融合动静态变量的滑坡多步位移预测方法

针对目前滑坡位移预测模型多以结合降雨、形变等动态变量的单步预测为主,缺乏对多步位移影响因素相关的时间周期等静态变量考虑的问题,提出了融合动静态变量的滑坡多步位移预测模型。首先,运用变量选择网络对初始输入变量进行选择,挖掘与滑坡日位移相关度高的变量,削弱冗余变量对模型的影响。然后,将静态变量集成于网络中,通过对上下文编码进行时间动态相关性调节。最后,以多头注意力模块捕获时序长期依赖关系,实现滑坡多步位移预测。以重庆市新铺滑坡为例,将本文方法与DeepAR、长短期记忆（LSTM）模型进行实验对比,结果表明,本文方法可实现较为稳健的高精度滑坡多步位移预测。     

QoS控制服务器的研究

对当前的一种服务器QoS控制模型进行了修改,由分类后进行连接改为分类前进行连接,并且增加了过载保护和动态调度。在HTTP Server服务器上进行了过载保护和服务区分等对比实验,实验说明,具有QoS控制的服务器,显著地提高了过载能力,平稳性和性能得到了显著地提高。     

植被茂密地区点云双重滤波方法研究

为了解决目前机载激光雷达点云滤波算法中特征单一、运算效率低、植被覆盖区效果较差等问题,提出一种植被茂密地区的点云自适应双重滤波方法.首先利用回波分离方法,分别提取点云的单次回波和末次回波进行粗滤波处理;然后利用偏度平衡理论进行单次回波的强度阈值确定,同时利用最大类间方差法对首次回波和末次回波的高程差进行高差运算,实现末...