信息化测绘技术在数字化城市建设中的作用分析

21世纪是一个科学技术时代，计算机信息技术的应用，给人们的生活生产方式带来了巨大的改变，推动城市智能化、信息化发展，是当前现代城市建设中的重要课题，必须予以高度重视，不容忽视。在数字城市建设中，为了营造良好的城市环境，加强城市信息化管理，逐步实现智慧城市，应当充分应用现代科学技术，尤其是测绘技术。本文基于数字化城市建设中信息化测绘技术的作用展开论述。

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基于烟花算法的多传感器优化模型部署_田桂林

针对现代化战场多传感器网络部署优化问题,对传感器网络部署进行了优化,以总区域覆盖率、重点区域的共视参数、传感器资源利用率三方面作为评价指标,设计了多传感器网络优化模型,并将烟花算法应用于该模型,提出了烟花算法最优解求解方法。通过仿真验证算法的有效性,结果表明:经过烟花算法计算后,总区域覆盖率和重点区域的共视参数均超过了90%,传感器的资源利用率高；同时烟花算法的求解速度快,可赋予重点区域共视参数更高的权重,有利于战场重点区域覆盖率的提高。

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一种基于自适应学习率的推荐优化算法模型_熊彬

在预测推荐系统中用户和项目构成的高维稀疏矩阵中的缺失值时,通常采用随机梯度下降算法对构造的隐因子（LF）模型进行求解,由于在求解过程中,学习速率始终保持不变,这使得在模型训练过程中模型的性能有所损失。因此,本文将构造一种带有自适应学习率的随机梯度下降算法的LF模型（ADALF）来处理推荐系统中的高维稀疏矩阵。采用大型工业数据集对模型进行实验测试,结果表明,采用ADASGD算法构建的LF模型在收敛速率、预测精度上都有明显提升,提高了模型的性能。

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基于Stacking模型集成算法的莲都区南方红豆杉潜在分布区_陈涵

研究使用R软件中的CaretEnsemble和Caret程序包,并基于Stacking方法来实现模型集成,研究南方红豆杉Taxus chinensis var.mairei在浙江省丽水市莲都区的潜在分布区,并比较5种单一模型的模拟结果及其与集成模型的差异。结果表明:单一模型中极端梯度上升模型表现最好,其次是随机森林模型、支持向量机模型、朴素贝叶斯模型和分类回归树模型,集成模型模拟结果好于单一模型,其Kappa值达0.80,准确率达0.90。集成模型模拟结果显示:影响南方红豆杉分布的主要环境因子为海拔、归一化植被指数和年平均最少降雨量。南方红豆杉主要适宜生长在浙江省丽水市莲都区的山地丘陵地区,中部盆地及平原地区不适宜南方红豆杉的生长,其在莲都区的潜在分布区面积为5.01万hm2。构建的集成模型在一定程度上提高了模型精度,使预测效果更优。

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一种基于粒子群算法的配电网低电压诊断模型研究_李占英

随着智能电网建设的发展,传统的基于检测技术的配电低电压原因诊断已变成基于数据挖掘的电力大数据分类技术,而着眼于低电压故障原因的数据分类研究在国内尚处于起步阶段,为此该文提出一种采用改进聚类算法和支持向量机分类算法的配电网低电压诊断模型。该模型首先采用Canopy-Kmeans的聚类算法基于配电网历史运行数据进行低电压原因的聚类分析并得出可能存在的低电压原因,然后采用经粒子群算法对支持向量机数据分类算法进行参数优化,最后使用结果参数优化的支持向量机算法对智能电表所采集的配电网实时运行数据进行低电压原因分类并最终输出低压故障原因的诊断结果。实验表明,采样基于粒子群优化的支持向量机诊断模型能够实现90%的低电压原因诊断准确度。

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基于模型预测控制的潜艇水平面航迹控制算法_张子昌

[目的]为解决潜艇在水平面运动中的航迹控制问题,[方法]首先建立潜艇的水平面动力学和运动学模型,然后通过视线导航法（LOS）建立潜艇的水平面航迹控制误差模型,将水平面的航迹控制问题转化为跟踪动态的期望艏向角问题,最后针对该问题设计基于状态空间形式的模型预测控制算法。[结果]仿真结果表明,提出的LOS与预测控制算法结合的航迹控制算法能够有效解决潜艇的航迹控制问题,且通过模型预测控制算法可解决潜艇方向舵舵角与舵速受约束的问题。[结论]设计的潜艇航迹控制算法对后续航迹控制系统的开发具有参考意义。

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基于随机森林算法构建白眉野草螟监测预警模型_程娇

为科学防治白眉野草螟Agriphila aeneociliella,以16种气象因子为自变量,以白眉野草螟发生程度为因变量,采用随机森林算法构建白眉野草螟的监测预警模型,并利用构建的模型对2010—2016年影响鲁东地区白眉野草螟发生程度的关键气象因子进行分析。结果表明,当特征值为9,决策树数量为400时,白眉野草螟监测预警模型的袋外估计错误率最低,为17.88%,轻度发生和重度发生的错误率分别为17.58%和18.18%。利用测试数据检验模型,模型错误率为20.00%。通过所构建的模型分析显示影响鲁东地区白眉野草螟发生程度的关键气象因子为平均水汽压、日最低气温、平均气温和日最高气温,其Gini值分别为18.82、14.84、13.67和9.30。

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稀疏高斯厄米特PHD机动多目标跟踪算法_张文

针对基于概率假设密度（probability hypothesis density, PHD）的非线性机动多目标跟踪精度低、滤波发散、目标数目估计不准确等问题,提出一种基于交互式多模型的稀疏高斯厄米特PHD算法.该算法在PHD滤波器下,采用稀疏高斯厄米特方法对目标进行状态预测和量测更新,构造一种稀疏高斯厄米特PHD滤波器；然后将交互式多模型算法融入稀疏高斯厄米特PHD滤波框架中,解决了目标机动过程中运动模式不确定的问题.仿真结果表明该算法能对机动多目标进行有效的跟踪,相比交互式多模型不敏卡尔曼PHD等滤波方法具有更高的状态估计精度,且目标数目估计更准确.

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