摘要：传统的基于2维空间的拓扑关系无法满足突发事件应急决策过程中的空间信息提取和推理,本文针对该问题研究城市突发事件应急决策过程中空间实体对象之间的复杂空间关系理论,基于现有模型基础,设计了复杂空间关系定性表达模型,改进了空间拓扑关系判断算法及城市应急决策信息提取模型.以地震中滑坡次生灾害应急决策信息提取为例,与传统信息提取模型、基于RCC8的信息提取模型对比分析,验证了本文研究理论的科学性和有效性.

摘要：建筑信息模型(BIM)是将建筑项目从设计、施工到运营的全生命周期进行数字化的信息集成平台。借助三维激光扫描仪的主动式、非接触式的测量特性,通过获取大量空间三维点云数据,可实现建筑物室内外一体化快速建模。本文以复杂环境下的建筑室内场景为建模对象,对三维激光扫描背包系统采集的三维点云与全景影像进行了点云影像配准、点云滤波去噪、点云分割等处理;根据BIM对象的建模特点,对分割后的不同建筑类别的点云对象逆向建模、添加语义信息,完成了对建筑室内各建筑构件的实体化建模,实现了建筑室内复杂环境下的BIM建模与三维可视化表达。

摘要：针对光伏发电或温差发电中任意一种单独发电方式的效率较低,对太阳辐射能利用不充分的问题,设计了一种光伏与多级温差复合发电器来提高发电效率。使用ANSYS仿真软件对3组温差发电器的有限元模型进行热电场耦合仿真。结果显示,3级温差发电器的性能最佳。搭建试验平台进行测试的结果表明,光伏与多级温差复合发电器的总输出功率比单一光伏电池高5%~16%,全天发电效率均比单一光伏发电高出3%左右。该发电器具有较好的发电性能,有利于对太阳能辐射利用率的提升。

摘要：针对监测数据中不可避免的含有随机噪声以及监测时间往往不是等时距的问题,该文提出了一种基于卡尔曼滤波的非等时距加权灰色线性组合方法:首先对原始变形监测数据进行卡尔曼滤波处理,有效剔除随机噪声的影响;然后利用滤波后的数据建立非等时间间隔的加权灰色线性组合模型进行预测;最后进行对比分析。该模型不仅具有线性回归以及GM(1,1)的特点,而且克服了传统GM(1,1)的不足。实验结果表明,基于卡尔曼滤波的非等时距加权灰色线性组合模型不仅可以有效的剔除监测数据中的随机噪声,而且提高了模型精度,具有一定的参考价值。

摘要：当观测数据含有粗差时使用单一的GM(1,1)模型不能取得很好的精度,本文在卡尔曼GM(1,1)基础上提出基于卡尔曼GM(1,1)滤波的稳健估计模型。通过对大坝变形监测数据的处理结果可以看出卡尔曼GM(1,1)稳健估计具有更高的精度和效果。

摘要：针对单一模型在隧道变形预测上精度不高的问题，提出了一种基于小波分析理论的神经网络模型，该模型克服了 BP神经网络模型存在的收敛速度慢、结构设计盲目、易陷入局部极小点的缺陷，通过将该模型与时间序列模型、Levenberg-Marquardt法 BP神经网络模型、遗传神经网络模型预测的结果比较，可以看出小波神经网络在隧道的变形预测中网络结构更简单、收敛速度更快、预测精度更高。

摘要：针对IHS图像融合算法中颜色畸变比较明显的问题,提出一种新的基于小波与IHS相结合的遥感影像算法。经IHS变换的多光谱影像Mul的I分量与全色影像Pan由二维离散小波分解,对小波高频和低频分量采用不同融合规则:低频分量采用绝对值加权平均的方法,把两者的低频系数按其权值比例合成到新的分量I1中;高频系数采用基于区域分块的Sobel算子的绝对值取大。实验结果与IHS法、传统小波与IHS结合法相比较,该算法能获取更多的光谱信息,人眼视觉效果也较好。

摘要：针对非等时距以及BP神经网络会陷入局部极小值的问题,本文提出了基于非等时距加权灰色组合GA-BP模型的新方法。首先对原始变形监测数据采用非等时距的加权灰色组合线性模型处理,然后利用处理后的数据求出残差进而建立GA-BP神经网络模型进行残差修正。通过对比非等时距GM(1,1)以及非等时距加权灰色线性组合模型的结果,发现基于非等加权灰色线性组合GA-BP神经网络模型可以有效地提高模型精度,具有一定的应用价值。

摘要：以解决城市生态环境的监测与评价问题为目的,设计了一个基于RS与GIS技术的城市生态环境监测与评价系统,利用Arc GIS Engine与ENVI/IDL进行集成化二次开发,实现了城市生态环境的定量评估与监测、PM2.5空间内插与分级,并以南昌市相关数据进行例证研究。研究结果表明,系统开发技术思路正确,功能较为齐全,可以快速显示监测与评价城市区域的生态环境状况,具有可操作性。选用的遥感生态指数(RSEI)值作为生态环境评价指标,可克服以往评价指标比较单一、结论不具普适性的弱点。

摘要：最佳路径是实际动态路网中备受关注的话题之一,为了提高出行的效率、缓解交通拥堵的状况,本文对动态路网进行分析研究。通过分析实际动态路网的可通行性及影响因素,针对在理论研究中未结合实际路网中的影响因素而得出的最佳路线不符实际路线中的最优情况,在蚁群算法的基础上,结合实际路况,笔者对其进行改进,该算法可实现计算出一条从起始点到终点的最佳路径,并在Visual Studio 2010中用C#语言设计并验证了该算法,证明了它的正确性和有效性。