《天气图自动填图与客观分析系统》的优化

利用微机自身所具有的通信传输和存储功能，来替代《天气图自动填图与客观分析系统》运行工作所依赖的通信卡的作用，取消通信卡，修改该系统软件，利用汇编和Ｃ语言对系统进行补充编程，从而节省投资完善了系统，非常适合台站的业务工作需要和业务现代化的发展。     

智能卡和出租车轨迹数据中蕴含城市人群活动模式的差异性分析

当前采用交通流数据量化城市人群活动模式研究已经取得了丰硕的研究成果,但是对于同一区域、同一时段不同类型交通流数据反映城市人群活动模式的共性与差异性仍然知之甚少,直接影响了城市人群活动模式挖掘结果的可解释性与实际应用效果。为此,本文旨在对目前广泛采用的智能卡数据（公交和地铁刷卡）和出租车轨迹数据2种重要的交通流数据,从时空分布模式的差异性、行程距离及距离衰减效应的差异性、空间社团结构的差异性3个方面,探索二者反映城市人群活动模式的差异性：① 采用北京市六环以内区域2016年5月9日至15日的智能卡和出租车轨迹数据进行实验分析,研究发现：① 2种交通流反映出行需求的空间分布呈现出高度相关性,但是在同一空间单元上,2种交通流反映出行需求的时间相关性较低;② 2种交通流的使用率在不同空间位置存在明显差异,仅在城市中心区域使用率较为均衡;③ 2种交通流反映人群行程距离的空间分布、距离衰减效应存在明显差异,公共交通对于促进长距离出行更为重要;④ 从2种交通流发现的空间社团结构都显示了城市的多中心结构特征,但是二者发现社团结构存在的差异性表明两种交通方式对城市空间交互起着不同的作用。本研究有助于深入理解多源交通流反映城市人群活动的内在机理,提升城市人群活动模式在城市规划、交通管理等领域的应用效果。     

"九五"前兆公用数据采集器的存储扩展问题

为了解决“九五”数字化地震前兆台站公用数据采集器存储空间过小的问题,对公用数据采集器的数据存储卡进行了重新设计。详细介绍了设计思想及其实现方法,并通过现场实验观测证明,新设计能较好地满足用户需求。     

自组织竞争神经网络在江苏油田有杆抽油系统故障诊断中的应用

有杆抽油系统的故障诊断技术是国内外采油工程技术中的一个重要研究课题。通过示功图的不同形状特征可以反映抽油机的不同工作状态。将自组织竞争神经网络应用于示功图的识别与分类,建立了一个自组织竞争神经网络模型对示功图进行自动聚类,从而实现故障诊断的自动化。应用江苏油田的实测示功图数据进行实验,可以看出自组织竞争神经网络具有良好的分类能力和泛化性能,是实现油田抽油系统故障诊断的有效技术,具有很强的实用价值和广泛的应用前景。     

模糊聚类定权法对SLR定轨精度的影响

针对卫星激光测距(satellite laser ranging,SLR)精密定轨过程中存在的测站观测数据合理定权问题,将一种改进的模糊聚类算法引入到SLR观测数据定权中。基于国际激光测距服务(International Laser Ranging Service,ILRS)提供的全球SLR测站性能报告,对测站进行近实时滑动分类定权,改变SLR数据处理中权重的经验或者随意性选取模式。经过LAGEOS1卫星2014年1月至2016年12月3年全球SLR实测数据处理的测试。结果表明,当考虑LAGEOS标准点总数、LAGEOS标准点RMS值以及LAGEOS标准点合格率这3项测站质量控制因素确定的测站权值能最大限度地提高卫星定轨精度和观测数据的使用效率,对参与计算的365个3d弧段数据,91.46%弧段精度得到提高,平均提高约3.7mm,且每个测站的定轨残差RMS也得到了降低。这对于正在迈向毫米级测量精度的SLR技术至关重要。     

长江口盐度梯度下不同形态碳的分布、来源与混合行为

河口碳的生物地球化学过程是全球碳循环的重要组成。通过测定溶解无机碳（DIC）及其稳定同位素丰度（δ13C_DIC）,溶解有机碳（DOC）,有色溶解有机物（CDOM）,颗粒有机碳（POC）及其稳定同位素丰度（δ13C_POC）与元素比值（N/C）及相关指标,研究了2014年7月长江口盐度梯度下不同形态碳的分布、来源和混合行为。结果表明,DIC浓度、DOC浓度、POC含量分别为1 583.2~1 739.6 μmol/L,128.4~369.4 μmol/L和51.2~530.8 μmol/L,这些不同形态碳及CDOM的荧光组分的分布模式相似,均是从口内到口外,整体呈现先增大后减小的趋势,并与盐度呈现非保守混合行为。添加作用主要发生在在口门处最大浑浊带附近。与含量相反,从口内到口外,δ13C_DIC和δ13C_POC均呈现逐渐减小再增大的趋势,在口门附近达到最低值,分别为-9.7‰和-26.7‰。在口门附近不同形态碳含量上升及δ13C_DIC、δ13C_POC的降低可能主要与沉积物再悬浮及微生物作用有关。基于蒙特卡洛模拟的三端元混合模型的结果显示,河口内外POC来源变化明显,口内POC以陆源有机碳贡献为主,平均为62.3%,口外海源贡献逐渐增加。CDOM相关参数结果表明长江口CDOM主要来自陆源输入,海源及人类活动等也对其产生影响。     

北京市居民地铁出行出发时间弹性时空分布特征研究

伴随城市转型进程的加快,交通需求不断膨胀,导致大城市交通拥堵日趋严重,以调节出行者的选择行为为核心要素的交通需求管理理念成为相关政策的重要理论基础,但现有研究也表明,交通需求管理对出行弹性较高的出行具有显著调节作用,而对出行弹性较低的出行调节作用并不明显。因此,加强出行弹性等居民出行行为研究日益迫切,而公交刷卡数据等新的时空数据为居民复杂出行行为的挖掘提供了新的契机。本文利用北京市2014年3月地铁刷卡数据,以出行者出发时刻的可变性来测度出发时间选择的可改变程度,对居民地铁出行出发时间选择弹性进行测度,并结合GIS空间分析技术对其时空分布特征进行分析。研究表明：① 北京市地铁出行的居民出行弹性平均值为0.521,出发时间选择弹性整体上较大,表明北京居民出发时间选择相对较为灵活;② 北京市居民地铁出行弹性存在时空差异,居民个体休息日出行弹性高于工作日,一天中高峰时段出行弹性高于非高峰时段;③ 居民出行弹性存在空间自相关,倾向于在空间上发生集聚,存在明显的冷热点区域;内城居民的出行弹性明显高于城市外围居民。     

A high-precision heuristic model to detect home and work locations from smart card data

Smart card-automated fare collection systems now routinely record large volumes of data comprising the origins and destinations of travelers. Processing and analyzing these data open new opportunities in urban modeling and travel behavior research. This study seeks to develop an accurate framework for the study of urban mobility from smart card data by developing a heuristic primary location model to identify the home and work locations. The model uses journey counts as an indicator of usage regularity, visit-frequency to identify activity locations for regular commuters, and stay-time for the classification of work and home locations and activities. London is taken as a case study, and the model results were validated against survey data from the London Travel Demand Survey and volunteer survey. Results demonstrate that the proposed model is able to detect meaningful home and work places with high precision. This study offers a new and cost-effective approach to travel behavior and demand research.     

中文名片识别系统

在实际的商务活动中,名片已经作为一个重要的身份信息载体,使用频繁。然而随着名片数量的增多,管理越来越麻烦。在实际应用中,研究名片识别的方法,介绍一个独立自主开发的中文商务名片识别系统。该系统首先结合实际中的一些具体问题对名片图像进行预处理;然后在传统版面分析技术的基础上针对版面的特点进行版面分析;最后在对分割区域的字符进行识别之后,根据识别结果中的语义和版面分析得到的位置信息对识别结果进行基于知识规则的理解,从而实现了名片的识别。整个系统在实际应用中表现出良好的性能。