢。在进口桩号为DK359+712～ DK359+742段采用双层初期支护和单层二次衬砌的支护方式,取得了良好的效果。通过应力情况分析为炭质千枚岩隧道的支护选型提供了依据。