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基于LSTM-Attention的RFID移动对象位置预测 认领
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作者 刘嘉琛 秦小麟 朱润泽 《计算机科学》 北大核心 2021年第3期188-195,共8页
随着射频识别(RFID)技术的不断发展,其相比全球定位系统(GPS)具有高精度、数据信息量大的优势,将其应用于智能交通以预测移动对象位置受到广泛关注。然而,由于其定位基站分布离散,并且不同基站对位置预测的影响权重不同,以及长期的历史... 随着射频识别(RFID)技术的不断发展,其相比全球定位系统(GPS)具有高精度、数据信息量大的优势,将其应用于智能交通以预测移动对象位置受到广泛关注。然而,由于其定位基站分布离散,并且不同基站对位置预测的影响权重不同,以及长期的历史信息会来带维数灾难等,移动对象的位置预测面临着严峻的挑战。针对这些挑战,在分析现有预测算法的不足的基础上,提出了一种长短期记忆网络(LSTM)和注意力(Attention)机制相结合的机器学习模型(LSTM-Attention)。该算法将one-hot编码后的输入向量通过神经网络进行降维处理后,利用注意力机制来发掘不同的定位基站对位置预测的权重影响,最后进行位置预测。在南京交管局提供的RFID数据集上进行的对比实验表明,与现有算法相比,所提算法在预测准确性上有明显的提升。 展开更多
关键词 RFID 降维 位置预测 长短期记忆网络 注意力机制
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基于移动趋势的轨迹隐私保护研究综述 认领
2
作者 张璐 《软件导刊》 2021年第1期245-248,共4页
移动设备的普及为基于位置的服务应用带来新的发展机遇,但在使用LBS时造成的轨迹隐私泄露问题成为LBS普及的隐患。轨迹泛化法是一种轨迹隐私保护技术,在保护轨迹隐私的同时还可提高服务质量。基于组的轨迹隐私保护技术特点,对不考虑移... 移动设备的普及为基于位置的服务应用带来新的发展机遇,但在使用LBS时造成的轨迹隐私泄露问题成为LBS普及的隐患。轨迹泛化法是一种轨迹隐私保护技术,在保护轨迹隐私的同时还可提高服务质量。基于组的轨迹隐私保护技术特点,对不考虑移动趋势的轨迹泛化法进行分析,总结基于移动趋势的轨迹隐私保护方法并对未来研究方向进行展望。 展开更多
关键词 轨迹隐私 连续查询 移动趋势 移动方向 位置预测
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基于周边节点实时位置预测的无人机自组网路由协议 认领 被引量:1
3
作者 郭科兵 徐光辉 丁宁 《通信技术》 2020年第10期2467-2472,共6页
基于位置的路由协议大多存在邻居位置获取滞后的问题,即处理转发数据包的判定时,邻居已经移动到了新的位置,而判断依据还是按照之前某一时刻获取的过时的邻居位置进行路由,当期望转发的下一跳无人机已经离开本节点无人机的通信范围时,... 基于位置的路由协议大多存在邻居位置获取滞后的问题,即处理转发数据包的判定时,邻居已经移动到了新的位置,而判断依据还是按照之前某一时刻获取的过时的邻居位置进行路由,当期望转发的下一跳无人机已经离开本节点无人机的通信范围时,将造成路由转发失败。针对上述问题,提出了一种基于无迹卡尔曼滤波预测周边节点邻居的方法,结合测距设备实时预测周边邻居节点的位置,以增强路由判断的准确性,从而提高路由转发的成功率,将其应用在经典的GPSR路由协议上,实现一种新的路由协议GPSR-RLP,并使用OPNET进行仿真。结果表明,相较于GPSR路由协议,改进的路由协议在点到点延时和包转发成功率方面均有较大的提升。 展开更多
关键词 无人机 路由 无迹卡尔曼滤波 位置预测
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基于并行模式挖掘和路径匹配的用户位置预测 认领
4
作者 许贤泽 谭盛煌 +1 位作者 刘静 施元 《东北大学学报:自然科学版》 EI CAS CSCD 北大核心 2020年第6期767-770,777,共5页
为了提高移动用户位置预测的精度,提出了基于并行模式挖掘和路径匹配的移动用户位置预测方法,对传统的FP-GROWTH算法作了并行化处理,优化了节点负载分配方法,在Spark平台下挖掘用户移动频繁模式.改进了基于索引的路径相似度算法,提出基... 为了提高移动用户位置预测的精度,提出了基于并行模式挖掘和路径匹配的移动用户位置预测方法,对传统的FP-GROWTH算法作了并行化处理,优化了节点负载分配方法,在Spark平台下挖掘用户移动频繁模式.改进了基于索引的路径相似度算法,提出基于路径最短距离的相斥度算法,提高了对轨迹数据缺失的适用性.在真实的用户轨迹数据集上实验表明,提出的基于轨迹相斥度预测方法相比马尔可夫模型和卡尔曼滤波模型拥有更高的预测精度,预测精确度平均提升7%左右. 展开更多
关键词 位置预测 SPARK FP-GROWTH 模式挖掘 轨迹相斥度
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基于PSO-SVM模型的供水管网漏损诊断 认领
5
作者 宋杰 吕谋 +1 位作者 郝晨西 张士官 《水电能源科学》 北大核心 2020年第7期122-125,共4页
为了找到更高精确度的供水管网定位方法,基于支持向量机搭建了PSO-SVM给水管网漏失诊断模型,对影响支持向量机(SVM)性能的两个重要参数c和g使用粒子群优化算法(PSO)做了优化处理,使得支持向量机的运算速率和准确度显著提高,利用单漏点... 为了找到更高精确度的供水管网定位方法,基于支持向量机搭建了PSO-SVM给水管网漏失诊断模型,对影响支持向量机(SVM)性能的两个重要参数c和g使用粒子群优化算法(PSO)做了优化处理,使得支持向量机的运算速率和准确度显著提高,利用单漏点供水管网仿真模拟试验平台测得管网各运行工况下的漏点特征数据,测得数据通过后期归一化处理作为PSO-SVM模型的输入样本数据集,样本数据经PSO-SVM模型运行后证明该模型可有效对管网漏失点做出精准定位,并能对各漏失点的漏失量做出精准预测。 展开更多
关键词 给水管网 PSO-SVM模型 漏失点定位 漏失量预测
超密集异构无线网络中基于位置预测的切换算法 认领
6
作者 马彬 王梦雪 谢显中 《电子与信息学报》 EI CSCD 北大核心 2020年第12期2899-2907,共9页
在密集异构蜂窝网络和无线局域网络构成的超密集异构无线网络中,变速移动的车辆终端会面临更加频繁的切换,导致用户服务质量(QoS)变差。该文针对上述问题,首先,利用高斯马尔可夫移动模型,预测车辆下一时刻的位置,筛选出满足终端服务质... 在密集异构蜂窝网络和无线局域网络构成的超密集异构无线网络中,变速移动的车辆终端会面临更加频繁的切换,导致用户服务质量(QoS)变差。该文针对上述问题,首先,利用高斯马尔可夫移动模型,预测车辆下一时刻的位置,筛选出满足终端服务质量的候选网络集,与当前的候选网络集做交运算,其次,当前接入网络不在交集中,则使用变步长的萤火虫算法寻找最佳网络;再次,对因预测误差导致的切换失效,则把终端用户迁移到宏蜂窝,以保证通信的持续性。仿真结果表明,在超密集异构无线网络中,使用该文所提算法能够减少乒乓切换等频繁切换现象,同时,提升了用户的服务质量和网络吞吐量。 展开更多
关键词 超密集异构网络 切换 服务质量 位置预测
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顾及停留位置特征提取的个人位置预测方法 认领
7
作者 李帆 夏吉喆 +2 位作者 黄赵 李晓明 李清泉 《武汉大学学报:信息科学版》 EI CSCD 北大核心 2020年第12期1970-1980,共11页
预测居民的未来活动位置与轨迹,为传染病防控、交通疏导、公共安全等城市智慧管理和服务提供主要决策依据。当前的个人位置预测方法往往基于个体的历史轨迹规律模式挖掘与建模进行位置预测,对于个体在不同停留位置的特征信息挖掘不够充... 预测居民的未来活动位置与轨迹,为传染病防控、交通疏导、公共安全等城市智慧管理和服务提供主要决策依据。当前的个人位置预测方法往往基于个体的历史轨迹规律模式挖掘与建模进行位置预测,对于个体在不同停留位置的特征信息挖掘不够充分。为此,提出一种顾及停留位置特征提取的个人位置预测模型。首先,模型基于轨迹数据构建历史轨迹链路,采用位置发现规则将轨迹链路转化为停留位置链路,对停留位置进行空间聚类以构建聚类链路;其次,对不同的停留位置进行特征信息(进入/离开时间、天气状况、土地利用)提取,并提取聚类链路的空间特征;最后,将带有特征信息的链路代入长短期记忆神经网络进行定制集成,并实现个人位置的预测。实验结果表明,基于深圳市志愿者用户23天300余万个轨迹位置数据,本模型用户位置预测的F值在不同时间步长参数下均优于变阶马尔可夫模型(约5.5%增益)和传统N阶马尔可夫模型(约7%增益),引入停留位置特征的模型性能增益约为6.6%。 展开更多
关键词 位置预测 轨迹大数据 特征提取 神经网络 长短期记忆神经网络
结合Kalman滤波和LBP纹理的CAMShift改进算法 认领 被引量:1
8
作者 于国庆 吴赛敏 《现代电子技术》 北大核心 2020年第12期65-68,共4页
针对传统CAMShift算法,在颜色相似干扰、目标快速运动等复杂背景中跟踪目标丢失的问题,提出一种结合Kalman滤波和LBP纹理的CAMShift改进算法。为了验证提出算法的合理性,使用农田作业机械安装的摄像头实现图像的动态采集,选取图像中的... 针对传统CAMShift算法,在颜色相似干扰、目标快速运动等复杂背景中跟踪目标丢失的问题,提出一种结合Kalman滤波和LBP纹理的CAMShift改进算法。为了验证提出算法的合理性,使用农田作业机械安装的摄像头实现图像的动态采集,选取图像中的特定目标作为目标模板,采用Kalman滤波器预测下一帧特定目标的位置区域,用改进LBP算法的纹理特征与色彩概率分布图进行相与运算,将得到的结果应用到特定目标跟踪中。实验结果表明,改进后的算法在跟踪特定目标方面具有较高的准确性和鲁棒性。 展开更多
关键词 CAMSHIFT算法 KALMAN滤波器 LBP纹理 图像采集 位置预测 目标跟踪
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无人机网络中基于位置预测的最优中继选择 认领
9
作者 陈娅婕 王兵兵 +4 位作者 秦蓁 王欣婷 李艾静 王海 袁进 《科学技术与工程》 北大核心 2020年第36期14982-14987,共6页
为了解决无人机(unmanned aerial vehicle,UAV)协作通信网络在完成任务时由于高机动性而会影响链路状态的问题,提出了一种基于UAV位置预测的信道中继选择算法。根据卡尔曼算法预测出UAV下一时刻的位置,提前判断链路优劣性,使更换UAV中... 为了解决无人机(unmanned aerial vehicle,UAV)协作通信网络在完成任务时由于高机动性而会影响链路状态的问题,提出了一种基于UAV位置预测的信道中继选择算法。根据卡尔曼算法预测出UAV下一时刻的位置,提前判断链路优劣性,使更换UAV中继节点的时机更为精准。通过UAV源节点到UAV中继节点以及UAV中继节点到UAV目的节点的瞬时信道状态信息(channel state information,CSI)选出备选UAV中继节点集合。最优的备选UAV中继节点由贪婪算法计算而得。仿真结果证明了此方法的有效性,链路中断的概率比随机选择算法降低了10%,且链路更加稳定。 展开更多
关键词 中继选择 协作通信 中断概率 位置预测
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基于移动性相似用户的位置预测 认领
10
作者 崔艺婵 《现代计算机》 2020年第5期3-6,共4页
随着定位技术的发展以及智能设备的普及,人们越来越喜欢在基于位置的社交平台发布自己的地理位置。而用户移动行为具有随机性、多样性和时序性,基于向量自回归的位置转移演化算法(LTE),很好地学习用户位置转移随时间、空间变化的规律,... 随着定位技术的发展以及智能设备的普及,人们越来越喜欢在基于位置的社交平台发布自己的地理位置。而用户移动行为具有随机性、多样性和时序性,基于向量自回归的位置转移演化算法(LTE),很好地学习用户位置转移随时间、空间变化的规律,然而该算法未考虑相似用户对目标用户移动行为的影响。针对这一问题,提出基于移动性相似用户的位置预测算法。实验表明,该算法可以在一定程度上排除非相似用户对发现目标用户位置转移规律的干扰,具有较高的性能。 展开更多
关键词 位置预测 停留点轨迹 移动频繁序列
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一种多特征融合的车辆追踪算法的研究与实现 认领
11
作者 刘慧敏 关亨 +1 位作者 于明鹤 赵志滨 《小型微型计算机系统》 CSCD 北大核心 2020年第6期1258-1262,共5页
多目标追踪的主要任务是在给定图像序列中,获取每帧图像中目标的信息,并将图像序列中的目标关联起来.在高速公路的视频检测中,需要对视频序列中检测出来的车辆进行追踪,它是车流量统计、异常事件检测等工作的基础.本文提出一种简化高效... 多目标追踪的主要任务是在给定图像序列中,获取每帧图像中目标的信息,并将图像序列中的目标关联起来.在高速公路的视频检测中,需要对视频序列中检测出来的车辆进行追踪,它是车流量统计、异常事件检测等工作的基础.本文提出一种简化高效的多目标追踪方法,在关联运动物体位置、交并比(IOU)的基础上,增加了颜色特征,并且使用无损卡尔曼滤波进行位置修正.这种追踪方法可以有效地处理目标遮挡、丢失问题.算法实现简便、运算速度快,可以满足实时处理的需求.本文采用高速公路的视频录像作为数据集进行实验,实验结果表明本文方法可以有效地处理车辆追踪问题. 展开更多
关键词 视频监控 位置预测 多目标追踪 数据关联
A Prediction Method of Charging Station Planning Based on BP Neural Network 认领
12
作者 Jia Xu Jing Li +1 位作者 Xin Liao Changping Song 《电脑和通信(英文)》 2019年第7期219-230,共12页
The construction of charging service facilities is a very important factor in the popularization of electric vehicles. Therefore, the planning problems of electric vehicle charging station are urgent to be solved. Con... The construction of charging service facilities is a very important factor in the popularization of electric vehicles. Therefore, the planning problems of electric vehicle charging station are urgent to be solved. Considering the standard of natural environment, society, traffic, power grid and economy, an evaluation system is created for electric vehicle charging station project through 15 sub-standards. Planning model of charging station is constructed based on BP neural network adopted in the analysis. It is used for location and capacity prediction of charging station planning. By analyzing the model with data samples, a stable network structure is established and the feasibility of the model is verified in the charging station planning. 展开更多
关键词 Electric VEHICLE CHARGING STATION BP NEURAL Network LOCATION Capacity Prediction
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一种基于元路径拥塞模式挖掘的移动对象位置预测方法 认领
13
作者 王宁 韩京宇 +1 位作者 王尚凌 万杨兰 《南京航空航天大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2019年第5期675-680,共6页
路网上移动对象位置预测是许多位置相关服务的基础。目前移动对象位置预测方法没有充分考虑到轨迹数据中所蕴含的道路拥塞信息,而路网上的道路拥塞状态对移动对象的位置更新会产生巨大影响。提出基于元路径拥塞模式挖掘的方法(Meta-cong... 路网上移动对象位置预测是许多位置相关服务的基础。目前移动对象位置预测方法没有充分考虑到轨迹数据中所蕴含的道路拥塞信息,而路网上的道路拥塞状态对移动对象的位置更新会产生巨大影响。提出基于元路径拥塞模式挖掘的方法(Meta-congestion-pattern mining,MCPM)。在离线挖掘阶段,从历史轨迹的频繁路径(元路径)的紧集中挖掘当地的拥塞模式,并对运动模式进行建模,其中采用基于k均值的聚类算法解决数据稀疏性问题。在线预测阶段根据挖掘的拥塞模式和运动模式依概率进行预测。最后通过理论分析和实验验证得出了算法的有效性,与相同条件下的精度预测(WhereNext,WN)方法相比,平均预测准确性提高了近20%,预测时间平均缩短了近50%。 展开更多
关键词 移动对象 位置预测 GPS数据 位置相关服务
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基于出行方式及语义轨迹的位置预测模型 认领 被引量:1
14
作者 章静蕾 石海龙 崔莉 《计算机研究与发展》 EI CSCD 北大核心 2019年第7期1357-1369,共13页
现有位置预测方法的研究多集中于对轨迹数据的挖掘和分析,而在如何通过轨迹数据中含有的信息内容以及外源数据以提高位置预测精确度方面的研究尚不深入,有很大研究空间.提出了一种挖掘语义轨迹信息并结合出行方式的未来位置预测模型,该... 现有位置预测方法的研究多集中于对轨迹数据的挖掘和分析,而在如何通过轨迹数据中含有的信息内容以及外源数据以提高位置预测精确度方面的研究尚不深入,有很大研究空间.提出了一种挖掘语义轨迹信息并结合出行方式的未来位置预测模型,该模型首先可实现根据语义轨迹进行相似用户挖掘,并结合个人语义轨迹和相似用户位置轨迹得到频繁模式集合,最后结合2个集合对目标轨迹得到未来位置预测候选集;然后可实现对未来出行方式进行识别,同时结合历史出行方式和位置轨迹数据,建立Markov模型对未来位置进行预测得到候选集,最后结合前一部分的候选集得到最终未来位置结果.此模型不仅能结合语义轨迹挖掘相似用户的行为活动,还可同时融合出行方式的外源数据克服位置轨迹的局限性.实验验证表明:该模型能对日常生活中的轨迹位置数据进行预测并达到86%的精确度,同时在不同的频繁模式支持度下,其精确度都比未结合出行方式模型时平均高出5%,因此本模型对位置预测结果的提高具有有效性. 展开更多
关键词 出行方式识别 频繁模式挖掘算法 语义轨迹 位置轨迹 位置预测
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基于用户行为序列特征的位置预测模型 认领
15
作者 胡铮 刘奕杉 +1 位作者 朱新宁 于建港 《北京邮电大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2019年第6期149-154,共6页
针对现有位置预测研究中忽略用户行为序列特性、预测精度提升受限的问题,提出了基于用户行为序列特征的位置预测模型.首先以人工提取的方式构建用户行为的序列特征,融合到位置预测模型中,构造了基于行为序列特征的循环神经网络模型(BCP-... 针对现有位置预测研究中忽略用户行为序列特性、预测精度提升受限的问题,提出了基于用户行为序列特征的位置预测模型.首先以人工提取的方式构建用户行为的序列特征,融合到位置预测模型中,构造了基于行为序列特征的循环神经网络模型(BCP-RNN);借助RNN模型循环结构的特点,自动学习行为序列特征,并引入位置预测模型,构造了3层对称循环神经网络模型(TS-RNN).实验结果证明,引入行为序列特征的BCP-RNN和TS-RNN模型,其预测性能均高于现有的位置预测模型,验证了行为序列特征对挖掘用户移动模式的重要性.相较于人工提取行为序列特征的BCP-RNN模型,TS-RNN不仅节省了人工特征提取的成本,还弥补了人工分析的片面性造成的偏差,具有更高的预测性能. 展开更多
关键词 位置预测 位置语义 行为序列特征
基于改进随机森林算法的LBSN用户短期位置预测模型 认领 被引量:3
16
作者 袁健 蒋宇 孙悦 《小型微型计算机系统》 CSCD 北大核心 2019年第11期2398-2403,共6页
针对已有的基于LBSN的用户短期位置预测模型性能较低的现状,提出了一种基于改进随机森林算法的LBSN用户短期位置预测模型SPMLIRFA.该模型对随机森林算法进行改进并应用于LBSN用户在短期内的位置预测问题中,SPMLIRFA模型的主要思想是将... 针对已有的基于LBSN的用户短期位置预测模型性能较低的现状,提出了一种基于改进随机森林算法的LBSN用户短期位置预测模型SPMLIRFA.该模型对随机森林算法进行改进并应用于LBSN用户在短期内的位置预测问题中,SPMLIRFA模型的主要思想是将用户的位置预测问题抽象为对给定的候选位置的分类问题来实现.该模型将时间因素,空间因素,个人社交因素和社交群体的签到地点热门因素特征进行量化,通过计算特征量化值的Fisher比值来衡量特征的重要程度,训练样本则按照特征重要程度划分的比例来采样,再将该样本作为随机森林的训练集,生成模型后分类预测位置.实验结果表明,SPMLIRFA在用户短期位置预测问题上有着较好的泛化性和准确率. 展开更多
关键词 基于位置的社交网络 LBSN 用户位置预测 随机森林算法 Fisher比
基于LSTM的移动对象位置预测算法 认领 被引量:2
17
作者 高雅 江国华 +1 位作者 秦小麟 王钟毓 《计算机科学与探索》 CSCD 北大核心 2019年第1期23-34,共12页
移动对象位置预测是基于位置服务的重要组成部分。现有的移动对象位置预测算法有基于马尔可夫链的算法、基于隐马尔可夫模型的算法、基于神经网络的算法等,然而这些算法都无法解决移动对象轨迹数据中位置过多带来的维数灾难问题。为了... 移动对象位置预测是基于位置服务的重要组成部分。现有的移动对象位置预测算法有基于马尔可夫链的算法、基于隐马尔可夫模型的算法、基于神经网络的算法等,然而这些算法都无法解决移动对象轨迹数据中位置过多带来的维数灾难问题。为了解决这一问题,提出了位置分布式表示模型(location distributed representation model,LDRM)。该模型将难以处理的表示位置的高维one-hot 向量降维成包含移动对象运动模式的低维位置嵌入向量。随后,将该模型与基于长短期记忆网络(long short-term memory,LSTM)的位置预测算法结合为LDRM-LSTM移动对象位置预测算法。真实数据集上的实验表明,与现有算法相比LDRM-LSTM算法在预测准确性上有较大的提升。 展开更多
关键词 位置预测 降维 移动对象 长短期记忆网络(LSTM)
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基于Adaboost-Markov模型的移动用户位置预测方法 认领 被引量:1
18
作者 杨震 王红军 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2019年第3期675-680,共6页
针对Markov模型在位置预测中存在预测精度不高及匹配稀疏等问题,提出了一种基于Adaboost-Markov模型的移动用户位置预测方法。首先,通过基于转角偏移度与距离偏移量的轨迹划分方法对原始轨迹数据进行预处理,提取出特征点,并采用密度聚... 针对Markov模型在位置预测中存在预测精度不高及匹配稀疏等问题,提出了一种基于Adaboost-Markov模型的移动用户位置预测方法。首先,通过基于转角偏移度与距离偏移量的轨迹划分方法对原始轨迹数据进行预处理,提取出特征点,并采用密度聚类算法将特征点聚类为用户的各个兴趣区域,把原始轨迹数据离散化为由兴趣区域组成的轨迹序列;然后,根据前缀轨迹序列与历史轨迹序列模式树的匹配程度来自适应地确定模型阶数k;最后,采用Adaboost算法根据1~k阶Markov模型的重要程度为其赋予相应的权重系数,组成多阶融合Markov模型,从而实现对移动用户未来兴趣区域的预测。在大规模真实用户轨迹数据集上的实验结果表明,与1阶Markov模型、2阶Markov模型、权重系数平均的多阶融合Markov模型相比, Adaboost-Markov模型的平均预测准确率分别提高了20.83%、11.3%以及5.38%,且具有良好的普适性与多步预测性能。 展开更多
关键词 位置预测 兴趣区域 ADABOOST算法 多阶融合Markov模型 权重系数 自适应
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花岗岩岩爆声发射时空熵值动态特征实验研究 认领 被引量:1
19
作者 王春来 廖泽锋 +4 位作者 李长峰 陈增 石峰 李广永 李海涛 《采矿与安全工程学报》 EI CSCD 北大核心 2019年第3期626-633,共8页
对花岗岩开展室内真三轴条件下岩爆模拟实验,并运用声发射监测技术获得其变形破坏过程中声发射参数和空间定位信息。基于信息熵理论,分析试样在破坏过程中声发射事件在时空上从无序走向有序的演化过程,计算得到了声发射事件空间熵值和... 对花岗岩开展室内真三轴条件下岩爆模拟实验,并运用声发射监测技术获得其变形破坏过程中声发射参数和空间定位信息。基于信息熵理论,分析试样在破坏过程中声发射事件在时空上从无序走向有序的演化过程,计算得到了声发射事件空间熵值和时间熵值。实验表明:岩石破坏前声发射能量突然大量释放,声发射事件出现空间积聚现象;空间熵值出现“震荡-上升-下降-小幅上升-急剧下降”和时间熵值出现“震荡-下降-小幅上升-急剧下降”的演化模式。2种熵值在岩爆发生前都出现了急剧下降的现象,可作为岩爆发生前兆信息,下降点可作为岩爆预警点。并运用耗散结构理论证明了岩石破裂失稳过程中时空熵值演化是一个远离平衡态的非线性动力过程。实验结果为岩爆预测提供了新的手段,对于实际矿山岩爆等动力灾害的预警具有一定的理论研究意义。 展开更多
关键词 岩爆 声发射 空间定位 时空熵值 耗散结构 预警
基于ST-LSTM网络的位置预测模型 认领 被引量:2
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作者 许芳芳 杨俊杰 刘宏志 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2019年第9期1-7,共7页
针对现有位置预测研究多数忽略时间和空间之间关联性的问题,提出一种基于时空特性的长短期记忆模型(ST-LSTM)。基于LSTM网络添加单独处理用户移动行为时空信息的时空门,并考虑用户签到的时间及空间因素,从而使模型具有时空特性。在ST-L... 针对现有位置预测研究多数忽略时间和空间之间关联性的问题,提出一种基于时空特性的长短期记忆模型(ST-LSTM)。基于LSTM网络添加单独处理用户移动行为时空信息的时空门,并考虑用户签到的时间及空间因素,从而使模型具有时空特性。在ST-LSTM网络中引入个人修正因子,对每类用户的输出结果进行修正,在确保基本特性的基础上突出个性化,更好地学习每类用户的行为轨迹特征,同时在保证ST-LSTM网络特性的前提下给出 2种 ST-LSTM网络的简化变体模型。在公开数据集上的测试结果表明,与主流位置预测方法相比,该预测模型精确率、召回率、 F 1值都有明显提升。 展开更多
关键词 位置预测 长短期记忆模型 时空信息 个性化 行为轨迹
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