改进双向动态JPS算法的移动机器人全局路径规划

针对跳点搜索(jump point search, JPS)算法在寻路过程中所存在的路径拐点多、中间搜索跳点数多、寻找跳点的过程中扩展节点数多和寻路时间较长等问题,提出改进双向动态JPS算法。改进算法动态定义正、反扩展方向上的目标点,动态定义启发函数,并利用动态约束椭圆对算法的扩展区域加以限制,以区分椭圆内、外区域的扩展优先级。在算法从起点和目标点两个方向上分别向对方进行扩展的过程中,以寻找到的新的代价最小点为新椭圆的焦点,椭圆的方位和约束区域也随之动态调整。仿真结果表明,经过优化改进的双向动态JPS算法在一般地图中有一定的表现,在障碍物较少且目标点距离起点较近的室内环境地图中表现尤为良好。     

一种适用于塑料光纤局域网的收发器研究

提出了一种适用塑料光纤局域网的光纤收发器.收发器首先将输入的数据源进行CMI编码,再经过发送单元发送光信号;其次将接收到的光信号经过解码后送至光接收单元还原出原始数字序列.完成了仿真实验及实验室中与现有局域网中广泛使用的RJ-45接头的连接.实验证明该光纤收发器的可行性和有效性.     

基于机器学习的雨型分类研究：以淠河流域为例

【目的】为了提升洪水预报方案的科学性和精度,开展降雨雨型分类,制定不同雨型的预报方案并实施作业预报是一条有效的技术路线。【方法】基于淠河流域2003—2021年37个雨量站逐小时降雨观测数据,利用业界公认的动态时间规划(DTW)算法进行场次降雨雨型分类并作为基准分类结果。在此基础上,分别选取决策树(DT)、长短期记忆神经网络(LSTM)、LightGBM、支持向量机(SVM)四种机器学习方法建立分类模型并检验分类效果。通过调整样本规模,分析不同样本容量对分类效果的影响。【结果】结果表明：四种分类模型中,LightGBM分类精度最高且训练速度快,LSTM和SVM分类精度良好但训练效率相对较低,DT方法分类速度较快但分类精度相对较低。随着样本规模的增大,分类结果逐步稳定,四种方法的分类效果和训练效率逐步提升。【结论】结果验证了机器学习方法在降雨序列雨型分类中具有较强的适用性,可为洪水预报方案分类构建提供技术支撑。     

铁路信号设计一体化系统研究分析

现阶段,铁路信号系统大规模运用了通信技术,以此来适应其智能化和网络化的发展趋势,信号系统的各个部分如今正在安装通信设备。铁路发展对铁路信号系统提出了新的要求,要求铁路信号系统实现一体化。笔者研究分析了铁路信号设计一体化系统。     

基于子空间结构正则化的L21非负矩阵分解高光谱解混

标准的非负矩阵分解(NMF)应用于高光谱解混时,容易受到噪声和异常值的干扰,解混效果较差。为了提高分解性能,该文将L₂₁范数引入标准的NMF算法中,对模型进行了改进,从而提高算法的鲁棒性。其次,为了提高分解后丰度矩阵的稀疏性,将双重加权稀疏约束引入L₂₁NMF模型中,使其中一个权值提高每个像元对应的丰度向量上的稀疏性,另一个权值提高每个端元对应的丰度向量上的稀疏性。同时,为了利用像元的全局空间分布信息,观察地物在不同图像中的真实分布情况,引入子空间结构正则项,提出了基于子空间结构正则化的L₂₁非负矩阵分解(L₂₁NMF-SSR)算法。通过在模拟数据集和真实数据集与其他经典算法的比较,验证了该算法具有更好的性能,同时具有去噪能力。     

压入式通风掘进工作面粉尘分布规律研究

针对压入式通风掘进工作面风流流场结构特点,把工作面粉尘分布划分为3个区：射流区、回流区及涡流区来进行研究,建立了3个区粉尘浓度计算模型,得出了压入式通风掘进工作面3区粉尘分布不均匀的规律：即回流区、涡流区粉尘浓度较高,分布较均匀;射流区粉尘浓度相对较低,且粉尘浓度沿射程不断变化,离风筒出风口越远,射流断面粉尘平均浓度越高;射流卷吸比对进工作面粉尘分布不均匀性影响较大,射流卷吸比越大,整个工作面粉尘分布越均匀,这些结论为进一步研究掘进工作面通风过程中粉尘的分布,正确评价掘进工作面作业环境和掘进通风效率,提供了新的理论依据。     

电站枢纽综合出力系数计算及对调度过程模拟的影响

梯级水电站优化调度是当前大型水电枢纽研究的重要课题,调度方案的优劣对水电站发电效益影响很大。在进行调度方案建模过程中,出力计算是其中的核心问题之一,在以往的枢纽优化调度研究中,优化算法的应用研究占绝对的比重,但大都没有对其中建模的细节有过详细的描述,通过对三峡及葛洲坝梯级枢纽运行数据进行分析,给出枢纽出力系数的相关关系,以期对建模及求解提供较为准确的基础数据,同时,采用机组出力系数关系式对出力计算进行模拟,并对结果进行了初步的分析。     

全国小流域分布式单位线综合分析

基于全国小流域数据集,采用相关性分析和基于最小二乘法的多元回归非线性模型进行了小流域分布式单位线的综合分析,并以全国30个不同地形地貌类型区的中小流域为例开展了应用研究。研究表明:小流域不均匀系数、加权平均坡度反映了小流域汇流非均质分布特性,小流域属性与单位线特征值(洪峰流量、汇流时间和峰现时间)之间存在中度-强度相关关系;单位线洪峰流量、汇流时间和峰现时间最优公式型的均方根误差分别为0.14～0.75 m3/s、3.16～7.21 min和3.15～7.33 min,合格率分别为86%～100%、85%～100%和65%～100%,相关系数分别为0.93～0.99、0.89～0.99和0.83～0.98,构建的单位线特征值综合公式较好地反映了不同地形地貌类型区洪水集中度和汇集时间的差异性。研究可为缺资料地区中小流域暴雨洪水分析计算和山洪早期预报预警提供技术支撑。     

基于分布式水文模型的“尼伯特”台风暴雨洪水反演

台风暴雨具有强度大、降雨集中的特点,容易在沿海地区中小流域形成局地破坏性洪水灾害,基于高精度地形地貌数据构建分布式水文模型,是实现中小流域洪水模拟和预报的重要手段。以福建闽清县梅溪流域为研究区,基于高精度DEM、土壤和土地利用数据,采用中国山洪水文模型(CNFF-HM),构建了梅溪流域分布式水文模型,以56场实测水文气象资料对模型进行率定和验证,并对2016年7月9日发生的"尼伯特"台风带来的暴雨洪水进行反演。结果显示,构建的分布式水文模型验证和率定效果良好,对"尼伯特"台风暴雨洪水模拟的洪峰流量误差小于20%,确定性系数达到0.96,因此模型能够很好地反映流域短历时强降雨引发的洪水特征,为流域防洪减灾提供可靠的技术支撑。