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1.
基于MLP&ST模型的空气质量预测 总被引:1,自引:1,他引:0
针对目前大多数模型均为对已监测区域的空气质量进行预测,而少有对未监测区域进行预测的问题,综合考虑气象因素、空间相关性和时间依赖性对空气质量的影响,提出了一种联合训练模型MLP&ST (MLP&spatial-temporal),模拟预测北京市未监测区域未来时刻的空气质量指数(air quality index,AQI)。通过实验结果对比确定最佳历史时间步长P值为29;然后将模型与其他空气质量预测模型进行对比。实验结果表明,MLP&ST模型在3种评价指标下(RMSE,MAE,MAPE)皆优于其他对比模型,验证了所提出模型具有良好的预测效果。 相似文献
2.
基于Hirota双线性形式,一个新的(3+1)维Korteweg-de Vries(KdV)方程的高阶怪波解和多波浪解被得到.通过作图,更直观地展示和讨论了高阶怪波解和多波浪解的动力学性质. 相似文献
3.
4.
块先验模型在图像复原领域取得了较大的成功,但其整体模型强制局部性的缺点,易出现局部伪影、视觉观感较差的问题,提出一种新的集成多尺度块先验和梯度直方图先验的图像复原方法.对原始图像实施滤波和下采样以保持尺度不变性,在多尺度上施加同一局部块模型,即保持块低维模型的简单性,又在图像较大区域实施非局部性;将梯度直方图全局统计先验加入正则约束中,利用Wasserstein距离对复原图像与参考直方图的相似性进行度量.借助半二次分裂和最优传递理论,求解所提出的模型.通过在图像去噪和去模糊实验,相比传统方法无论在客观质量评价还是视觉观感上都更有优势,验证了方法的有效性. 相似文献
5.
收集并整合多所高校学生的慕课学习行为数据,设计基于数据复杂度的纠错输出编码(ECOC)多分类算法。该算法利用数据复杂度降低多类之间的分类难度,从而提高算法的预测准确度。实验结果表明,在不同高校的慕课数据集的测试中,所设计基于数据复杂度的ECOC分类算法比传统的ECOC算法具有更高的分类准确度和鲁棒性,实现了学生学习成绩多等级的有效预测,为个性化教学奠定了基础。 相似文献
6.
针对空时分组码(space-time block code, STBC)识别中多种编码类型难区分的问题, 提出了一种基于卷积神经网络的STBC盲识别算法。该算法首先将接收信号采用自相关函数的频域预处理, 输入到卷积神经网络中对信号特征进行提取, 全连接层对特征进行映射, 实现对6种STBC类型的识别。仿真实验结果表明, 在无信道和噪声等先验信息的条件下, 所提算法能够有效区分3种相似度高的STBC3码, 且将STBC可识别的编码类型由目前的4种扩充到6种, 识别准确率能达到96%。该方法的复杂度较低, 不需要利用大量样本数据, 实时性高, 具有较好的工程应用价值。 相似文献
7.
针对3D-HEVC的多视点视频加深度图的编码格式和四叉树编码结构所带来的编码复杂度问题,提出了一种深度图像快速帧内预测模式选择算法。首先,从深度视频序列中以最优的深度图最大编码单元(largest coding unit,LCU)划分深度为标签获取训练集;其次,构建了适用于LCU的Cu深度快速选择卷积神经网络(fast selecting Cu’s depth-convolutionalneural network,FSCD-CNN);最后,对深度图LCU进行划分深度预测,跳过部分编码模式决策,实现最佳LCU划分。实验结果表明,与相关文献对比,所提算法在保持了编码性能的同时平均减少了15%的编码时间,实验验证了其有效性和可靠性。 相似文献
8.
采用离心机物理模型试验和有限元数值计算方法探究了软土地区顶管电缆隧道施工对邻近浅基础建筑物和地下管线的扰动影响,并提出修正Peck公式评估顶管施工对邻近浅基础建筑物的扰动影响.首先,通过离心机物理模型试验,定性分析了顶管电缆隧道施工过程中地层损失率变化对邻近浅基础建筑物和地下管线的影响;其次,将有限元数值计算结果与离心机试验数据进行对比分析,验证有限元计算的有效性;最后,通过有限元模拟结果提出用于评估顶管施工对邻近浅基础建筑物扰动影响的修正Peck公式,并与现场监测数据进行对比分析.研究结果表明:顶管电缆隧道施工对邻近浅基础建筑物和地下管线的扰动影响随着地层损失率的增大而增大,地下管线刚度的增加可以有效减小邻近顶管隧道施工的影响;有限元数值方法可以较好地评估不同地层损失率下顶管隧道的施工工况;修正Peck公式能较好地反映在软黏土区域内顶管电缆隧道开挖对周围地层产生的扰动影响.研究结果可为软黏土地区顶管电缆隧道的施工提供一定参考价值. 相似文献
9.
针对视频会话业务的实时性需求,提出一种轻量级深度学习网络模型实现视频图像的实时背景替换功能.网络模型包含语义分割和背景替换两个模块.语义分割模块整体架构采用编解码结构,编码端使用编码器模块、空洞卷积金字塔池化模块、注意力模块以及增益模块提取特征;解码端使用解码器模块、调整模块以及编码器模块恢复图像,再传入背景替换模块完成背景替换.该网络模型在本文设定的数据集训练后分割精确度达到94.1%,分割速度达到42.5帧/s,在实时性和准确性上达到较好的平衡,具有很好的实用效果. 相似文献
10.
Cesium作为目前日益流行的开源三维地图引擎,在各领域都有着广泛的应用前景.但目前原生Cesium不具备渲染地下管网模型可视化的条件.基于Cesium提出了一种利用shapefile二维地下管网数据自动构建三维地下管网3D Tiles模型的建模方法并完成了模型的可视化展示.具体步骤是首先将二维shapefile数据分级处理构建四叉树结构关系,通过迭代遍历各级的单块二维数据,将点、线要素分别进行逐瓦片的模型变换矩阵计算和模型构建,将点要素封装为i3dm模型,线要素封装为b3dm模型,得到3D Tiles地下管网模型;然后基于Cesium二次开发实现数据模型对接、地表透明化、裙摆关闭、摄像机地下视角等功能,完成模型的可视化展示.本方法使用辽宁省盖州市北海新区管网shapefile实例数据进行测试.结果 表明,二维地下管网shapefile数据能够快速生成3D Tiles模型,实现良好的地下三维模型可视化展示,为后续Cesium地下空间相关研究工作提供技术支持和方法参考,有助于完善B/S架构的地下空间三维可视化管理系统,支持数字孪生城市建设. 相似文献