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基于Sentinel多源数据的农田地表土壤水分反演模型构建与验证 被引量:33
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作者 郭交 刘健 +1 位作者 宁纪锋 韩文霆 《农业工程学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2019年第14期71-78,共8页
土壤水分是影响水文、生态和气候等环境过程的重要参数,而微波遥感是农田地表土壤水分测量的重要手段之一。针对微波遥感反演农田地表土壤水分受植被覆盖影响较大的问题,该文基于Sentinel-1和Sentinel-2多源遥感数据,利用Oh模型、支持... 土壤水分是影响水文、生态和气候等环境过程的重要参数,而微波遥感是农田地表土壤水分测量的重要手段之一。针对微波遥感反演农田地表土壤水分受植被覆盖影响较大的问题,该文基于Sentinel-1和Sentinel-2多源遥感数据,利用Oh模型、支持向量回归(support vector regression,SVR)和广义神经网络(generalized regression neural Network,GRNN)模型对土壤水分进行定量反演,以减小植被影响,提高反演精度。结果表明:通过水云模型去除植被影响后的Oh模型反演精度有所提高。加入不同植被指数的SVR和GRNN模型的反演效果总体优于Oh模型,基于SVR模型的多特征参数组合(双极化雷达后向散射系数、海拔高度、局部入射角、修改型土壤调整植被指数)反演效果最优,其测试集相关系数和均方根误差分别达到了0.903和0.015cm^3/cm^3,为利用多源遥感数据反演农田地表土壤水分提供了参考。 展开更多
关键词 土壤水分 模型 遥感 反演 多源数据 sentinel
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基于Sentinel多源遥感数据的农田地表土壤水分反演 被引量:1
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作者 李万涛 杨明龙 +3 位作者 唐秀娟 夏永华 杨赈 严正飞 《南方农业学报》 北大核心 2025年第1期87-96,共10页
【目的】通过多源遥感数据协同作用分析滇中地区姚安灌区的农田地表土壤含水率,为后续对滇中高原地区的地表土壤水分研究提供参考。【方法】选择Landsat 8、Sentinel遥感数据为数据源,构建土壤水分与特征参数关系式,比较线性回归模型、B... 【目的】通过多源遥感数据协同作用分析滇中地区姚安灌区的农田地表土壤含水率,为后续对滇中高原地区的地表土壤水分研究提供参考。【方法】选择Landsat 8、Sentinel遥感数据为数据源,构建土壤水分与特征参数关系式,比较线性回归模型、BP神经网络模型、粒子群优化(PSO)的BP(PSO-BP)神经网络模型、随机森林(RF)算法预测土壤含水率的精度,选择最佳方法反演姚安灌区农田地表土壤含水率。【结果】协同Sentinel-1微波数据和Sentinel-2光学数据,水云模型作用下VV后向散射系数减少0.1~0.4 dB、VH后向散射系数减少0~0.05 dB;加入特征参数,对比线性回归模型,BP神经网络模型的决定系数(R^(2))提高0.4589、PSO-BP神经网络模型的R^(2)提高0.3811、RF算法的R^(2)提高0.4544,其中,BP神经网络模型的R^(2)和均方根误差(RMSE)较优。依据BP神经网络模型反演的土壤含水率与监督分类的土地利用分类进行叠加分析,可知姚安灌区土壤含水率集中在20%~30%,位置主要集中在姚安灌区中部,土壤含水率10%~20%区域主要集中在姚安灌区北部,而土壤含水率30%~40%区域覆盖面积少且分散。姚安灌区的土壤类型根据土壤墒情的划分标准主要属于褐墒(合墒)和黑墒(饱墒)。【建议】优化模型及算法,增加土壤含水率实测数据量,提高反演精度;针对水资源分布不均的问题,融合无人机遥感数据,对土壤含水分进行实时监测,动态分配水资源,形成土壤水分评价机制与监测机制,实现水资源的合理分配。 展开更多
关键词 水云模型 sentinel数据 线性回归模型 BP神经网络模型 土壤水分反演
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基于无人机多源遥感数据和机器学习的高通量棉花估产研究 被引量:1
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作者 冯美臣 苏悦 +3 位作者 林涛 余汛 宋扬 金秀良 《农业机械学报》 北大核心 2025年第3期169-179,共11页
为综合利用光谱、冠层结构、纹理特征等信息对棉花进行无人机(Unmanned aerial vehicle,UAV)遥感产量估算并系统地分析光谱、冠层结构、纹理特征等信息对估产的贡献程度,本文在构建基于多源UAV数据棉花估产机器学习模型的基础上,进一步... 为综合利用光谱、冠层结构、纹理特征等信息对棉花进行无人机(Unmanned aerial vehicle,UAV)遥感产量估算并系统地分析光谱、冠层结构、纹理特征等信息对估产的贡献程度,本文在构建基于多源UAV数据棉花估产机器学习模型的基础上,进一步确定了估产的最佳生育时期,并对比了多源传感器数据在棉花产量估算中的效果,最后量化了各类输入特征的贡献度。采集棉花冠层RGB(Red green blue)、多光谱(Multispectral,MS)和激光雷达(Light detection and ranging,LiDAR)3种传感器数据,通过对棉花光谱植被指数与产量进行相关性分析,确定了棉花产量估算最佳生育时期,进而构建了基于偏最小二乘法回归(Partial least squares regression,PLSR)、随机森林回归(Random forest regression,RFR)、极致梯度提升(Extreme gradient boost,XGBoost)3种机器学习模型的棉花产量估算方法,并评估了基于2种最常用的传感器(RGB和MS相机)的性能。最终确定了光谱特征、冠层结构、纹理特征这3类特征信息在产量估算中的贡献度。研究结果表明,盛花期是棉花估产的最佳生育时期;基于盛花期的UAV数据,XGBoost模型取得了最高的产量估算精度(R^(2)为0.70,RMSE为611.31 kg/hm^(2),rRMSE为10.60%),在对比基于RGB和MS图像数据提取的特征时,基于MS图像数据提取的特征建模结果更好,同时将RGB和MS相机2种传感器数据提取的特征作为输入时,模型结果高于单一传感器;使用夏普利加性解释(Shapley additive explanations,SHAP)算法分析了机器学习模型中各个输入特征对于估产的贡献度,发现基于3种传感器的3种特征信息在产量估算方面都具有重要意义,其中,纹理特征与冠层结构在产量估算中展现出了较好的潜力。本研究可为棉花智慧化管理中高通量棉花产量估算提供理论和技术支持。 展开更多
关键词 棉花 估产 无人机遥感 多源数据 XGBoost 夏普利加性解释
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多源异质数据下深度神经网络的整合分析及其应用 被引量:1
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作者 王小燕 冮建伟 +1 位作者 王洁丹 王德青 《统计研究》 北大核心 2025年第2期122-134,共13页
随着计算机技术的发展,各行各业累积和存储了丰富的数据。这些数据往往具有来源差异性、高维性特点,基于这些特征的多源数据建模是统计学的热点问题。针对多源异质数据,本文提出深度神经网络整合分析模型(IADNN)。该模型建立了L_(1)-CMC... 随着计算机技术的发展,各行各业累积和存储了丰富的数据。这些数据往往具有来源差异性、高维性特点,基于这些特征的多源数据建模是统计学的热点问题。针对多源异质数据,本文提出深度神经网络整合分析模型(IADNN)。该模型建立了L_(1)-CMCP惩罚,以识别重要特征以及处理数据的异质性,其中外层MCP识别对多源数据集整体显著的特征;中层MCP识别特征在数据集层面的异质性;内层Lasso识别DNN节点的异质性。这种嵌套设计旨在促进数据集间的信息共享。本文对L_(1)-CMCP进行局部线性近似,再采用近端梯度下降算法进行模型估计。模拟分析表明,IADNN在特征选择和分类预测方面均有良好表现。当多源数据部分异质时,所提方法的F_(1)分数、FPR等评估指标均优于各数据集独立建模和合并建模的方法;在多源数据完全异质或完全同质时,所提方法取得了与理论最佳模型相近的效果。最后,将IADNN应用于不同经济发展水平地区的信用违约数据,发现该模型在风险指标选择和违约预测方面具备有效性。 展开更多
关键词 多源数据 整合分析 深度神经网络 信用评分
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2000-2022年新疆天山地区多源降水融合数据集 被引量:1
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作者 卢新玉 伏晓慧 +3 位作者 王秀琴 刘艳 火红 王敏仲 《中国科学数据(中英文网络版)》 2025年第1期390-398,共9页
天山山区属于我国典型的高寒山区,被誉为“中亚水塔”,对于新疆乃至中亚地区均具有重要意义。随着遥感技术的进步,利用卫星反演来估算山区降水量已成为一种重要方法,然而,由于山区地形复杂且分布不均,导致了基于卫星反演的降水数据在精... 天山山区属于我国典型的高寒山区,被誉为“中亚水塔”,对于新疆乃至中亚地区均具有重要意义。随着遥感技术的进步,利用卫星反演来估算山区降水量已成为一种重要方法,然而,由于山区地形复杂且分布不均,导致了基于卫星反演的降水数据在精度方面存在不足。针对此问题,本研究开展天山山区多源降水融合数据集研制,以GSMaP卫星降水数据为初始场,结合同期区域内1065个台站的实况日降水数据,发展一种基于最优插值的星地降水产品融合方法,最终生成2000–2022年天山山区逐日融合降水产品集。本数据集在研制过程中对实况数据进行了严格质控,对逐日融合降水数据进行了质量评估,相关系数由0.44提高至0.53(通过0.01水平显著性检验),绝对平均误差由6.3mm d^(-1)下降至5.7mm d^(-1)。本产品集有望为复杂地形区域的水资源管理与高效利用提供坚实的数据支持与科学支撑。 展开更多
关键词 天山山区 多源降水 最优插值 数据
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基于多源数据的城市轨道交通乘客路径选择估计方法 被引量:1
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作者 朱国 章澜岚 +4 位作者 刘家俊 杨皓帆 殷立超 张宁 张恒文 《都市快轨交通》 北大核心 2025年第1期99-105,共7页
城市轨道交通的成网运行,带来了客流路径选择的多样性。依据现有自动售检票系统(AFC)交易数据和概率推断方法,难以准确获知乘客的网络路径选择,完成轨道交通网络客流分配和票务清分等工作。利用网络站点信息构建城市轨道拓扑网络,搜寻O... 城市轨道交通的成网运行,带来了客流路径选择的多样性。依据现有自动售检票系统(AFC)交易数据和概率推断方法,难以准确获知乘客的网络路径选择,完成轨道交通网络客流分配和票务清分等工作。利用网络站点信息构建城市轨道拓扑网络,搜寻OD对可行路径集合,并利用AFC交易数据、手机信令数据、列车时刻表数据等多源数据构建非线性优化模型,推断乘客出行的路径选择。基于南京地铁网络进行验证,结果表明:模型具有有效性和鲁棒性。本研究可以为城市轨道交通运营及票务清分提供指导。 展开更多
关键词 城市轨道交通网络 自动售检票系统 多源数据 出行路径选择 非线性优化
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基于多源数据整合的北极海区沉积物分布特征
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作者 余佳 刘志杰 +3 位作者 舒雨婷 田先德 孔敏 李维禄 《极地研究》 北大核心 2025年第3期522-531,共10页
通过全面收集不同来源的北极海区数据,采取严格的质量控制标准筛选整合北极海区表层沉积物粒度数据共4245站,并应用粒级组分栅格叠加方法绘制北极海区沉积物类型图,探讨表层沉积物分布特征及其主要控制因素。研究结果表明:(1)北极海区... 通过全面收集不同来源的北极海区数据,采取严格的质量控制标准筛选整合北极海区表层沉积物粒度数据共4245站,并应用粒级组分栅格叠加方法绘制北极海区沉积物类型图,探讨表层沉积物分布特征及其主要控制因素。研究结果表明:(1)北极海区沉积物类型非常丰富,特别是含砾沉积物在陆架分布更为广泛;(2)含砾沉积物以含砾泥、含砾泥质砂、含砾砂、砾质泥和砾质泥质砂为主,而不含砾沉积物则主要以粉砂质砂、泥质砂、砂质粉砂、砂质泥和泥等为主;(3)北极海区沉积物分布主要受到河流输入、海岸侵蚀、海冰和冰山和洋流等因素的控制,河流输入和海岸侵蚀提供了主要的陆源沉积物来源;(4)海冰和冰山对粗粒碎屑物质的搬运尤为重要,洋流控制着沉积物输运路径,海冰携带沉积物可随洋流长距离输运至北冰洋中部和格陵兰海等深水区域。 展开更多
关键词 多源数据 粒度 沉积物 分布类型和特征 北极海区
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机场智能跑道系统的多源数据集成与应用
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作者 凌建明 侯天新 +2 位作者 刘诗福 陶泽峰 李沛霖 《同济大学学报(自然科学版)》 北大核心 2025年第7期1047-1054,共8页
在现有智能跑道内涵、架构基础上,针对智能跑道数据流转难题,系统分析了智能跑道海量、多源、异构、异频的数据特征。基于此,提出了面向智能跑道的多层次数据集成原理、多平台物理构成和全过程数据流架构。结合数据高效可靠利用、分类... 在现有智能跑道内涵、架构基础上,针对智能跑道数据流转难题,系统分析了智能跑道海量、多源、异构、异频的数据特征。基于此,提出了面向智能跑道的多层次数据集成原理、多平台物理构成和全过程数据流架构。结合数据高效可靠利用、分类长效保存需求,阐述了智能跑道数据预处理、标准化处理方法,总结了智能跑道数据存储特点,并建立了对应的多级存储架构与关联存储模式。日喀则定日机场落地应用表明,在不丢失有效信息的前提下减少无效信息超过95%,完成所有数据的统一管理、多源共享,推动智能跑道性能实时评价、风险超前预警、智能维护决策等优势功能的实现。 展开更多
关键词 机场工程 智能跑道 数据集成 多源异构 数据处理 数据存储
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基于深度学习的地下实验室多源监测数据融合技术初探
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作者 王鹏 王驹 +2 位作者 黄树桃 王锡勇 马明清 《地质论评》 北大核心 2025年第S1期389-391,共3页
高放废物地质处置特别是地下实验室研发过程中的多源数据融合挖掘研究具有重要意义(Wang Ju et al.,2018)。然而,目前阶段尚未实现对研发过程中多源数据的融合挖掘与二次应用。针对上述问题,从地下实验室多源监测数据特点出发,在确定地... 高放废物地质处置特别是地下实验室研发过程中的多源数据融合挖掘研究具有重要意义(Wang Ju et al.,2018)。然而,目前阶段尚未实现对研发过程中多源数据的融合挖掘与二次应用。针对上述问题,从地下实验室多源监测数据特点出发,在确定地下实验室多源监测数据模型构建的基础上,结合深度学习技术,初步构建了地下实验室多源监测数据融合技术方法,并初步开展了数据融合设计,为处置库场址评价和安全评价等综合评价工作提供了新的研究思路。 展开更多
关键词 高放废物地质处置 地下实验室 多源监测数据 深度学习 数据融合设计
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基于多源遥感数据的城市道路坍塌易发性预测
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作者 王明常 于海滨 +6 位作者 曾昭发 王典 韩复兴 张剑 罗修杰 冷亮 刘子维 《吉林大学学报(地球科学版)》 北大核心 2025年第3期1028-1038,共11页
城市道路坍塌是严重的城市安全问题,可能导致人员伤亡和交通中断,对城市运行和社会发展构成威胁。准确预测城市道路坍塌并分析其时空动态变化对城市安全具有重要意义。本研究以广东省深圳市福田区为研究区,利用多源遥感数据,结合随机森... 城市道路坍塌是严重的城市安全问题,可能导致人员伤亡和交通中断,对城市运行和社会发展构成威胁。准确预测城市道路坍塌并分析其时空动态变化对城市安全具有重要意义。本研究以广东省深圳市福田区为研究区,利用多源遥感数据,结合随机森林算法构建了一种城市道路坍塌易发性预测模型,并分析影响模型预测性能的关键指标和城市道路坍塌易发性的关键驱动因素。城市道路坍塌易发性时空预测结果表明:结合光学数据和雷达数据构建的城市道路坍塌易发性预测模型能够比较准确地预测道路坍塌易发性的时空变化,预测决定系数为0.65,预测精度较高;2017—2022年,福田区道路坍塌风险整体呈上升趋势,极低易发区和低易发区面积减少,中易发区和高易发区面积增加。随机森林特征重要性分析结果表明,基于影像数据提取的纹理特征对预测模型贡献度较高。根据地理探测器结果可知,人口、GDP和地下设施是影响城市道路坍塌的三个关键驱动因素。 展开更多
关键词 道路坍塌 随机森林 多源遥感数据 时空变化 广东省深圳市福田区
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多源不平衡数据下基于联邦学习的谐波减速器故障诊断方法
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作者 王玉静 叶柏宏 +2 位作者 康守强 刘连胜 孙宇林 《仪器仪表学报》 北大核心 2025年第6期317-329,共13页
针对工业机器人谐波减速器不同故障类别样本数量不平衡,以及单源信号获取信息往往有限,导致故障诊断准确率不高的问题,提出一种多源不平衡数据下基于联邦学习的谐波减速器故障诊断方法。该方法通过对不同用户的多源信号做小波变换,将一... 针对工业机器人谐波减速器不同故障类别样本数量不平衡,以及单源信号获取信息往往有限,导致故障诊断准确率不高的问题,提出一种多源不平衡数据下基于联邦学习的谐波减速器故障诊断方法。该方法通过对不同用户的多源信号做小波变换,将一维信号转换为二维图像,构建时频图数据集;利用改进的数据增强方法对不平衡数据集进行均衡处理;引入有效的通道注意力机制,并通过可学习的权重加权残差分支的输出,以增强模型对不同输入信号残差信息的适应性和对数据关键特征的提取能力;通过改进的多模态变分自编码器挖掘多源信号之间的互补信息进行特征融合,并采用焦点损失函数作为训练损失函数,使模型能够更关注错分频率较高的类别样本,构建多用户个性化本地模型;服务器端聚合用户端本地模型参数并更新全局模型,通过联邦学习保障用户端本地的孤岛隐私数据,从而对多源不平衡数据下谐波减速器进行故障诊断。通过搭建谐波减速器信号采集实验平台进行验证,所提方法能够有效提取谐波减速器多源不平衡数据的特征并实现信息融合,平均故障诊断准确率为98.8%,性能优于所对比的方法。 展开更多
关键词 数据不平衡 多源信息融合 联邦学习 谐波减速器 故障诊断
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基于宽度学习系统的云南省多源降水数据融合模型研究
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作者 周媛媛 杨晓辉 肖天贵 《高原气象》 北大核心 2025年第2期475-491,共17页
准确的降水量是精准预报降水引发的相关灾害的前提条件和基础,因此,获取准确的降水量显得十分必要。为此,本研究搭建了一个基于宽度学习系统(Broad learning system,BLS)的多源降水融合模型,以获取更准确的降水数据。以云南省为研究区域... 准确的降水量是精准预报降水引发的相关灾害的前提条件和基础,因此,获取准确的降水量显得十分必要。为此,本研究搭建了一个基于宽度学习系统(Broad learning system,BLS)的多源降水融合模型,以获取更准确的降水数据。以云南省为研究区域,选用2014年4月至2017年12月的3B42V7、IMERG、GSMaP、CMORPH、PERSIANN卫星数据以及雨量计数据作为源数据,加入经纬度信息,进行多源数据融合。留一年交叉验证法(Leave-one-year-out cross validation,LOYOCV)用于验证所提融合模型的性能,并使用相关系数(Pearson’s correlation coefficient,CC)、均方根误差(Root-mean square error,RMSE)、平均绝对误差(Mean absolute error,MAE)、纳什效率系数(Nash-Sutcliffe coefficient of efficiency,NSE)和克林-古普塔效率系数(Kling-Gupta efficiency,KGE)等统计指标量化在不同时空尺度上的融合降水量的准确性。同时,分别对比了基于支持向量机(Support vector machine,SVM)和深度神经网络(Deep neural network,DNN)的融合模型,评估了经纬度信息在所提融合模型中的效力。在LOYOCV中,BLS融合降水的日平均CC、RMSE、MAE、NSE均优于5个卫星产品。在时间尺度上,融合降水能够捕捉实际雨量计降水的时间趋势,且能较准确地估计2017年云南省的暴雨量;BLS融合降水在雨季(5-10月)和干季(11月到次年4月)均优于5个卫星产品中表现最好的CMORPH降水产品。在空间尺度上,相比5个卫星产品,BLS融合降水能在大部分地区表现出最高的CC、NSE以及最小的RMSE、MAE。BLS融合模型对实际降水的模拟能力高于SVM融合模型,且相对于DNN模型用时更短、更高效。此外,经纬度信息的加入能提升融合降水的准确性。总之,考虑了经纬度信息的基于BLS的多源降水融合模型能够提升云南省降水量的准确性,在多源降水数据融合领域有一定的应用价值。 展开更多
关键词 多源降水数据 数据融合 宽度学习系统 经纬度信息
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基于多源数据的柴达木盆地降水同位素特征研究
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作者 王涛 李其发 +2 位作者 张茜 王媛 陈建生 《河海大学学报(自然科学版)》 北大核心 2025年第2期29-38,共10页
为解决采用单一来源数据研究柴达木盆地降水同位素组成时空分布特征的局限性,综合利用TNIP数据、文献数据、C-Isoscape数据和GCMs数据,构建了当地大气降水线(LMWL),分析了柴达木盆地区域降水同位素组成的年内、年际变化及其温度和降水... 为解决采用单一来源数据研究柴达木盆地降水同位素组成时空分布特征的局限性,综合利用TNIP数据、文献数据、C-Isoscape数据和GCMs数据,构建了当地大气降水线(LMWL),分析了柴达木盆地区域降水同位素组成的年内、年际变化及其温度和降水量效应。结果表明:LMWL的斜率和截距低于GMWL,在空间分布上斜率呈现自西向东逐渐增大的趋势,这归因于云下二次蒸发的差异;降水δ^(18)O在年内尺度上呈现夏高冬低的季节变化特征;德令哈、小灶火、茫崖、大柴旦、乌兰站的降水δ^(18)O呈现逐年富集的变化趋势,温度是影响降水同位素年际变化的重要因素;柴达木盆地区域降水同位素温度效应显著,而降水量效应不明显。 展开更多
关键词 同位素特征 大气降水 多源数据 水文循环 柴达木盆地
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磷酸铁锂电池荷电状态估计的多源数据特征提取
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作者 刘素贞 任佳乐 +2 位作者 袁路航 徐志成 张闯 《电工技术学报》 北大核心 2025年第11期3349-3361,共13页
磷酸铁锂电池的开路电压与荷电状态(SOC)曲线平坦导致仅采用电信号难以实现对SOC的准确估计。鉴于此,该文从不同角度对实验获取的电-热-声多源数据进行全面特征提取,综合考虑不同特征选择方法的优势,提出了一种融合斯皮尔曼相关系数、... 磷酸铁锂电池的开路电压与荷电状态(SOC)曲线平坦导致仅采用电信号难以实现对SOC的准确估计。鉴于此,该文从不同角度对实验获取的电-热-声多源数据进行全面特征提取,综合考虑不同特征选择方法的优势,提出了一种融合斯皮尔曼相关系数、互信息、分类提升树、最小绝对收缩和选择算法的特征选择方法,实现对电-热-声特征的联合选择,进而提高SOC估计精度。研究结果表明,相较于单一数据源特征,使用电-热-声多源关键特征构建的模型具有较高的SOC估计精度,在动态压力测试工况与新欧洲驾驶循环工况下,SOC估计的平均绝对误差分别为0.91%和0.98%,方均根误差分别为1.03%和1.13%,验证了该方法的有效性和准确性。 展开更多
关键词 磷酸铁锂电池 荷电状态 多源数据 特征提取 特征选择
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不同数据源对汛期旱涝急转规律的影响及成因——以江西为例
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作者 白桦 肖文昌 +4 位作者 杨筱筱 张阳 温珍玉 李斌 陈静 《中国农村水利水电》 北大核心 2025年第3期30-36,共7页
气象旱涝急转规律对数据源时空尺度具有相依性,厘清数据源对规律影响意义显著。采用江西省及毗邻区59个气象站、302个雨量站汛期月降水资料和130项气象气候监测指数,综合运用旱涝急转指数(Drought-flood Abrupt Alternation Index,DFAI... 气象旱涝急转规律对数据源时空尺度具有相依性,厘清数据源对规律影响意义显著。采用江西省及毗邻区59个气象站、302个雨量站汛期月降水资料和130项气象气候监测指数,综合运用旱涝急转指数(Drought-flood Abrupt Alternation Index,DFAI)、时间序列分析、地统计、机器学习等方法评价汛期旱涝急转时空分布规律、驱动因子及其对数据源的响应。结果表明:两种数据源下汛期旱涝急转主要类型和强度相反,气象站数据源下旱涝急转类型为旱转涝,事件发生频次自1979年增加2.5倍、急转强度降低超10%;雨量站数据源下旱涝急转类型为涝转旱,事件发生频次自1991年增加2.6倍、急转强度增强超69%。两种数据源下旱转涝事件空间分布差异显著,气象站数据源下在年尺度和典型年尺度上旱转涝、涝转旱事件主要集中在研究区东部、南部,而雨量站数据源下在年尺度和典型年尺度上旱转涝、涝转旱事件均主要集中在研究区北部、南部。两种数据源DFAI时程变化驱动因子差异显著。基于随机森林和K近邻算法等适用算法,气象站数据源下西藏高原指数和厄尔尼诺-南方涛动指数是主要驱动因子,相关系数、偏相关系数绝对值分别在0.32~0.35、0.33~0.36间变化,对DFAI时程变化贡献率均大于45%;雨量站数据源下,亚洲经向环流指数是主要驱动因子,相关系数、偏相关系数绝对值为0.32、0.38,对DFAI时程变化贡献率为79%。 展开更多
关键词 旱涝急转 数据影响 时空变化 驱动因子 机器学习
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基于多源数据的配变低压侧谐波估计方法
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作者 张逸 林楠 +2 位作者 刘必杰 欧杰宇 黄雁 《中国电机工程学报》 北大核心 2025年第11期4305-4317,I0016,共14页
针对配变低压侧缺乏谐波量测的问题,该文结合短时测试数据和长期功率数据,提出一种基于深度学习的配变低压侧谐波估计方法。首先,采用Fisher最优分割法和导数动态时间弯曲算法相结合的方法对谐波主导用户进行识别;其次,提出一种变分模... 针对配变低压侧缺乏谐波量测的问题,该文结合短时测试数据和长期功率数据,提出一种基于深度学习的配变低压侧谐波估计方法。首先,采用Fisher最优分割法和导数动态时间弯曲算法相结合的方法对谐波主导用户进行识别;其次,提出一种变分模态分解和格拉姆角场相结合的电气数据转化方法,将谐波主导用户的功率信号和配变低压侧谐波信号转化为伪彩色格拉姆功率图像和灰色格拉姆谐波图像;最后,将两种图像输入到改进的PSRGAN(pix2pix-super-resolution generative adversarial network)模型中训练学习,学习谐波源用户功率数据与配变低压侧谐波数据间的映射关系,迁移生成配变低压侧谐波长期监测数据。通过仿真模型与实测算例验证所提方法的准确性,且所需数据易于获取,具有工程实用性。 展开更多
关键词 多源数据 变分模态分解 格拉姆变换 改进生成对抗模型 谐波估计
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多源数据融合的焊接质量监测技术
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作者 张发平 孙昊 +1 位作者 魏剑峰 宋紫阳 《北京理工大学学报》 北大核心 2025年第5期471-481,共11页
针对焊接质量的图像信息检测方法难以发现隐性焊接缺陷的问题,提出基于多源数据融合的焊接隐性异常检测和识别方法,以期增加缺陷检测的种类和提高精度.首先,对采集的焊接过程中的声音、电压、光谱、温度等多维度信息进行特征值计算,并... 针对焊接质量的图像信息检测方法难以发现隐性焊接缺陷的问题,提出基于多源数据融合的焊接隐性异常检测和识别方法,以期增加缺陷检测的种类和提高精度.首先,对采集的焊接过程中的声音、电压、光谱、温度等多维度信息进行特征值计算,并将这些特征值与焊接的熔池图像特征值结合,构成焊接质量的原始特征空间;然后采用线性判别方法,降维形成焊接信息的低维特征空间;最后,使用孤立森林法筛选邻域搜索空间,并将该邻域搜索空间中的焊接数据点划分为多个重叠子集.采用局部离群因子法对新数据点在多个重叠子集中进行邻域搜索,对焊接过程进行异常检测,该方法充分考虑了焊接质量数据的全局特征并且计算复杂度大为降低.最后,采用基于人工蜂群算法优化的概率神经网络进行焊接质量数据的精确细分和异常的精准识别,该方法增强了全局搜索能力,同时避免陷入局部最优.试验验证结果显示所提方法都焊接异常的检测精度可达97.44%,对综合焊接异常的识别精度可达96.03%,证明了方法的有效性. 展开更多
关键词 隐性焊接异常 多源数据 局部离群因子 概率神经网络 线性判别方法 人工蜂群算法
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基于数字孪生和多源数据融合的风力机叶片运维方法研究 被引量:2
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作者 罗浩 孙文磊 +3 位作者 常赛科 路程 王丽鑫 王宏伟 《机床与液压》 北大核心 2025年第2期179-189,共11页
为了解决风力机叶片运行数据来源多样、类型复杂和多维多尺度的特征所带来的数据冗余、信息融合困难、监测过程不明朗等问题,基于风力机叶片数字孪生建模、信息融合、状态预警、三维沉浸式可视化表达,融合标识解析技术,构建风力机组数... 为了解决风力机叶片运行数据来源多样、类型复杂和多维多尺度的特征所带来的数据冗余、信息融合困难、监测过程不明朗等问题,基于风力机叶片数字孪生建模、信息融合、状态预警、三维沉浸式可视化表达,融合标识解析技术,构建风力机组数字孪生系统标识索引层,提出一种基于数字孪生和多源数据融合的风力机叶片运维方法;基于“7个层次-2种视角”的方法、深度学习算法引擎以及可信的虚实驱动模型,采用基于仿生树的风力机叶片数据模型对所提方法进行了建模,以实现数据与模型的映射关系准确表达、风力机叶片的状态监测、智能运维和管理、多源数据汇聚融合等功能。所提方法打破了传统运维过程中运维指标杂乱无章、要素信息汇聚融合困难、信息孤岛等阻碍,实现了风力机组对于运行数据知识信息密度的提升与转化。最后基于C#编程代码在Unity3D引擎搭建了风力机叶片数字孪生运维平台,实现了风力机叶片数字孪生模型的虚实联动,为风力机叶片的智能运维管理提供了一种可靠手段。 展开更多
关键词 风力机叶片 数字孪生 多源数据融合 UNITY3D 智能运维
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联邦学习赋能数智化科技情报工作中的多源数据融合 被引量:1
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作者 窦路遥 魏凤 +3 位作者 邓阿妹 周洪 辛竹琳 付豪 《情报杂志》 北大核心 2025年第5期191-198,共8页
[研究目的]数智驱动背景下,面对传统机器学习方法所存在的数据孤岛、隐私泄露和计算资源限制问题,联邦学习提供了创新的解决方案。通过分析联邦学习在科技情报多源数据融合中的理论基础与实际应用,以期推动科技情报多源数据融合的转型升... [研究目的]数智驱动背景下,面对传统机器学习方法所存在的数据孤岛、隐私泄露和计算资源限制问题,联邦学习提供了创新的解决方案。通过分析联邦学习在科技情报多源数据融合中的理论基础与实际应用,以期推动科技情报多源数据融合的转型升级,实现数据共享与安全融合,提升科技情报分析的精准性和安全性。[研究方法]结合联邦学习技术特点与科技情报工作中多源数据融合的实践落脚点,从信息保密、信息优化和信息协同三个方面分析联邦学习在科技情报工作多源数据融合中的理论基础;再从跨组织、跨地域、跨领域、跨体量四个维度探讨联邦学习赋能科技情报多源数据融合的应用场景;继而从技术创新、多重模式、全域感知、多方协作角度提出促进科技情报多源数据融合的具体路径。[研究结果/结论]通过联邦学习技术的应用,科技情报工作可以在保护数据隐私和确保数据安全的前提下,实现多源数据的高效融合和共享,推动科技情报系列分析模型的持续优化和创新发展。 展开更多
关键词 数智驱动 联邦学习 科技情报 多源数据融合 安全共享 数据安全
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基于多源数据融合的新兴技术识别方法研究 被引量:5
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作者 王宏 刘沁莹 +2 位作者 胡玉峰 王庆红 周育忠 《科技进步与对策》 北大核心 2025年第5期21-31,共11页
新兴技术在科技革命和产业变革中发挥着重要作用,准确把握新兴技术发展方向有助于国家政策制定和科技快速发展。融合学术论文和专利文献数据,构建一套新兴技术识别方法。通过主题N元语法(TNG)模型抽取和筛选技术主题,确定关键技术主题,... 新兴技术在科技革命和产业变革中发挥着重要作用,准确把握新兴技术发展方向有助于国家政策制定和科技快速发展。融合学术论文和专利文献数据,构建一套新兴技术识别方法。通过主题N元语法(TNG)模型抽取和筛选技术主题,确定关键技术主题,通过量化新兴技术的5项特征指标:影响力、增长性、连贯性、创新性、不确定性和模糊性,计算新兴指数得分,对多源数据融合新兴技术进行识别和预判。预测新兴技术未来发展趋势,可为电网领域可持续发展提供有价值的参考,验证研究方法的可行性和有效性。 展开更多
关键词 新兴技术 多源异构数据融合 新兴技术画像 机器学习
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