面向OD客流的高速列车开行方案的优化

满足旅客出行需求的列车开行方案能够更好地吸引客流，提高高速铁路的核心竞争力.以最大化经济收益和最小化出行费用为目标函数，以高速铁路开行方案为研究对象，以旅客出行需求等作为约束条件，将列车开行方案与OD客流量结合起来，同时考虑旅客的购票心理和列车购票的时效性，建立了一种基于动态客流的列车开行方案的多目标优化模型，并设计一种基于个体信息和改进变异算子的多目标差分(SG-MOSaDE)算法进行求解.以广州市某线路为例进行实验，结果表明，优化后的开行方案不仅最大化满足了旅客出行需求，而且在提高铁路部门经济收益的同时降低了旅客的出行花费，并且优化后的列车总停站次数较原来有所下降，停站方案更加均衡.     

终身学习理念下的中小学幼儿园教师职业生涯规划

在国家全面加强教师队伍建设的背景下,如何培养"四有"的骨干、卓越、教育家,中小学、幼儿园教师成为焦点,成为加强教师队伍建设的核心目标。从骨干到卓越到教育家体现了教师专业成长过程,如何让教师的专业成长的过程有时间表、路线图,在终身学习的理念下引导教师做好职业生涯规划是教师迅速专业成长的前提。     

基于相参积累的捷变频雷达系统相位误差估计与稀疏场景重构算法

针对系统相位误差导致的捷变频雷达目标回波信号相参积累性能下降问题, 构建了系统相位误差下捷变频雷达目标回波信号相参积累模型, 并基于目标的距离-速度二维稀疏性建立了最小ℓ₁范数优化模型, 提出一种基于交替方向乘子法的系统相位误差估计与目标场景稀疏重构联合处理算法, 实现了系统相位误差和目标参数的精确估计。仿真结果表明, 在信噪比为20 dB的情况下, 该方法能够精确估计系统相位误差, 其估计误差在2°以内。同时，相比于逆合成孔径雷达相位自聚焦算法, 所提算法重构性能和计算效率均得到改善, 目标重构幅度均方差提高了10 dB, 运算时间减少到1/2。     

异地配置的雷达与电子支援措施异步航迹关联

针对异步条件下雷达与电子支援措施(electronic support measurements, ESM)航迹关联问题, 通过分析方位角异步测量值对交叉定位原理的影响, 提出一种无需时域配准的航迹关联算法。根据传感器存在时延以及采样率的不同, 给出不等长航迹序列的等长区间变换以及异步航迹交叉定位的区间化方法, 通过计算区间序列离散度实现异类传感器航迹关联。通过仿真验证, 区间序列离散度不受噪声分布的影响, 且对数据集整体特征的求解避免了传统算法中的逐点运算, 有效提高了算法运算率。与传统算法相比, 可在多种测量误差场景下对异步航迹直接进行准确关联。     

基于空地协同采样的植被覆盖度随机森林估算方法

基于无人机高光谱影像, 建立地形复杂地区植被覆盖度的非参数随机森林回归估算模型。为获得构建随机森林模型所需的足够数量的训练样本, 利用低空无人机搭载的光学相机, 在从地面难以到达的山地、水域和植被茂密区, 通过垂直拍摄获得厘米分辨率的航拍影像, 作为对地面样方采样的补充。首先计算地面数码相机照片和无人机可见光影像的红绿蓝植被指数(red-green-blue vegetation index, RGBVI), 然后使用大津分割法提取样方的植被覆盖信息, 得到构建模型所需的训练样本。在此基础上, 基于2018年8月16—18日在内蒙古自治区察右中旗油娄沟矿区获取的GaiaSky-mini2无人机高光谱影像数据, 利用递归特征消除算法优选参与随机森林回归的特征变量集, 利用空地协同获取的训练样本构建植被覆盖度的随机森林回归估算模型。该模型在测试集上的确定系数R2为0.923, 均方根误差为0.087, 优于常用的像元二分模型, 可用于矿区植被动态信息的精细化监测。     

利用探空秒数据估算北京地区日最大混合层高度

研究利用北京地区L波段探空秒数据和地面日最大位温, 采用气块法反演北京地区日最大混合层高度(MMH)的可行性。将08时探空秒数据以及常规探空数据反演结果分别与对应的微脉冲激光雷达反演结果相比较, 发现前者与激光雷达反演结果的一致性好于后者, 常规探空数据垂直空间分辨率低可能是导致其反演结果误差较大的原因。分别用春夏秋冬的探空秒数据反演结果与激光雷达反演结果相比较, 发现春夏秋反演结果的一致性较好, 而冬季较差。利用08时探空秒数据结合地面日最大位温, 采用气块法反演北京地区2010—2017年的MMH, 发现MMH 每年均表现出春夏秋冬逐次递减的分布特征。通过对长期资料的统计分析发现, 北京地区日地面最高气温与850 hPa温度差定义的热力稳定度与MMH之间存在较强的正相关性。     

北京市生态安全格局保护紧迫性分级

以北京市为例, 通过粒度反推法和景观连通性识别重要生态用地, 通过邻域分析法构建生态阻力面, 采用MCR模型构建北京生态安全格局, 利用人工神经网络计算建设用地扩张概率, 对构建的生态安全格局进行保护紧迫性分级。结果表明, 北京市重要生态用地面积为 6488.53 km², 主要分布在西部和东北部山区, 小部分位于东南平原。一级生态用地面积为4482.48 km², 主要分布在西北和西南地区; 二级生态用地面积为1338.27 km², 主要分布在西部远郊山区、西南部近郊平原和东南部平原; 三级生态用地面积为669.77 km², 主要分布在中北部和东南部平原。重要生态廊道长度为2410.47 km, 分布在远郊城镇以及城乡交界处。一级生态廊道长度为1477.63 km, 主要分布在西北和西南远郊山区; 二级生态廊道长度为390.91 km, 主要分布在远郊平原的生态用地附近; 三级生态廊道长度为 541.93 km, 主要分布在城市中心的周边地区, 呈环状包围中心城区。     

《天工开物》中信息型科技术语英译策略对比分析

《天工开物》中以传递科学信息为主的术语是中国古代科技文明的重要载体。文章量化描写和定性分析了85条此类信息型科技术语在其三个英译本中的翻译策略,发现李乔苹译本偏好异化,王义静、王海燕和刘迎春译本倾向于译文流畅的归化,任以都、孙守全译本的策略运用情况则介于二者之间,而这很大程度上取决于不同译者对目标受众的定位差异。文章也借此呼吁中国古代科技术语翻译批评遵循客观描写加解释分析的路径。     

Forecasting of electricity price through a functional prediction of sale and purchase curves

This work proposes a new approach for the prediction of the electricity price based on forecasting aggregated purchase and sale curves. The basic idea is to model the hourly purchase and the sale curves, to predict them and to find the intersection of the predicted curves in order to obtain the predicted equilibrium market price and volume. Modeling and forecasting of purchase and sale curves is performed by means of functional data analysis methods. More specifically, parametric (FAR) and nonparametric (NPFAR) functional autoregressive models are considered and compared to some benchmarks. An appealing feature of the functional approach is that, unlike other methods, it provides insights into the sale and purchase mechanism connected with the price and demand formation process and can therefore be used for the optimization of bidding strategies. An application to the Italian electricity market (IPEX) is also provided, showing that NPFAR models lead to a statistically significant improvement in the forecasting accuracy.