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101.
城市热点时空预测是城市管理和智慧城市建设的一项长期而富有挑战性的任务。准确地进行城市热点时空预测可以提高城市规划、调度和安全保障能力并降低资源消耗。现有的区域级深度时空预测方法主要利用基于地理网格的图像、给定的网络结构或额外的数据来获取时空动态。通过从原始数据中挖掘出潜在的自语义信息,并将其与基于地理空间的网格图像融合,也可以提高时空预测的性能,基于此,本文提出了一种新的深度学习方法地理语义集成神经网络(GSEN),将地理预测神经网络和语义预测神经网络相叠加。GSEN模型综合了预测递归神经网络(PredRNN)、图卷积预测递归神经网络(GC-PredRNN)和集成层的结构,从不同的角度捕捉时空动态。并且该模型还可以与现实世界中一些潜在的高层动态进行关联,而不需要任何额外的数据。最终在3个不同领域的实际数据集上对本文提出的模型进行了评估,均取得了很好的预测效果,实验结果表明GSEN模型在不同城市热点时空预测任务中的推广性和有效性,利用该模型可以更好地进行城市热点时空预测,解决一系列如犯罪、火灾、网约车预订等等现代城市发展中亟需解决的相关问题。 相似文献
102.
针对年尺度热异常数据提取工业热源的方法存在数量和空间精细化程度不足的问题,使用VIIRS Active Fire数据,提出了一种基于温度特征模板的BP神经网络工业热源提取方法。该方法以京津冀及周边地区为试验区,首先,根据工业热源空间聚集性特征,使用OPTICS算法划分热源对象;其次,根据热源的热辐射特征,构建工业热源与非工业热源温度特征模板;最后,以温度特征模板、热源统计特征等作为参数,使用BP神经网络提取工业热源对象。结果表明:① 本文提出的基于温度特征模板的BP神经网络算法的工业热源提取精度达到了96.31%,与时间滤波、逻辑回归方法相比较,工业热源提取精度分别提高了8.45%、7.53%;② 2015—2020年京津冀及周边地区6省市工业热源数量整体减少了27.46%;河北省工业热源对象数量和热异常点数量年均减少了8.06%和7.44%,相对于其他省市减少幅度最大;山东、天津的工业热源集中度分别提高了25.72%、86.64%,说明两地工业转型升级政策取得较显著成效;③ 唐山、邯郸、吕梁和长治4个城市工业热源对象数量占试验区全部的31.37%,为京津冀及周边地区工业热源主要分布城市;临汾、太原等7个城市工业热源聚集程度和能源消耗程度高于其他城市;北京、周口等11个城市工业热源聚集程度和能源消耗程度低于其他城市;④ 2020年1—5月,京津冀及周边地区工业热异常点数量相对于2019、2021年同期保持不变或增加,新冠疫情对试验区工业热源无显著影响;2020年1、2月武汉工业热异常点数量与2019、2021年同期相比数量减少了66.67%以上,2020年3—5月工业热异常点数量低于2019年同期,2020年1—5月新冠疫情对武汉市工业热源影响显著。该研究反映了京津冀及周边地区工业热源发展的现状及趋势,能够为降低能耗和提高第二产业集中度等相关政策的制定与调整提供有价值的参考。 相似文献
103.
地图目标的形状在地图制图综合、空间查询等研究中发挥着重要作用。地图建筑物形状的识别与分类作为建筑物轮廓化简与典型化的基础,一直是制图综合研究的热点问题。目前,主要的建筑物形状识别方法主要依赖对建筑物轮廓的描述,对建筑物等地图面状要素的形态特征有较强的依赖性,通常只在应对特定类型的规则轮廓或直角化轮廓时能发挥较好的效果,对于形状不规则或复杂的情况识别不佳。本文提出一种AlexNet支持下的地图建筑物形状分类方法,将矢量地图中建筑物数据的形状分类问题,转化为建筑物栅格图像的分类问题,通过完成卷积神经网络的图形分类实现建筑物的形状识别。该方法首先结合空间认知规律提出一系列典型建筑物形状类型,然后利用矢量-栅格转换的方法从OSM数据采样单体建筑物栅格图像,通过人工标识获得建筑物形状分类训练样本,训练AlexNet卷积神经网络分类模型,最后利用训练好的模型对大比例尺建筑物数据进行智能形状分类与识别。本文利用北京、香港2个城市的OSM建筑物数据作为样本训练建筑物形状分类模型,并在广州部分城区的OSM建筑物数据上进行验证。相较传统形状相似性度量方法,本文提出的方法对实验区建筑物的识别分类总体查全率提高了2.48%,达到92.32%,对于较为复杂的形状(如T形、十字形)识别也具有更高的精度,查准率分别提高了13.83%和24.53%。实验结果表明本文提出的方法对建筑物形状分类的效果有明显提升,能够实现常见建筑物形状的有效分类,为下一步的建筑物化简、典型化等综合操作打下了基础。 相似文献
104.
随着“碳达峰”、“碳中和”发展目标的提出,液化天然气(Liquefied Natural Gas,简称LNG)作为清洁低碳能源逐渐受到能源市场的重视。在此背景下,重点分析LNG海上运输网络演化模式,对掌握全球能源格局动态和中国的进口贸易现状具有重要意义。本文利用船舶轨迹数据和复杂网络理论,聚焦2018—2020年全球LNG海上运输网络演化趋势;同时针对中国的贸易现状,重点分析中国LNG进口来源、主要进口港分布及进口量排名前三的进口港的货源流入状况。结果表明:① 2018—2020年,全球LNG海上运输网络呈扩大趋势,并呈现出“无标度”特性;同时骨干网络节点连接的“广度”和“深度”正在增强,全球LNG贸易存在趋于垄断的风险;② “一带一路”国家贸易参与度强,中北美、南亚和东南亚地区的进口港数量和进口航次数增长尤为明显,萨贝塔、邦尼按照贸易出口量排名已进入全球前八;③ 网络的平均最短路径值在2018—2020年逐年递增,“转运港”业务新模态逐渐兴起;截止到2020年共有21个转运港口参与LNG贸易中,美国占据全球转运的主导地位;④ 中国的LNG进口货量规模发展迅速,海上运输网络流向趋于多元,但澳大利亚仍占据主要来源地位;按照进口量统计天津港、深圳港和永安港排名前三,“减碳”压力促使经济发达地区建设接收站并且不断增大进口量。 相似文献
105.
传统遥感影像变化检测方法依赖人工构建特征,算法设计复杂且精度不高;而将2幅不同时相影像叠加后输入神经网络的遥感影像变化检测方法会造成不同时相的特征相互影响,难以保持原始影像的高维特征,且模型鲁棒性较差。因此,本文提出一种基于改进DeepLabv3+孪生网络的遥感影像变化检测方法,以经典DeepLabv3+网络的编解码结构为基础对网络进行改进:① 在编码阶段利用共享权值的孪生网络提取特征,通过2个输入端分别接收2幅遥感影像,以保留不同时相影像的高维特征;② 在特征融合中用密集空洞空间金字塔池化模型代替空洞空间金字塔池化模型,通过密集连接的方式结合每个空洞卷积的输出,以提高对不同尺度目标分割的精度;③ 在解码阶段中针对不同层级特征图信息差异较大,难以融合的问题,引入基于注意力机制的特征对齐模型,引导不同层级的特征对齐并强化学习重要特征,以提升模型的鲁棒性。应用开源数据集CDD验证本文方法的有效性,并与UNet-EF、FC-Siam-conc、Siam-DeepLabv3+和N-Siam-DeepLabv3+网络对比试验。试验结果表明,本文方法在精确率、召回率、F1值和总体精度上达到87.3%、90.2%、88.4%、96.4%,均高于UNet-EF、FC-Siam-conc、Siam-DeepLabv3+网络和N-Siam-DeepLabv3+网络,检测结果较为完整,对边界的检测也更为平滑,且对尺度变化具有更高的鲁棒性。 相似文献
106.
针对高分辨率遥感影像背景复杂,道路提取容易受阴影、建筑物和铁路等背景信息干扰的问题,提出一种带有轻量级双注意力和特征补偿机制的DAFCResUnet模型。该模型在ResUnet的基础上,通过增加轻量级的双注意力和特征补偿模块实现模型在性能和时空复杂度上的平衡。其中,双注意力模块可以增强模型的特征提取能力,特征补偿模块可以融合网络中来自深浅层的道路特征。在DeepGlobe和GF-2道路数据集上的实验结果表明,DAFCResUnet模型的IoU和F1-score可以达到0.6713、0.8033和0.7402、0.8507,模型的整体精度优于U-Net、ResUnet和VNet模型。与U-Net和ResUnet模型相比,DAFCResUnet模型仅增加了少量的计算量和参数量,但IoU和F1-score均有较大幅度的提高;与VNet模型相比,DAFCResUnet模型在计算量和参数量远低于VNet的情况下取得了更高的精度,模型在精度和时空复杂度两方面均有优势。相比其他对比模型,DAFCResUnet模型具有更强的特征提取和抗干扰能力,能更好解决道路上的干扰物、与道路特征相似地物、树荫或阴影遮挡等造成的道路空洞、误提和漏提现象。 相似文献
107.
108.
结合遥感影像的特点,提出一种模糊逻辑系统和神经网络中的BP算法相结合的模糊神经网络,利用其进行整个遥感图像的分类,并和典型的BP神经网络进行对比,发现其优点以及存在的问题。 相似文献
109.
110.
基于激光跟踪仪的三维控制网测量精度分析 总被引:5,自引:3,他引:2
介绍三维控制网的优点及激光跟踪仪测量系统的特点,讨论了光束法平差原理及不同观测值的权比问题,并以100MeV电子直线加速器安装测量控制网的模拟计算和实测结果,论证了利用激光跟踪仪进行三维控制网的精度。 相似文献