基于多源数据融合的农产品气候品质评价模型研究

以新疆麦盖提灰枣为例,在基于气象观测资料开展气候品质评价的基础上,将FY-4A卫星遥感数据、高分辨率多源融合实况格点产品(ART-1km、CLDAS-V2.0、Laps)应用于农产品气候品质评价,研制了点面结合的网格化农产品气候品质评价模型,阐述了基于多源数据融合的农产品气候品质评价方法。结果表明,该方法可明显提高农产品气候品质评价结论的可靠性和精细化程度,同时可解决无观测资料地区农产品气候品质评价问题。

基于交叉注意力的多源数据融合的气体泄漏检测

为解决单一传感器在管道气体泄漏检测时容易出现误报、漏报的问题,及时预警并反馈泄漏状况,提出一种基于交叉注意力的多源数据融合管道泄漏检测方法。首先,利用预训练的ShuffleNetV2模型提取热像仪数据的空间特征;然后,结合一维卷积神经网络(1DCNN)和双向门控循环单元(BiGRU),构建1DCNN-BiGRU模型,以提取气体传感器数据的时序特征;最后,运用交叉注意力捕获数据的时空关联性得到2个数据源的特征表示,通过残差方式进行特征连接后输入到分类层中,得到识别结果。结果表明:所构建的多源数据融合模型(SCGA)对气体识别准确率为99.22%,损失值在0~0.04内波动;与仅使用气体传感器数据的支持向量机(SVM)、1DCNN、BiGRU模型相比,准确率至少提升4.12%;与仅使用热图像传感器数据的MobileNetV3、ShuffleNetV2、ResNet18模型相比,准确率至少提升1.14%;与将时序特征和空间特征直接拼接的多源数据融合模型(SCG)相比,准确率提升1%。SCGA模型对气体识别具有较高精度。

多源数据融合在行政区域界线争议处理中的探索与应用

行政区域界线精准落地对资源保护利用及国家长治久安至关重要。随着城市化进程加快及优化调整举措推进,界线争议时有发生,给相关部门日常事务管理带来了诸多挑战。依据高精度行政区域界线勘定工作中争议处理原则与程序,探讨和分析了多源数据融合分析方法在争议解决中的应用,并结合具体案例,重点论述了高精度多源数据融合方法在不同区域(山区、城区)类型争议处理中的可操作性。实践表明,多源数据融合为稳定研判争议解决方案提供了有效的数据支撑,争议界线落地后为行业部门事务管理提供了强有力的法定依据。

基于点云的多源数据融合技术

三维激光扫描技术是一门逆向工程应用技术,凭借其高速、全面且高自动化的特点,显示出了强大的不可替代性。三维点云数据有着其多样化、精度高、数据完整的优点。多源数据融合技术使不同设备获取的点云数据、影像数据、空载数据能够相互弥补,提高不同场景环境下的作业效率,完善数据的结构和精度质量,使空、地、水下三维数据的一体化成为可能。通过对不同射程多台三维激光扫描仪的数据进行相对精度分析、调整和融合,并对不同融合方法获取的多源融合数据进行精度验证,探索一种多源数据融合的方法,形成多源数据融合的通用技术流程。为多种载体三维激光扫描技术的数据和影像数据的融合方法研究奠定基础。

基于多源数据融合和深度学习的智慧校园分析模型

为解决传统校园管理中数据分散、信息孤岛等问题,提出一种基于“多源数据融合+深度学习”的智慧校园分析模型。利用多源数据融合技术,整合不同来源的数据,通过物联网设备、传感器、社交媒体等方面,提供更全面、准确的校园信息,通过深度学习技术实现对学校运营、学生学习、教学效果等方面的综合分析。模型的核心特点包括数据融合、深度学习模型的应用以及对学校各层面智能决策的支持,利用卷积神经网络(CNN)中的ResNet(Residual Network)模型,通过整合来自学生信息管理、图书馆管理、人脸识别等多个系统的数据,进行全面分析,引入了残差学习,通过跳过连接(skip connection)解决了深度网络训练中的梯度消失和梯度爆炸问题。详细介绍了数据融合、深度学习算法应用以及智慧校园分析模型的设计,并通过实际案例分析验证了其有效性,准确率达到了95%。该模型旨在提高校园管理效率、优化资源配置,并提升教学和学生服务质量。

基于多源数据融合与xAPI的学习数据模型研究

文章基于大数据应用技术,研究多源异构学习行为数据的融合统一模型。首先,通过比较分析法,提出基于决策级融合的多源异构学习行为数据的融合方法;其次,运用文献研究法,提出通过提取学习对象、学习日期、学习场景、内容维度、学习行为、数据来源等六大学习行为数据,表征多源异构学习行为数据的共同特性,构建多源异构学习行为数据的融合模型;最后,基于新一代学习技术规范(Experience API,xAPI),提出描述融合数据的格式规则,形成融合统一的学习数据模型。

基于多源数据融合的流行病组合预测方法

为了改善传统流行病预测模型普遍存在的准确度低、泛化性弱、结构单一、非线性处理能力差、预测时间长等问题,研究基于多源数据融合的流行病组合预测方法。将采集到的流行病多源数据进行归一化和主成分分析技术特征选择,结合ARIMA模型、灰色GM模型和BPNN神经网络,构建一个ARIMA-GM-BPNN流行病组合预测模型,将前两种预测模型的拟合值作为BPNN神经网络的输入,进行模型训练,将数据充分融合后,综合不同预测模型的优点,获取最优流行病组合预测模型,对未来流行病的发病率和发病趋势进行预测。实验表明该方法组合模型拟合效果很好,流行病发病率预测值与真实值接近,预测趋势也十分吻合,提高预测精度和泛化能力,可以为流行病的预测和防治工作提供可靠的数据支持。

基于多源数据融合的分布式光伏聚合超短期预测方法

分布式光伏聚合发电的超短期预测是支撑其功率快速调节的前提保障,由于规模化接入的分布式光伏容量小、分布广,其发电时序特性差异性大、非平稳性强,导致其超短期预测精度难以保证。为此,文章提出基于多源数据融合的分布式光伏聚合超短期预测方法。该方法基于变分模态分解法,充分挖掘分布式光伏聚合发电非平稳性特性,并采用核主成分分析法对引发光伏发电非平稳性的影响因素即温度、湿度、光照、云量等多源数据进行量化解析,同时结合改进的长短期记忆神经网络,创建了多源数据融合方法,实现了分布式光伏聚合发电超短期预测。仿真结果表明,该方法有效提升了模型的预测精度。与传统方法相比,提出的预测方法对随机性波动严重的光伏超短期预测具有显著优势。

多源数据融合的用户画像识别与推荐实证研究

[目的/意义]构建多源数据融合获得细粒度的用户画像标签,加强和提升服务场景的用户画像识别与精准推荐,对于洞察用户需求、开展群体精准营销、提高用户忠诚度等有着重要的参考意义。[方法/过程]融入服务场景构建多源数据融合的用户画像识别与推荐分析框架,以用户价值模型RFM重构表征用户行为的RFCLS标签,采用LDA模型提取用户资源使用偏好的文本语义标签,继而将用户属性、用户行为和资源使用偏好等多源异构数据汇聚成用户画像标签体系后,选取随机森林模型对不同标签组合展开用户画像识别的模型训练和分类性能评估。[结果/结论]实证研究表明,与单一的数值型或者文本型画像标签体系相比,多源数据融合的用户画像模型提升了用户画像识别和分类的精准度,有效支撑高校图书馆开展更为针对性的营销服务策略和个体精准化服务推荐。

基于多源数据融合的土体空间参数不确定性缩减

土体参数存在空间变异性,导致结构响应具有不确定性。忽视这种不确定性或采用偏差参数可能导致工程安全问题,甚至引发工程灾害。现场测量数据可用于改进对基坑开挖等岩土工程中结构响应的估计,通过SPT等直接测量方法得到的勘察数据与土体刚度参数直接相关,在这些数据的基础上,基于Kriging法约束随机场的条件模拟可用于改进对参数空间分布的估计。此外,当监测数据与位移等土体结构性能或响应相关时,利用集合卡尔曼滤波器(EnKF)反分析也可降低土体参数的不确定性。本文采用多源数据融合的形式将直接和间接两种方法结合在一起进行土体开挖分析,结果表明:两种方法结合使用可以显著降低土体参数的不确定性,从而降低结构响应中的不确定性。

基于多源数据融合的配电网线损研究

多源数据是一种综合多个信息源的复杂数据类型,其主要特点是不同的信息源从不同的角度刻画了样本以及样本之间的关系(具体到配电网领域,不同量测系统针对同一节点所得到的数据是不同的,甚至存在较大差异)。提出了一种适用于配电网线损计算的多源数据综合利用方法,为便于数据融合,对多源量测数据进行转换;为保证量测时间断面一致性,选择同步相量测量单元(phasor measurement unit,PMU)某一量测时刻作为基准,对数据采集与监视控制(supervisory control and data acquistion,SCADA)系统数据进行时间配准与数据填充操作,对智能电表数据采用“量测值+预测值”方式进行时标对齐;对时序数据进行滤波,获得较为准确的配电网数据;基于登普斯特-沙夫特(dempster-shafter,D-S)证据理论法实现多源数据融合。以某10 kV配电网为算例分析计算了配电网线损,结果表明,所提方法可较好地完成多源数据的综合利用,提高配电网线损计算的准确性。

基于多源数据融合的降水数据质量控制技术研究

【目的】降水为非连续性观测要素,利用常规的质量控制方法无法很好地检查降水观测数据的正确性,因此需要开展自动气象站降水观测数据质量控制技术研究。【方法】提出一种基于雷达、卫星等多源数据融合的地面自动观测降水数据质量控制方法,研究基于标准Z-R关系的雷达定量降水估测产品加工算法,生成宁夏全区地面自动观测站1 h雷达定量估测降水量,建立基于雷达、卫星估测降水产品的自动气象站降水观测数据质量控制技术流程,开展自动气象站降水观测数据质量控制,并对质量控量结果进行分析评估。【结果】(1)对于国家级站,多源数据融合的地面自动观测降水数据质控方法与MDOS对降水量数据的质控均为“正确”的一致率较高,平均达到94.88%;对于区域站,均为“正确”的一致率明显比国家级站低,平均达到51.57%;(2)多源数据融合的地面自动观测降水数据质控方法质控出“可疑”和“错误”数据明显比MDOS多,对“可疑”和“错误”数据的检出率更高;(3)多源数据融合的地面自动观测降水数据质控方法对错误降水数据的质量控制较MDOS质量控制更符合实际。【结论】多源数据融合的地面自动观测降水数据质控方法可以较好地解决宁夏降水要素自动观测数据的质量问题,为降水数据质量控制提供技术和理论支撑。

基于多源数据融合的高速公路运行监测与指挥调度平台

随着高速路网不断延伸,对高速公路路网运营管理的工作方式和工作效率提出了更高的要求。应用现代信息技术,实现高速路网运营管理的科学化、精细化和标准化,全面提升行业运营管理水平和工作效率,是高速路网交通信息化发展的当务之急。本文介绍基于多源数据融合的高速公路运行监测与指挥调度平台的研发,为高速公路经营单位提供智能化的管理方案,为用户提供智慧交通出行服务体验。

基于多源数据融合的矿山大比例尺地形图测绘方法研究

现阶段,多源数据融合方法在矿山大比例尺地形图测绘中的使用非常普遍,其具有成本低、精度高、效率高等明显优势。本文首先叙述了多源数据融合技术流程。其次,介绍了多源数据融合主要操作方法。最后,将多源数据融合的矿山大比例尺地形图测量精度进行对比,并得出测量精准度高的结论。

多源数据融合在灾害应对与防火监督中的应用与效益分析

多源数据融合是整合来自不同数据源的信息以获得更全面、准确的数据视图的关键技术。在灾害应对方面,多源数据融合有助于提高监测和应对的效率,减小损失。在防火监督领域,它有望改善监督的全面性和即时性。通过深入研究多源数据融合技术,旨在探讨其在灾害应对和防火监督中的实际应用,并分析其潜在效益。

基于多源数据融合的电力用户多维度信息化分类系统设计

由于传统信息分类系统具有分类精度较低的问题,因此提出基于多源数据融合的电力用户多维度信息化分类系统设计。通过数据集成和融合的方法将来自不同数据源的电力用户数据整合到一个统一的数据库中。这些数据包括用电量、用电模式、用户属性等多个维度的信息。采用特征提取技术,从整合的数据集中提取具有代表性和区分性的特征变量。采用机器学习算法建立电力用户多维度信息化分类模型,并利用训练数据对模型进行训练和调优。实验结果表明,该系统在电力用户多维度信息化分类方面取得了显著提升。与传统方法相比,该系统能够提高分类精度,达到95%以上,为电力行业提供更准确、更智能的用户分类工具。

基于多源数据融合遥感农作物分类研究现状

依据不同农作物对光呈现的不同敏感性,以及种植结构和规模的差异性,其在影像上呈现的光谱特征和空间特征等也会存在差异,因此利用遥感影像中农作物之间的特征差异可以对农作物类型进行分类识别。为了能够更好地支持农作物遥感分类与识别工作的开展,在文中主要就对基于多源数据融合遥感农作物分类研究现状予以综述。

基于CiteSpace的多源数据融合研究进展

信息的爆炸式增长给多源数据融合研究提供了现实基础,使其在纳入数据范围与应用前景上不断拓展,而人工智能相关技术的发展更为其提供了创新的可能。为梳理多源数据融合研究的历史脉络、发展现状与前沿趋势,本文使用CiteSpace软件,面向中国知网和Web of Science(WOS)数据库中的相关研究,按年发文量、机构共现、作者共现、关键词共现、关键词聚类与突显词,对1992—2022年的文献进行可视化分析。结果表明,近年该主题下的中外研究逐渐走向成熟,在跨学科领域的概念统一和集成方法方面日渐拓展,进入大发展期。中文研究机构和作者网络相对松散,热点研究内容相对聚焦,集中在以数据融合为核心的信息融合、多源异构数据等方面,具有注重交叉性融合、算法优化、跨领域应用等特点。外文研究机构和作者网络相对成熟和稳定,热点研究内容更加广泛,包含多源信息融合、激光雷达数据等方面,具有注重异构整合、深度洞见等特点。未来,相关研究将伴随人工智能技术发展,深入更为多元的高级算法设计和特定场景应用。研究结果可帮助研究人员展开选题和前沿识别,助力研究质量提升与创新发展。

多源数据融合下化工专业英语混合式教学系统构建研究

随着当今社会经济的不断发展,我国现代化的化工企业逐渐成为众多企业的中流砥柱,其国际化趋势也愈发明显。为提高我国化工企业在国际化工领域中的地位,强化化工领域专业人才的英语学习能力、专业词汇掌握能力是解决目前我国化工企业在国际领域中处于弱势地位这一问题的关键举措之一。高校领导也注意到了此问题。

利用多源数据融合在某铜金属矿山开展三维实体建模的研究

采用3Dmine三维建模软件结合地质数据、工程测量数据、图件矢量化数据等多源数据融合,构建某铜金属矿山多源信息数据库,并建立了该矿的三维地表DTM模型、矿体三维模型、构造模型、岩性模型、井巷工程三维模型以及矿体块体模型等,利用距离幂次反比法对矿体矿石量、金属量、品位等进行了估值,并与矿山储量核实报告获得的结果进行了对比分析。实践表明,所建模型估算的品位、矿石量、金属量结果可靠,可以有效地展示矿山深部矿体、围岩、断层、井巷工程等三维地下空间的可视化,并为矿山深部矿床的探矿设计、开采设计提供有效依据。