基于AISSD与Prophet框架的桥梁结构风速预测研究

基于桥梁结构的风速监测数据开展时间序列分析,进而建立对应的风速预测模型以实现大风灾害预警,对高速公路桥梁的行车安全具有重要意义。针对现有桥梁风速预测方法中存在的问题,提出一种基于自适应改进奇异谱分解(AISSD)与Prophet预测框架的桥梁风速预测方法。该方法首先利用AISSD将非平稳非线性的风速信号分解为多组具有不同周期规律的奇异谱分量(SSC),其次计算SSC分量的能量密度与平均周期乘积ET,并结合Wasserstein距离构造判定阈值来筛选代表特征信息的SSC分量,最后基于Prophet预测框架对SSC分量进行预测并重构。以西南地区某高速公路桥梁的实测风速数据对该方法效果开展验证,并与自回归滑动平均模型(ARMA)和最小二乘支持向量机(LSSVM)模型进行对比。结果表明:该方法可准确分析风速的波动规律和变化趋势,与ARMA和LSSVM方法相比具有更高的计算效率,能够有效提高预测精度,满足在工程应用中快速预测风速的需求。

ZCZ屏蔽序列偶集的构造方法

为了拓宽准同步码分多址系统中零相关区(ZCZ)序列的设计范围,将几乎最佳屏蔽序列偶应用于ZCZ信号设计中,提出了一种新的ZCZ屏蔽序列偶集的构造方法,并给出了利用周期乘积构造法从一个酉矩阵和一个ZCZ屏蔽序列偶集构造出新的ZCZ屏蔽序列偶集的方法.几乎最佳屏蔽序列偶和酉矩阵都很容易得到,因而使用所提方法构造出的ZCZ屏蔽序列偶集具有较大的容量,可更好地满足实际工程的需要.

中国北方树木秋季物候的过程模拟及其区域分异归因

揭示温带落叶树木秋季物候的发生机理对提高生态系统固碳量和植被生产力的预估精度具有重要意义。该研究利用低温和光周期乘积模型模拟了1981–2014年中国北方温带90余个站点6个树种的叶始变色期和落叶末期,并对逐站点-物种的最优模型进行了模拟精度评价,分析了最优模型模拟精度的时空差异及其随水分梯度的空间变化。主要结果如下:(1)在诱导叶片衰老方面,光周期缩短的影响通常大于温度降低的影响。据此建立的叶始变色期和落叶末期最优模型模拟的平均均方根误差分别为6.9 d和6.0 d,模拟与观测时间序列呈显著正相关关系的比例分别为71.4%和83.6%;(2)最优模型对区域平均和多年平均叶始变色期和落叶末期模拟的绝对误差小于2.4 d,但模拟日期的时空变幅通常小于观测日期,这与秋季物候发生日期的高度时间变异性密切相关;(3)水分条件在一定程度上影响叶片衰老诱导途径的选择,表现为光周期缩短诱导叶片衰老的叶始变色期最优模型所占比例在干旱和半干旱区大于湿润和半湿润区,而最优模型的模拟精度在湿润和半湿润区高于干旱和半干旱区。该研究验证了低温和光周期乘积模型在中国温带地区的适用性,并揭示了水分条件对秋季物候发生机理和模拟精度的影响。