城市治理数字化 “一网统管”智能处置道路积水

为了优化道路积水信息监测、强化监管联动部门协同、提高积水事件响应速度、提升积水应急处置效率,上海水务部门通过道路积水处置预报预警、感知发现、报警联动、抢险处置、反馈解除五大环节闭环管理,创新道路积水处置智能化应用,大大提升了防汛排水效率,为探索超大型城市数字化治理新模式起到了示范作用。     

基于MD-LBP关联方向特征的铁路隧道漏缆卡扣检测算法

全路段跟车拍摄隧道漏缆卡扣图像再进行逐张排查,是实现卡扣故障检测的重要手段.针对目前LBP、CS-LBP等相关变体算法存在描述子质量不佳、特征维度过高的问题,提出MD-LBP关联方向特征提取算法实现故障卡扣的检测工作.该算法首先对输入图像进行高斯滤波预处理,根据图像的全局灰度均值得到图像的自适应阈值;其次计算图像的三层MD-LBP特征图结构,依次经过两次下采样分别得到Cell主方向特征和Block主方向特征;然后再在Block特征图上提取关联方向特征,并以此作为描述子;最后通过SVM区分故障卡扣,完成检测工作.实验还对比了LBP、H OG等9种特征描述子的检测情况,结果表明该算法不仅特征维度低,并且检测故障卡扣的召回率和精准度都达到了85％.     

2021年经济景气形势监测、分析和预测

我国经济增长在遭遇前所未有的疫情冲击后进入为期一年的超常快速扩张期，并于2021年2月形成扩张高峰，此后转入经济周期收缩阶段。2020年11月至2021年7月经济运行已恢复至“正常”景气区间，但需求端的恢复弱于供给端。2021年3季度的综合警情指数明显下滑，发出“偏冷”预警信号，且4季度可能继续下行,但物价总体保持稳定。预计全年GDP增长8.1%左右（两年平均增长5.2%左右），全年CPI上涨0.9%左右。建议宏观调控应做好跨周期设计，注意处理好稳增长、防风险和节能环保的关系，提高疫情应对的精准性，适度加大稳增长力度，努力保持经济在合理区间的平稳运行。     

一种基于区间值 Pythagorean 三角模糊语言集的多准则决策方法

为提升不确定环境下信息描述的准确性, 提出了区间值勾股三角模糊语言集(interval-valued pythagorean triangular fuzzy linguistic set, IVPTrFLS), 并研究了区间值勾股三角模糊语言变量(IVPTrFL variable, IVPTrFLV)相关的基本理论. 同时, 针对区间值勾股三角模糊语言环境的多准则决策问题, 提出了一种改进的基于区间的组合评价(combinative distance-based assessment, CODAS)方法, 即 IVPTrFL-CODAS 法. 首先, 定义了 IVPTrFLV 的概念、运算法则、Score 函数、Accuracy 函数及距离公式, 提出了区间值勾股三角模糊语言优先加权(IVPTrFL prioritized weighted arithmetic averaging, IVPTrFLPWAA)算子, 并对计算规则及算子性质给予证明; 然后, 通过求解属性权重的相对重要性系数, 建立了基于 IVPTrFLV 的改进 CODAS 方法; 最后, 通过实例对所提出方法的有效性及稳定性进行了验证.     

半群的(U,V)-区间值模糊双理想

在半群中引入(U,V) 区间值模糊双理想的概念, 并讨论其基本性质. 给出半群的(U,V) 区间值模糊双理想与模糊双理想以及区间值模糊双理想的关系, 证明半群的(U,V) 区间值模糊双理想的交仍然是半群的(U,V) 区间值模糊双理想, 并讨论半群的(U,V) 区间值模糊双理想直积的相关特性.     

改进GA-BP神经网络在高校教学质量评价中的应用

为了提高高校教学质量评价的有效性和准确性,提出了一种基于混合智能优化算法的教学质量评价模型。引入熵值法客观地确定教学质量评价体系的指标权重及初始评价结果,利用自适应变异的遗传算法(Genetic algorithm)优化BP神经网络(Back propagation neural network)的参数,建立教学质量评价模型。实验结果表明,与BPNN(Back propagation neural network)、GA-BPNN(Genetic algorithm-back propagation neural network)模型相比,预测精度分别提高15.04%和5.41%,收敛速度明显提高,说明基于自适应变异的GA-BPNN教学质量评价模型能够及时有效地完成教学质量评价。     

基于RANSAC的高原地区交通违章视频图像去抖动方法

为了降低由于图像抖动引起的视频质量较低的问题,提出基于RANSAC的高原地区交通违章视频图像去抖动方法.利用RANSAC构建了图像模型,以此为基础,实现对图像中抖动点的准确识别,将抖动点数据与模型进行匹配,计算对应点的补偿值,以此实现去抖动的目的.实验结果表明,其能够实现对视频图像中抖动的有效去除.     

北斗地基增强系统在地质灾害预警方面的应用研究

利用北斗地基增强系统作为基准服务,选择有代表性的典型滑坡和地面沉降区作为示范区,建立滑坡和地面沉降实时监测系统,提高对重点地区地质灾害的监测效率和预警能力,使得地质灾害监测预警更加实时和高效。     

基于BP神经网络模型的寿险公司偿付能力影响因素及预警研究

针对寿险公司偿付能力影响因素以及预警管理研究,选取了不同规模的14家寿险公司流动比率、赔付率、投资收益率、总资产回报率、再保险率、保费收益率、保费变化率、寿险准备金增长率8个指标的相关数据,并利用变异系数法和相关系数法分别筛选影响较大的因素,再逐步回归得到基于主要影响因素的偿付能力回归方程,以此进行因素分析.在指标优化的基础上,利用BP神经网络模型建立寿险公司偿付能力的预警系统,同时与广义Logistic模型预测结果进行对比,得出BPNN具有更准确的判别预警效果,为寿险公司偿付能力预警以及投保人降低自身损失作出参考作用.