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基于多无人机协同的林火安全探测及人员疏散
1
作者
耿鹏
杨豪杰
+1 位作者
薛芳琳
柳艳
《中国安全科学学报》
北大核心
2025年第4期43-50,共8页
针对当前林火频发背景下无人探测系统缺失及火灾失控后人员疏散效率低的问题,提出一种基于多无人机(MUAVs)协同的林火安全探测方法和避难所选址优化策略。在NetLogo平台上构建多因素耦合的森林火灾动态蔓延模型;改进基于蚁群算法的MUAV...
针对当前林火频发背景下无人探测系统缺失及火灾失控后人员疏散效率低的问题,提出一种基于多无人机(MUAVs)协同的林火安全探测方法和避难所选址优化策略。在NetLogo平台上构建多因素耦合的森林火灾动态蔓延模型;改进基于蚁群算法的MUAVs协同搜索机制,该机制通过引入吸引信息素(引导火点聚集区域搜索)与排斥信息素(避免重复路径),优化无人机(UAV)飞行方向转移概率,并建立含避障功能及载水量-速度约束的飞行模型;结合希腊罗德岛地理信息系统(GIS)数据,构建人员疏散动态仿真环境。结果表明:改进蚁群算法在株树密度50%与60%场景下,收敛时间分别较传统算法缩短15%与14%,搜索覆盖率提升35.02%与32.16%;经过对避难所选址进行优化,基于A算法的疏散策略使整体死亡率降低2.525%。
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关键词
森林火灾
多无人机(MUAVs)
人员疏散
火点探测
改进蚁群算法
A算法
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职称材料
车间流水线场景下基于随机森林的多元输入信道路径损耗模型研究
2
作者
余雨
丁文慧
+4 位作者
严伟
徐晨
许恒飞
杨洁
张云萱
《南京邮电大学学报(自然科学版)》
北大核心
2025年第4期12-20,共9页
针对车间流水线复杂环境中的信道建模需求,结合多维特征数据与随机森林方法,提出了一种多元输入路径损耗模型。首先,通过射线追踪技术获取多维度特征数据,利用决策树集成方法实现路径损耗的精准预测。然后,分析了随机森林超参数对模型...
针对车间流水线复杂环境中的信道建模需求,结合多维特征数据与随机森林方法,提出了一种多元输入路径损耗模型。首先,通过射线追踪技术获取多维度特征数据,利用决策树集成方法实现路径损耗的精准预测。然后,分析了随机森林超参数对模型性能的影响,并给出了模型参数提取方法。此外,与三维模型、人工神经网络模型、深度神经网络模型、对数距离模型及3GPP TR 38.901模型的对比表明,该模型在路径损耗预测精度、计算效率及可扩展性方面具有一定优势。最后,为验证所提出模型的泛化性能,将该模型应用于其他结构工厂和不同频段,结果表明模型的准确度仍较高,适用于类似场景。所提出方法能够有效应对工业车间复杂环境下的无线信道特性建模需求,为复杂工业环境下无线通信链路的设计与性能优化提供了可靠支持,并具有广泛的实际应用前景。
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关键词
随机森林
路径损耗
多元输入
信道模型
工厂环境
流水线
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职称材料
题名
基于多无人机协同的林火安全探测及人员疏散
1
作者
耿鹏
杨豪杰
薛芳琳
柳艳
机构
南京工程学院通信与人工智能学院、集成电路学院
南京
工程
学院
数理
学院
出处
《中国安全科学学报》
北大核心
2025年第4期43-50,共8页
基金
国家自然科学基金资助(61901211)
江苏科技智库计划(青年)项目(JSKX24085)。
文摘
针对当前林火频发背景下无人探测系统缺失及火灾失控后人员疏散效率低的问题,提出一种基于多无人机(MUAVs)协同的林火安全探测方法和避难所选址优化策略。在NetLogo平台上构建多因素耦合的森林火灾动态蔓延模型;改进基于蚁群算法的MUAVs协同搜索机制,该机制通过引入吸引信息素(引导火点聚集区域搜索)与排斥信息素(避免重复路径),优化无人机(UAV)飞行方向转移概率,并建立含避障功能及载水量-速度约束的飞行模型;结合希腊罗德岛地理信息系统(GIS)数据,构建人员疏散动态仿真环境。结果表明:改进蚁群算法在株树密度50%与60%场景下,收敛时间分别较传统算法缩短15%与14%,搜索覆盖率提升35.02%与32.16%;经过对避难所选址进行优化,基于A算法的疏散策略使整体死亡率降低2.525%。
关键词
森林火灾
多无人机(MUAVs)
人员疏散
火点探测
改进蚁群算法
A算法
Keywords
forest fire
multiple unmanned aerial vehicles(MUAVs)
personnel evacuation
fire detection
improved ant colony algorithm
A algorithm
分类号
X928.7 [环境科学与工程—安全科学]
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职称材料
题名
车间流水线场景下基于随机森林的多元输入信道路径损耗模型研究
2
作者
余雨
丁文慧
严伟
徐晨
许恒飞
杨洁
张云萱
机构
南京工程学院通信与人工智能学院、集成电路学院
南京
中新赛克科技有限责任公司
出处
《南京邮电大学学报(自然科学版)》
北大核心
2025年第4期12-20,共9页
基金
国家自然科学基金(62441108,62171217)
南京工程学院创新基金(CKJB202305)资助项目。
文摘
针对车间流水线复杂环境中的信道建模需求,结合多维特征数据与随机森林方法,提出了一种多元输入路径损耗模型。首先,通过射线追踪技术获取多维度特征数据,利用决策树集成方法实现路径损耗的精准预测。然后,分析了随机森林超参数对模型性能的影响,并给出了模型参数提取方法。此外,与三维模型、人工神经网络模型、深度神经网络模型、对数距离模型及3GPP TR 38.901模型的对比表明,该模型在路径损耗预测精度、计算效率及可扩展性方面具有一定优势。最后,为验证所提出模型的泛化性能,将该模型应用于其他结构工厂和不同频段,结果表明模型的准确度仍较高,适用于类似场景。所提出方法能够有效应对工业车间复杂环境下的无线信道特性建模需求,为复杂工业环境下无线通信链路的设计与性能优化提供了可靠支持,并具有广泛的实际应用前景。
关键词
随机森林
路径损耗
多元输入
信道模型
工厂环境
流水线
Keywords
random forest
path loss
multi-input
channel model
factory environment
production line
分类号
TN92 [电子电信—通信与信息系统]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于多无人机协同的林火安全探测及人员疏散
耿鹏
杨豪杰
薛芳琳
柳艳
《中国安全科学学报》
北大核心
2025
0
在线阅读
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职称材料
2
车间流水线场景下基于随机森林的多元输入信道路径损耗模型研究
余雨
丁文慧
严伟
徐晨
许恒飞
杨洁
张云萱
《南京邮电大学学报(自然科学版)》
北大核心
2025
0
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职称材料
已选择
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