基于网格优化双层随机森林的采空区煤氧化升温预测研究

为了对采空区煤氧化升温的温度进行预测,在内蒙古某煤矿16402综放工作面进行长期的采空区气体和温度观测实验,采集到准确的采空区煤氧化升温过程中气体及温度数据,提出1种基于网格优化双层随机森林(WG-DRF)的采空区煤氧化升温预测方法,用该方法构建预测模型并与传统随机森林、BP神经网络和支持向量回归模型的预测结果进行对比。研究结果表明:WG-DRF模型预测的平均绝对误差MAE,均方误差MSE,决定系数R~2分别为1.725,6.158,0.903,优于其他模型。通过更换数据集对WG-DRF方法进行测试,验证双层随机森林模型具有较强的泛化性。研究结果可为采空区煤氧化升温的温度预测提供参考。

基于Voronoi图与条件随机场的自然场景文本检测方法

在自然场景中准确有效地检测文本是一项艰巨的任务,故提出一种基于条件随机场(CRF)框架的场景文本检测方法。通过利用贝叶斯推断估计文本极大值区域的置信度作为一元成本项,通过使用维诺图(Voronoi图)来构建CRF空间邻域信息,从而构建图模型,通过最大流算法最小化成本函数区分文本与非文本标记;利用字符的几何特性通过聚类方法聚合成行。实验结果表明,该算法比传统基于最大稳定极值区域(MSER)算法性能有所提高,自然场景文本检测正确率能达到87%。

EC细网格10 m风场产品在青岛港区的预报检验和随机森林订正

利用2021年3月—2022年2月EC细网格10 m风场预报产品,对其在青岛港区的风场预报能力进行检验和订正。结果表明:对于大港码头、董家口港自动站和董家口港浮标站,EC细网格前48 h的10 m风速预报偏差离散程度相对较小,预报偏差中位数均大于0,表明模式风速预报较实况有系统性偏强的特征。EC细网格24 h预报的10 m风速与实况风速相关性较好,3个站点的相关系数分别为0.76、0.73、0.82。EC细网格对大港码头各风向的风速预报均偏大,在实况风向为东北风和偏东风时,EC细网格风速预报的均方根误差和平均误差最大;对于董家口港自动站和董家口港浮标站,不同风向下EC细网格的风速预报均方根误差差别不大。EC细网格对3个站点的风向预报偏差主要集中在-45°~45°,实况风速越小,风向的预报偏差离散程度越大。利用随机森林算法对青岛港区EC细网格预报风速进行订正,预报精度均得到提高。

基于Voronoi结构的无网格局部Petrov-Galerkin方法

基于自然邻结点近似位移函数提出了一种用于求解弹性力学平面问题的无网格局部Petrov-Galerkin方法.这种方法在结构的求解域Ω内任意布置离散的结点,并且利用需求结点的自然邻结点和Voronoi结构来构造整体求解的近似位移函数.对于构造好的近似位移函数,在局部的Delaunay三角形子域上采用局部Petrov-Galerkin方法建立整体求解的平衡控制方程,这样平衡方程的积分可在背景三角形积分网格的形心上解析计算得到,而采用标准Galerkin方法的自然单元法需要三个数值积分点.该方法能够准确地施加边界条件,得到的系统矩阵是带状稀疏矩阵,对软件用户来说,它还是一种完全的、真正的无网格方法.所得计算结果表明,该方法的计算精度与有限元法四边形单元相当,但计算和形成系统平衡方程的时间比有限元法四边形单元提高了将近一倍,是一种理想的数值求解方法.

基于网格搜索随机森林算法的工矿复垦区土地利用分类

为提高工矿复垦区遥感影像土地利用分类精度,为土地复垦监测工作提供数据支持,该文探讨了基于网格搜索(Grid-Search)的随机森林(random forest)复垦区土地利用分类方法。研究利用GF-1影像、DEM(digital elevation model)和野外调查等数据,以随机森林分类算法为框架,采用基于OOB(Out-of-Bag)误差的网格搜索法对算法进行参数寻优,结合影像光谱、地形、纹理、空间信息,计算选取了33个特征变量,构建了4种变量组合模型开展随机森林分类试验,4个组合模型的分类精度分别达到82.79%、84.91%、86.75%、88.16%。为去除33个特征变量中的冗余信息、降低影像波段变量维度、缩短分类执行时间并保证影像分类精度,试验分别利用变量重要性估计和Relief F方法进行特征选择后再次执行随机森林分类,将分类结果与不同组合模型、不同分类方法进行比较,结果表明:基于网格搜索参数寻优的随机森林算法在多特征变量的影像分类中可以达到88.16%的分类精度,在利用不同方法降维后依然可以将分类精度保持在85%以上,精度优于相同特征变量下的SVM(support vector machine)和MLC(maximum likelihood classification)分类方法;在效率方面,随机森林分类方法执行时间优于SVM,并且在处理多维特征变量时能力更强。由此可见,采用基于网格搜索的随机森林方法对工矿复垦区土地利用信息进行分类提取可以得到较高的精度,基于该方法开展遥感影像解译可为土地复垦监测工作提供技术支持和理论参考。

二维限定Voronoi网格剖分细化算法

给出了限定点、限定线在Voronoi网格中存在的充要条件,提出了二维限定Voronoi网格细化算法,通过设置初始检测带,然后细分检测带来实现限定Voronoi网格的剖分;同时证明了该算法对于任意平面线段图输入限定条件的收敛性.对于生成的限定Voronoi网格,给出了尺寸控制和质量控制算法,并对其时间复杂度进行了分析.最后通过实例验证了文中算法的有效性.

油藏Voronoi网格化的研究

Voronoi网格具有很强的灵活性和局部正交等特点,可以把局部细分网格与基本粗化网格有效地结合在一起,满足了油藏数值模拟技术对于大范围粗格化模拟、局部精细化描述的需要。对Voronoi网格的生成技术进行了分析和研究,提出了一种新的生成方法:把油藏区域按断层、井层、基层分层,针对不同层,采用不同的几何模型布点,最后采用间接法构造Voronoi网格。从计算几何的角度把层干扰归纳为点与点、点与线和线与线3类,并给出了相关的解决措施,重点对断层与垂直井、水平井的干扰进行处理。通过Voronoi网格化模型,验证了该算法的正确性和有效性。

基于Voronoi极点特征值显著度加权的网格简化算法

针对目前网格简化仅依赖局部特征而造成对尖锐特征保持差的问题,提出一种新的基于视觉显著度加权的简化算法。算法首先通过Voronoi内外极点与采样点之间的关系来计算离散曲面局部极点特征值,然后叠加不同尺度下局部特征值的高斯差分获得特征的视觉显著度。在进行网格简化时,将该显著度作为权重赋值给每个点的二次误差矩阵,从而达到对显著度较高区域特征保持的目的。实验结果表明,所提出的简化算法与传统基于局部曲率的算法相比能够更有效地保持原始网格固有几何特性,特别是对于视觉较为敏感的尖锐特征。

混凝土细观随机骨料结构与有限元网格剖分

在细观层次上,混凝土被认为是一种由粗骨料、水泥砂浆及二者间的粘结带所组成三相非均质复合材料。本文首先基于蒙特卡罗随机抽样原理,用“取和放”方法在计算机上产生形状、尺寸和骨料颗粒分布与真实混凝土相似的随机骨料结构,再使用有限元分析软件AN SY S对骨料区域及砂浆区域分别划分网格,并编程在骨料和砂浆之间生成三角形三结点可控制厚度粘结单元,从而使三相网格缝合为一个整体,为混凝土非线性有限元分析提供可靠的细观计算模型。最后利用建立的模型进行混凝土轴心受拉和轴心受压的仿真模拟,在细观层次研究的基础上揭示出混凝土的宏观力学性能。

混凝土随机颗粒模型的网格自动剖分方法

基于计算几何学原理，用一容易被广大工程技术人员接受的方法，实现了对混凝土随机颗粒模型三角形有限元网格的自动剖分；这个网格可以被各种数值方法所采用．同时自动形成Ｖｏｒｏｎｏｉ图的方法。

基于随机网格的位置隐私保护方法

针对当前已有的基于位置服务隐私保护技术在用户较少的情况下很难保障用户隐私保护级别的情况,借鉴网格计算和密码学理论,提出了一种改进的位置隐匿方法。该方法利用随机变化的网格区域,在移动节点之间进行简单位置计算并实时进行用户位置更新,通过移动终端和匿名服务器之间的协同计算完成位置隐匿。最后,通过理论分析阐述了该方法所具有轨迹不可追踪性和身份不可关联性等特点。同时,仿真实验进一步表明该方法的计算复杂度和通信复杂度满足位置服务中的即时通信的要求。

空间网格结构多维多点随机地震响应分析的高效算法

将林家浩教授提出的"虚拟激励法"进一步推广应用于空间网格结构多维多点非平稳随机地震响应分析,推导了多维虚拟激励随机振动分析方法的理论公式,给出了峰值响应估计方法,并讨论了多维地震动的随机模型及参数选取,通过编制的专用计算机程序分析了网壳结构的随机地震响应。本方法自动包含了参振振型间及各输入地震分量间的相关项,计算精确、快速,非常适合分析频率密集型空间网格结构的随机地震响应,是一种高效的随机振动分析算法。

基于六边形网格的球面Voronoi图生成算法

利用二十面体施奈德等积多面体投影构建了球面多分辨率六边形层次网格;通过边界四元组将六边形单元分解到四元三角形及其子单元中处理;利用改进的四元三角网编码方案建立了网格的数字空间、单元层次编码模型和不同实体在球面上的表达方法。在此基础上,提出了球面Voronoi图的生成算法。实验结果表明该算法与现有算法相比具有更高精度。

传感器网络中基于Voronoi网格的快速覆盖判定算法

覆盖问题是传感器网络研究中的一个基础课题,判定感兴趣的区域是否被一组给定的传感器节点完全覆盖,在监控等传感器网络的许多应用领域中具有重要意义。提出了一种传感器网络中基于Voronoi网格的快速覆盖判定算法VT-RCDA(Voronoi Tessellation based Rapid Coverage Decision Algorithm)。算法首先将感兴趣的区域进行正方形网格剖分,然后采用Voronoi网格模型将复杂的区域覆盖问题转化为简单的顶点覆盖问题。理论分析与仿真实验表明,与已有算法相比,新算法具有较好的覆盖判定正确率,较低的计算复杂度,且针对具有n个节点的传感器网络,能在O(nlogn)的时间开销内快速判断出任意给定感兴趣区域能否被这n个传感器节点覆盖。

大跨度空间网格结构多维多点随机地震反应分析

本文建立了三维正交地震动多点激励下大跨度空间网格结构的随机地震反应分析方法,依据现行抗震设计规范的有关规定,确定了平稳随机地震动功率谱密度的模型参数。数值仿真分析了一柱距80m的正方形平板网架分别在一维地震动或三维地震动的一致激励、行波激励和考虑部分相干效应的随机激励下的地震反应。结果表明:考虑地震动的空间效应会很大程度地改变结构杆件的内力,其中控制杆件的内力增幅达到30%;地震动的行波效应对结构杆件内力的影响比随机地震动的部分相干效应的影响更大;三维地震作用比一维地震作用下结构杆件的内力大。由此得出结论,对于大跨度空间网格结构,必须进行多维多点地震激励下的随机地震反应分析。

具有大量椭圆颗粒/孔洞随机分布区域的计算机模拟及其改进三角形自动网格生成算法

针对颗粒/孔洞为椭圆形状并且呈随机分布的多相复合材料给出了一种计算机模拟方法,同时针对这样复杂的二维区域提供了一个改进的快速自动三角形网格剖分算法。最后用实例说明了算法的有效性。此算法可以推广到三维情形、裂纹材料等。

Neumann展开Monte Carlo随机无网格点插值法

用Neumann展开MonteCarlo随机无网格点插值法(NMCSMPIM)进行随机结构分析。在随机无网格点插值法(stochasticmeshlesspointinterpolationmethod,SMPIM)中,所求解问题的域由分布的节点表示;并且利用具有Delta函数性质的多项式进行节点插值,为此,很容易类似有限元法一样处理本质边界条件。同时利用Neumann展开法,建立随机结构分析的Neumann展开MonteCarlo随机无网格点插值法。数值实例表明,Neumann展开MonteCarlo随机无网格点插值法适用于材料变异系数大和要求精度高的随机结构分析。

基于均匀网格的Delaunay三角网算法在随机聚合网屏中的应用

Delaunay三角网一直是一个重要而有意义的研究课题 ,并具有极其广泛的用途 .经过 2 0多年来的研究 ,它的生成算法已趋于成熟 .为了满足印刷、印染系统中随机聚合网屏生成的实时性需要 ,将一种新的算法引入到FM网屏技术中 ,并首先简要介绍了 Delaunay三角网的特性及生成算法的分类 ;然后主要介绍了一种基于均匀网格的 Delaunay三角网生成算法在随机聚合网屏中的应用 ;最后给出了算法的正确性证明 .经测试 ,该算法的运算速度相当快 ,具有接近于线性的时间复杂性 ,能够满足排版印刷、印染系统中随机聚合网屏生成的需要 .

三维限定Voronoi网格剖分细化算法

针对分段线性复合形约束条件下的三维限定Voronoi剖分问题,提出一种细化算法.首先证明了分段线性复合形中的元素在最终生成的三维限定Voronoi网格中可表示为Power图结构;受此启发,提出了对限定线段/平面片分别进行一维/二维Power图细化以实现三维限定Voronoi网格生成的细化算法,并且证明了该算法对于任意分段线性复合形收敛.最后通过实例验证了文中算法的有效性.

用随机无网格法和免疫算法分析结构可靠性

本文首先用摄动随机无网格伽辽金法(PSEFGM )求解随机结构的响应。摄动随机无网格伽辽金法具有不需要划分单元和精度高等特点。然后应用人工免疫遗传算法对结构可靠性进行了分析。人工免疫遗传算法是一种新的综合人工免疫算法和遗传算法的智能优化算法,它避免了遗传算法易出现早熟,搜索效率低和不能很好地保持个体多样性等问题。数值实例表明在随机结构可靠性分析方面随机无网格迦辽金法与人工免疫遗传算法具有明显的优势和广泛的应用前景。