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基于Kalman滤波的组合预测模型在建筑物变形监测中的应用

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测绘与空间地理信息 2024年第5期47卷 202-204,207页

作者：王靖杜国政浙江省测绘科学技术研究院浙江杭州310030

根据建筑物沉降监测数据的特点,结合Kalman滤波算法、BP神经网络模型以及AR自回归模型在数据降噪、数据预测中的优势,提出并构建了一种新的基于Kalman滤波的BP-AR沉降预测模型。该组合预测模型实现建筑物变形预测的主要步骤为:首先,通过... 详细信息

根据建筑物沉降监测数据的特点,结合Kalman滤波算法、BP神经网络模型以及AR自回归模型在数据降噪、数据预测中的优势,提出并构建了一种新的基于Kalman滤波的BP-AR沉降预测模型。该组合预测模型实现建筑物变形预测的主要步骤为:首先,通过Kalman滤波算法对原始观测数据进行降噪,消除随机噪声误差对观测数据的影响;其次,通过BP神经网络模型对降噪后序列进行建模与预测;最后使用AR模型对预测残差进行建模与预测。通过实际建筑物沉降监测数据对本文提出的组合预测模型进行验证,结果表明相较于BP神经网络模型与BP-AR模型,本文提出的组合预测模型的预测精度更高,有效降低了噪声影响,具有较高的优越性。

关键词：建筑物沉降预测 Kalman滤波 BP神经网络模型 AR自回归模型

基于车载激光扫描点云数据的道路边线提取方法研究

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测绘与空间地理信息 2024年第7期47卷 207-210,214页

作者：何慧杜国政浙江省测绘科学技术研究院浙江杭州310012

为了在移动车载激光扫描点云数据中尽可能完整准确地提取道路边线,本文根据道路边界在点云场景中分布特征,提出了一种自动化的道路边线提取方法。首先,为消除无用点对道路边线提取的影响,在原始渐进式形态学滤波算法的基础上提出了一种... 详细信息

为了在移动车载激光扫描点云数据中尽可能完整准确地提取道路边线,本文根据道路边界在点云场景中分布特征,提出了一种自动化的道路边线提取方法。首先,为消除无用点对道路边线提取的影响,在原始渐进式形态学滤波算法的基础上提出了一种改进的点云滤波算法,用于非地面点滤波,从而提高了点云滤波的运算效率和精度;其次,将地面点投影至二维图像上,并通过直线段检测算法(LSD)得到道路边线直线段;最后,通过直线连接和直线特征匹配实现最终的道路边线提取。通过对两组道路点云数据进行算法验证,结果表明,本文算法提取道路边线的完整率、准确率以及F-Measure均达到90%以上,验证了本文方法的有效性与适应性。

关键词：车载激光扫描点云数据改进渐进式形态学滤波矢道路边线直线特征匹配

屈光性晶体置换术联合散光矫正治疗超高度近视

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屈光性晶体置换术联合散光矫正治疗超高度近视

电力物资物流配送管理中存在的问题及优化策略

中华医学会第十二届全国眼科学术大会

作者：何继武杜国政王华崔莎湖北省襄樊市军工医院眼科

目的：观察并分析超高度近视患者行屈光性晶体置换术联合散光矫正后的安全性、可预测性、有效性。方法：24个月手术的超高度近视患者92例118眼,近视屈光度—9．50DS ～—32．00DS,散光—0．50DC～—4．50DC;单纯超高度近

关键词：

来源： cnki会议评论

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物流工程与管理 2024年第1期46卷 173-175页

作者：张正利李涛杜国政国网山东省电力公司物资公司山东济南250013

在我国的国民经济中,电力行业占据着重要位置,而随着社会经济的发展速度不断加快,其重要性也越来越突出。在此形势下也对电力企业提出了更高的要求。物质物流配送管理是电力企业各项管理工作中的一项重要内容,在很大程度上影响着电力企... 详细信息

在我国的国民经济中,电力行业占据着重要位置,而随着社会经济的发展速度不断加快,其重要性也越来越突出。在此形势下也对电力企业提出了更高的要求。物质物流配送管理是电力企业各项管理工作中的一项重要内容,在很大程度上影响着电力企业的运营。但通过对现阶段的电力物资物流配送管理现状进行分析后不难看出,其还存在很多问题,包括高库存成本、未及时配送、信息化程度不高以及物流人员不具备较高素质等,都会影响到电力企业的正常生产。所以,文中以电力物资物流配送管理的工作内容为着手点,深入探讨了电力物资物流配送管理中存在的问题,并提出了优化策略,希望能够为大家提供有效参考。

关键词：电力物资物流配送管理问题

基于两阶段启发式算法的省电力物资周转库选址-路径优化研究

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物流工程与管理 2024年第3期46卷 4-7页

作者：张正利杜国政李涛曹刚国网山东省电力公司物资公司山东济南250001

省电力物资周转库是仓储网络架构的关键节点,文中研究带库存容量限制的周转库选址与考虑时间窗和装载量约束的车辆配送路径优化的组合决策问题,构建以配送总成本最小为目标的选址-路径问题模型,设计两阶段启发式算法进行求解。第一阶段... 详细信息

省电力物资周转库是仓储网络架构的关键节点,文中研究带库存容量限制的周转库选址与考虑时间窗和装载量约束的车辆配送路径优化的组合决策问题,构建以配送总成本最小为目标的选址-路径问题模型,设计两阶段启发式算法进行求解。第一阶段设计聚类-重心-搜索算法,求解带库存容量限制的省周转库选址问题;第二阶段采用自适应大邻域搜索算法,解决考虑时间窗和装载量约束车辆配送路径优化问题。基于S省2022年历史物流数据和已有仓储资源规模,采用两阶段启发式算法确定省电力物资周转库选址和配送路径。结果表明该算法能够有效降低仓储网络的总配送成本。

关键词：电力物资选址-路径问题 K-means聚类重心法自适应大邻域搜索算法