阶段模型修正的星载GNSS-R土壤湿度反演方法EI北大核心CSCD

本文提出了一种基于CYGNSS数据的星载GNSS-R土壤湿度反演方法。首先,基于CYGNSS数据提取地表反射率参数,联合SMAP数据中提取的植被光学厚度、地表粗糙度和温度等辅助信息,初步构建了土壤湿度反演理论模型,并利用神经网络模型确定了土壤湿度反演的精细数学模型;然后,将该模型处理获得的土壤湿度以35%为分界点,利用本文提出的阶段函数模型提高反演精度,并使用2018年10月—2019年5月的CYGNSS数据,获得了全球范围内星载GNSS-R土壤湿度;最后,通过与SMAP提供的土壤湿度数据进行对比,评估了本文提出的星载GNSS-R土壤湿度反演方法的有效性,并对获取的星载GNSS-R土壤湿度进行了时间序列分析。结果表明,本文提出的土壤湿度反演方法的结果与SMAP土壤湿度具有良好的一致性,且随时间变化的趋势也相符合,为高精度土壤湿度反演提供了一种思路。     

利用LSTM网络预测月球物理天平动参数

利用中国探月甚长基线干涉测量(very long baseline interferometry, VLBI)观测数据改进月球物理天平动参数的预测精度,对于着陆器和巡视器的精密定位具有重要意义。利用VLBI单点定位模型解算得到“嫦娥三号”(Chang’E-3,CE-3)着陆器的坐标和物理天平动,分别采用循环神经网络(recursive neural network,RNN)和长短期记忆(long-short term memory,LSTM)网络进行物理天平动的预测。选取月球着陆器的坐标和VLBI观测量作为输入量,将3个欧拉角Ω,i,μ作为输出量,将11 323个样本用于训练,2 315个样本用于测试,2 315个样本用于验证,1 000个样本用作与预测结果进行对比。结果显示,验证集的数据经过1 000次训练和9次迭代训练后的梯度约为6.2×10^-5(″)/s,证明了LSTM网络与RNN的可靠性。LSTM网络和RNN的3个欧拉角的预测精度分别达到了97.8%、99.7%、97.2%和95.2%、98.5%、95.8%,LSTM网络的预测精度更高。与DE421星历对...     

基于历史数据的黄海浒苔爆发规模预测

依据黄海浒苔初始覆盖面积及最大覆盖面积的历史数据,选取温度、光强、降水3种对于浒苔生长扩散最重要的影响因子,本文提出并建立了基于BP神经网络确定转换系数R的浒苔覆盖面积预测模型,可在浒苔出现初期即实现对本年度浒苔最大覆盖面积的模拟预测,并通过历史数据进行验证。结果表明,所预测的浒苔最大爆发情况与真实情况相符,研究成果可为浒苔的应急准备工作争取更多的时间提供一定参考。     

基于改进麻雀搜索算法优化BP神经网络的PM_(2.5)浓度预测北大核心CSCD

针对传统BP神经网络模型收敛速度慢、易陷入局部极值等问题,本文采用分段线性混沌映射(PWLCM)和萤火虫算法(FA)改进麻雀搜索算法(SSA),并优化BP神经网络模型初始权值和阈值,对西安市PM_(2.5)浓度进行预测。通过比较不同模型预测结果的评价指标,并与性能较优的SSA-BP模型对比,ISSA-BP模型预测结果的RMSE、MAPE、MAE分别下降了3.70、3.73、3.34。试验结果表明,改进后的麻雀搜索算法具有高效的全局最优搜索能力,优化后的ISSA-BP神经网络预测稳定性高,精度优于BP、SSA-BP神经网络模型,可用于预测PM_(2.5)浓度。     

基于卷积神经网络的地铁保护区风险源识别北大核心CSCD

城市轨道交通沿线的风险源识别是防止违规作业导致的安全事故的重要手段。为解决传统识别方法效率低、漏检率高、成本大等问题,本文基于无人机地铁保护区巡检系统,采用卷积神经网络对无人机采集的影像数据进行风险源识别。首先介绍无人机影像获取的流程,并在原始影像数据的基础上,通过数据增强的方式制作多角度、多尺度的风险源数据集;然后使用卷积神经网络建立风险源识别模型,对无人机采集影像中的风险源进行自动识别和定位。试验结果表明,多角度、多尺度风险源数据集的建立进一步提升了模型的识别准确率,且比传统方法具有效率高、成本低等优点。     

应用图像关联度的图像模糊分类

提出了应用图像关联度的图像模糊分类新方法。该方法在求得每幅图像相对各个类别的关联度的基础上,求得每个类别图像关联度的均值和标准差σ;然后计算每幅图像的关联度与所在类别关联度均值之差Δi,差值Δi≤2σ,该图像应“留“在该类中;否则,该图像应归入与另两个类别的关联度较大的类别。每幅图像都经过这样的检验,实现图像的再划分,直到这一过程稳定为止。实验结果表明,该方法的图像分类质量有一定优势。     

GBM快速轨道产品及非差模糊度固定对其精度的改进

GNSS是实时定位导航最重要的方法,精密卫星轨道钟差产品是GNSS高精度服务的前提。国际GNSS服务中心(IGS)及其分析中心长期致力于GNSS数据处理的研究及高精度轨道和钟差产品的提供。GFZ作为分析中心之一,提供GBM多系统快速产品。本文基于2015—2021年GBM提供的精密轨道产品,阐述了数据处理策略,分析了轨道的精度,介绍了非差模糊度固定的原理和对精密定轨的影响。结果表明:GBM快速产品中的GPS轨道精度与IGS后处理精密轨道相比的精度约为11~13 mm,轨道6 h预报精度约为6 cm;GLONASS预报精度约为12 cm,Galileo在该时期的精度均值为10 cm,但是在2016年底以后精度提升到5 cm左右;北斗系统的中轨卫星(medium earth orbit,MEO)在2020年以后预报精度约为10 cm;北斗的静止轨道卫星(geostationary earth orbit,GEO)卫星和QZSS卫星的预报精度在米级;卫星激光测距检核表明,Galileo、GLONASS、BDS-3 MEO卫星轨道精度分别为23、41、47 mm;此外,采用150 d观测值的试验结果表明,采用非差模糊度固定能显著改善MEO卫星轨道精度,对GPS、GLONASS、Galileo、BDS-2和BDS-3的MEO卫星的6 h时预报精度改善率分别为9%~15%、15%~18%、11%~13%、6%~17%和14%~25%。     

混沌理论在桥梁变形监测中的应用

针对桥梁的非线性下沉问题,引用了混沌理论,首先求取时间序列的两重构参数时间延迟τ和嵌入维数m进行相空间重构;随后进行混沌特性判别,确定该时间序列存在混沌迹象;最后根据所求参数建立加权零阶局域预计模型和RBF神经网络混沌预计模型对观测数据进行预计分析,并与系数为0.9的指数平滑预测模型进行比较,结果显示混沌预计模型值更接...     

改进的模糊聚类遥感影像分割

聚类是数据挖掘的重要分支之一,引入模糊理论的模糊聚类分析为显示数据提供了模糊处理能力,在许多领域被广泛应用。本文应用考虑邻域关系的约束模糊C均值(Fuzzy C-Means with Constrains,FCM_S)算法,将邻域像素引入到目标函数中,进而有效地利用邻域像素信息,提高分割精度。本文应用FCM_S算法对模拟彩色纹理图像进行分割,计算其混淆矩阵,定性定量地与FCM算法进行对比分析,证明了该算法的鲁棒性。