梅溪流域城镇化进程对山前平原区洪涝过程的影响

为探究城镇化进程引起土地利用类型变化对山前平原区洪涝过程的影响,以梅溪流域下游平原区的洪濑镇为例,分析了2002—2018年梅溪流域上游山区和下游平原区的土地利用类型变化,并基于多情景数值模拟,研究了流域尺度内土地利用类型变化对山前平原区洪涝过程和地表淹没状况的影响。结果表明：随着梅溪流域耕地和林地面积减少、城镇建设用地增加,上游山区的径流系数和峰值流量均增大,下游山前平原区的淹没状况更加严重;上游山区的城镇建设用地增加使山区骤发洪水峰值流量增大、峰现时间提前,主要影响地表平均最大淹没水深和平均峰现时间;下游平原区的城镇建设用地增加使内涝发生的时间提前,主要影响地表平均淹没历时。     

城市原水系统调度研究与应用综述

从城市原水系统调度的理论研究、软件开发和工程实践三方面,回顾了国内外城市原水系统调度的研究进展;探讨了原水调度与水资源配置和水库群调度的区别,分析了模拟调度和优化调度的优势和不足,归纳了智能调度的技术要点并总结其在原水公司中的实际应用;介绍了常用原水调度仿真软件的计算机制和特点,分析了智能调度软件开发中决策支持系统的应用途径;通过国内外规模各异的城市原水系统调度工程案例分析了原水调度在合理利用水资源、提高供水效率、应对突发事件等方面的实际价值。指出未来的研究方向包括：加强城市原水系统智能调度理论研究,构建适用面广、可操作性强的城市原水智能调度系统;提高城市原水系统调度目标的预测精度与时效性;建立科学的城市原水系统应急调度预案库;形成满足生态与发展需求的城市原水系统调度评价体系。     

社区尺度居民楼内涝淹没过程精细化模拟及室内财产损失评估

以西安一小区居民楼为研究对象,构建了高精度城市雨洪模型,并通过实测暴雨内涝监测数据验证了模型的可靠性;利用构建的模型模拟了6种设计降雨重现期下的居民楼室内动态淹没过程,并以西安市中等收入家庭的房屋配置为计算单元,分析了各类居民室内财产的淹没水深阈值,依此拟合得到了室内财产淹没水深-损失率关系曲线,结合居民楼在不同降雨重现期下的淹没水深,计算得到了各居民楼在不同降雨重现期下的内涝淹没财产损失数据。结果表明：不同降雨重现期下,同一居民楼一层居民房屋室内进水淹没水深随降雨重现期的增大而增大;同一降雨重现期下,各栋居民楼因高程不一致导致内涝淹没过程及最大淹没水深不一样。     

一种新的基于隐喻地图的RPA路径规划算法

智能化地制定机器人流程自动化(robotic process automation, RPA)执行路径有利于企业节约相关人力成本以及提高RPA的推广,提出基于改进深度双Q网络(double deep Q-learning algorithms, DDQN)算法进行RPA路径规划。首先针对存在RPA的作业环境即Web页面,不满足深度增强算法的探索条件的问题,借助隐喻地图的思想,通过构建虚拟环境来满足路径规划实验要求。同时为了提高DDQN算法探索效率,提出利用样本之间的位置信息的杰卡德系数,将其作为样本优先度结合基于排名的优先级(rank-based prioritization)构建新的采样方式。通过随机采用任务样本在虚拟环境上进行验证,证明其符合实验要求。进一步比较改进DDQN、深度Q网络(deep Q network, DQN)、DDQN、PPO以及SAC-Discrete算法的实验结果,结果显示改进算法的迭代次数更少、收敛速度更快以及回报值更高,验证了改进DDQN的有效性和可行性。     

用微机编制工程网络计划

介绍了鞍钢建设公司工程网络计划系统软件的主要功能与特点,并较详细地阐述了系统实现中的几个主要技术问题的处理方法。     

“国培计划”县级教师培训团队置换脱产研修项目学员返岗问卷调查报告

根据保山学院实施的“国培计划”县级教师培训团队置换脱产研修项目,采用问卷的形式对学员返岗后跟踪调查,总结项目实施经验的同时,分析项目实施存在问题,探讨了对策,更有力的推进“国培计划”。     

自适应概率选择模型的改进蚁群算法研究

传统的蚁群算法在路径规划中存在收敛速度慢、易陷入局部最优解等问题。针对这些缺陷,提出一种基于自适应概率选择模型的改进蚁群算法。最后,在Matlab2016a仿真软件中构建两种地图环境,对两种算法在不同环境下的适应性和寻优能力进行仿真实验。结果表明,改进的蚁群算法的体现了更好的收敛性,在复杂环境下的最优路径和寻优时间更短。     

基于区域结构特征的城区LiDAR数据快速分类

机载激光雷达能够及时准确地获取大量具有精确三维位置信息的三维点云数据,在数字城市、森林防火、智能交通等领域有着广泛的应用。城市中心区域的三维点云数据往往会因为高大树木或植被的遮挡,造成建筑物等人造目标识别特别困难。本文通过直接的二次多项式拟合方式提取高大树木等植被与建筑物目标典型局部区域的区域信息,构建区域目标敏感的结构特征,进而,通过模糊逻辑即可完成三维点云数据的建筑物目标敏感的分类任务。实验结果表明,该方法能够快速有效地实现较大尺度范围内LiDAR点云数据的分类,具有较好的应用前景和推广能力。     

2012-2017年呼包鄂城市群夜间灯光动态变化特征及其驱动因素分析

针对当前处于大发展变革阶段的新兴城市群时空变化及驱动因素不明的问题,文章基于2012—2017年夜间灯光影像数据,利用数值统计、标准差椭圆和线性回归等分析方法,结合高分遥感数据和其他辅助数据,研究了呼包鄂城市群夜间灯光在地理空间上的规模分布和变化,分析了夜间灯光的灯光变化与经济发展的关系,并进一步探究了城市群夜间灯光发展的扩张强度、方向以及主要驱动因素。研究结果表明:过去6年间,呼包鄂城市群夜间灯光强度呈现“V”型曲线,与其GDP的发展趋势是一致的;通过椭圆重心分析,显示整个城市群的夜间灯光重心向位于西南方向的鄂尔多斯市移动,鄂尔多斯市对整个城市群的经济发展有较强的拉动作用;利用夜间灯光驱动因子分析,并结合高分遥感光学影像以及灯光变化的区域,发现呼包鄂城市群的发展受能源因素的影响最大,是目前主导城市群发展的关键因素。     

基于国产处理器增量式实时交通流预测算法及实现

针对城市交通难以处理大量数据且实时性差等问题,提出了根据增量式城市交通流数据预测拥堵情况的一种基于国产处理器的L-BFGS(limited-memory BFGS)算法。该算法通过存储向量序列计算Hessian矩阵,改进Two-Loop算法求下降方向,在Spark集群中并行处理时收敛速度快,适用于实时性要求强的城市交通场景。实验结果证明,L-BFGS预测算法完全可以在国产平台上对大规模的实时交通数据流进行快速建模、预测,在改善城市交通管理水平提供有效支撑的同时也丰富了国产芯片的应用领域。