基于无人机遥感影像的城乡居民点空间布局规划研究

采用传统规划方法对城乡居民点进行空间布局规划时,未对获取的图像进行预处理,导致方法存在去噪效果差、搬迁总距离大、聚集度总量低和规划效果差的问题。为此,提出基于无人机遥感影像的城乡居民点空间布局规划方法,结合基于K-奇异值分解算法和主成分分析方法,对无人机遥感影像进行去噪处理,消除遥感影像中存在的噪声,保留遥感影像的细节信息。根据获取的信息通过元胞自动机构建城乡居民点空间布局规划模型,完成城乡居民点空间布局规划。实验结果表明,所提方法的去噪效果好、搬迁总距离小、聚集度总量高、规划效果好。

基于元胞自动机理论的电力负荷空间分布预测

根据元胞自动机(CA)的基本理论及其在城市动态演化模拟中的应用,提出了新的电力负荷空间分布预测方法。该方法从元胞自动机的基本定义出发,研究了CA理论对于电力负荷空间分布预测的适用性,提出了电力负荷元胞、元胞样区、元胞时空数据库、样本数据库的概念,制定了考虑多种相关因素的负荷元胞转换规则和相关参数,并进行了简单的试验。算例结果说明了该方法的可行性及其预测结果的合理性。

基于元胞自动机和BP神经网络算法的Landsat-TM遥感影像森林类型分类比较

【目的】针对森林资源遥感监测效果往往受森林类型识别分类方法的影响,提出一种基于元胞自动机的遥感影像森林类型分类方法,以提高Landsat-TM遥感影像的分类精度,为森林资源遥感监测提供技术支持。【方法】以小兴安岭带岭林业经营管理局为研究区,基于2010年Landsat5-TM影像数据和2012年森林资源二类调查数据,采用窗口法获取TM第5波段各待分类别的像元均值作为聚类中心,以元胞自动机的Moore模型为框架,以元胞为基本单位,以像元均值为对象,利用最小距离法求取进化规则(判断准则是中心元胞周围的8个元胞距每类聚类中心的距离最近且像元数量最多,则中心元胞属于该类别),充分考虑影像及地物之间的空间特征,采用元胞自动机分类方法进行森林类型的识别分类。同时,以相同的样本数,采用3层BP神经网络模型对TM遥感影像进行分类试验,并比较2种方法的分类效果。【结果】基于元胞自动机的分类方法总体分类精度为88.712 1%,Kappa系数为0.829 1,针叶林、阔叶林和针阔混交林的用户精度分别为73.60%,92.94%和94.13%,达到了区分针叶林、阔叶林和针阔混交林的分类目的。BP神经网络算法的总体分类精度为86.671 3%,Kappa系数为0.798 4,针叶林、阔叶林和针阔混交林的用户精度分别为69.22%,93.37%和90.76%。2种分类方法均可有效识别森林类型信息。【结论】元胞自动机模型应用于遥感影像森林类型识别分类可弥补因TM影像空间分辨率较低造成的遥感影像分类精度过低的问题,提高分类精度。在森林分布破碎、种类类型多样且结构复杂的带岭林区,该研究结果有助于森林资源监测与管理,可为大区域尺度的森林动态信息监测提供更好的数据及技术支持。

基于细胞自动机与奇异值分解的零水印算法

针对常规水印算法对JPEG压缩与几何攻击鲁棒性较差的问题,提出了一种基于细胞自动机(CA)变换与奇异值分解(SVD)的零水印算法。首先对图像进行二维细胞自动机变换,分离出低频近似图像并保存作为密钥的变换参数;然后对低频图像分块并在每个子块上进行奇异值分解,通过细胞自动机变换规则在每个子块的奇异值矩阵上构造零水印;最后,图像认证时根据两个图像的水印相似度是否大于阈值来判断图像是否遭遇篡改。通过实验证明,该水印算法具有良好的不可见性和安全性,并且对于JPEG压缩与几何攻击表现出较强的鲁棒性。

基于多值元胞机的混合非机动车通行能力研究

电动自行车在我国飞速发展,其与自行车所形成的新的混合非机动车流呈现出与传统单一自行车流不同的运行规律,目前这一领域却缺乏相应的研究。针对这种混合非机动车流建立了一种适应于系统内存在更高速度车辆的多值元胞自动机模型来模拟其运行状况,从而得到了混合非机动车流在不同参数下交通流模型的流密图。结果显示:当电动自行车所占比例提高,混合非机动车流通行能力会得到相应提高,然而,车流鲁棒性变差;因换道机理不同,与混合机动车流相比,混合非机动车流通行能力随低速车比例增加下降较慢;当车道从2米变为3米时,通行能力可增大约68%。

基于集对分析与演化细胞学习自动机的质量—成本控制方法

为了研究不确定信息对供应商参与下的产品质量—成本控制过程的影响,基于集对分析建立了质量—成本控制的多目标贴近度优化模型。对演化细胞学习自动机算法进行适应性改进后用于求解该优化模型,并得到相对确定条件下质量—成本控制方案集合的优劣排序——基序。考虑到不确定因素的影响,利用模糊集值统计法获得差异度系数后,按照联系度对基序重新排序,进而筛选出最佳的产品质量—成本控制方案,并为每种零部件选择合理的供应商。以大型空气分离设备的质量—成本控制问题为例进行仿真计算,结果表明了所提方法的可行性与有效性。

自动驾驶汽车在交通网络中的效能分析

研究了对于三车道的高速公路,自动驾驶汽车对混合交通流的通行能力及安全性的影响。引入变道欲望值、连续刹车率、空间速度方差和时间速度方差的概念,基于交通流元胞自动机模型,针对手动和自动驾驶2种汽车,建立了单向三车道的加减速和换道规则。选取6个评价参数,针对三车道模型,研究了随着自动驾驶汽车比例的增加,车道平均速度、平均速度的方差、交通密度、连续刹车率以及变道次数的变化情况。实验结果表明:在通行能力方面,当自动驾驶汽车的比例持续增加时,整个车道的平均速度、交通密度显著增加,从而大大提高了此交通网路中的通行能力;同时空间速度方差和时间速度方差会显著减少,说明整个交通流的平稳性增加了。在安全表现方面,当自动驾驶汽车的比例持续增加时,整个交通网路中的连续刹车率、变道次数先逐渐增加,然后逐渐减少,从而很好地刻画了安全性。最后分析了模型的优缺点,并指出了改进的方向。

基于元胞自动机模拟的历史聚落火灾蔓延及其价值损失分析方法——以中国历史文化名村南京漆桥村为例

文章以中国历史文化名村——南京市高淳区漆桥为例,运用元胞自动机和netlog软件,对历史聚落的火灾蔓延进行数值模拟,分析火灾蔓延的时间空间关系、延烧发展路径和速度以及在此过程中的历史文化价值损失速度和构成,不仅为漆桥村消防规划建设提供了具体建议,也为其他历史聚落的火灾蔓延防控提供了新的研究方法借鉴。

一种新的细胞神经网络阴影检测器的研究

该文深入研究了一种新的二维细胞自动机(CA),找到了几种新的算法规则可以用来实现字符的粗化处理和阴影检测,并且用这些规则设计了几种新的细胞神经网络,文中详细介绍了这些算法规则的布尔代数表达式和细胞神经网络学习算法。仿真结果证明了这种新的细胞神经网络是简单而有效的,同时也证明了可以用 CA规则来设计新的细胞神经网络,为细胞神经网络的设计找到了一种新颖有效的方法。

对细胞神经网络字符图像平滑技术的研究

深入研究了一种二维细胞自动机 (CA) ,找到了两个算法规则可以用来实现二值字符平滑和图像去噪处理 ,并且用这些规则设计了三种新的细胞神经网络 (CNN) 仿真结果证明这些CNN是简单而有效的 ,同时也证明了文中算法的合理性 ,为CNN的设计找到了一种新颖。

基于忆阻细胞自动机的图像像素值置换加密技术

忆阻细胞自动机是一种全新的细胞自动机,它的响应会引起细胞状态和细胞间链接状态的变化。在分析了忆阻细胞自动机中的细胞间链接状态丰富变化的基础上,设计了一种全新的图像加密算法:以一个W×H的忆阻自动机阵列为公钥,以细胞的初始状态和细胞迭代次数为私钥,将细胞与相邻细胞间的一组链接状态加权后设置成加密矩阵,同时采用像素置换方法对数字图像进行加密。这种加密算法具有较好的混乱特性、扩散特性和良好的保密性、抗蛮力破解特性,能够满足数字图像加密的安全性要求。

利用变值编码展现元胞自动机的4类经典分类模式

对元胞自动机的规则进行分类是研究布尔函数整体特征的一类经典论题,自1984年Wolfram提出4种经典分类以来,已经出现了很多种不同的分类模式。经典分类模式的256种函数在顺序排列的条件下,其二维编码显示不出明显的分布规律。利用变值逻辑体系的编码模式展现已有的元胞自动机分类模式;将256种函数排列为16*16的矩阵图像,采用几类变值逻辑编码展现经典分类的结果。在这样的模式下,经典分类在变值编码模式中展现出各具特点的对称性。最后列举了不同编码序列及其编码排列图示。

混合自行车流多值元胞自动机模型及仿真分析

为了研究混合自行车流的交通特性,在现有的多值元胞自动机模型中引入两步骤运行机制,将每一个移动过程分为主动移动和跟随移动来表达相邻车辆的瞬间反应,模拟了普通自行车和电动自行车最大速度分别为2元胞/s和3元胞/s的混合自行车流的运行情况。试验结果表明,改进后的模型仿真精度更高。不同参数模拟输出的流密图显示,随着电动自行车比例或车道宽度的增加,自行车道的通行能力相应提高。在三车道试验中,当电动自行车比例从0变为1时,单位宽度车道通行能力增加约29.4%;当车道数从2提高到3时,单位宽度车道通行能力增加22%。

砌体墙板状态数值模型及其破坏模式预测

为了更加准确地预测砌体墙板的破坏模式,本文进一步发展了砌体墙板状态离散级数型细胞自动机模型,提出了细胞自动机模型中状态值的两种新的计算方法,一是基于砌体墙板有限元分析的物理细胞自动机模型;二是基于边界约束对板内区域效应的解析型细胞自动机模型.然后,对两个新的状态数值模型与原细胞自动机状态数值模型进行了举例验证.继而,提出了相对变异系数的概念,并将其融入了离散级数型和解析型细胞自动机模型.通过对相对变异系数适用性的探讨,给出了基于一块试验墙板、预测另一墙板可能出现的一组破坏模式的初级方法.与试验记录对比表明,该方法的预测结果可靠.

结合用户感知模型的多值CA仿真及应用

针对目前自行车道通行能力难以实测以及服务水平评价方法不尽合理的问题,提出了一种用于自行车道服务水平评价的仿真方法。从用户心理空间出发,构建了用户感知模型。对现有的多值元胞自动机模型进行了改进,构建了基于两步骤移动机制的混合自行车流多值元胞自动机模型。将用户感知模型和多值元胞自动机相结合应用于桂林市中山南路自行车道服务水平的评价,结果表明,该方法使得服务水平有了合理的划分,评价结果能准确地反应路段上的实际交通流状态、用户感知和道路的利用率。

关中平原城市群土地利用结构多情景优化和生态系统服务价值预测

经济快速发展导致关中平原城市群的土地利用发生重大变化,导致区域的生态系统服务价值(ESV)发生改变。本研究基于关中平原城市群土地利用数据和驱动数据,使用系统动力学(SD)模型耦合混合元胞(MCCA)模型,预测了自然发展、经济发展、生态保护与耕地保护情景下2040年土地利用单元内ESV细微的时空变化,揭示ESV对社会经济演变的响应,并采用敏感性指数研究土地利用变化对ESV的影响。结果表明:2000—2020年间,研究区土地利用转变主要是耕地、林地和草地之间的转换以及耕地转向建设用地。由于林地和水域的面积增多,ESV在此期间小幅上升。2040年,与生态保护情景相比,经济发展情景的林地占比减少1.8%,建设用地增加1.3%。2020—2040年间,经济发展情景下,ESV在中部和东部呈下降趋势,但在耕地保护情景下呈上升趋势,其中,水文调节和气候调节对ESV的贡献最大;ESV总量除生态保护情景以外均呈下降趋势。生态保护情景下,土地利用变化发生对ESV有积极影响,而其他情景下,ESV对土地利用变化则有负面响应,其中,经济发展情景下的负面影响最大。研究结果可为多情景土地利用模拟和ESV预测提供新方法,对城市群国土空间布局优化、土地资源规划管理和可持续发展路径策略具有重要的科学和实践意义。

基于安全与效率的交通事件下高速公路长大下坡限速值

选取冲突率和排队长度分别作为安全与效率的表征指标,通过对交通事件下车辆换道和最小跟驰安全间隙的分析,建立了长大下坡路段元胞自动机模型规则和仿真方案,得到了冲突率和排队长度随不同限速值的变化规律。根据安全与效率对限速值变化的灵敏度不同,采用加权平均方法计算最优限速值。最后,基于货车制动毂温度预测模型验证限速值对货车的适用范围。研究结果表明:三级服务水平下,平均纵坡为3%,4%,5%的长大下坡的限速值分别为60,60,50km·h-1;四级服务水平下,平均纵坡为3%,4%,5%的长大下坡的限速值均为50km·h-1;对于货车要进一步根据极限坡长进行判断,若实际坡长小于极限坡长,则采用仿真限速值,反之采用制动毂温度预测模型计算货车限速值。

自行车干扰下机动车交通流的元胞自动机模型

用NS模型和EBCA1模型分别描述机动车流和自行车流的行为,用摩擦干扰和阻滞干扰体现自行车对机动车的干扰作用,建立了自行车干扰下机动车交通流模型并利用数值模拟研究了其行为,并通过与实测数据的对比证明了模型的合理性.通过分析仿真数据发现,机动车流受到的主要干扰形式取决于两种车流的密度.自行车的干扰主要影响到低密度的机动车流,使其流量、速度都有较明显降低.同时,机动车流中阻塞的发生更加频繁但持续时间较短.