基于多源遥感的铁路外部环境隐患监测方法综述

随着中国铁路运营里程的不断增加,铁路外部环境日益复杂,以彩钢瓦房、防尘网、塑料大棚、地膜、塑料垃圾为主的铁路外部环境隐患层出不穷,频繁引发铁路交通重大事故,已经成为铁路安全运营的重要制约因素。铁路外部环境隐患的高效监测是实现治理的重要前提,而遥感技术是目前实现大范围、低成本铁路外部环境隐患监测的最佳手段。为此,文章对光学遥感、合成孔径雷达、激光雷达、地基视频监控等4类遥感监测技术的优势、局限及应用现状进行了梳理;分析了基于人工特征和基于深度学习这两类监测识别方法的特点及不足;最后,从铁路外部环境多源遥感数据多层次融合、铁路外部环境隐患精准识别模型构建、知识引导的铁路外部环境隐患智能动态监测等方面,对基于多源遥感数据融合的铁路外部环境隐患智能监测进行了展望。

基于地理国情数据的人口空间化方法

为进一步研究不同类型区域人口空间化方法,基于地理国情数据中精细化的房屋建筑分类数据和户籍人口数据,借鉴土地利用密度法的基本原理,提出了一种基于地理国情数据的适合不同区域的人口空间化方法。利用该方法,选择人口稀疏的草原地区和人口密集的城市集中发展地区2种不同类型区域,考虑居住建筑人口密度差异,开展了居住人口空间化模拟研究,得到了100 m栅格的人口居住密度图,并进行了空间分布分析。结果表明地理国情数据中的高精度建筑物分类数据能够自适应不同区域的人口空间化模拟,使用该方法能取得较好的模拟结果,不同类型区域人口空间分布格局具有明显的地域分异特征。

数字孪生铁路多目标粒子群任务调度方法

展示/分析/探索多层次任务及存储/计算/网络资源高效调度是数字孪生铁路的关键技术,随着存储、计算和网络等分布式异构资源不断接入,数字孪生铁路多层次任务并发场景异构资源分配倾斜、任务优先级不匹配、时延高等问题突显。现有调度方法大多针对单一层次任务资源进行设计,无法直接适用多层次任务调度场景,难以保障多层次任务调度的最大完工时间和资源负载均衡全局最优。针对上述问题,本文设计了适用于数字孪生铁路特点的多层次任务调度模型,提出了多目标粒子群任务调度算法,基于云仿真平台CloudSim对该方法进行对比测试,基于DTScope引擎设计实现数字孪生铁路“安全—质量—进度”智能施工管理案例原型。结果表明,本文方法适用于数字孪生铁路多层次任务并发调度场景,与现有方法相比明显提高了多层次任务完成时间效率和任务调度均衡性,可有效支撑数字孪生铁路展示—分析—探索多样化应用。

多视觉变量与单目视觉线索组合的三维地质模型增强可视化分析

可视化与可视化分析能有效提升枯燥、抽象数据的认知能力。然而,受地表环境要素遮挡、三维地质模型的不规则几何特征等要素影响,地下局部空间视觉表征中断,难以高效感知和交互分析地质要素及要素间的空间、属性特征。因此,本文提出了一种多种视觉变量和单目视觉线索组合的三维地质模型特征信息的增强可视化分析方法,实现了三维地质模型关键信息的增强表达与定量分析,并选择重大铁路某大桥和某隧道两个区域地质单元进行了案例试验分析。结果表明,与现有三维网格类标尺可视化分析方法相比,本文方法的精度和效率分别提升了13.63%、29.32%;根据参与者的调查统计分析,可视化效果与交互体验也有较大提升,证明本文方法可以更高效地感知和分析复杂三维地质模型场景中的关键特征信息。

Noise decomposition algorithm and propagation mechanism in feed-forward gene transcriptional regulatory loop

Feed-forward gene transcriptional regulatory networks, as a set of common signal motifs, are widely distributed in the biological systems. In this paper, the noise characteristics and propagation mechanism of various feed-forward gene transcriptional regulatory loops are investigated, including （i） coherent feed-forward loops with AND-gate, （ii） coherent feed-forward loops with OR-gate logic, and （iii） incoherent feed-forward loops with AND-gate logic. By introducing logarithmic gain coefficient and using linear noise approximation, the theoretical formulas of noise decomposition are derived and the theoretical results are verified by Gillespie simulation. From the theoretical and numerical results of noise decomposition algorithm, three general characteristics about noise transmission in these different kinds of feed-forward loops are observed, i） The two-step noise propagation of upstream factor is negative in the incoherent feed-forward loops with AND-gate logic, that is, upstream factor can indirectly suppress the noise of downstream factors, ii） The one-step propagation noise of upstream factor is non-monotonic in the coherent feed-forward loops with OR-gate logic, iii） When the branch of the feed-forward loop is negatively controlled, the total noise of the downstream factor monotonically increases for each of all feed-forward loops. These findings are robust to variations of model parameters. These observations reveal the universal rules of noise propagation in the feed-forward loops, and may contribute to our understanding of design principle of gene circuits.