基于数据驱动的汽车部件温度预测模型研究

目的 基于某汽车在中国吐鲁番地区自然暴露的部件温度变化试验数据,预测该车在美国凤凰城地区气象环境下的汽车部件温度变化。方法 把汽车部件的温度作为输出变量,提取影响汽车部件温度变化的关键特征(试验时间、大气温度、太阳辐照)作为输入变量,同时运用公式对不同纬度地区部件受到的太阳辐照进行修正,以消除地理位置的影响。利用Python等软件构建机器学习模型,用吐鲁番试验数据训练模型,然后预测该车部件在美国凤凰城地区的温度变化。结果 梯度提升机模型具有良好的泛化能力和预测精度,其预测值与实际值的平均绝对误差均在3.3°以内,拟合优度R²均大于0.90。BP神经网络和随机森林算法模型也具有较好的预测精度。结论 利用汽车在我国试验站点进行的自然暴露试验数据,可以预测该汽车部件在国外相似地区气象条件下的温度变化。该研究对于依据汽车部件在我国的自然暴露试验结果预测其他国家相似地区自然环境下汽车部件的温度变化具有一定的指导意义。     

基于ESDA的中国省际水足迹强度的空间关联格局分析

水足迹强度是一个反映水的利用效率的指标,论文在对1995-2009年中国31个省(市、区)水足迹计算的基础上(因资料所限,未考虑香港、澳门和台湾地区),利用探索性空间数据分析(ESDA)对15 a来各地区水足迹强度空间分布格局以及演变态势进行了分析和探讨。结果表明:①中国水足迹强度整体呈现明显的下降趋势,说明水资源的利用效率明显提高,但是区域发展并不平衡;②从全局空间分异来看,中国各地区水足迹强度呈现出正的空间相关性特征,存在着空间集聚特征,即水足迹强度高的地区相互邻接,强度低的地区相互邻接;③从局部空间分异来看,空间正相关模式(LL集聚和HH集聚)所占比例很大,且在研究年份内逐渐增加,反映出水足迹强度的LL集聚和HH集聚变得越来越显著。LL集聚主要分布在东部沿海一带,在空间上有明显的向周边扩散的趋势;HH集聚主要分布在西部地区,在空间分布上较稳定。     

一种利用海量AIS数据规划安全航线的方法

为了解决智能规划的船舶航线贴着障碍物、岸边等问题,提出了一种基于海量AIS数据,研究船舶习惯航路并以此规划航线的方法。将分析水域网格化,选取目标船舶,统计其航迹所占的网格并计数,形成单船的航迹网格图。叠加不同目标船的航迹网格图,可获取分析水域内的航迹分布网格频数图,该图凝结了前船行驶的习惯航线。依据前船习惯航线设置网格的适航度,利用适航度改进A星算法的估值函数,可规划两点间安全航线。利用成山头警戒区作为分析水域,构建该水域3个月内100~150 m船舶形成的航迹分布网格频数图,并以此为依据规划航线,结果显示推荐的航线倾向于选择适航度较高的网格,有效避免以往研究中航线贴着障碍物、岸边的情况。     

基于Hadoop框架的大数据平台探析

一、引言大数据时代是一个以数据为王的时代,积极构建大数据平台建设,实现监所内部业务系统和外部资源的整合共享,综合利用大数据分析研判工具,为公安业务中的风险预警、安全防范、警情分析和领导决策等提供全方位、多维度、深层次的数据资源支持和信息化手段,从而使公安决策更加科学、风险防范更加安全、人员管理更加规范。目前监所管理中存在的突出问题:各业务子系统间信息整合和数据共享程度不够,在押人员风险管控和预警机制缺失。     

5G技术为安防行业带来的变革

2019年,三大运营商公布5G商用套餐,意味着5G技术已经达到了商用水平,即将走入我们的日常生活。随着各大移动终端厂商陆续发布了5G终端,我们更加看到了5G时代的来临的脚步更近了。提到5G,人们的第一印象都是用于手机的移动通信,因为这是我们可以直观感受到这一技术带来的生活舒适度的提高。然而5G技术不止面向手机通信这一领域,在智慧医疗、无人驾驶、安防行业等领域都能看到5G技术带来的改变。安防行业作为一个数据量庞大的行业,以视频数据作为基础,可以提取出大量的有效信息用于数据分析。     

EOS火灾遥感光谱通道性能和监测实例分析与研究

选取十个新疆EOS卫星火灾遥感监测实例,对它们的MODIS光谱数据和实际监测过程,从理论到实践进行的深入分析研究表明: MODIS与火灾有关各通道的性能有差异,在近红外波段:7通道优于6通道;在中红外波段:21通道最好;在远红外波段:31通道略优于32通道.由RGB 7.2.1通道合成影像可发现火场;利用21-31通道差,可判定火场,但当中红外各通道不饱和时,则应选择20-31通道差.截取MODIS光谱数据分析窗,是判定和分析火场最有效的手段.火点判识参数(阈值)要根据气候和地理的不同来调整,灵活准确的调整参数是发现火点的关键.截取7、21通道的光谱数据分析窗,可以判断火势位置和移动方向.截取21-31通道光谱数据分析窗,计算火区像元数,即可估算即时火场面积.     

地表水环境质量大数据分析技术路线探讨

简述了地表水环境质量大数据分析的概念和意义,探讨了基于因素识别、数据选择、数据收集、数据整理、关联分析、模型验证和结果应用流程的地表水环境质量大数据分析技术路线,列举了4种典型的应用示例。提出,应建立数据共享机制,建立大数据分析工作程序,开发大数据分析应用软件,培养大数据分析技术人才。     

中国生态用地碳汇时空演进及综合分区研究

生态用地碳汇为从增汇角度实现“双碳”目标提供重要途径,综合分区优化对促进生态保护与经济高质量发展融合具有重要指导意义。在测算中国31省（市、区）各类生态用地碳汇总量及单位面积碳汇量的基础上,运用探索性空间数据分析、核密度估计,探究2000-2020年生态用地碳汇空间集聚特征和时空演进趋势,并基于碳汇与绿色GDP的脱钩关系和协调状态构建综合分区,结合重要生态功能区分布开展优化治理。研究表明,1）研究期内生态用地碳汇总量呈波动上升态势,年均增速为0.077%;在空间上呈显著的集聚效应,湖南、贵州、广西属于高-高集聚区,形成高值辐射中心,山东属于低-低类型,为低值塌陷区。2）生态用地碳汇总量空间差异明显,高碳汇区碳汇能力强于其他地区;核密度估计显示高碳汇区和低碳汇区碳汇呈增加趋势,中碳汇区保持相对稳定,且三者均存在区内集聚特征。3）单位国土面积生态用地碳汇与单位生态用地面积碳汇均以高-高集聚类型和低-低集聚类型为主,呈现出较强的空间集聚特征,尤其南部地区的省（市、区）具有单位面积生态用地碳汇优势和潜力。4）生态用地碳汇与绿色GDP两者以脱钩和多元协调状态为主,大部分省（市、区）单位面积生态用...     

数据分析在烟尘监测中的应用

为了对除尘设备性能作出正确的评价 ,使设备不至于因为排放浓度的偶尔超标而进行改造 ,同时为了更好的发挥企业监测站烟尘测试数据的作用 ,本研究尝试引入数据分析方法来对除尘设备的运行趋势作一个恰当的评价 ,以分析除尘设备在运行过程中除尘性能的变化趋势 ,来协助进行除尘设备的管理 ,引入的分析方法是基于平稳无趋势时间序列的Daniel检验及Kendallτ检验。     

中国省际农业碳排放的时空分异特征及关联效应

文章选择1997-2015年数据测算了中国31个省(市、区)农业碳排放量,从时空2个纬度分析了其空间分布规律,利用探索性空间数据分析方法(ESDA)分析了农业碳排放的空间关联效应。结果显示:(1)中国农业碳排放总量波动的趋势呈现出"波动上升-快速下降-缓慢上升"3阶段特征,且波动幅度较大。(2)农业碳排放总量及其强度空间分布存在明显的非均衡性,有集聚的趋势,集聚的区域层次分明,有明显的地域特征。(3)农业碳排放呈现出较强的空间相关性,高-高型集聚区域为青藏高原地区,低-低型集聚区域是以河北和江苏为中心的2个集聚区域,但区域面积非常有限。据此,提出农业"碳减排"要实行差异化的政策;考虑邻近区域政策等要素的负溢出性,在高-高型集聚区域,要实行联防共治,避免农业碳排放的此消彼长,实现多赢。