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Two new approaches for image registration based onspatial-temporal relationship
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作者 DengZhipeng YangJie LiuXiaojun 《Journal of Systems Engineering and Electronics》 SCIE EI CSCD 2005年第2期284-289,共6页
How to improve the probability of registration and precision of localization is a hard problem, which is desiderated to solve. The two basic approaches (normalized cross-correlation and phase correlation) for image re... How to improve the probability of registration and precision of localization is a hard problem, which is desiderated to solve. The two basic approaches (normalized cross-correlation and phase correlation) for image registration are analysed, two improved approaches based on spatial-temporal relationship are presented. This method adds the correlation matrix according to the displacements in x- cirection and y- directions, and the registration pose is searched in the added matrix. The method overcomes the shortcoming that the probability of registration decreasing with area increasing owing to geometric distortion, improves the probability and the robustness of registration. 展开更多
关键词 image registration phase correlation normalized cross-correlation spatial-temporal relationship.
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基于两阶段聚类和MCMC算法的风光出力序列建模方法 被引量:1
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作者 郭红霞 邹桂林 +3 位作者 王子强 陈凌轩 马骞 陈亦平 《太阳能学报》 北大核心 2025年第1期491-502,共12页
针对风光出力的随机性建模问题,提出一种基于两阶段聚类和双层马尔科夫链模型的风光相关出力序列建模方法。首先采用两阶段聚类得到不同的风光典型日出力模式,第1阶段采用自组织映射聚类方法识别不同气象条件下的光伏出力类型;第2阶段... 针对风光出力的随机性建模问题,提出一种基于两阶段聚类和双层马尔科夫链模型的风光相关出力序列建模方法。首先采用两阶段聚类得到不同的风光典型日出力模式,第1阶段采用自组织映射聚类方法识别不同气象条件下的光伏出力类型;第2阶段采用近邻传播聚类方法对不同光伏出力类型对应的风电出力样本进行聚类。其次,建立双层马尔科夫链模型描述风光出力的相依变化,上层建立单变量马尔科夫链模型描述风光出力模式的日间转移,下层建立双变量马尔科夫链模型描述风光出力日内相邻时刻的状态转移。最后,采用MCMC模拟方法得到指定时间长度的风光出力序列。仿真算例表明,所提方法在各项评价指标上均优于传统MCMC方法及Copula模型,能生成更符合风光实际相关性的出力序列。 展开更多
关键词 时间序列 风电场 光伏电站 聚类分析 马尔科夫链蒙特卡洛方法 时空相关性
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时空特征强化与感知的视觉目标跟踪方法 被引量:1
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作者 郭虎升 刘正琪 +1 位作者 刘艳杰 王文剑 《陕西师范大学学报(自然科学版)》 北大核心 2025年第1期60-70,共11页
多数基于Transformer的目标跟踪模型提取的目标局部空间特征信息有限且时间特征利用不足,显著影响了目标跟踪模型在处理目标遮挡、形变或尺度变化等复杂场景下的性能。为此,提出一种时空特征强化与感知的视觉目标跟踪方法(visual object... 多数基于Transformer的目标跟踪模型提取的目标局部空间特征信息有限且时间特征利用不足,显著影响了目标跟踪模型在处理目标遮挡、形变或尺度变化等复杂场景下的性能。为此,提出一种时空特征强化与感知的视觉目标跟踪方法(visual object tracking method with spatial-temporal feature enhancement and perception,STFEP)。一方面,该方法使用Transformer进行搜索区域与时间上下文特征的提取与融合,以得到全局特征信息,通过设计的局部卷积神经网络,提取目标的局部特征信息,并与目标的全局特征信息相关联,进一步强化目标的特征表示。另一方面,提出了时空特征感知机制,对不同时刻的特征信息进行可靠性和必要性分析,构建动态模板以感知更丰富的时空信息,使模型适应目标及场景的复杂变化。在TrackingNet、GOT-10k、LaSOT、UAV123多个数据集上的实验结果表明,研究所提方法能够准确鲁棒的对目标进行跟踪,并在GOT-10k数据集上取得了最优的结果,AO、SR 0.5以及SR 0.75分别达到了73.7%、83.8%、70.6%。 展开更多
关键词 视觉目标跟踪 时空特征强化 全局-局部信息关联 时空特征感知 动态模板
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基于动态集群的风电机组异常状态检测方法 被引量:1
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作者 于华楠 李靖雨 +2 位作者 王鹤 李石强 边竞 《电力自动化设备》 北大核心 2025年第3期64-71,94,共9页
针对风电机组异常状态的检测问题,提出了考虑相似机组运行状态的风电机组异常检测方法。基于滑动时窗和K-means聚类算法对风电机组运行数据进行分析,提出了风电机组动态集群方法,进而建立了考虑时空相关性的风电机组集群。提出基于自适... 针对风电机组异常状态的检测问题,提出了考虑相似机组运行状态的风电机组异常检测方法。基于滑动时窗和K-means聚类算法对风电机组运行数据进行分析,提出了风电机组动态集群方法,进而建立了考虑时空相关性的风电机组集群。提出基于自适应权重与Levy飞行策略的北方苍鹰优化(WLNGO)算法;利用五折交叉验证(5CV)改进WLNGO算法,得到WLNGO-5CV算法,并利用该算法对核极限学习机(KELM)的超参数进行优化,进一步提出WLNGO-5CV-KELM回归模型。结合滑动时窗对相似机组预测残差进行统计分析得到实时预警阈值,消除了工况等因素对风电机组的影响,能够对目标风电机组进行可靠的异常检测。通过对中国东北某风电场的实际数据进行仿真分析,验证了所提方法的有效性和准确性。 展开更多
关键词 风电机组 WLNGO-5CV-KELM回归模型 时空相关性 动态集群 异常状态监测 数据采集与监控系统
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基于双重注意力时间卷积长短期记忆网络的短期负荷预测
5
作者 李丽芬 张近月 +1 位作者 曹旺斌 梅华威 《系统仿真学报》 北大核心 2025年第8期2004-2015,共12页
为提高负荷预测的精度,充分提取负荷与其他特征因素之间的隐藏关系,提出一种基于双重注意力时间卷积长短期记忆网络(dual-attention temporal convolutional LSTM network,DATCLSNet)的负荷预测方法。基于最大信息系数法对数据集进行相... 为提高负荷预测的精度,充分提取负荷与其他特征因素之间的隐藏关系,提出一种基于双重注意力时间卷积长短期记忆网络(dual-attention temporal convolutional LSTM network,DATCLSNet)的负荷预测方法。基于最大信息系数法对数据集进行相关性分析,完成特征筛选以减少模型的计算量,采用滑动窗构建模型的输入。构建DA-TCLSNet预测模型,时间卷积层提取不同时间尺度下的依赖关系、挖掘负荷及天气等数据之间的非线性特征;多头稀疏自注意力层关注重要信息;长短期记忆网络层挖掘时间序列的长期依赖关系;时间模式注意力层实现自适应学习同一时间步上不同变量间的联系,并通过残差结构连接上述模块以提高模型的表达能力。实验结果表明:该方法相比于其他负荷预测方法具有更佳的预测性能。 展开更多
关键词 负荷预测 时间卷积网络 注意力 残差结构 相关性分析
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基于改进图卷积的多站点海浪高度预测方法
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作者 卢鹏 王慧 +1 位作者 王振华 郑宗生 《海洋测绘》 北大核心 2025年第4期37-42,共6页
海浪高度的变化不仅随时间变化,还受周围海域的影响。针对现有方法仅关注单一站点的时序特征,缺乏对同一区域内不同站点间海浪高度的时空信息提取问题,提出一种改进图卷积的多站点海浪高度预测模型SD-STSGCN。首先采用基于密度的K-mean... 海浪高度的变化不仅随时间变化,还受周围海域的影响。针对现有方法仅关注单一站点的时序特征,缺乏对同一区域内不同站点间海浪高度的时空信息提取问题,提出一种改进图卷积的多站点海浪高度预测模型SD-STSGCN。首先采用基于密度的K-means聚类对站点分组;其次提出缩放距离因子构建邻接矩阵以动态调整权重;最后结合扩张卷积的时空同步图卷积模块捕捉时空特征,非线性映射输出各组站点未来时段的海浪高度预测结果。在覆盖多维度场景的44个站点上进行大区域实验,结果表明,相比于LSTM和TCN等模型,SD-STSGCN的预测效果最好,该方法有效挖掘了多站点时空相关性,为海浪高度预测提供了有效的补充方案。 展开更多
关键词 海浪高度预测 多站点预测 时空同步图卷积 时空相关性 邻接矩阵
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黄河中游某省地表饮用水水源地重金属时空分布特征与健康风险评估
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作者 王璐 李超 +4 位作者 昌盛 涂响 王山军 戴波阳 杨育博 《河南师范大学学报(自然科学版)》 北大核心 2025年第5期70-80,I0011,I0012,共13页
以黄河中游某省2018-2022年17个地级地表饮用水水源地的月度监测数据为基础,采用克里金插值法、重金属污染指数(HPI)法、内梅罗指数(NI)法和污染程度(CD)法开展重金属指标时空分布特征和污染水平分析,采用相关性分析和主成分分析(PCA)... 以黄河中游某省2018-2022年17个地级地表饮用水水源地的月度监测数据为基础,采用克里金插值法、重金属污染指数(HPI)法、内梅罗指数(NI)法和污染程度(CD)法开展重金属指标时空分布特征和污染水平分析,采用相关性分析和主成分分析(PCA)研究重金属的来源,通过蒙特卡罗模拟法对重金属进行口服摄入健康风险评估.研究结果显示,水源地重金属的平均质量浓度排序为ρ_(Ba)>ρ_(B)>ρ_(Fe)>ρ_(Mn)>ρ_(Mo)>ρ_(Ni)>ρ_(V)>ρ_(Co)>ρ_(Pb)>ρ_(As)>ρ_(Sb)>ρ_(Be).Fe、Mn、Pb、Mo、Co、Be、B、Sb和V的数据具有较高变异性(111.66%~330.68%).Fe、Mn、Be、Mo、Co、B和Ni的平均质量浓度在该省北部的水源地(朔州市和大同市)显示出较高的水平,在中部(晋中市)的水源地最低,而Ba的平均质量浓度在晋中市的水源地较高,As的平均质量浓度在全省的17个水源地基本一致.2018-2022年重金属年平均质量浓度变化幅度较小(18.64%~74.23%).HPI指数(平均值2.14)显示,该省重金属处于极低污染水平(HPI<15).Pearson相关性分析结果显示,As与Ba,Mo与Pb、Co、B、Ni和V之间有强烈的正相关性(p<0.01,0.27~0.63),说明它们有共同或者相似的来源.PCA结果显示,工农业和交通运输等人类活动是重金属的主要来源(28.5%),其次是地质背景(11.7%)和矿物开采活动(11.4%).口服摄入的健康风险评价结果表明,重金属没有非致癌风险和致癌风险,但95%分位值显示,As对儿童有一定的致癌风险(1.09×10^(-4)).同时,在极端条件下As、Co、Mo、Sb和V对成人(0.02%~0.25%)和儿童(0.51%~5.60%)有低水平的致癌风险,需要对As、Mo、Sb、V、Co重点关注. 展开更多
关键词 饮用水水源地 重金属 时空分布 Pearson相关性分析 健康风险评估
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动静图融合和时序流注意力网络用于交通流预测
8
作者 闫敬 王祥 郑铮 《兵工自动化》 北大核心 2025年第5期66-70,共5页
为准确预测交通流量有利于优化交通管理、提高交通效率的问题,提出一种新的动静态图融合和时序流注意力网络。通过图卷积网络捕捉动态和静态的空间相关性,引入流注意力机制,有效缓解二次复杂度问题;设计时间相关性建模(temporal correla... 为准确预测交通流量有利于优化交通管理、提高交通效率的问题,提出一种新的动静态图融合和时序流注意力网络。通过图卷积网络捕捉动态和静态的空间相关性,引入流注意力机制,有效缓解二次复杂度问题;设计时间相关性建模(temporal correlation modeling,TCM)模块替换流注意力机制的线性变换方法,以增强模型的时序建模能力。在4个真实世界的交通数据集上进行了大量实验。实验结果表明:所提出的模型具有优越的性能,并且明显优于基线。 展开更多
关键词 交通流预测 时空相关性 流注意力机制 图卷积网络 特征融合
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库布其沙漠植被净初级生产力时空演变规律及其气象驱动因素分析
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作者 陈皓锐 经思思 +6 位作者 叶苏蒙 代天金 吴立鹏 苗平 马红丽 吴雨箫 陈俊英 《农业机械学报》 北大核心 2025年第1期424-433,共10页
为探究库布其沙漠植被净初级生产力(Net primary production,NPP)的时空演变规律及其气象驱动因素,利用2001—2023年的MOD17A3HGF NPP数据,采用趋势分析、稳定性分析、相关分析、重要性分析等研究方法,分析库布其沙漠年均NPP的时空变化... 为探究库布其沙漠植被净初级生产力(Net primary production,NPP)的时空演变规律及其气象驱动因素,利用2001—2023年的MOD17A3HGF NPP数据,采用趋势分析、稳定性分析、相关分析、重要性分析等研究方法,分析库布其沙漠年均NPP的时空变化特征及其与潜在蒸散发、降水量、相对湿度、温度、水汽压亏缺量、风速等影响因素之间的关系。结果表明,2001—2023年库布其沙漠年均NPP为108.60 g/(m^(2)·a),范围为75.69~134.97 g/(m^(2)·a),整体呈现波动上升趋势。空间上,植被NPP主要分布在呼和木独镇西北部、吉日嘎朗图镇北部以及独贵塔拉镇东北部和南部。库布其沙漠地区植被NPP总体上为极显著增加趋势,稳定性波动较大,空间变异性显著。未来趋势分析表明,73.58%植被NPP具有反持续性,揭示了未来库布其沙漠植被NPP可能出现与当前变化趋势相反的情况。植被NPP与温度和降水量呈正相关的像元数占总像元数的比例最高,分别为90.56%和98.07%;植被NPP与风速和相对湿度呈负相关的比例最高,达60.57%和75.57%。潜在蒸散发和降水量为影响库布其沙漠植被NPP变化的主导因子。库布其沙漠植被NPP存在较强的时空异质性。本研究为荒漠生态系统的管理和可持续发展提供了科学依据。 展开更多
关键词 库布其沙漠 净初级生产力 时空变化 相关系数 气象驱动因素
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基于敏感轨迹段的个性化差分隐私保护方法
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作者 褚治广 刘艺菲 +1 位作者 王晴阳 张兴 《计算机工程与设计》 北大核心 2025年第7期1973-1979,共7页
针对传统的轨迹隐私保护方法中忽略敏感位置的时空相关性问题,提出一种基于敏感轨迹段的个性化差分隐私保护方法。针对敏感位置所在的轨迹段进行匿名能够有效避免时空攻击,综合考虑敏感轨迹段的形状相似性和语义类型多样性,构造满足用... 针对传统的轨迹隐私保护方法中忽略敏感位置的时空相关性问题,提出一种基于敏感轨迹段的个性化差分隐私保护方法。针对敏感位置所在的轨迹段进行匿名能够有效避免时空攻击,综合考虑敏感轨迹段的形状相似性和语义类型多样性,构造满足用户个性化隐私需求的匿名集合,为用户提供更好的隐私保护效果。在此基础上优化匿名区域,通过扰动敏感轨迹段来降低匿名区域面积,对匿名集合中的广义轨迹数添加差分隐私扰动,降低数据损失率。实验结果表明,与现有的轨迹匿名性方法相比,该方法在隐私保护和数据可用性方面更优。 展开更多
关键词 时空相关性 个性化 隐私保护 轨迹数据发布 k匿名 差分隐私 轨迹匿名性
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计及动态时空相关性的多风电场短期功率预测
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作者 李丹 黄烽云 +3 位作者 杨帆 唐建 罗娇娇 方泽仁 《电力系统及其自动化学报》 北大核心 2025年第2期1-9,共9页
针对同一区域内多风电场出力间复杂且动态的时空相关性,提出一种基于注意力时空同步图卷积网络的多风电场短期功率预测模型。首先引入注意力机制量化天气特征对风功率的影响,构建相邻3个时间步的风功率局部时空图,卷积提取局部时空特征... 针对同一区域内多风电场出力间复杂且动态的时空相关性,提出一种基于注意力时空同步图卷积网络的多风电场短期功率预测模型。首先引入注意力机制量化天气特征对风功率的影响,构建相邻3个时间步的风功率局部时空图,卷积提取局部时空特征;然后用时空同步图卷积层聚合输入时窗的整体时空特征;最后非线性映射输出多风电场未来时段的功率预测结果。实际算例结果表明,所提模型通过学习不同天气条件下风功率的时空动态演变规律,可将多风电场日前功率预测精度提高2.10%~13.94%。 展开更多
关键词 深度学习 风电功率 相关性 时空同步图卷积网络 功率预测
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基于HMM的本地化差分隐私动态位置保护方法
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作者 晏燕 李靖 《兰州理工大学学报》 北大核心 2025年第4期95-106,共12页
现有的本地化差分隐私位置保护方法大多针对用户的静态位置进行保护,未考虑到用户位置动态变化的应用场景,且存在算法复杂度高、扰动结果可用性低等问题.针对上述问题,提出一种基于隐马尔科夫模型(hidden Markov model,HMM)的本地化差... 现有的本地化差分隐私位置保护方法大多针对用户的静态位置进行保护,未考虑到用户位置动态变化的应用场景,且存在算法复杂度高、扰动结果可用性低等问题.针对上述问题,提出一种基于隐马尔科夫模型(hidden Markov model,HMM)的本地化差分隐私动态位置保护方法.首先,结合位置动态变化过程中的时空相关性,构建基于隐马尔科夫模型的时间序列和隐私保护安全区域,实现用户位置更新后本地化差分隐私扰动区域的优选.其次,设计基于隐马尔科夫模型的动态位置连续扰动算法和本地化差分隐私随机响应机制,对优选区域内的位置点进行扰动处理,实现用户位置的动态化本地差分隐私保护.最后,在实际位置轨迹数据集合上进行实验和分析,证明所提方法能够在实现动态位置数据本地化隐私保护的前提下,达到更好的聚合准确度和统计可用性. 展开更多
关键词 位置隐私 本地化差分隐私 时空相关性 隐马尔科夫模型 隐私保护安全区域
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基于地理时空关联和社会影响的兴趣点推荐 被引量:1
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作者 金红 陈礼珂 +3 位作者 游兰 吕顺营 周开成 肖奎 《计算机科学》 北大核心 2025年第5期128-138,共11页
随着基于位置的社交网络的流行,个性化兴趣点推荐已经成为一项重要任务。然而现有研究在对上下文信息建模及融合时对其内在联系考虑不充分,其中地理与时间两种上下文之间往往是相互影响的;此外,在建模用户社会关系时主要通过度量不同用... 随着基于位置的社交网络的流行,个性化兴趣点推荐已经成为一项重要任务。然而现有研究在对上下文信息建模及融合时对其内在联系考虑不充分,其中地理与时间两种上下文之间往往是相互影响的;此外,在建模用户社会关系时主要通过度量不同用户签到的POI子集之间的直接相似性来表达用户社交行为的相似性程度,未能更好地缓解数据稀疏对不同用户签到POI子集相似性度量的影响。因此,合理地重构了上下文信息模型并有效地融合建模到用户偏好中,提出了一种基于地理时空关联和社会影响的兴趣点推荐方法。该方法根据不同时间状态下用户的主要地理活动中心呈现空间聚集现象,使用带有时间约束的方法评估POI间的地理相关性,以建模POI地理信息对用户签到的影响。进一步地,在对用户社会关系建模时假设具有更多共同签到的POI或签到POI的类别有着更大重合度的用户社交行为的相似性更高,结合POI类别信息来提高社会关系建模的有效性和作用。最后,将提出的地理时空关联模型和用户社会关系模型融合到加权矩阵分解中,进行用户的个性化POI推荐。对比实验结果表明,所提方法具有更好的POI推荐性能,说明了提出的模型在上下文建模和克服数据稀疏性方面更具优势。 展开更多
关键词 基于位置的社交网络 兴趣点推荐 数据稀疏 地理时空关联 社会影响
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三大粮食功能区视角下农业高质量发展:时空演进、区域差异及空间关联
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作者 陈准 刘云朋 +3 位作者 王伟 陈太政 周志民 王保杰 《河南师范大学学报(自然科学版)》 北大核心 2025年第5期7-15,I0002,共10页
从农业高质量发展内涵出发构建农业高质量发展测度体系,基于2005-2022年中国31个省(区)的面板数据采用熵值法测度农业高质量发展水平.在此基础上,利用核密度估计、空间相关性分析、Dagum基尼系数及其分解法与社会网络分析等方法分析我... 从农业高质量发展内涵出发构建农业高质量发展测度体系,基于2005-2022年中国31个省(区)的面板数据采用熵值法测度农业高质量发展水平.在此基础上,利用核密度估计、空间相关性分析、Dagum基尼系数及其分解法与社会网络分析等方法分析我国农业高质量发展水平的时空演进及空间网络特征.研究发现:(1)考察期内,中国农业高质量发展水平整体呈上升趋势,呈现粮食主销区-粮食主产区-粮食产销平衡区递减格局.(2)各省份农业高质量发展水平全局上存在正向空间溢出效应,局部上呈现“高高”“低低”的集聚特征.(3)功能区间差异是我国农业高质量发展水平总体差异的主要来源.(4)农业高质量发展具有空间网络特征,空间关联的密切程度在波动中提高,关联网络的稳定性和可达性呈现增强趋势,粮食主销区在网络中处于主导地位,粮食主产区具有“桥梁”作用. 展开更多
关键词 农业高质量发展 时空演变 空间关联网络 区域差异
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计及多公共充电站差异化耦合关联的电动汽车充电负荷时-空短期预测 被引量:2
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作者 黄南天 孙赫宏 +3 位作者 王圣元 蔡国伟 张良 王日俊 《中国电机工程学报》 北大核心 2025年第4期1424-1435,I0016,共13页
现有电动汽车充电负荷预测研究,多对单一预测对象开展研究。同时,对充电场景下多公共充电站的充电负荷时-空预测研究较少。公共充电站的充电负荷波动剧烈,较私人充电设施的充电负荷难以预测。为此,提出一个基于自适应时-空图卷积神经网... 现有电动汽车充电负荷预测研究,多对单一预测对象开展研究。同时,对充电场景下多公共充电站的充电负荷时-空预测研究较少。公共充电站的充电负荷波动剧烈,较私人充电设施的充电负荷难以预测。为此,提出一个基于自适应时-空图卷积神经网络的多公共充电站充电负荷时-空短期预测方法。首先,通过快速最大信息系数构建含有日期、气象以及历史负荷特征的多节点特征集。并通过数据自适应图生成,构建动态相似权时-空图,实现多公共充电站空间连接关系重构。然后,构建图卷积层,差异化生成各节点的空间聚合特征,实现全域充电节点差异化特征增强。同时,通过节点自适应参数学习方法学习不同充电节点的充电模式。最后,通过门控循环单元层挖掘空间聚合特征的时域特征。所提出的公共充电站充电负荷时-空预测方法相应的对称平均绝对百分比误差(symmetric mean absolute percentage error,SMAPE)和平均绝对误差(mean absolute error,MAE)分别为12.95%和31.72 kW。 展开更多
关键词 充电负荷时-空短期预测 多公共充电站 图神经网络 自适应图生成 差异化时空耦合关联 节点自适应参数学习
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中国种植业碳排放时空特征、空间关联及影响因素
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作者 李贝 田云 郑家喜 《中国人口·资源与环境》 北大核心 2025年第6期112-123,共12页
农业部门是温室气体排放的重要来源之一,深入分析中国种植业碳排放的现状特征及其影响因素对于制定有效的农业减排政策、如期实现“双碳”目标具有重要意义。该研究以2005—2022年为考察期,在对全国及各省份种植业碳排放进行测度的基础... 农业部门是温室气体排放的重要来源之一,深入分析中国种植业碳排放的现状特征及其影响因素对于制定有效的农业减排政策、如期实现“双碳”目标具有重要意义。该研究以2005—2022年为考察期,在对全国及各省份种植业碳排放进行测度的基础上,综合运用莫兰指数与固定效应模型对其空间关联性及影响因素进行了探讨。研究结果表明:(1)2005—2022年,中国种植业碳排放总量虽经历了“先增后减”,但整体仍呈小幅上升态势;种植业碳排放强度始终处于下降态势,仅年际降幅存在差别。(2)2022年,种植业碳排放量及强度均表现出明显的省际差异;省域种植业碳排放量及强度均呈现出“南方高、北方低”的分布格局;各地区种植业碳排放构成呈现出农资投入驱动型、水稻种植驱动型、双因素驱动型和均衡型4类典型特征。(3)考察期内,中国种植业碳排放强度一直存在明显的空间相关性,整体空间集聚特征正逐步由高-高、低-低集聚的两极分化特征向以低-低集聚为主演变。(4)种植结构、农业机械化水平对种植业碳排放强度施加了显著的正向影响,农业生产力水平、城镇化水平和土地流转水平对种植业碳排放强度则均呈现显著的负向影响。基于此,该研究提出,要不断强化农用物资减量使用,积极优化农作物种植结构,大力研发并推广低能耗农用机械,稳妥推进农村土地流转,多措并举共同促进种植业碳减排。 展开更多
关键词 农业碳排放 种植业碳排放 时空特征 空间关联性
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基于时序图模式匹配的航天器故障诊断算法
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作者 罗瑞欣 刘显敏 +2 位作者 高宇鹏 梁寒玉 张妍 《宇航学报》 北大核心 2025年第2期262-271,共10页
故障诊断是支撑航天器在轨健康运行的有效手段,其主要任务是检测故障并判断其发生的具体位置和原因。由于结构复杂、工作环境极端等原因,航天器在轨监测数据与实际故障间关系难以获取,仅通过数据分析来实现故障诊断的方案可行性很低。... 故障诊断是支撑航天器在轨健康运行的有效手段,其主要任务是检测故障并判断其发生的具体位置和原因。由于结构复杂、工作环境极端等原因,航天器在轨监测数据与实际故障间关系难以获取,仅通过数据分析来实现故障诊断的方案可行性很低。对于同时利用知识图谱和监测数据共同完成故障诊断的思路,现有研究工作大都未考虑故障与一段时间内数据异常模式间的关系。为解决上述问题,提出了基于时序图模式匹配的航天器故障诊断算法,利用时序图表示连续时间片段内数据异常间的时序关系,支持描述更精细且更稳定的异常模式,使新算法实现更精准且更高效的航天器故障诊断。在航天数据上的实验结果表明,新算法具有更高的故障诊断精度,且时间代价较低。 展开更多
关键词 异常模式 故障诊断 时序关系 航天器
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基于数据驱动时空网络的城市中长期电力负荷预测 被引量:3
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作者 孙庆超 李嘉靓 +4 位作者 江万里 王若愚 李植鹏 胡亚荣 朱健斌 《中国电力》 北大核心 2025年第3期168-174,共7页
为了保障城市电网规划质量和做好电力电量平衡,准确的中长期电力负荷预测变得尤为重要。针对现有方法在利用城市区域间空间关联性方面的不足,提出了一种基于动态时间规整(dynamic time warping,DTW)和时空注意力图卷积(spatio-temporal ... 为了保障城市电网规划质量和做好电力电量平衡,准确的中长期电力负荷预测变得尤为重要。针对现有方法在利用城市区域间空间关联性方面的不足,提出了一种基于动态时间规整(dynamic time warping,DTW)和时空注意力图卷积(spatio-temporal attention graph convolution,ASTGCN)的预测方法。首先,通过深入分析目标城市各区域间的相关性,建立了耦合关系;其次,利用DTW算法构建邻接矩阵,捕捉城市各区域间的时空相关性;然后,应用ASTGCN模型预测各区域的负荷,以捕捉负荷的时空特征;最后,通过合并各区域的预测结果,得到整体的城市预测负荷。实验结果表明:所提方法能够更全面地捕捉城市中的时空关系,显著提高中长期负荷预测精度。 展开更多
关键词 中长期负荷预测 相关性分析 时空图卷积网络
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复杂背景干扰下基于时空关联的低慢小红外目标检测方法
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作者 卜德森 苏绍璟 +2 位作者 王迎龙 孙备 孙晓永 《仪器仪表学报》 北大核心 2025年第5期183-194,共12页
为了提升复杂背景干扰下对低慢小无人机红外目标探测能力,提出了一种复杂背景干扰下基于时空关联的低慢小红外目标检测方法。首先,在单帧静态目标检测研究方法上,基于YOLOv8检测算法改进,通过引入无跨步卷积层和P2小目标检测头,解决下... 为了提升复杂背景干扰下对低慢小无人机红外目标探测能力,提出了一种复杂背景干扰下基于时空关联的低慢小红外目标检测方法。首先,在单帧静态目标检测研究方法上,基于YOLOv8检测算法改进,通过引入无跨步卷积层和P2小目标检测头,解决下采样环节带来的小目标检测细粒度信息丢失问题并提高了小目标检测能力;其次,在动态轨迹预测研究方法上,通过引入卡尔曼滤波算法实现无人机目标轨迹预测;最后将单帧静态目标检测方法和基于卡尔曼滤波的动态轨迹预测关联,实现当低慢小无人机目标检测信息丢失时,依据置信度判别切换动态轨迹预测方法持续获取目标位置,实现在同一序列中对目标的帧间信息进行对齐,并完成帧间信息的交互,在时间维度上建立关联。实验结果表明,改进的单帧静态目标检测算法YOLOv8-P2-SPD平均精度mAP@0.5达到了86.8%,在云层、山地和楼宇等复杂背景下,提出的基于时空关联的低慢小红外目标检测方法相比单独使用单帧静态目标检测算法精确率可以提高12.1%,查全率可以提高12.2%。该方法可以有效弥补深度学习方法对复杂背景干扰下低慢小目标检测的不足,适用于复杂干扰背景下的低慢小目标检测。 展开更多
关键词 时空关联 低慢小无人机探测 YOLOv8 卡尔曼滤波
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基于Copula时空相关性模型的新能源容量置信度准时序评估
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作者 王世龙 王仁顺 +1 位作者 耿光超 江全元 《电力系统自动化》 北大核心 2025年第13期32-42,共11页
新能源渗透率的提升对电力系统的供电保障能力提出了挑战,如何考虑新能源的多维时空相关性对其容量置信度进行准确量化评估,对新型电力系统的可靠性分析与电源规划有着重要意义。为此,提出基于Copula转移核-连续状态空间马尔可夫链的时... 新能源渗透率的提升对电力系统的供电保障能力提出了挑战,如何考虑新能源的多维时空相关性对其容量置信度进行准确量化评估,对新型电力系统的可靠性分析与电源规划有着重要意义。为此,提出基于Copula转移核-连续状态空间马尔可夫链的时间相关性模型和基于D-Vine Copula函数的空间相关性模型,用以生成新能源多维时空场景。在此基础上,提出面向新能源集群容量置信度的改进准时序蒙特卡洛模拟方法,实现广域新能源供电能力的准确高效刻画。基于RTS-GMLC跨区电网算例的研究表明,所提方法能够准确对新能源的多维时空相关性进行建模,支持考虑广域风光互补的新能源容量置信度评估及其影响因素分析,为风光容量配比优化、提高源-荷相关性和接入储能等提升容量置信度的措施提供量化依据。 展开更多
关键词 新型电力系统 新能源 D-Vine Copula模型 时空相关性 容量置信度 蒙特卡洛模拟 储能
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