检索结果-南通市图书馆

基于四种算法比较分析Venlo型玻璃温室气温季节预报模型

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中国农业气象 2024年第2期45卷 135-146页

作者：吴慧臻李东升杨再强张丰寅陈旸南京信息工程大学江苏省农业气象重点实验室南京210044 南京信息工程大学应用气象学院南京210044 南京信息工程大学龙山书院南京210044

利用2021年2月27日-2023年3月4日南京信息工程大学Venlo型玻璃温室内、外气象观测数据,基于多元回归(Multiple regression,MR)、BP人工神经网络(BP artificial neural networks,BPANN)、随机森林(Random forest,RF)和支持向量机(Support vector machine,SVM)构建温室内日平均气温、日最低气温和日最高气温的季节预报模型,并进行验证。结果表明:温室内日平均气温、日最低气温季节预报模型的拟合精度明显高于日最高气温季节预报模型;各模型对春、夏、秋季温室内气温的拟合精度高于冬季。对于日平均气温和日最低气温季节预报模型而言,4种算法构建的春、夏、秋季预报模型的拟合精度均较高,RF模型模拟效果更为稳定,其模拟值与实际观测值决定系数(R^(2))均值均在0.94以上,均方根误差(RMSE)、绝对误差(MAE)均值在1.5℃以内;对于日最高气温季节预报模型,RF模型对春、夏、秋季的拟合精度整体高于其他模型,R^(2)均值均在0.75以上。MR模型对冬季室内气温的拟合精度较好,更适用于预测冬季温室内气温。综合而言,选择RF模型预报春、夏、秋季的玻璃温室内气温,选择MR模型预报冬季玻璃温室内气温较为可行。

关键词： Venlo型玻璃温室温度季节预报模型神经网络随机森林支持向量机

智能反射面辅助的抗干扰安全通信系统鲁棒资源分配算法

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电子与信息学报 2024年第3期46卷 875-885页

作者：席兵冯彦博邓炳光张治中重庆邮电大学通信与信息工程学院重庆400065 南京信息工程大学电子与信息工程学院南京210044

为了解决恶意干扰攻击、窃听和不完美信道状态信息造成的通信质量降低和安全性差等问题,该文提出一种智能反射面(IRS)辅助的抗干扰安全通信系统鲁棒资源分配算法。首先,基于合法用户的最小安全速率约束、最大发射功率约束和IRS相移约束... 详细信息

为了解决恶意干扰攻击、窃听和不完美信道状态信息造成的通信质量降低和安全性差等问题,该文提出一种智能反射面(IRS)辅助的抗干扰安全通信系统鲁棒资源分配算法。首先,基于合法用户的最小安全速率约束、最大发射功率约束和IRS相移约束,在非法节点不完美信道状态信息、干扰器波束成形向量未知的情况下,构建了一个联合优化基站的波束成形向量、人工噪声的协方差矩阵和IRS的相移矩阵的鲁棒资源分配问题。其次,为了求解该非凸问题,利用交替优化、Cauchy-Schwarz不等式、连续凸逼近和泰勒级数展开等方法,将原问题转化为易于求解的凸优化问题。仿真结果表明,与传统算法相比所提算法能有效提高系统安全性、降低功率开销、提高抗干扰裕度,且在一定信道误差范围内能够减低约35%的保密中断概率,具有较强的鲁棒性。

关键词：物理层安全智能反射面抗干扰鲁棒性人工噪声

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基于点线特征的通风管道建模与管内定位方法

仪器仪表学报 2024年第2期45卷 272-279页

作者：季宇航宋爱国南京信息工程大学自动化学院南京210044 东南大学仪器科学与工程学院南京210096

为解决在通风管道环境下场景构型单一、传统视觉特征点稀疏的问题,利用前后两个单目相机和左右两个线阵激光雷达作为主要传感设备,提出一种基于点线特征的管道建模与管内定位方法。首先,利用LaneNet网络和改进的随机抽样一致算法提取四... 详细信息

为解决在通风管道环境下场景构型单一、传统视觉特征点稀疏的问题,利用前后两个单目相机和左右两个线阵激光雷达作为主要传感设备,提出一种基于点线特征的管道建模与管内定位方法。首先,利用LaneNet网络和改进的随机抽样一致算法提取四条管壁边线特征,再利用图像中的几何和空间约束筛选局部直线分割算法的检测结果,得到管道连接处的两条竖直线特征。接着利用线阵激光雷达计算管道宽度和机器人偏航角,恢复了管道连接处线特征的深度信息并求解得到管道高度。最后建立管道地图坐标系并推算机器人的二维坐标位置和管道长度。实验结果表明,定位的相对误差在9.8 cm以内,管道建模的相对误差在2.9 cm以内,能够满足机器人在管道内巡检作业时的建模与定位需求。

关键词：点线特征相机投影 RANSAC 视觉定位尺寸估计

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中国水资源利用效率及影响因素研究

水力发电学报 2024年第1期43卷 11-23页

作者：李可柏陶军卢慧南京信息工程大学管理工程学院南京210044

本文研究中国省际用水效率及影响因素,为节水型社会建设提供参考。采用改进的数据包络分析模型测算2015—2020年各地区用水效率;对比普通最小二乘回归结果,进一步利用分位数回归探究影响因素对不同等级用水效率的影响。结果显示:全国平... 详细信息

本文研究中国省际用水效率及影响因素,为节水型社会建设提供参考。采用改进的数据包络分析模型测算2015—2020年各地区用水效率;对比普通最小二乘回归结果,进一步利用分位数回归探究影响因素对不同等级用水效率的影响。结果显示:全国平均用水效率在0.45左右波动,呈现倒“U”型趋势。区域用水效率由高至低依次为东部、中部和西部。自然因素、经济发展水平、可持续利用水平、科技进步、人文素养和企业成本对用水效率具有显著影响。其中,水资源禀赋对低用水效率地区的影响显著,而对中、高用水效率地区的影响并不显著,这与“资源诅咒”假说不同。因此,中国用水效率还有较大提升空间,特别是低用水效率地区的改善空间和可选方法最为丰富。

关键词：水资源利用影响因素数据包络分析模型普通最小二乘回归分位数回归

基于二分匹配Transformer的SAR图像检测

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信号处理 2024年第9期40卷 1648-1658页

作者：龙伟军郭宇轩徐艺卓杜川南京信息工程大学电子与信息工程学院江苏南京210044

合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar,SAR)拥有全天候、全天时的成像能力,对SAR图像的目标检测具有重大军事和民用意义。在SAR图像目标检测中,由于成像时的复杂背景和非检测目标的干扰,存在重复检测的问题。传统的用于SAR图像检测的... 详细信息

合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar,SAR)拥有全天候、全天时的成像能力,对SAR图像的目标检测具有重大军事和民用意义。在SAR图像目标检测中,由于成像时的复杂背景和非检测目标的干扰,存在重复检测的问题。传统的用于SAR图像检测的深度学习网络通过增加特征提取网络、非极大值抑制等处理降低重复检测的概率,当阈值设置不当和待检测目标存在重叠时仍会导致虚警和漏检的发生。为此,本文引入一种基于二分匹配损失的Transformer目标检测模型,与传统的SAR图像检测网络相比,二分匹配通过匈牙利算法将预测框与候选框进行一对一的匹配,从而找出最佳的匹配对,避免同一目标的重复检测。匹配时会自动忽略多余候选框,自动将其归类为背景,该方法不仅消除了重复检测导致的虚警问题,还省略了非极大值抑制的操作。同时,匹配结果可以直接作用于模型的输出,实现端到端的检测优化,将目标检测任务转化为集合预测问题,通过一组固定的可学习位置编码,有效地建立目标与图像特征之间的关联,无需依赖先验知识或预处理步骤,相较传统方法极大的简化了训练和部署流程。为了评估模型的有效性和可靠性,本文与当前热门目标检测模型在SAR-AIRcraft-1.0数据集上进行了对比,在保证较高召回率的情况下实现了不错的检测准确性,展示了模型的优越性能。

关键词： SAR飞机检测二分匹配深度学习检测识别一体化

粤港澳大湾区大气PM_(2.5)浓度的遥感估算模型

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环境科学 2024年第1期45卷 8-22页

作者：代园园龚绍琦张存杰闵爱莲王海君南京信息工程大学遥感与测绘工程学院南京210044 国家气候中心北京100081

PM_(2.5)对大气环境和人类健康危害极大,及时准确地掌握高时空分辨率的PM_(2.5)浓度对空气污染防治起着重要作用.基于粤港澳大湾区2015~2020年多角度大气校正算法(MAIAC)1 km AOD产品、ERA5气象资料和站点污染物浓度(CO、O_(3)、NO_(2)... 详细信息

PM_(2.5)对大气环境和人类健康危害极大,及时准确地掌握高时空分辨率的PM_(2.5)浓度对空气污染防治起着重要作用.基于粤港澳大湾区2015~2020年多角度大气校正算法(MAIAC)1 km AOD产品、ERA5气象资料和站点污染物浓度(CO、O_(3)、NO_(2)、SO_(2)、PM10和PM_(2.5)),分别建立了估算PM_(2.5)浓度的时空地理加权模型(GTWR)、BP神经网络模型(BPNN)、支持向量机回归模型(SVR)和随机森林模型(RF).结果表明,RF模型的估算能力优于BPNN、SVR和GTWR模型,BPNN、SVR、GTWR和RF模型的相关系数依次为0.922、0.920、0.934和0.981,均方根误差(RMSE)分别为7.192、7.101、6.385和3.670μg·m^(-3),平均绝对误差(MAE)分别为5.482、5.450、4.849和2.323μg·m^(-3);RF模型在季节PM_(2.5)的预测中以冬季效果最佳、夏季次之、春季和秋季再次,预测值与实测值的相关系数在0.976以上;RF模型可用于大湾区PM_(2.5)浓度的预测分析研究.在时间上,大湾区各市2021年逐日ρ(PM_(2.5))呈“先减后增”的变化趋势,最高值在65.550~112.780μg·m^(-3),最低值介于5.000~7.899μg·m^(-3);月均浓度变化呈“U”型分布,1月开始降低至6月达到谷值后逐渐升高;季节上表现为冬季浓度最高、夏季最低、春秋季节过渡的特点;大湾区年均ρ(PM_(2.5))为28.868μg·m^(-3),低于年均二级浓度限值.空间上,2021年PM_(2.5)呈“西北-东南”递减的特征,高污染区域聚集在大湾区的中部,以佛山为代表;低浓度区主要分布在惠州东部、港澳和珠海等沿海地区;不同季节PM_(2.5)浓度在空间分布上也表现出异质性和区域性.RF模型估算了高精度PM_(2.5)浓度,为大湾区PM_(2.5)污染相关的健康风险评估提供了科学依据.

关键词：粤港澳大湾区 MAIAC AOD PM_(2.5) 时空地理加权模型(GTWR) BP神经网络模型(BPNN) 支持向量机回归模型(SVR) 随机森林模型(RF)

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基于RC-LSTM的雷达回波外推方法

计算机集成制造系统 2024年第8期30卷 2962-2967页

作者：王友宁白金明刘琦南京信息工程大学计算机与软件学院教育部数字取证工程研究中心江苏南京210044 南京信息工程大学应用气象学院江苏南京210044

雷达回波外推是降水临近预报的重要手段,所用的方法分为数值预报与数据驱动预报。前者依托数学与物理模型,后者依托深度学习技术总结历史规律。尽管深度学习在气象预报中研究活跃,但实际应用仍面临挑战,尤其是精度问题。因此设计了一种... 详细信息

雷达回波外推是降水临近预报的重要手段,所用的方法分为数值预报与数据驱动预报。前者依托数学与物理模型,后者依托深度学习技术总结历史规律。尽管深度学习在气象预报中研究活跃,但实际应用仍面临挑战,尤其是精度问题。因此设计了一种雷达回波外推系统,应用所提出的残参卷积长短期记忆(RC-LSTM)模型,在使用规划采样的同时,为每一层堆叠的ConvLSTM单元添加了残差连接,使得模型在更深的同时保留原有小模型的学习能力,保证网络最大限度降低空间维度的历史信息损耗,从而提高长时效雷达回波外推的精度。

关键词：气象业务降水临近预报残参卷积长短期记忆雷达回波外推

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基于特征重组的遥感图像有向目标检测

光学学报 2024年第6期44卷 318-328页

作者：王友伟郭颖邵香迎王季宇鲍正位南京信息工程大学江苏省大气环境与装备技术协同创新中心江苏南京210044 南京信息工程大学自动化学院江苏南京210044

针对遥感有向目标存在的检测问题,设计了一个基于改进Rotated RPN的网络,设计特征重组机制,通过加权使网络关注有效目标区域。使用新的有向框标注方法,避免在临界角度出现错位等问题。在检测头前端使用极化注意力模块,改善因为分类和回... 详细信息

针对遥感有向目标存在的检测问题,设计了一个基于改进Rotated RPN的网络,设计特征重组机制,通过加权使网络关注有效目标区域。使用新的有向框标注方法,避免在临界角度出现错位等问题。在检测头前端使用极化注意力模块,改善因为分类和回归任务所需特征不一致导致的性能下降问题。实验结果表明,该模型可以提高多类目标的检测精度。相较于基准Rotated RPN,该模型在Dior-R数据集上精度提升4.95%,在HRSC2016数据集上精度提升11.75%。

关键词：遥感有向目标检测深度学习特征重组极化注意力

太阳高能粒子强度与日冕物质抛射及其Ⅱ型射电暴的关系

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物理学报 2024年第7期73卷 368-381页

作者：严豪丁留贯封莉顾斌南京信息工程大学大气物理学院南京210044 无锡学院大气与遥感学院无锡214105 中国科学院紫金山天文台南京210008 南京信息工程大学物理与光电工程学院南京210044

本文选取了第24太阳活动周2010年1月至2014年9月期间的快速、大角宽日冕物质抛射(CME)事件,结合不同约束条件下Richardson(2014)太阳高能粒子(SEP)强度经验模型输出结果,分析了CME属性、先行CME(pre-CME)、Ⅱ型射电暴等观测特征对SEP强... 详细信息

本文选取了第24太阳活动周2010年1月至2014年9月期间的快速、大角宽日冕物质抛射(CME)事件,结合不同约束条件下Richardson(2014)太阳高能粒子(SEP)强度经验模型输出结果,分析了CME属性、先行CME(pre-CME)、Ⅱ型射电暴等观测特征对SEP强度的影响,探讨了SEP事件的产生及其强度与这些特征的关系.主要结论如下:1)快速CME前13 h内是否存在pre-CME对模型预测效果和快速CME是否产生SEP事件有明显影响,但pre-CME的数量对模型输出结果没有明显改善.2)相比于无Ⅱ型射电暴伴随的快速CME而言,伴随Ⅱ型射电暴的CME爆发产生SEP事件的误报占比明显更低(42%),以此为约束条件,可更加突显大SEP事件(如峰值≥0.01 pfu/Me V)的模型预测值与观测值的关联;如果考虑射电增强,则SEP事件的误报占比可进一步下降至29.4%,模型预测效果显著提升.3)Ⅱ型射电暴的起始频率和结束频率对误报占比的影响不大,以此作为条件约束对模型预测效果提升不明显.4)如考虑Ⅱ型射电暴的细分类型作为模型约束条件,伴随多波段Ⅱ型射电暴的CME比单一波段事件具有更好的模型预测效果,如m-DH-kmⅡ型射电暴事件,具有较低的误报占比(35.4%),准确率较高.研究结果显示,除了CME的速度和角宽参数外,pre-CME、Ⅱ型射电暴及其增强、多波段类型等特征作为CME产生SEP事件的约束条件,SEP预测强度与观测强度具有较好的一致性,可以获得较优的模型预测效果.这也进一步表明了伴随有pre-CME、多波段Ⅱ型射电暴及其增强的快速大角宽CME更容易产生SEP事件,这些特征可作为SEP-rich类CME的辨别信号.

关键词：太阳高能粒子日冕物质抛射 Ⅱ型射电暴