基于POI的多尺度西安市热岛效应分析

以西安市为研究区,利用2016年Landsat 8遥感影像数据反演西安市地表温度,通过多元线性回归分析分别在0.5、1.0、1.5、2.0 km尺度上对同时期地表温度与用户兴趣点(POI)密度、水体盖度以及植被盖度进行相关分析,通过逐步回归法定量分析人类活动因子模型与生态基础设施模型对地表温度的解释程度.结果表明,在4个空间尺度上POI密度、植被盖度与地表温度存在极显著的相关关系;相同空间尺度下,生态基础设施模型解释率高于POI模型;两模型的交叉解释率随空间尺度增大逐渐高于二者独立解释率之和;加入POI因子后,全模型对西安市地表温度的解释率较生态基础设施模型显著提高.     

电子商务的发展变化与最新趋势

电子商务是计算机技术、通信技术、现代商务技术和理念带来的一场革命,它不但是一场工业革命,还是经济和文化的革命,深入地渗透到社会各行各业,影响着每一个人的生活。梳理与总结近十年间电子商务的各种变化,有利于我们更加深入地理解和应用电子商务,并在电子商务这种大环境下优化决策。本文主要讨论电子商务的发展变化,尤其是近年来出现的...     

断陷盆地正反转构造实验模拟及对茅东断裂带的启示

通过分析茅东断裂带地质构造和历史地震特征,结合离散元模拟实验,分析了挤压应力下断陷盆地构造反转及断裂活动特征,探讨了茅东断裂带作为断陷盆地在现今区域应力场作用下反转构造特性及正断层反转控震机制.结果表明:(1)挤压应力下,断陷盆地发生构造反转,促使盆地中先存正断层再活化以及浅部地层褶皱变形,但盆地中先存断层总体仍保持正断形态;(2)构造反转过程中,应力应变汇聚易优先发生在基底断层面上,并逐渐向沉积地层中传播,最终在浅表触发构造形变;(3)茅东断裂带属于活动断裂群,以茅东断裂等控盆边界断裂(基底断裂)活动为主,沿着该类断裂,应力应变汇聚明显,具备中、大地震的发震构造条件;断陷内其他隐伏的次级先存断裂也存在活动可能性,且断块间地层在压扭应力场下存在应力应变汇聚,同样具备浅源小震的发震构造条件.     

基于随机有限集的SLAM算法

提出一种基于随机有限集的同步定位与地图创建算法,该算法利用随机有限集对环境地图和传感器观测信息建模,建立联合目标状态变量的随机有限集。依据Bayesian估计框架,利用概率假设密度滤波的粒子滤波实现对机器人位姿和环境地图进行同时估计。新算法避免了数据关联过程,并能更加自然有效地表达同步定位与地图创建(simultaneous localization and mapping, SLAM)问题中多特征-多观测特性及多种传感器信息。在仿真实验中,利用FastSLAM2.0算法和新算法进行对比,实验结果验证了新算法的优越性。     

基于集合卡尔曼滤波的改进粒子滤波算法

提出一种基于集合卡尔曼滤波的粒子滤波改进方法。该方法利用集合卡尔曼滤波的最大后验概率估计产生粒子滤波每一时刻各粒子的建议分布函数,使建议分布函数融入最新观测信息的同时,更加符合状态的真实后验概率分布。该方法在对粒子滤波的建议分布进行估计时使用采样方法近似非线性分布,且采样点数灵活可变,使计算精度和算法效率得到提高。仿真结果表明,提出的集合卡尔曼粒子滤波的估计性能明显优于标准粒子滤波、扩展卡尔曼粒子滤波和无迹粒子滤波。     

基于遗传算法的BP神经网络预测石油单井产量

针对传统预测方法建模复杂且预测精度低、传统BP神经网络算法收敛慢和可能陷入局部最优的问题,提出一种基于遗传算法的反向传播神经网络(BPANN-GA)用以预测单井产量,并进行实例分析,获得了较高精度的预测结果.该算法简单实用,预测精度较高,收敛快且避免了陷入局部最优,对石油单井产量预测工作有一定的意义.     

Cholesky分解在协方差矩阵恢复中的使用

针对基于稀疏扩展信息滤波的同步定位与地图创建(simultaneous localization and mapping,SLAM)问题,分析并比较了最近邻数据关联、极大似然数据关联以及联合相容性检验数据关联的原理,阐述了边缘协方差矩阵恢复的必要性.在此基础上提出一种利用Cholesky分解由信息矩阵准确恢复协方差任意元素的方法,该方法具有较高的计算效率.在仿真实验中将该方法与协方差边界估计法比较,并分别用于3种数据关联算法的比较分析,表明所提出的方法适用于多种数据关联方法,能在保证定位精度的同时有效控制算法复杂度.最后对各种数据关联算法在稀疏扩展信息滤波SLAM中的性能进行了讨论.     

基于模糊逻辑的SLAM数据关联方法

提出了一种基于模糊逻辑的同步定位与地图创建(simultaneous localization and maping, SLAM)数据关联方法,该方法计算特征观测和特征估计的误差椭圆,对归一化新息和误差椭圆重叠比例进行模糊化处理,作为模糊系统输入变量,将数据关联结果作为模糊输出变量。通过融合这些特征信息建立模糊规则,进行模糊推理,最终获得数据关联结果。这种方法可以有效表达数据关联中存在的不确定性和模糊性,具有处理多个候选关联假设的能力,并且在实际观测与特征估计值距离较小时减少了误关联的发生,在实际观测与特征估计值距离较大时又避免了丢弃正确关联。仿真实验表明,新算法具有更好的抗干扰能力和鲁棒性,为SLAM的数据关联提供了一条新的途径。     

基于自适应头狼的灰狼优化算法

灰狼优化算法一种模拟灰狼捕食行为的元启发式优化算法.由于灰狼算法在种群迭代更新中始终靠近最优解,所以易陷入局部最优.提出了一种基于自适应头狼的灰狼优化算法,并在个体迭代更新中选择合适的头狼个数进行个体更新,这使得算法能够平衡开发和勘探能力.通过对20个基准函数优化问题的仿真实验表明,改进后的算法与原始灰狼优化算法相比,其全局搜索能力有显著提高.     

电子商务模式分析过程研究

本文对电子商务模式的基本概念进行科学界定的基础上,对电子商务模式进行较系统的描述,同时建立电子商务模式分析模型,并对此模型的思路与方法进行系统阐述。