基于多源数据融合的突发水污染事故可靠预警方法

在突发水污染事故自动监测领域中,传感器节点监测数据的异常是影响自动监测系统预警可靠性的重要原因.考虑到多传感器信息之间的互补性和相关性,该文提出了一种基于多源数据融合的突发水污染事故可靠预警方法.基于改进的D-S证据理论,利用综合权重对节点证据进行加权修正,并用D-S融合规则对多源数据进行两两融合,最终根据融合结果对突发水污染事故进行预警决策.案例分析及实验结果表明:与传统方法相比,该方法能得到可靠度更高、聚焦性更好的预警结论.     

基于GPU平台和多源遥感的月度草畜平衡快速评价方法研究

快速高频次评估区域草畜平衡状况,对于区域草地保护和经济发展有着重要作用。本文在GPU平台上结合多源遥感数据,构建了一种草畜平衡快速评估方法,对海北州祁连试验区和海晏试验区2017-2019年6-9月的月度草畜平衡进行了动态分析。分析结果表明：在牧草产量空间分布上,两试验区的分布范围随着时间的推移均呈现逐步减少的趋势;通过对月度单位面积产草量分析发现,两试验区单位面积产草量均在8月达到峰值,在9月开始下降;针对草畜平衡的分析,在2017-2019年间,祁连试验区每月均处于极度超载的情况,仅在每年8月份超载情况有所缓解;相比于祁连试验区,海晏试验区除在每年6月有少量超载情况外,7、8月基本能达到草畜平衡状态,在9月会出现载畜不足的现象。而对于草畜平衡快速估测效率而言,相比于随机森林和CatBoost-CPU模型,基于CatBoost-GPU模型可以更加快速的估测大区域范围内的产草量。本研究可为当地有关部门及时调整放牧和补饲策略提供技术支撑。     

基于禁忌搜索的无线传感器网络多源定位研究

针对无线传感器网络多源定位容易陷入局部最优的情况,提出基于禁忌搜索的多源定位方法.通过测量多个声源发出的能量建立声音能量模型,估计出模型中的声音能量和声音位置等参数,然后使用8邻域3层格点的邻域产生方式,并合理选择禁忌表长度、初始解等禁忌算法的基本参数,有效避免了多源定位易陷入局部最优的情况.将禁忌搜索算法和多分辨率搜索算法、EM算法、AMR算法进行比较,仿真结果表明,禁忌搜索能够很好地避免局部最优,且定位精度高于其他几种算法,计算复杂度相对较低.     

超相对论重离子碰撞中的D/〈n〉

对CERNNA35组公布的实验数据所显示的碰撞特点进行了分析。指出弥散D与平均多重数的比值为一常数，与入射能量、快速窗口无关的特征可由几何模型解释，但与靶质量无关的特点不能由纯几何得到有力的证明。指出纯几何模型在定量上与实验数据有偏差。利用多源模型进行了计算，获得了与实验数据符合得很好的结果。     

西南喀斯特地区植被定量遥感研究进展

喀斯特地区植被相比非喀斯特地区具有更高的时空差异性,在维持脆弱生态系统稳定与可持续发展中具有极其重要的作用。西南喀斯特地区作为全球生物多样性热点地区,植被类型多样且存在显著的同物异谱/同谱异物现象。为更精准、高效地进行喀斯特地区植被定量遥感研究,本文从个体尺度到生态系统尺度,从遥感数据源选择和方法应用上回顾了西南喀斯特地区植被定量遥感的研究进展,并探讨下一步需要重点关注的研究方向。西南喀斯特地区植被定量遥感研究主要集中在群落和生态系统尺度的植被覆盖度、植被分类、生态系统服务功能与价值研究;遥感影像数据应用相对单一,主要为被动成像中低分辨率的光学影像(如Landsat和MODIS)。在个体和种群尺度上,虽采用了地物高光谱遥感技术和无人机遥感技术,但该技术主要应用于小尺度近地面植物个体和种群研究,难以扩展到区域范围。亟待开展融合多源影像,尤其是激光雷达影像(Light Detection and Ranging,LiDAR)与非影像数据的应用及其先进分析方法研究,以及个体和种群尺度的喀斯特地区植被生化参数定量估算与自然植被物种精准识别,群落和生态系统尺度的生物多样性与碳循环定量遥感研究工作,以期为喀斯特地区植被格局、过程及其生态系统服务功能定量研究、脆弱生态系统植被恢复和石漠化治理决策的制定提供参考。     

融合多源数据的股指预测研究

金融市场中股票价格的变动受到多方面因素的影响,如何更好地利用更多的大数据为投资决策进行服务始终是各方研究的重点。本研究以沪深300指数为研究对象,采用图像化处理的方式融合财经新闻、市场交易数据和技术指标等多源异构数据,建立了卷积神经网络模型,对未来不同时间长度的股指图像数据进行涨跌预测。通过对模型结构的稳健性检验,使用60天融合新闻情绪、技术指标与股价三类图片的三层图片预测模型,预测股指未来5天后的涨跌样本外准确率可达65.2%。融合多源数据后的图片数据能够丰富单一的股价数据,从而提升了模型的预测准确率。通过与传统的线形模型、LSTM循环神经网络模型及其他经典卷积神经网络模型比较,本研究构建的预测模型在样本外预测效果最佳,表明本研究构建的基于多源异构数据的图片预测模型在股指预测中具有可行性和一定优势。     

云计算下多源异构大数据跨源调度算法研究

针对云计算下的多源异构大数据,需要耗费大量时间对其进行传输,当前调度算法大多通过启发式算法实现大数据调度,加速比和吞吐量较低,负载均衡性不佳。为此,提出一种新的云计算下多源异构大数据跨源调度算法,为了降低计算开销,在调度前首先进行预取操作。在此基础上,对全部变量进行更新处理,将所有待调度多源异构子流的质量看作子流权重进行排列,从传输窗口中还存在剩余待调度多源异构子流中选择质量最佳的子流传输数据,直至全部待调度多源异构子流均被处理过。实验结果表明,所提算法加速比和吞吐量高,且负载均衡性好。     

基于多源数据的智慧养老服务供需匹配研究

针对智慧养老服务中供需双方评价信息的表达存在不确定性和模糊性以及供需不匹配的问题,提出了一种基于多源数据的模块化双边匹配决策方法。该方法无需将信息统一,减少了信息处理损失。考虑老年群体存在需求差异的情况,利用两步聚类法对其进行分类;针对智慧养老服务评价属性异质性特点,采用概率语言术语、直觉模糊数处理定性评价信息,用精确数处理定量评价信息;通过改进离差最大化法计算属性权重;运用折衷解决方法得到双边效用满意度,构建双边匹配模型。最后通过上海市老年群体智慧养老供需匹配仿真实验对方法的可行性和合理性进行验证。结果表明,所提方法识别出了5类老年群体,可以为不同特征的老年群体匹配不同的智慧养老服务。     

基于数据质量评估的自适应序贯航迹关联算法

针对传感器精度下降时的航迹关联问题, 提出了一种基于数据质量评估的自适应序贯航迹关联算法。将实时数据质量评估结果引入关联门限的调整, 结合熵值法和效用函数法对传感器性能和局部滤波质量两项指标分别进行评估, 构建了两项指标与算法显著性水平之间的模糊关系, 实现关联门限的自适应调整。仿真表明, 在局部传感器精度下降的场景下, 改进算法的关联性能优于对比算法, 且良好的关联效果有益于融合精度的提升, 在目标机动的情况下也具有良好的适应性。     

面向服务架构在气象服务系统中的应用以近海船舶交通气象服务系统为例

海洋气象服务是推进海洋经济发展的重要技术保障，研发专业定制化海洋气象服务系统及产品，更有利于海洋经济持续发展。本文基于面向服务架构，设计“近海船舶交通气象服务系统”，对面向服务架构在多源异构业务数据集成应用方面进行深入研究。系统在青岛近海船舶交通气象服务中的应用，有效减少了气象灾害对近海船只通航造成的危害，为青岛近海船舶交通气象服务提供了有力保障。