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广东省公路交通网络分形空间特征研究 总被引：2，自引：0，他引：2
基于分形理论,以GIS技术为支撑,利用回转半径法测算了广东省全域及其所辖21个地级市公路交通网络半径维数DL、分枝维数Db和对应相关系数R2。依据广东省公路交通网络的特点,将其辖区分为四个子区域:珠三角、东部沿海、西部沿海和粤北地区,分析其半径维数和分枝维数的空间分布特征。研究表明,珠三角地区为广东省公路交通网络密度最大、结构最复杂、功能最完善、连通性最优的区域;以珠三角为中心,广东省公路交通网络分形半径维数和分枝维数随距离增大而衰减,沿海衰减程度微弱,粤北衰减程度较大。结果显示,半径维数和分枝维数结合能够更为合理系统地分析交通网络分形特征的时空差异特性。 相似文献
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大量研究表明,考虑了空间多维性的小世界网络模型对于研究交通网络特性对交通流的影响很有必要。但现有相关研究普遍未能有效找出小世界网络特征产生的临界阈值进而判断网络结构特征对城市交通运行的影响。以伦敦市主干道路网络为案例,通过网络环境下的Moran's I和Getis-Ord's G两个统计量,找出道路网络结构的小世界特征及其网络动力产生的临界阈值,并利用基于交通网络距离的半变异(方差)函数分析该临界阈值是否合理,然后运用网络自相关分析小世界网络结构特征及其网络动力对道路交通流的影响。结果表明:(1)伦敦市主干道路网络的全局Moran's I和全局Getis-Ord's G的收敛值是0.34,小世界网络现象或动力出现的临界阈值是17 000 m;(2)半方差图显示估算的小世界网络特征出现的阈值距离远小于理论半变异函数模型估算的空间相关性作用范围,且在该阈值附近半变异值呈明显上升趋势,表明该阈值是合理的;(3)在此阈值影响范围下,伦敦市主干道路段间交通流网络自相关性总体上呈显著正自相关特征,其局域空间关联格局呈中心区低-低和外围高-高的分布模式。 相似文献
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作为GIS重要发展特征之一的3维模型，已成为地学研究的重要工具和手段。本文从空间信息表达与传输的角度，阐述了3DGIS中3维模型的可视化机理，包括3维空间数据模型、视觉变量和动态变量等内容；并借助图形实现语言Java 3D，实现了3维模型在城市道路横断面设计中的具体应用。此研究对于利用3维模型进行工程实践应用具有一定的借鉴意义。 相似文献
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在总结城市群交通网络运输方式多元化、交通节点等级化、结构运行高效化等基本特征的基础上,本文基于GIS空间分析平台构建了城市群交通网络载流模型（Traffic Network Flow-carrying Model, TNFM）,以山东半岛城市群为研究案例区,综合评价和对比了交通网络及各类型交通线路的理论与实际载流能力,得出各行政单元交通线路的缺口指数,并据此提出城市群交通网络的优化与提升方案。研究结果表明：TNFM模型可以有效地评价城市群交通网络的载流能力并得出各行政单元和道路类型的缺口里程,为城市群交通体系规划提供科学依据;山东半岛城市群国道、省道和铁路建设不足,部分城市主干道分流不畅,60%的县市存在各级道路短缺,但高铁和县乡道可以满足载流需求;未来应重点加强上述4类交通线路的建设,完善交通线路间的接口系统,充分发挥高铁和县道的分流作用。 相似文献
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准确、可靠的短时客流预测可为城市轨道交通提供运营决策支持。本研究以基于Transformer机制的LSTM网络、深度注意力模块和CNN网络为基础,提出了城市轨道交通网络级多步短时客流预测模型（STIPM）。该预测模型由3个分支组成,分支一以时间序列进站客流为输入,提出了基于Transformer机制的LSTM网络提取该数据中的时间相关性;分支二以基于时间步的OD数据为输入,提出了深度注意力模块挖掘数据中大量的时间、空间相关性,利用基于时间步的OD数据能够更好地展现站间联系紧密程度和全局信息,从而完成了拓扑网络信息提取;分支三的输入为POI数据,使用CNN网络获取其时空相关性,并作为时间与空间特征之间的纽带。为了保证在预测精度足够高的条件下,获得更长的预测时间和更详细的预测信息,本文采用“神经网络多输出”策略,完成了多步预测任务。本文在2个大规模城市轨道交通真实数据集中对该模型进行测试,并将预测结果与10个基准模型和4个消融实验模型进行对比,在RMSE、MAE与WMAPE评估指标中,STIPM模型均得到最高的预测精度,结果表明该模型具有一定的优越性与鲁棒性。 相似文献
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城市道路交通网络通达性是城市规划、交通体系建设等所要考虑的重要方面。利用GIS技术,以距离度量模型、道路加权核密度模型、路网连通度和公交服务指数为基础,分别从路网连接结构、路网密度、路网发育程度、公交便捷性几方面建立综合通达性指标,分析宁波市中心城区道路网络通达性及其空间特征。研究表明:宁波市中心城区的综合通达性以江东区和海曙区最优,其次为鄞州区和江北区,北仑区和镇海区通达性较差,整体空间格局分异明显;北仑区在道路结构方面优势明显;公交服务指数对综合通达性的影响最为显著。对以往的城市交通网络通达性研究进行一定的改进,为宁波市道路交通网络的建设与布局优化提供理论依据。 相似文献
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在对现实世界进行高度抽象化的表达过程中,许多学者和机构提出了多种空间数据模型(或称之为空间数据结构)。文章首先总结了现有模型所使用的基本几何要素,并对其利弊进行了讨论;然后总结了使用这些几何要素进行组合、扩展以构建更为复杂的空间实体的理论即空间数据建模理论,同时也对不同理论的适用性和局限性进行了讨论。笔者随后以4维空间为基础,从空间内嵌的角度去思考不同维度下的空间构成,得出了3维空间的最简基本要素,并通过对比相关文献对geometric primitives的中文翻译将其命名为"几何基元"。在此基础上笔者探讨了3维几何基元构成空间实体的数学表达本质,论述了依此几何基元构成的空间实体之间基本拓扑关系的表达方法。最后笔者设计了一套数据结构以系统构建空间数据模型,该模型有利于实现3维空间数据库,可为形成3维数据资产提供基础。本文的结论认为,该3维空间数据模型可以有效地解决体3维和表面3维的模型一致性问题,提供了结合"地学3维"和"3维数字城市"等不同应用系统的途径;同时可将当前的2维地理信息系统自然地扩展到3维;另外还可以为3维空间分析和专门的3维渲染引擎提供理论支持。 相似文献
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近年来,城市发展快速,大量人口奔向城市工作生活,城市建筑物的数量有如雨后春笋般扩张,需要合理地规划城市土地资源,遏制违规乱建现象,因此基于高分辨率遥感影像,对建筑物进行准确提取,对城市规划和管理有着重要辅助作用。本文基于U-Net网络模型,使用美国马萨诸塞州建筑物数据集,对网络模型结构进行探究,提出了一种激活函数为ELU、“编码器-特征增强-解码器”结构的网络模型FE-Net。实验首先通过比较不同网络层数的U-Net5、U-Net6、U-Net7的建筑物提取效果,找到最佳的基础网络模型U-Net6;其次,基于该模型,加入特征增强结构得到“U-Net6+ReLU+特征增强”的网络模型;最后,考虑到ReLU容易产生神经元死亡,为优化激活函数,将激活函数替换为ELU,从而得到网络模型FE-Net（U-Net6+ELU+特征增强）。比较3个网络模型（U-Net6+ReLU、U-Net6+ReLU+特征增强、FE-Net（U-Net6+ELU+特征增强））的建筑物提取结果,表明FE-Net网络模型的建筑物提取效果最好,精度放松F1值达到97.23%,比“U-Net6+ReLU”和“U-Net6+ReLU+特征增强”2个网络模型分别高出0.36%和0.12%,且与其他具有相同数据集的研究成果比较,具有最高的提取精度,它能较好地提取出多尺度的建筑物,不仅对小尺度建筑物有较好的提取效果,而且能大致、较完整地提取出形状不规则的建筑物,有相对更少的漏检和错检,较准确地实现了端到端的建筑物提取。 相似文献
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目前三维建筑模型已广泛应用于城市规划,导航和虚拟地理环境等领域.不同细节的模型是LOD( Level of detail )技术的基础,由于三维模型的生产成本高昂,模型自动化简逐渐引起了学者的关注.三维模型化简包括单模型化简和多模型综合2方面,目前单个模型的化简研究比较多,而模型群组综合的研究仍然处于起步阶段.本文主要研究模型群组的聚类综合,提出一种基于房屋轮廓与纹理的分层次聚类算法:首先,基于房屋的底面轮廓构建约束Delaunay三角网,以道路为基准对三角网进行划分,通过可视分析构建初始的邻接图,使建筑群组分类符合城市形态学;其次,将房屋纹理引入三维模型群聚类的过程,使用SOM( Self-organizing Map )智能分类算法对纹理进行分析,然后分割邻接图;最后,以最邻近距离对邻接图构造最小生成树,并进行线性检测,将离散的建筑合并到已聚类的群组中,最终完成模型的合并.本文利用纹理辅助轮廓特征,实现三维建筑模型的聚类,符合人类的视觉习惯,实验结果证明了本文方法的有效性. 相似文献
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将深度全连接神经网络引入大坝变形预测领域,结合大坝多源监测数据的训练样本,建立基于深度全连接神经网络的大坝变形预测模型.利用几种常见的深度优化学习算法对模型进行优化训练,通过对比各损失函数的变化曲线选取最优学习算法,进一步构建基于最优学习算法的深度全连接神经网络大坝变形预测模型;最后结合大坝多源监测数据的测试样本对模型... 相似文献
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以现有地磁台站的长期海量观测数据为基础,忽略地磁场成因及众多影响因素的复杂作用机理,对地磁变化场的时空关联性进行分析,挖掘数据中蕴含的规律信息,进一步构建基于BP神经网络的地磁变化场预测模型。通过实际地磁台站的观测数据对模型预测结果进行验证,结果表明,对于任意选取的100组验证数据,均方根误差为4.8 nT,求解精度能够满足一般科学研究对地磁变化场的精度需求。 相似文献
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以湖北省为研究对象,基于铁路客流的动态关系数据,采用城市网络连锁模型,以城市之间铁路客流的流动性和集聚性为研究切入点,辨析省域城市的网络关联强度和空间组织结构特征。研究表明：① 湖北省域城市网络结构初步形成,整体呈现“东强西弱,北低南高”的态势,省域“单中心”网络格局特征突出,武汉是链接鄂东、鄂中、鄂西三大区域的核心枢纽;② 中心城市指向性和地域邻近指向性特征明显,整体受省域中心城市武汉的影响较大,与之紧密联系的周边城市是构成武汉“1+8”都市圈的主体;③ 交通轴线是客流联系的主要方向,以“十堰—襄阳—荆门—武汉”、“恩施—宜昌—荆州—武汉”等城市为主体的“>”型城市带,其空间组织结构联系较为紧密,是推动湖北省经济发展和实施城镇化战略的重要载体,同时襄阳、宜昌在鄂西地区的枢纽作用日益凸显。最后基于实证研究结论,为省域空间规划的要义、趋势和取向提出了若干探讨。 相似文献
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结合IGS中心获取的BJFS站气象参数（气温（T）、气压（P）、大气可降水量（PWV））及同期PM2.5数据，建立一种融合时序网络和回归网络的雾霾预测模型，对PM2.5浓度进行预测。研究表明，引入GNSS气象参数的融合网络模型较单一网络模型适应性强、准确度高，在一定精度范围内可准确预测PM2.5的变化，时效性达3 h。本文结论验证了卫星导航技术应用于雾霾天气监测及预报的可行性。 相似文献
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基于神经网络的选址区位评价模型分析应用 总被引：3，自引：0，他引：3
针对设施选址区位评价问题,分析了分级评分、回归分析等传统方法的特点和不足,并由此提出基于人工神经网络的选址区位评价模型;系统地分析了利用神经网络模型进行选址区位评价的思路和特点,提出基于遗传算法的网络结构和网络学习优化算法;通过某大型银行网点的选址实例分析,验证了该评价模型的可行性和实用性,同时也总结了其在实际应用中的若干规律。 相似文献
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面向山地地区的区域地质三维模型构建 总被引：1，自引：0，他引：1
针对山地地区地质构造复杂的特点,研究现有三维地质模型构建方法。结合已有地质资料,设计从构建剖面框架、绘制剖面到构建地质模型等流程,构建山地地区的区域地质三维模型,实现区域地质三维模型在三维数字城市平台的可视化集成模拟,以及三维场景中对区域地质的管理查询。 相似文献
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基于高分辨率遥感影像的建筑物提取具有重要的理论与实际应用价值,深度学习因其优异的深层特征提取能力,已经成为高分影像提取建筑物的主流方法之一。本文在改进深度学习网络结构的基础上,结合最小外接矩形与Hausdorff距离概念,对建筑物提取方法进行改进。本文主要改进内容为：① 基于Unet网络结构,利用金字塔池化模块 (Pyramid Pooling Module, PPM )的多尺度场景解析特点,残差模块(Residual Block, RB)的特征提取能力以及卷积块注意力模块(Convolutional Block Attention Module, CBAM)对空间信息和通道信息的平衡能力。将金字塔池化、残差结构以及卷积块注意力模块引入到Unet模型中,建立PRCUnet模型。PRCUnet模型更关注语义信息和细节信息,弥补Unet对小目标检测的欠缺;② 基于最小外接矩形与Hausdorff距离,改进建筑物轮廓优化算法,提高模型的泛化能力。实验表明,本文的建筑物提取方法在测试集上准确率、IoU、召回率均达到0.85以上,精度显著优于Unet模型,提取出的建筑物精度更高,对小尺度及不规则的建筑物有较好的提取效果,优化后的建筑物轮廓更接近真实的建筑物边界。 相似文献