额济纳绿洲景观格局变化研究

以1990年与2002年2个时像TM/ETM遥感数据为数据源,结合野外实地调查,在遥感和地理信息系统技术的支持下,通过转换矩阵和景观多样性指数、优势度指数、均匀度指数、形状指数等景观指数,对比分析了额济纳绿洲12年来的景观格局变化.结果表明: 耕地、河岸林地、灌草林地和水域的面积分别减少66.68%、0.70%、21.70%和59.38%, 城镇用地、荒漠灌丛、荒漠草地和难利用土地分别增加了0.95%、36.34%、26.16%和31.03%;2002年额济纳绿洲景观缀块形状的破碎化和复杂性程度要高于1990年;额济纳绿洲具有从河岸林地和灌草林地向荒漠灌丛和荒漠草地演化的趋势.     

冀北辽河源森林景观格局特征及破碎化研究

基于辽河源2012年7月分辨率为10 m的遥感影像图及1∶5万的地形图、森林资源二类清查数据和GPS地面真实采集点,在地理信息系统软件ArcGIS、ENVI和景观指数分析软件Fragstats支持下,利用主成分分析方法降维选取对破碎化贡献最大的斑块形态指标,分析了冀北辽河源森林景观格局特征和破碎化程度。结果表明,各景观组分中阔叶林、油松面积最大,是辽河源地带性植被,分布集中,破碎化较小;华北落叶松、疏林地、居民地、道路和未成林地面积小,呈零散分布,破碎化程度较高,人为干扰程度大。各景观类型的平均分维数均接近1。景观整体破碎化水平较低,景观多样性指数为2.068 6,说明景观多样性丰富,异质性高;均匀度指数为0.783 8,说明景观类型分布均匀。各景观类型的边界褶皱程度均较低,整个景观的边界形状较为简单。     

基于OMI卫星遥感数据的兰州市SO2空间分布分析

以大气探测卫星Aura上所搭载的臭氧观测仪(Ozone Monitoring Instrument,OMI)传感器所得的SO2数据产品为依据,结合遥感图像处理技术和地理信息系统分析方法,重点解译了甘肃省兰州市区2009-2010年采暖期和非采暖期SO2空间分布情况.从总体上看,研究区采暖期和非采暖期存在的SO2高值区域不同,采暖期SO2高值区主要存在于兰州市中东部,非采暖期主要存在于兰州市西部.与2005年SO2空间分布情况对比发现,中高柱量(DU ＞0.81)浓度SO2柱量值区的范围明显增加,而最高值区域范围缩小.该技术通过建立数据平台,能够对环境中任意某个点(栅格数据)随时提取进行评价,做到实时远程监测.     

基于多源数据融合的石油罐区安全监控模型

由于单一传感器在石油罐区安全监控中容易受到外界因素影响从而产生误差,为提高传感器检测结果的可靠性和罐区安全监控预警的准确性,基于多源数据融合技术,建立罐区安全状态预警模型。首先,介绍了多源数据融合技术的3个层级:数据级融合,特征级融合和决策级融合,以及目前各领域常见的数据融合方法;其次,建立了基于最优加权融合算法的一级融合模型和基于BP神经网络算法的二级融合模型;最后,得到石油罐区安全监控数据融合模型,并为进一步的实践应用打下了理论基础。     

漫湾水电站建设的景观生态风险时空分异及影响因子研究

采用地统计学方法并结合空间自相关指数Moran's I对漫湾水电站建设前后区域景观生态风险指数的时空分异特征进行分析,通过对风险指数的影响因子相关性分析,确定漫湾水电站的建设对区域景观生态水平的影响.结果表明:1)漫湾水电站建设期研究区景观生态风险水平显著升高,随着水电站的运营,在采取相应的环境保护措施后,高风险区域面积相对减小;2)漫湾水电站建设前后研究区的景观生态风险值在空间上具有中等程度空间自相关性,水电站建设及运行后人类干扰等随机因素对生态风险的影响相比建设前增大.选取综合地形指数(CTI)、坡度位置、与漫湾电站的直线距离、与河流的距离、与主干道的距离、海拔高度作为变量,分别与各栅格单元的景观生态风险指数作相关分析.水坝建设前生态风险与河流等自然环境显著相关;水坝建设期间生态风险度的相关因子众多,作用复杂;水坝建成后生态风险度与距漫湾水电站的距离、海拔高度显著相关.     

多源数据融合的大型活动人流监测与分析技术

为解决在举办大型活动时,仅利用单一数据源进行轨迹分析存在精准度不足、覆盖性不够和多场景功能受限等问题,以多源异构数据融合在大型活动人流监测与分析应用为目标,在系统设计和关键技术层面开展具体研究。在系统设计层面,提出多源异构数据融合整体框架,设计人流监测与分析系统方案;在关键技术层面,针对信令数据稀疏性、多样性特点,提出基于金字塔匹配的信令数据处理技术方案;针对跨场景视频融合分析难点,提出基于深度学习和时空关联的人员行为识别技术方案;针对人员轨迹分析精度不高难题,提出基于信令、视频、票证多源数据融合的轨迹还原及分析技术方案。在2022年北京冬奥和冬残奥场所应用验证该技术。结果表明：人群流向分布监测精度超过90%,定位精度小于100 m,实现人群轨迹的精准感知和预测。     

基于多源数据融合的煤矿工作面瓦斯浓度预测*

为了解决瓦斯浓度预测使用的单一数据在预测中影响还不够深入的问题,提出基于LSTM神经网络的多源数据融合瓦斯浓度预测模型。模型将上隅角瓦斯浓度、采煤机速度、工作面吨煤瓦斯涌出量等不同数据融合作为输入层参数,使用Adam优化算法更新LSTM网络层参数,利用Attention机制突出关键影响瓦斯浓度的因素,开展多源数据融合的瓦斯浓度预测,结合某矿1008工作面的实际数据,分析不同数据在瓦斯浓度预测中的作用。研究结果表明:单变量下的Attention-aLSTM预测效果相比LSTM提升14.2%;多源数据融合下的Attention-aLSTM相比自身提升了5%。     

基于多源异构数据的煤矿安全管理效果评估

为探索智慧矿山视角下的煤矿安全管理模式,将生态安全领域中压力-状态-响应(PSR)模型引入煤矿安全管理,构建煤矿安全管理PSR模型,揭示风险隐患因素、煤矿安全状态及安全风险管控效果之间的作用关系;分析煤矿采集的多源异构数据,基于煤矿安全管理PSR模型框架,构建基于词频-逆文档频率(TF-IDF)算法的隐患分类模型和主成...     

基于多源数据的生态环境与经济耦合协调水平时空演变——以京津冀城市群为例

定量研究城市群生态环境与经济二者之间的耦合协调关系对于区域可持续发展目标的实现具有重要意义。针对已有研究较少利用多源时空数据从空间视域角度定量评价二者耦合协调水平的时空演变情况,以京津冀城市群为研究区,基于中分辨率成像光谱仪数据(Moderate-resolution Imaging Spectroradiometer, MODIS)、夜间灯光和人口密度等数据,分别计算得到2010—2020年3期遥感生态指数(I_RSE)、夜间灯光差异指数(I_NTD)以及耦合协调度指数(I_CCD),之后利用空间自相关等方法分析3期I_RSE、I_NTD以及I_CCD的时空演变状况,并定量探究了I_RSE、I_NTD以及I_CCD三者之间的关系。结果表明：1)在2010—2020年,京津冀城市群3期I_RSE均值分别为0.504 4、0.456 0和0.478 3,呈现出先下降后上升的变化趋势;3期I<...     

大型公共场所多源疏散的控制流模型研究

以现有的单源最快流控制算法为基础,考虑人员在大型公共场所中的实际分布状况,遵循最大限度利用各出口的原则,提出针对多源疏散的全局最优化算法。根据此算法可以得出各疏散源点经过各出口的疏散人员数量以及人员的行走路径、从源点出发和完成疏散的时刻。将算法应用于某百货公司的案例研究表明,在多源疏散的情况下,各源点依次按照单源最快流控制算法进行独立疏散,能够保证每个源点的最优疏散,但整体的疏散效率并非最优;而应用全局最优化算法进行疏散,可以充分利用疏散过程中不同出口的疏散时间差,取得减少整体疏散时间、提高疏散效率的效果。     

基于KPCA-IF-WRF模型的多源VOCs数据清洗方法研究

为了解决多源挥发性有机物(Volatile Organic Compounds, VOCs)数据存在数据维度高、数据关系复杂、数据存在异常的问题,建立了基于核主成分分析(Kernel Principal Component Analysis, KPCA)、孤立森林(Isolated Forest, IF)、加权随机森林(Weighted Random Forest, WRF)混合方法的VOCs数据清洗模型。首先对研究区域进行网格划分,建立了基于KPCA-IF的VOCs降维异常数据识别模型,通过KPCA方法对多源混合VOCs数据降维,使用IF算法识别异常数据并进行剔除。然后设计了基于WRF的VOCs数据补偿算法,对降维与异常识别后的数据集进行缺失值回归填补。最后,以西安市为例,选取空气质量数据、气象数据等多源VOCs数据进行数据清洗。结果表明,该混合模型可有效对多源VOCs数据降维,进行数据清洗的平均绝对误差为5.08、均方根误差为10.24、中值绝对误差为3.54,均优于对比模型,证明了KPCA-IF-WRF混合模型的鲁棒性更强、精确度更高,具有科学性和可行性。     

基于多源信息融合和WOA-CNN-LSTM的外脚手架隐患分类预警研究

面对施工现场外脚手架隐患信息的多样性,传统的基于传感器监测的单一信号预警研究存在容错力不佳、含有信息有限等问题。针对施工现场外脚手架“图像+监测”数据,提出一种基于数据层和特征层信息融合的脚手架隐患分类预警方法。首先,利用Revit三维建模软件建立外脚手架实体模型,对不同初始隐患下的外脚手架进行有限元分析,划分隐患预警等级;其次,利用无迹卡尔曼滤波算法(Unscented Kalman Filter, UKF)及卷积长短时记忆网络(Convolutional Neural Network-Long Short Term Memory Network, CNN-LSTM)实现脚手架同类信息数据层融合及异类信息特征层融合;最后,通过实时收集西安市某在建项目落地式双排扣件式钢管脚手架隐患信息,对其进行分类预警,并使用鲸鱼优化算法(Whale Optimization Algorithm, WOA)对CNN-LSTM网络进行参数优化,发现隐藏节点个数为30、学习率为0.007 2、正则化系数为1×10^-4时分类效果最佳,优化后预警精度达到了91.452 6%。通过可视化W...     

基于QPSO的多因素影响下系统故障概率变化程度研究

为适应快速系统故障分析,在多因素影响下了解系统故障变化程度范围,预先判断故障变化速度趋势,在空间故障树(Space Fault Tree,SFT)理论框架下提出了一种基于量子粒子群优化算法(Quantum Particle Swarm Optimization,QPSO)的分析方法.论述了 QPSO的基本模型和步骤,在SFT中给出了描述系统故障概率变化的表达式,进而提出了多因素影响下系统故障概率变化程度范围的确定方法.方法适合于连续因素组成的连续空间中系统故障概率分布的优化,可实现单因素和多因素联合影响下的故障变化程度范围确定.使用经典算例进行分析,结果表明,算法得到的结果虽精度降低,但与传统解析结果相似,同时提高了分析速度.因此方法有利于系统故障的应急分析、预测和判断.     

基于解释图的概率多规划识别事故分析方法研究

基于多规划识别在行为分析的多目标性、过程性与结果解释性方面的优势,提出了一种改进的概率多规划识别事故分析法,并将其应用于井下电机车撞、压人事故行为分析。通过构建事故规划库和基本事件解释图,找出顶层事故致因的所有解释集合,并定义解释集合重要度对解释集合路径进行重要程度排序,从而找到导致顶层事件发生的最佳解释集合;通过临界重要度系数验算,对解释集合重要度的排序结果进行论证,两者计算结果基本一致且后者优势明显,说明了基于解释图的多规划识别算法应用于事故分析的可行性和优越性;最后指出了此算法对处理逻辑结构复杂的大样本事故分析存在的不足及拟解决办法。     

基于多因素分析的玻璃行业员工不安全行为研究

采用问卷调查、信效度分析和因子分析等方法,研究玻璃行业不安全行为影响因素,研究结果表明：玻璃行业员工不安全行为主要包括车间照明、PPE佩戴等18个影响因素指标;根据方差分析结果将影响因素归结为工作环境与行为要求（F₁）、安全教育与培训（F₂）、群体与组织行为影响（F₃）和激励沟通与奖惩（F₄）等4个主因子,其方差解释率分别为32%、12%、10%、10%,权重分别为0.51、0.19、0.15、0.15;根据分析结果针对性提出“4+1”安全管理模式,为玻璃行业降低不安全行为几率、保障安全生产提供理论依据。     

基于PCA-BP神经网络的多股铜导线 熔痕定量金相识别方法研究

为实现火灾现场中多股铜导线熔痕的自动识别,采用主成分分析(PCA)和反向传播(BP)神经网络算法对四种多股铜导线熔痕(一次短路熔痕、二次短路熔痕、过负荷熔痕和火烧熔痕)的金相组织进行了识别研究。利用Image-Pro Plus 6.0和Axio-Imaging软件获取每种熔痕30组17维金相组织参数数据,采用PCA对四种熔痕共120组数据降维,获得前6个主成分得分矩阵,建立具有6个输入层节点,10个隐层节点和4个输出节点的神经网络模式识别模型。随机抽取每种熔痕的20组样品的主成分得分矩阵作为训练集,将每种熔痕的剩余10组主成分得分为测试数据,输入最终训练完成的模型进行识别,其识别准确率达到92.5%。实验结果表明采用PCA+BP神经网络的算法,可以较好地实现多股铜导线熔痕识别,为火灾物证鉴定工作提供了有力的工具。