基于分解集成方法的空中交通流量短期预测

为对空中交通流量进行短期预测,提出了基于分解集成方法的组合预测模型。首先,应用EEMD方法将流量时序数据分解为若干个分量;其次,应用排列熵计算各分量的复杂度,复杂度高于0.5的归为高频分量,其余归为低频分量;然后,高频分量采用BP神经网络算法进行预测,低频分量采用最小二乘法进行预测;接着,对分量的预测结果进行加和集成,得到了最终的预测值。最后,采集实际运行数据进行算例分析。通过比较1~6 h和7~12 h的预测结果,本文模型在1~6 h的EC值为0.905,准确度更高。与EMD-BP-OLS模型、BP模型进行比较,本文模型的评价指标均优于其他模型。通过比较60 min,30 min,15 min时间尺度数据的预测结果,60 min时间尺度的EC值为0.924,准确度最高。结果表明,本文提出的模型是可行的和有效的,更适用于短期流量预测。     

DS—UWB中的一种基于检测反馈-存储的门限值设置方法

研究了直扩超宽带通信系统的关键技术——定时捕获系统,提出了一种基于检测反馈和存储的门限值设置方法,理论分析和仿真结果表明该方法能有效地提高直扩超宽带同步系统的定时捕获概率,大大减少平均定时捕获时间,具有很强的抗定时抖动性能。     

MOS数字图像传感器MT9V022在脉冲激光检测系统中的应用

介绍了一种高性噪比、高集成度、高低照度性能的新型CMOS传感器MT9V022,并将该传感器成功地应用于脉冲激光的检测系统。     

一种新的空时码及其盲信道估计

本文提出了一种新的空时码——Hankel空时码。如果在多入多出(MIMO)通信系统中采用这种空时码,那么就能对MIMO系统的传输信道进行盲信道估计,也给出了相应的信道盲估计的算法。另外,相对于其它几种常用的空时码,所提出的空时码可以实现更高的传输速度。仿真结果表明在不同发射和接收天线个数、传输速率以及数据分组条件下,针对所提出的空时码的盲估计算法的性能。     

基于深度学习GRU网络的UWB室内定位优化

为减少信号传输质量和距离估计算法等因素对定位精度的影响,将深度学习应用于超宽带（ultra wide band,UWB）室内定位系统,利用门控循环单元（gated recurrent unit,GRU）网络代替传统UWB室内定位系统中的三边测量过程,以提高UWB室内定位精度。在得到定位标签到基站的距离信息后,将距离信息输入GRU网络中,输出最终位置坐标。GRU作为循环神经网络（recurrent neural network,RNN）的变种,既含有RNN处理时序数据的优势,又解决了RNN中的长程依赖问题。对GRU网络模型中不同学习率、优化器、批量大小、网络层数、隐藏神经元数量参数进行调整和训练。结果表明,基于GRU网络模型的UWB室内定位系统显著提高了定位精度,平均定位误差为6.8 cm。     

压缩比和CO2对二甲醚燃料均质压燃燃烧的影响

在一台2-135柴油机上实现了纯二甲醚(DME)的均质充量压燃(HCCI)的燃烧方式.为了扩展发动机适用工况,控制HCCI着火,进一步通过调节试验发动机压缩比以及在优化的压缩比下在进气道中加入气体CO2的方法来改进和控制HCCI的燃烧.试验结果表明,DME的HCCI燃烧模式不但可以实现无烟燃烧,还可以有效控制发动机NOx排放,使其接近于零排放.在试验负荷范围内,CO排放随负荷增加而降低;HC的排放随负荷增加而减少.对DME的HCCI燃烧机理等进行研究表明,由于纯DME十六烷值高导致着火较早(上止点前28°左右),该发动机只能在中低负荷较小范围内运行.改进的燃烧方法可以有效地控制HCCI燃烧,拓展HCCI发动机运转范围.     

区域可持续发展制约因素识别及对策研究——以潍坊市沿海地区为例

通过区域可持续指标体系设置、指标权重确定、指标量化、距离函数模型选取等步骤,建立起区域可持续发展制约因素的识别方法;以潍坊市沿海地区为例,根据综合距离计算结果,运用综合距离排序,识别出区域可持续发展的制约因素;针对制约因素,立足区域特点,从增强资源保障能力、提高经济运行质量、促进和谐社会构建、加强生态环境保护4个方面提出对策建议.     

融合生成式模型的知识增强实体链指方法

未链接实体分类是实体链指(Entity Linking, EL)任务中的重要研究内容之一。现有方法存在上下文语义信息不充分、分类准确率低等问题,导致实体链指任务表现不佳。本研究提出一种融合生成式模型的知识增强实体链指方法。该方法将实体链指分为两个子模块,即候选实体排序模块和未链接实体分类模块。本研究基于高精度的候选实体排序模块,获得高质量的知识扩展信息,并对未链接实体分类任务进行知识增强;针对未链指实体提及的分类问题,提出一套生成式框架,该框架能够取得超过基线模型的性能。本研究方法在2020年全国知识图谱与语义计算大会(CCKS2020)评测任务二的中文短文本实体链指数据集上取得了目前最佳性能(整体F值为91.76%),证明知识增强和生成式框架的引入能提高模型的泛化能力,缓解未链接实体分类中的信息不充分问题。     

山区微尺度环境探测参数拟合“瘴气”曲线

无线探测网络(wireless sensor network,WSN)可以方便采集复杂微环境物理参数,通过对多参数曲线拟合,形成描述微环境的拟合参数集与拟合参数曲线。研究通过具有单向对流通道的山地微环境的WSN多参数连续探测,揭示了微环境的微颗粒搬移过程。山区微环境不同空间存在的植被残屑、花粉等有害粉末与山地团雾混合后,通过对流与山风等微环境气象形成的物质搬迁。当搬迁物质在低地空间产生物质沉积,成为山区瘴气等灾害动因。实验通过沿通道部署多参数WSN,通过对团雾的识别与颗粒密度(搬迁物质)峰值曲线拟合,证实了这种上团雾的迁移规律,部分证实了历史上瘴气存在与影响。