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针对传统自动气象站对电力和通讯基础设施依赖性强,应用环境受到限制的问题,设计并实现了一种基于无线传感器网络的气象观测节点。气象观测节点的硬件系统以CC2530芯片为核心,使用锂电池供电,通过模拟和数字接口连接气象传感器,射频部分工作在2.4 GHz。软件系统以TinyOS操作系统为基础,开发了基于LEPS协议的多跳路由协议和气象传感器驱动程序。在野外环境中对气象观测节点的功耗、通信距离、传感器及组网性能进行了测试。测试结果表明,气象观测节点在没有电力和通信基础设施的环境中能够形成一个稳定的多跳自组织数据采集与传输网络,适合在高山、海岛、沙漠等艰苦地区进行部署和应用。 相似文献
82.
三种非线性回归逐时气温预报比较订正 总被引:1,自引:0,他引:1
选取ECMWF和T639的2013年1月至2014年12月的数值预报场构造预报因子,基于神经网络、支持向量机和构造函数的非线性方法,预报地面逐时气温。试验结果显示,在单个方法预报误差较大时,3种方法的偏差订正集成方法更利于减小误差,通过偏差订正,3种非线性方法预报效果良好,平均绝对误差减小了0.5 ℃。在近1年独立样本的预报检验中,集成方法、神经网络、支持向量机和构造函数预报的平均绝对误差分别为1.5 ℃、1.7 ℃、1.8 ℃和1.4 ℃,总体上构造函数预报更为准确。 相似文献
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Natural resource management and conservation programs that promote building capacity and social learning among participants often lead to the formation of learning networks: a type of social network where learning is both a goal and potential outcome of the network. Through forming relationships and sharing information, participants in a learning network build social capital that can help a network achieve social and environmental goals. In this study, we explored social capital in a learning network that emerged through a large-scale marine governance effort, the Coral Triangle Initiative on Coral Reefs, Fisheries, and Food Security. Through a mixture of social network analysis and key informant interviews, we examined the major patterns of information exchange among individuals who had participated in regional learning exchanges; evaluated whether the network's structure resulted in information sharing; and considered implications for strengthening network sustainability, capacity building, and learning. We found that the Regional Exchange network fostered information sharing among participants across national and organizational boundaries. While the network had individuals who were more central to information sharing, the network structure was generally decentralized, indicating potential resilience to changes in leadership and membership. Participants stressed the importance of the knowledge and connections they had acquired through the learning network; however, they expressed doubts regarding its sustainability and stressed the need for a strong coordinating entity. Our findings suggest that conservation learning networks have the ability to bridge cultural divides and promote social learning; however, a strong network coordinator and continuing efforts to support information sharing and learning are crucial to the network's strength and sustainability. The tangible learning and capacity development outcomes cultivated through Regional Exchange network underscore the value of and need to invest in conservation networks that support peer-to-peer learning. 相似文献
84.
介绍了2013~2014中国大陆构造环境监测网络的基本情况及西部地区绝对重力观测的情况,并对观测结果进行分析。结果表明,成果稳定性良好,89.5%的成果观测精度优于±5.00μGal,能够满足"陆态网络"的技术要求。 相似文献
85.
86.
为了验证目前高精度定位中多传感器组合定位模型性能的优越性,以更好地解决自动驾驶场景下自主定位中出现的预测精度标准不一致、预测不及时及误预测率高等问题,本文利用LiDAR与Radar数据,建立了一种基于迭代加权的IEKF-BP组合算法的松组合模型,并对两种传感器组合定位结果精度进行了分析。试验表明,迭代加权的IEKF-BP组合算法的组合结果精度优于单一的IEKF算法和BP神经网络算法组合定位精度,其中,在X、Y方向上的均方根误差分别为0.028、0.028 m,平均误差分别为0.023、0.014 m,能准确反映载体的运动状态,满足未来无人驾驶中定位需求。 相似文献
87.
88.
立交桥结构的自动识别对道路网多尺度建模、空间分析和车辆导航具有重要意义。传统基于矢量数据的立交桥识别方法过分依赖人工设计的特征,对复杂场景的适应性较差。本文提出了一种基于目标检测Faster R-CNN神经网络模型的立交桥识别方法,该方法利用卷积神经网络学习立交桥样本的深层次结构特征,进而实现立交桥的自动识别与准确定位。试验结果表明,该方法对立交桥的识别效果较好,能够在复杂的道路网中准确确定立交桥的位置,避免了人为干预对试验结果不确定性的影响,抗干扰性较强。 相似文献
89.
已有的道路网匹配方法需要一定的人为干预和控制,仍无法实现匹配自动化,而且对于具有一定尺度差异的数据而言,受不相关道路对象的影响,匹配结果中会存在较多的误匹配。为此,本文提出一种顾及几何特征和拓扑连续性的由粗匹配到精匹配的分层匹配策略。粗匹配阶段,利用短边中位数Hausdorff距离计算匹配对象的相似度,再以道路网弧段端点的近邻分析结果作为匹配阈值,判断匹配对象是否为同名实体;精匹配阶段,将粗匹配阶段评价结果中离散的同名实体构建为完整的道路Stroke,即以追踪的方式剔除误匹配和添加漏匹配。利用宿城区不同尺度的道路网对所提算法进行验证,结果表明,该算法具有较好的匹配效果,能够实现匹配自动化。 相似文献
90.