多元线性回归在水库短期洪水预报中的应用

应用Excel,以流域平均降雨量、前期影响和主要降雨历时为因子,建立多元线性回归方程,进行水库短期洪水预报,预报结果精度较高,具有简单易用的特点。     

结合用户组群和隐性信任的概率矩阵分解推荐

研究表明在社会网络推荐中添加明确的社会信任明显提高了评分的预测精度,但现实生活中很难得到用户之间明确的信任评分。之前已有学者研究并提出了信任度量方法来计算和预测用户之间的相互作用及信任评分。提出了一种基于Hellinger距离的社会信任关系提取方法,通过描述二分网络中一侧节点的f散度来进行用户相似度计算。然后结合用户分组信息,将提取的隐式社会关系加入改进的概率矩阵分解中,提出一种新的基于用户组群和隐性社会关系的概率矩阵分解算法（CH-PMF）。实验结果表明,提出的模型与应用实际用户明确表示的信任分数推荐结果表现几乎相同,且在无法提取到明确信任数据时,CH-PMF有着比其他传统算法更好的推荐效果。     

浅谈毛庄沟排水涵洞管身段局部混凝土裂缝成因及处理

毛庄沟排水涵洞位于平顶山市宝丰县石桥镇毛庄西南500m处.总干渠设计策底高程约121.84m,河架交叉点处总干渠桩号为SH(3)38+142.4,本文作者以此涵洞混凝土裂缝处理项目为例,对施工工艺进行了介绍.     

河道堤防工程管理信息系统的开发

河道堤防工程管理信息系统可以实现工程档案的管理,同时提供工程运行管理的信息服务,基本实现了水利信息化建设的目标。文章主要介绍了此系统的模块设计思路和系统的主要实现功能,对同类系统的开发具有一定借鉴意义。     

煤炭开采导致的农田生态系统固碳损失评估

煤炭开采活动损坏了原生地貌和地表植被,造成了矿区及其周边环境的破坏,引起植被-土壤碳汇量减少,导致了农田生态系统碳储量的大量流失。为了量化煤炭开采对矿区农田的生态影响范围,评估矿区农田生态系统固碳损失,本研究以长河流域矿区为例,构建了一种估算煤炭开采导致农田生态系统固碳损失的方法。利用矿区数据、遥感数据、气候数据、地理数据等确定农田直接受损区和参照区,通过测算直接受损区周边归一化植被指数(NDVI)的变化趋势确定间接受损区;采用增强自适应的遥感图像时空融合方法(ESTARFM)和CASA模型计算农田植被固碳量,实地采样并测试了农田土壤有机碳;结合矿区土地利用变化计算矿区农田生态系统固碳损失量。结果表明:2000—2015年,长河流域矿区因煤炭开采导致的农田直接受损面积为5.06 km~2,间接受损面积为18.99 km~2;矿区农田植被固碳量为3 936.16 t/km~2,土壤碳储存量为6 737.05 t/km~2;矿区农田生态系统固碳总损失量为30 737.68 t,其中直接受损区固碳损失量占总损失的42.12%,间接受损区固碳损失量占总损失的57.88%,表明间接受损区也应纳入煤炭开采导致的生态破坏的评估中;煤炭开采对矿区农田生态系统固碳量的影响属于失碳效应。     

一种基于拟态防御机制的SDN虚拟蜜网

针对传统蜜网部署不方便，流量控制困难，蜜网动态调整较复杂的缺陷，利用SDN技术灵活的控制机制与容器高速、轻量的技术特性，设计了具有动态可调整特性的SDN虚拟蜜网，结合拟态防御机制为SDN虚拟蜜网提供动态调整的依据，并通过博弈论验证了基于拟态防御机制的SDN虚拟蜜网的有效性。利用Containernet仿真实验平台搭建出SDN虚拟蜜网，并设计实现了基于拟态防御机制的动态跳变，通过实验验证了该蜜网的可行性。     

基于对偶随机投影的线性核支持向量机

针对大型支持向量机（SVM）经随机投影特征降维后分类精度下降的问题,结合对偶恢复理论,提出了面向大规模分类问题的基于对偶随机投影的线性核支持向量机（drp-LSVM）。首先,分析论证了drp-LSVM相关几何性质,证明了在保持与基于随机投影降维的支持向量机（rp-LSVM）相近几何优势的同时,其划分超平面更接近于用全部数据训练得到的原始分类器。然后,针对提出的drp-LSVM快速求解问题,改进了传统的序列最小优化（SMO）算法,设计了基于改进SMO算法的drp-LSVM分类器。最后实验结果表明,drp-LSVM在继承rp-LSVM优点的同时,减小了分类误差,提高了训练精度,并且各项性能评价更接近于用原始数据训练得到的分类器;设计的基于改进SMO算法的分类器不但可以减少内存消耗,同时可以拥有较高的训练精度。     

基于分布式PID控制的时变时延多智能体系统的一致性

研究普通阶多智能体系统存在时变时延条件下的一致性问题.首先,针对系统存在时变时延的情况,结合状态反馈与PID控制提出一种一致性协议;然后,将系统状态空间分解为一致子空间和一致补子空间,采用状态空间分解法将一致性问题转化为渐近稳定问题,给出系统实现一致的充分必要条件;并确定系统的一致性函数的显示表达式;最后,构造Lyapunov-Krasovskii泛函,基于线性矩阵不等式(LMI)给出控制参数的计算方法,采用可扩充性方法降低线性矩阵不等式的计算数量.仿真结果表明,系统的结构拓扑图存在全局可达节点时,系统在所提出的协议作用下通过计算合适的PID参数和控制参数可实现一致性,通过与纯比例控制的结果对比表明,所提出的协议能够消除系统稳态误差,使系统趋于一致.     

一种基于幂指数拉伸的去雾算法

比较同一场景无雾和有雾时图像RGB(Red-green-blue)三通道和HSV(Hue-saturation-value)三通道的变化,提出一种基于幂指数拉伸的去雾算法。首先将图像从RGB变换到HSV空间,将饱和度分量和亮度分量分别作1～3的幂指数拉伸和调整,将拉伸变换后分量生成HSV图像再变换到RGB空间,生成增强后的去雾图像。以饱和度均值、亮度指标、信息熵和对比度作为去雾评价的指标,确定最优的拉伸幂指数组合。然后使用最优幂指数完成去雾处理,同时根据图像饱和变化的阈值或时间间隔长度决定是否重新寻找最优拉伸幂指数。最后使用Python软件,借助多进程编程实现本文去雾算法。当图像分辨率为400像素×300像素时,树莓派上运行时幂指数参数寻优用时为5.077～6.160 s,单帧图像去雾用时第1帧时间长为0.308 s,其余时间为0.077～0.168 s,结果验证了本文算法的实时性。