吉林省冰雪旅游发展的空间布局及路径研究

冰雪旅游日益成为人们推崇的旅游方式,吉林省是我国最早开展冰雪旅游的省份之一。立足于吉林省冰雪旅游发展的自然条件,定性的分析了吉林省冰雪旅游业优劣条件。旅游空间结构的合理性对旅游业的发展作用显著,采用标准差和离散系数分析吉林省冰雪旅游业发展的空间结构特征和发展状态。构建了吉林省冰雪旅游发展的"一带、两区、多点"的空间结构。一带指松花江沿岸地带;两区指长春吉林核心区和长白山核心区;多点指除"一带,两区"之外分散分布的各冰雪旅游点。它们共同构成吉林省冰雪旅游发展的网络化结构,最后提出了实现空间结构布局的策略和路径。     

基扩展模型下基于LSTM神经网络的时变信道预测方法

针对高速移动正交频分复用系统, 提出了一种基扩展模型(basis expansion model, BEM)下基于长短期记忆(long short-term memory, LSTM)神经网络的时变信道预测方法。为了降低传统BEM的建模误差, 根据高速移动环境中不同列车在相同位置处的无线信道具有强相关性的特点, 首先基于历史时刻的信道状态信息获取最优的基函数, 并利用该基函数对信道进行建模。然后, 通过LSTM神经网络对信道基系数进行线下训练与线上预测来获取未来时刻信道信息, 大大降低了计算复杂度。在线下训练中, 将网络的逼近目标设置为信道估计值, 而不是理想的信道信息, 以增强预测模型的实用性。仿真结果表明, 相比现有方法, 新方法的计算复杂度较低, 且预测精度较高。