基于超网络的舆论演化动态模型

针对舆论演化过程中的复杂动力学问题,提出了超网络视觉下的舆论演化动态模型,该模型包括节点的添加、重新连接链路、超边的添加以及节点的老化4个过程,其中节点代表关键词,超边代表关键词所构成的话题。其次,利用非均匀网络的演化机制,分别对该动态演化模型的超度、节点自身关注度与节点间影响力两个因素的超度进行了详细的理论分析,分析结果表明节点超度完全符合幂律分布。最后,通过Matlab仿真模拟,分析了不同参数对节点超度分布变化的影响,并进一步验证了结果是遵循幂律分布的。     

概率法在煤层气储量估算中的应用

煤层气田在勘探评价初期,储量估算参数往往存在一定的分布区间,采用体积法估算储量难以给出确定结果.针对此类问题,以M煤层气藏为例,利用概率法估算储量,围绕储量估算参数(储层面积、厚度、含气量),结合地质分析和储量参数样本分别建立理论分布模型(三角分布、正态分布、对数正态分布、威布尔分布、伽马分布)和任意分布模型;利用Kolmogorov-Smirnov(K-S)检验和卡方检验对相关理论分布模型进行拟合度优选;确立储层面积采用三角分布和正态分布模型,储层厚度采用威布尔分布和任意分布模型,储层含气量采用伽马分布和任意分布模型,并形成4组不同模型组合方案,再利用蒙特卡罗方法对储量进行估算.结果表明:任意分布模型服从原始样本分布,置信区间较窄,理论分布模型则体现过滤作用,两者对储量估算结果有一定影响;储层含气量对储量估算结果影响较大;概率法可以排除人为因素,估算出不同概率级别下的储量,从而起到降低决策风险的作用.     

三维AoA目标跟踪的二次约束卡尔曼滤波算法

在基于到达角(angle of arrival, AoA)的三维目标跟踪中, 伪线性卡尔曼滤波具有稳定性高和计算复杂度低的优点, 但是严重的偏差问题使其跟踪精度迅速下降。针对该问题, 提出一种二次约束卡尔曼滤波(quadratic constraint Kalman filter, QCKF)算法。首先引入涉及所有观测噪声项的增广矩阵, 然后建立与线性卡尔曼滤波等价的目标函数并且附加含有二次项的约束条件, 以此降低偏差影响, 实现更准确的状态更新。QCKF算法采用广义特征值分解求解约束优化问题, 无法直接通过状态更新表达式推导其协方差矩阵, 因此利用约束条件以及矩阵扰动方法完成协方差矩阵更新。仿真分析表明, QCKF算法相较于其他非线性滤波算法具有更优的跟踪性能, 不仅在低噪声条件下可达到后验克拉美罗下界, 而且当噪声严重时能够显著降低跟踪误差, 并且计算开销不高。     

考虑订单可得时间和客户时间窗的电商末端配送路径问题

针对考虑订单可得时间和客户时间窗的电商末端配送路径问题，考虑配送特点（订单可得时间）、客户的时间需求（时间窗）和客户分布分散等特点，以最小化配送总里程为目标，构建了基础数学模型，并通过分析问题特征对模型改进，从而构建了改进数学模型。在此基础上，提出两种有效不等式，并设计了基于分离两种有效不等式的改进分支切割精确算法对模型进行求解。最后，通过测试多组算例，不仅对两种数学模型进行了比较，而且分析了不等式对算法性能的影响；通过与CPLEX默认的分支切割算法对比，验证了改进的分支切割算法的优越性。结果表明：对小规模的实际算例，采用改进的分支切割算法可以在极短的时间内得到最优解，具有很好的实用效果；对规模较大的算例，采用改进的分支切割算法得到的最优解可以对智能算法性能进行评价。     

基于CWD和残差收缩网络的调制方式识别方法

针对低信噪比时莱斯信道下特征提取准确性难以保证、识别准确率偏低等问题, 提出一种基于Choi-Williams分布(Choi-Williams distribution, CWD)和深度残差收缩网络(deep residual shrinkage network, DRSN)的通信辐射源信号调制方式识别方法。利用CWD将时域复信号转换为二维时频矩阵, 对深度残差网络添加软阈值化得到DRSN, 将时频矩阵样本用于对DRSN的训练, 最终构建不同信噪比下的调制方式识别网络。仿真实验表明, 基于RadioML2016.10a数据集, 利用部分先验信息的情况下, 该分类识别方法具有较高的识别准确率和噪声鲁棒性。在0 dB时, 对11类信号的总体识别准确率达到了89.95%;在2 dB以上时, 总体识别准确率均超过91%, 优于其他深度学习识别方法。     

上海市亚微米颗粒物中水溶性含氮组分的分布特征

细颗粒态无机和有机含氮组分的形成、转化、传输和沉降在大气氮循环中发挥重要作用. 为了解上海亚微米颗粒物(PM$_{1}$)中含氮物质的质量浓度、组成及季节变化特征, 使用大流量采样器采集了 2017—2018 年 66 个 PM$_{1}$ 样品, 并应用离子色谱仪和紫外/可见光光度计分析了水溶性无机离子和水溶性有机氮(water-soluble organic nitrogen, WSON)的质量浓度. 结果表明: 上海 PM$_{1}$中NH$_{4}^{+}$-N、NO$_{3}^{-}$-N、WSON 的年平均质量浓度分别为 1.79、0.97、0.41 μg/m³; NH$_{4}^{+}$-N 对水溶性总氮(water-soluble total nitrogen, WSTN)的贡献最高(56%), NO$_{3}^{-}$-N 次之(31%), WSON 为 13%. 上海PM$_{1}$中含氮组分的质量浓度存在冬季最高、夏季最低的季节变化趋势, 但NH$_{4}^{+}$-N、NO$_{3}^{-}$-N 和 WSON 对 WSTN 贡献的季节变化存在明显的不同, NH$_{4}^{+}$-N 在不同季节变化较小, NO$_{3}^{-}$-N 表现出显著的冬高(38%)、夏低(18%)的特点, 而 WSON 夏季最高(22%)、冬季最低(8%). 正矩阵因子分解(positive matrix factorisation, PMF)法的源解析结果表明: 二次反应和生物质燃烧贡献了上海 PM$_{1}$ 中 WSON 的 48%, 燃煤贡献了 11%, 植物源挥发性有机化合物二次转化贡献了 20%, 餐饮和机动车贡献了 21%. WSON 的来源有显著的季节变化.     

基于多参数稳定分布的GBAS垂直保护级计算

针对全球导航卫星系统(global navigation satellite system, GNSS)的地基增强系统(ground based augmentation system, GBAS)的完好性评估过程中, 使用误差包络理论计算保护级(protection level, PL)时, 误差模型存在的“厚尾”“不对称”“非零均值”等问题, 提出了基于稳定分布的误差包络理论。首先给出了高斯包络理论计算PL的模型; 其次推导了两参数与四参数稳定分布误差包络算法; 最后使用仿真数据和通过实验测得的数据, 对多参数稳定包络模型的算法进行评估。结果表明多参数稳定包络法在相似的计算复杂度下, 解决了高斯包络法建模时过于保守的问题, 显著提高了保护级计算的精确性。     

全球大地震破裂空间复杂度特征研究

基于有限断层反演得到的滑移数据, 用独立滑移单元的数量表征地震破裂复杂度, 据此对大地震破裂进行分组, 并研究破裂复杂度与主要震源参数之间的关系, 探讨破裂复杂度的全球及区域空间分布特征。结果表明, 矩震级很大(Mw ≥ 8.5)的事件, 地震破裂复杂度更大; 破裂复杂度较高的地震分布在浅层地壳(≤ 30 km)内的概率最大, 随着震源深度增加, 破裂复杂度对震源深度的敏感性逐渐消失; 走滑断层机制占比较大的事件, 破裂复杂度较高; 破裂复杂度与地震能矩比没有明确的关系; 破裂复杂度的空间分布特征与区域地质构造环境相关。破裂复杂度的空间分布特征可以分为3类, 第一类是板块之间简单碰撞产生的俯冲带, 板块交界处的滑动速率和方向较为一致, 这种情形下以比较简单的事件类型为主; 第二类是多板块交界处, 或者板块交界处的滑动速率和方向在整个区域内存在差异; 第三类是大陆内部的强烈挤压地带。与第一类空间分布特征相比, 第二类和第三类情形下破裂复杂度相对更高。地震破裂复杂度可以在一定程度上反映区域应力场的复杂性。     

南京长江第四大桥钢箱梁铺装层温度影响系数分析

为了减少现有的钢桥面铺装层车辙深度预估的误差,提出基于长期实测数据的钢桥面铺装车辙评估模型的温度影响系数计算公式。首先对南京长江第四大桥的实测温度概率统计后采用双高斯函数表征其分布;在此基础上修正了现有车辙评估模型中的温度影响系数公式,并利用车辙实测数据对车辙评估模型计算值进行验证。研究结果表明:钢箱梁复合浇筑式铺装层温度可通过双高斯分布描述其概率分布;计入温度影响系数的车辙深度与实际车辙值之间误差较小,相对误差为15.2%。     

基于区块链智能合约的电力供应链利益分配研究

首先构建电力直接交易供应链参与者的利润函数,然后利用区块链智能合约构建电力直接交易供应链利益分配模型,并根据分配因子自动匹配利益并结算,进而实现电力直接交易供应链上各个企业利益实现最优的同时保证整个供应链利益最优.算例表明:该模型能够使得电力直接交易供应链维持稳定.