徽州古村落与水口园林的文化景观成因探颐

以徽州古村落及其水口园林为研究目标,通过对宗氏族谱、方志等记载的历史上相关风水选址活动的探究,结合大量的实例参照与图例的比对,对其村落格局、水系、人文景观等文化积淀的成因进行深层次的分析。特别是针对村落水流出口且被视为村落门户和灵魂的“水口”,对其景观建构、功能特性、文化属性进行了较为详细的阐述。结合新农村建设的发展势头,试图从中发现可供我国当前乡村景观格局借鉴的传统“天人合融”的精神本质。     

我国古代农耕图像及诗文的视觉化情境解读

我国古代传统农田景观格局的形成及发展模式一直处于以农耕文化为构架的自囿、原生的乡土风貌框架中,有着该特质独有的魅力,以解读我国古代农业典籍文献及相关咏农诗文的视角入手,从农耕图像与古代诗文中剖析农耕文化映射下的古代农田及村舍景观。试图揭示出传统农田景观的视觉化表征及地域性特点。     

一种无源被动室内区域定位方法的研究

室内区域定位在医疗养老、智慧大楼等领域有着广泛的应用.室内区域定位中最突出的问题是无线电信道效应的动态和不可预测性(如多径传播、信道衰落等)对接收信号强度(received signal strength, RSS)的干扰影响.为了降低无线电的干扰,提出了一种新的基于注意力机制的CNN-BiLSTM的室内区域定位模型,该模型通过捕获粗细粒度特征与定位区域的对应关系来减弱RSS序列对信道变化的依赖.首先,利用卷积神经网络(convolutional neural network, CNN)学习捕捉RSS序列的特征来抽取区域中心点的细粒度特征.然后,利用双向长短时记忆(bidirectional long short-term memory, BiLSTM)网络的存储记忆特性,学习当前与过去RSS序列中隐含区域范围的粗粒度特征.最后,利用注意力机制,通过融合粗细粒度特征,建立RSS序列特征与区域位置的映射关系,获取区域位置信息.真实室内环境下区域定位的实验结果表明,与目前定位效果最好的网格区域综合概率定位模型相比,提出的方法在降低计算复杂度的同时提高了区域定位的准确度和对环境的适应能力.     

基于时空残差张量学习的城市路网交通数据修复

针对城市道路网络环境下各种软/硬件故障导致的交通数据缺失问题,提出了一种基于时空残差张量学习（spatial-temporal residual tensor learning,ST-RTL）的交通数据修复方法。该方法通过构造带缺失值的三维交通张量以最大程度表征原始路网时空信息;并在高斯分布假设基础上,采用Gibbs采样完成对缺失数据的CANDECOMP/PARAFAC（CP）张量分解与低秩重构。考虑到张量修复过程产生的残差值,研究设计一种可动态迭代的双向残差优化结构以捕捉剩余时空依赖特性,实现对缺失交通数据的精准修复。采用公开的杭州地铁客流数据进行模型构建与验证。结果表明,当缺失率为10%~80%时,三种缺失场景（随机、聚类和混合缺失）对张量结构破坏存在较大差异,其中聚类缺失的破坏程度最大,此时,ST-RTL的评估指标MAPE、RMSE和MAE分别位于3.1071~7.0371、16.3779~58.4286、3.7434~8.0135之间;且随着缺失率递增,ST-RTL模型各指标呈加速增加趋势。与HaLRTC、GAIN和BGCP等代表性基准模型相比,所建立的ST-RTL模型在可接受计算代价范围内具有更低的性能指标和更强的稳定性,能为智能交通系统提供高质量的基础数据。