面向自然灾害风险分析的房屋价值空间化研究:以北京市为例

房屋价值空间化研究是自然灾害风险评估中暴露性评估重要组成部分,但基于行政单元的房屋统计数据无法与致灾因子的影响范围在空间上精确匹配.为弥补现有统计数据的上述缺陷,本文以北京市为例,提出一种便捷、可靠的房屋价值空间化模拟方法.首先,以GIS平台为支撑,以人类居住层数据(GHS-BUILD)为房屋的空间分布范围;然后用2010年LandScan人口密度的空间分布表征房屋建筑面积的空间差异性;最后将2015年北京市各区县房屋建筑面积统计数据展布至38m分辨率的空间栅格单元上,利用2km×2km的样区调查数据对模拟结果进行精度检验.结果表明:人口集中的城镇区模拟的平均相对误差为-12%,乡村地区模拟的平均相对误差为-63%,较均匀分布法有所改进.根据重置成本计算各功能区房屋价值,与地震危险性分布图的叠加分析表明,本方法可以有效解决地震灾害暴露性分析中统计数据空间不匹配的问题,对于提高灾害风险评估精度及灾后快速损失评估具有重要意义.同时,我国其他城市也具备本方法所需所有数据,可以应用此方法进行自然灾害房屋价值暴露性分析.     

基于光子射频波高次倍频的深度融合通信研究

文中提出了基于光子射频高次倍频的微波与光纤深度融合的通信系统架构,从理论上论证了在已调制光信号中只存在奇数光谱边带所携带的调制信息,而偶数光谱边带不包含调制信息,并且在输出光谱边带中不存在二阶光谱边带. 在已调光信号传输到基站后,用中心光谱边带作为下行数据信号传输链路的激光光源,用分离出的低的第四阶光谱边带作为上行基带传输链路的激光光源,用高的和低的第三阶光谱边带拍频产生光子射频波. 通过专业仿真套件对25 km标准单模光纤传输的信号进行了模拟测试,分别得到下行光纤链路信号和上行光纤链路信号的清晰眼图和良好的误码率. 在该系统网络架构中,基站侧没有激光光源,其复杂度降低;利用光子射频波高次倍频直接产生毫米波,极大简化了射频处理单元.     

基于多目标萤火虫膜算法的学习效应生产调度问题北大核心CSCDCSSCI

针对复杂的生产环境,建立基于学习效应的多目标置换流水车间调度问题模型。设计嵌套有萤火虫算法的膜算法,改进其邻域搜索策略,对构建的模型进行寻优求解。利用Car类基准测试问题测试萤火虫膜算法的性能,并通过与萤火虫算法和粒子群算法的对比,验证了萤火虫膜算法在求解置换流水车间调度问题中的可行性和有效性。利用膜算法求解得到的不同学习率下置换流水车间调度问题的最大完工时间及总流经时间,构建Pareto最优解集,分析不同学习效应因子对多目标置换流水车间调度问题的影响程度。     

高速公路分车道荷载差异及其响应特性

为研究我国高速公路各车型分车道行驶的交通规则对分车道荷载及其响应的影响,选取实测的单向两车道、三车道和四车道的动态称重(WIM)数据,首先统计了各车型对车道的选择概率;然后,对比了分车道交通流量及荷载分布的差异;最后从车重极值、荷载响应极值、荷载响应损伤累积三方面研究了分车道行驶对桥面结构局部设计、桥梁整体设计和桥梁疲劳设计的影响.研究表明,各车型对车道具有特定的选择概率,分车道在车型组成、交通流量及荷载分布上显著差别.不同车道数时,分车道的外推车重极值存在差别,桥面结构局部设计用车辆荷载模型应据此进行车道修正.分车道荷载响应极值的比值及等效应力幅的比值均不为1,说明分车道最不利荷载响应及疲劳损伤累积效应都不相同,桥梁的整体设计和疲劳设计应该考虑这些特性.     

直纹曲面喷漆机器人喷枪轨迹多目标优化

针对直纹曲面上喷漆机器人的喷枪轨迹多目标优化问题,通过平面喷漆实验,采集各点膜厚数据,运用MATLAB遗传算法工具箱拟合β分布,建立直纹曲面漆膜厚度生长模型.将曲面离散为点集,采用三次B样条曲线拟合生成初始喷枪轨迹.以曲面上各点漆膜厚度均匀和喷涂效率高为目标建立喷枪轨迹多目标优化模型,并采用改进的快速非支配排序遗传算法对该模型求解,获得喷枪轨迹最优解集,最终实现了直纹曲面喷枪轨迹的优化目标.通过实例结果对比验证了该方法的有效性和实用性.     

棉花花铃期喷施果桃多与铃丰保效果试验

通过大田对比试验,了解棉花花铃期喷施果桃多与铃丰保对棉花性状及产量的影响。结果表明,棉花花铃期叶面喷施果桃多与铃丰保能促进棉花的生长发育,提高棉花的产量。     

基于解空间高效编码的配电网重构连续化算法

提出一种基于解空间高效编码的配电网重构连续化算法.推导基于负荷电流的网损计算近似公式以估计开关交换支路范围,压缩解空间,提高寻优效率;建立连续变量解与离散变量解存在映射关系的双种群解空间,避开直接求解离散变量,减小计算量且适用连续变量优化方法求解;在一定编码规则下降维并减小变量置信区间半径后,通过编码规则和算法特性从概率上规避第一类非有效解,比对专家库完全规避第二类非有效解,使潮流计算次数大幅减少;改进纵横交叉算法,横向交叉引入方向性,采纳模糊聚类思想将静态纵向交叉因子动态化,收敛速度和精度得到改善.仿真结果验证了该方法的正确性和有效性.     

基于属性降维的钓鱼网站检测方法

随着对钓鱼网站分析刻画的不断完善,使得钓鱼网站检测特征呈现高维化特点。属性维度的增加以及数据量的增长,会造成检测计算复杂度呈几何倍数扩大,导致检测时间复杂度高、占用资源大和检测效率低。针对多属性的钓鱼网站检测,设计了一种基于属性降维的钓鱼网站检测方法。该方法使用信息增益方法对原始数据进行特征选择,筛除可能存在的冗余和噪声数据信息;根据不同属性间的互信息计算属性相关性矩阵,利用属性相关性矩阵作为权值参与加权主成分分析;根据得到的降维后新特征数据通过监督学习算法构建钓鱼网站检测模型。实验表明,该方法可以有效降低原始数据中冗余和噪声属性的干扰,能够有效检测出复杂网络环境中的钓鱼网站,同时具有较高的稳定性。     

基于多尺度卷积神经网络的交通标志识别

针对自然场景中交通标志识别问题涉及的识别准确率和实时性改善需求,提出了一种改进的基于多尺度卷积神经网络(CNN)的交通标志识别算法.首先,通过图像增强方法比选实验,采用限制对比度自适应直方图均衡化方法作为图像预处理方法,以改善图像质量.然后,提出一种多尺度CNN模型,用于提取交通标志图像的全局特征和局部特征.进而,将组合后的多尺度特征送入全连接SoftMax分类器,实现交通标志识别.采用德国交通标志基准数据库(GTSRB)测试了所提算法的有效性,测试结果表明,算法在GTSRB基准数据集上获得98.82%的识别准确率以及每幅图像0.1ms的识别速度,本文算法具有一定的先进性.     

面向产品投产比例的多Hoist调度研究

在电镀生产线上,多种不同类型的工件往往按照一定的比例关系组织生产,以应对多样化的订单需求,缩短订单交付周期,而为了克服由运输设备造成的生产瓶颈,加工设备之间的工件转运作业多采用数个自动化的Hoist(行车)来完成。针对面向产品投产比例的多Hoist调度问题,采用启发式策略实现多个不同类型工件在并行工作站上的分配,同时考虑工件加工时间窗口约束、工作站的使用能力约束以及Hoist无碰撞约束,构建了解决此类问题的混合整数规划模型。最后,以某印刷电路板制造企业的全板电镀生产实例验证了所建数学模型的实际应用价值。