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41.
为了探索复杂滑坡轨迹结构演化及其稳定性定量分析计算的新途径,本文利用分形分维理论,分析三峡库区巴东县城附近滑坡边界轨迹的几何分形结构,并采用盒维数法分别求得巴东县城附近11个滑坡边界轨迹的分维值,计算结果表明:每个滑坡的轨迹结构具有其特征性的分维值,轨迹结构越复杂,结构层次越清楚,分维值越高;其中,榨房坪滑坡和黄腊石滑坡的分维值最高,分别为1.50和1.483,西壤口和谭家湾滑坡的分维值最低,分别为0.925和0.732;而黄土坡和赵树岭滑坡的分维值介于二者之间,分别为1.111和1.091。结合典型滑坡边界轨迹结构演化与滑坡稳定性关系的定性分析及前期滑坡稳定性定量计算和模拟分析,初步揭示:滑坡边界轨迹结构与稳定性是密切相关的,滑坡边界轨迹宏观扩展增值越明显,轨迹结构越复杂,分维值越高,其稳定性条件也越差,因此,分数维可作为衡量滑坡轨迹结构复杂性和稳定性的重要标志;滑坡边界轨迹宏观扩展变形存在一个极限,超过这个极限滑坡的局部失稳就转化为整体滑动;而滑坡边界轨迹则记录了滑坡变形扩展现象和信息,因此,相对应地滑坡轨迹分形结构的分维值也应存在一个极值,在极值点滑坡体处于临滑状态;滑坡边界轨迹结构的极限分维值大致为1.4~1.5,此时滑坡接近于整体极限失稳状态,而分维值在1.1~1.3之间则表示滑坡处于整体稳定,局部存在潜在失稳状态,分维值小于1则表示滑坡处于相对稳定状态。 相似文献
42.
阐述了非开挖技术在上海的发展轨迹、应用现状和战略思考,并以翔实和权威的资料论证了有关论点,对全国非开挖技术发展有关情况也有概括性的介绍 相似文献
43.
44.
当前采用交通流数据量化城市人群活动模式研究已经取得了丰硕的研究成果,但是对于同一区域、同一时段不同类型交通流数据反映城市人群活动模式的共性与差异性仍然知之甚少,直接影响了城市人群活动模式挖掘结果的可解释性与实际应用效果。为此,本文旨在对目前广泛采用的智能卡数据(公交和地铁刷卡)和出租车轨迹数据2种重要的交通流数据,从时空分布模式的差异性、行程距离及距离衰减效应的差异性、空间社团结构的差异性3个方面,探索二者反映城市人群活动模式的差异性:① 采用北京市六环以内区域2016年5月9日至15日的智能卡和出租车轨迹数据进行实验分析,研究发现:① 2种交通流反映出行需求的空间分布呈现出高度相关性,但是在同一空间单元上,2种交通流反映出行需求的时间相关性较低;② 2种交通流的使用率在不同空间位置存在明显差异,仅在城市中心区域使用率较为均衡;③ 2种交通流反映人群行程距离的空间分布、距离衰减效应存在明显差异,公共交通对于促进长距离出行更为重要;④ 从2种交通流发现的空间社团结构都显示了城市的多中心结构特征,但是二者发现社团结构存在的差异性表明两种交通方式对城市空间交互起着不同的作用。本研究有助于深入理解多源交通流反映城市人群活动的内在机理,提升城市人群活动模式在城市规划、交通管理等领域的应用效果。 相似文献
45.
46.
复杂卫星图像中的小目标船舶识别 总被引:1,自引:1,他引:0
船舶作为海上的重要目标,实现对船舶自动识别有重要的意义。针对卫星图像中云雾、海岸背景等复杂海情对船舶识别带来的干扰,以及小目标船舶高漏检率问题,本文提出一种多尺度深度学习模型训练策略,在此基础上构建了一种船舶识别的深度学习网络,该网络可分为多尺度训练、特征提取、生成目标建议区域、船舶分类这4个部分。首先,采用多尺度的训练策略,将多尺度的船舶样本送入网络中进行训练,这样在训练样本中加入了大量小目标船舶的样本,使网络充分提取到小目标船舶的特征;其次,通过卷积神经网络对目标船舶进行特征自适应提取;然后,目标区域建议网络可依据卷积神经网络提取到的特征,在图像中找到感兴趣目标区域,即框定船舶的位置;最后,通过多个全连接层的组合,将高维特征映射到一个4元组中,再运用分类函数输出每一类船舶的概率值,概率值最大的则为该船舶的类别。同时为解决云雾遮挡和海岸背景的干扰,采用了一种负样本增强学习的方法,在样本数据集中加入了大量只含有云雾和海岸背景的图片,进行负样本扩充,增强网络模型对云雾及海岸背景的特征学习能力,以此解决复杂海情的影响。实验结果表明,所提方法有效解决了复杂海情条件下的船舶识别难,以及小目标船舶识别难的问题,实现了复杂海情条件下的船舶识别。同时,与现有成熟的深度学习目标识别算法相比,本文算法的精确度和召回率分别提升了6.98%和18.17%,所训练的模型具有良好的泛化能力和鲁棒性。 相似文献
47.
位置预测技术可以提前预知用户下一时刻的位置,在基于位置的服务(Location-based Service,LBS)领域中发挥着极其重要的作用。现有的位置预测技术大多仅使用用户的地理轨迹,仅使用地理轨迹挖掘出来的用户移动模式易受地理特性的限制缺乏深层次的语义信息。本文基于某商场群体用户的室内轨迹数据和语义信息预测用户下一个时刻语义位置。语义位置预测包括停留区域识别、停留区域语义匹配、语义位置建模。在停留区域识别阶段,为减少室内停留时间不固定对停留区域识别的影响,本研究提出了一种新型的时空凝聚层次聚类算法(Spatial-Temporal Agglomerative Nesting, ST-AGNES),该算法具有思想简单、超参数少、自动生成聚类个数等优点。在语义匹配阶段,引入了吸引度规则,充分利用停留区域所有轨迹点与室内高密度的商铺名称信息做匹配。最后,采用长短型记忆神经网络模型(Long Short-Term Memory,LSTM)挖掘群体用户的语义位置模式并预测用户未来的语义位置,实验预测正确率达到61.3%。 相似文献
48.
不同固有频率比条件下圆柱双自由度涡激振动特性的数值研究 总被引:1,自引:1,他引:0
采用RANS方法,结合SST k-ω湍流模型,对不同顺流向与横顺流向固有频率的比值(即固有频率比,fnx/fny)条件下低质量比圆柱体的双自由度涡激振动进行了二维数值模拟。圆柱体的质量比为2.6,雷诺数范围为2 500~18 750,相应的约化速度范围为2~15,包括了经典试验中出现的整个锁定范围。通过研究发现,固有频率比是影响振动特性的重要参数,随着固有频率比的增加,响应幅值逐渐降低且向更高的约化速度偏移;在低约化速度范围内,固有频率比对顺流向和横流向振动之间的相位差以及升力频率有较大影响,从而得到各种不同偏向的8字形轨迹;最后对不同固有频率比条件下的尾涡模式进行了讨论,给出了对应不同约化速度时的尾涡模式。 相似文献
49.
出租车轨迹数据挖掘进展 总被引:1,自引:0,他引:1
大数据、物联网与精密定位技术的发展推动了城市感知的进步。随着社会活动的与日俱增,出租车轨迹数据不仅记录了出租车的行车轨迹,还蕴藏着道路交通状态、城市居民出行规律、城市结构及其他社会问题。通过各种数据分析与挖掘手段对出租车轨迹数据进行深入探究,对于智能交通、城市规划等有着重要意义。本文综述了近十年国内外基于出租车轨迹大数据的相关研究,按照空间统计方法、时间序列方法、图论与网络方法及机器学习方法等4类,详细阐述各类方法的研究现状。随后,本文分析了现有研究的应用领域、热点主题和发展趋势。最后,本文指出了出租车轨迹数据挖掘研究领域面临的挑战和未来研究方向。 相似文献