Spatiotemporal Patterns of Road Network and Road Development Pri-ority in Three Parallel Rivers Region in Yunnan,China:An Evaluation Based on Modified Kernel Distance Estimate

Road network is a critical component of public infrastructure,and the supporting system of social and economic development.Based on a modified kernel density estimate(KDE)algorithm,this study evaluated the road service capacity provided by a road network composed of multi-level roads(i.e.national,provincial,county and rural roads),by taking account of the differences of effect extent and intensity for roads of different levels.Summarized at town scale,the population burden and the annual rural economic income of unit road service capacity were used as the surrogates of social and economic demands for road service.This method was applied to the road network of the Three Parallel River Region,the northwestern Yunnan Province,China to evaluate the development of road network in this region.In results,the total road length of this region in 2005 was 3.70×104km,and the length ratio between national,provincial,county and rural roads was 1∶2∶8∶47.From 1989 to 2005,the regional road service capacity increased by 13.1%,of which the contributions from the national,provincial,county and rural roads were 11.1%,19.4%,22.6%,and 67.8%,respectively,revealing the effect of′All Village Accessible′policy of road development in the mountainous regions in the last decade.The spatial patterns of population burden and economic requirement of unit road service suggested that the areas farther away from the national and provincial roads have higher road development priority(RDP).Based on the modified KDE model and the framework of RDP evaluation,this study provided a useful approach for developing an optimal plan of road development at regional scale.

考虑光伏随机性的交直流混合配电网鲁棒机会约束安全域模型

为实现高比例光伏接入下交直流混合配电网的安全评估,构建了交直流混合配电网的鲁棒机会约束安全域模型。首先,提出一种基于区间划分的自适应带宽核密度估计方法,以获取光伏预测误差概率分布,构建光伏出力机会约束不确定集合;其次,采用功率与节点电压幅值比值为状态变量,在已有交流线性化潮流模型的基础上推导一种交直流混合配电网线性化潮流模型;然后,提出交直流混合配电网鲁棒机会约束安全域的概念和模型,结合列与约束生成算法和径向迭代搜索算法生成可观测的鲁棒机会约束安全域空间。最后,算例分析验证了所提模型能够在鲁棒机会约束安全域上准确、直观的反映光伏出力的随机性,进而为交直流混合配电网的准确安全评估提供支撑。

网络共享文档的雨洪灾害“求救”事件时空分析

城市雨洪灾害频发、急需快速掌握灾害过程中“求救”事件类型、位置,并开展制图。提出了基于“网络共享文档”的文本挖掘方法。为分析不同“求救”事件在时空上分布特征,提出了核密度估计、最近邻分析等方法。以河南雨洪灾害过程中传播较为广泛的网络共享文档为例,验证了方案的可行性。结果表明:城市雨洪灾害过程中不同类型的“求救”事件在的扩散规律有较大差异;大多数求救事件在时间和空间尺度上都呈现为聚集的模式;基于网络共享文档的灾害分析和应急制图,能够在时效性、时间粒度等方面弥补传统雨洪灾害监测手段的不足。

多维要素流视角下成渝城市群空间结构特征研究

随着交通、通讯设施的日益完善与经济的快速发展,城市间各类要素流动更为频繁并形成城市网络,促进城市动态“流”数据的分析成为区域空间结构研究新范式。相比单一要素流,多维要素流可以从更加综合的视角刻画城市群内部网络联系,识别城市群空间结构特征。本文通过集成百度迁徙、快递物流线路、百度指数、企业总部—分支、科技论文合作等多元地理流数据建立成渝城市群人流、物流、信息流、资金流、技术流及综合流网络,借助社会网络分析方法识别网络节点特征并结合位序—规模法则评估城市体系规模结构,利用核密度分析法识别多维要素流动主要廊道,结合优势流和DBSCAN聚类分析成渝城市群空间组团特征。结果表明:第一,在多维要素流网络中,各节点层级分化明显,成都市、重庆市是成渝城市群的两大核心,对多维要素流的集聚扩散能力突出,而其他城市普遍发育不足。第二,重庆市—成都市关联区间联系强度最高,成都市、重庆市与14个地级市组成的关联区间次之,14个地级市之间组成的关联区间最低,成渝发展主轴、成德绵乐城市带是要素流动的主要廊道。第三,在优势流约束下,成渝城市群内部形成成都—德阳—眉山、重庆—广安、南充—遂宁、内江—自贡—宜宾—泸州、乐山—雅安共5个空间聚类,其中南充—遂宁、内江—自贡—宜宾—泸州具备培育都市圈的潜力。结合本文分析结果和现有规划,建议将多维要素流网络中心度相对较高的绵阳、南充、宜宾作为次级中心城市培育,在重点发展成都都市圈、重庆都市圈的同时着力培育南充—遂宁、内自宜泸两大都市圈,促进绵阳市、雅安市、乐山市、达州市等圈群空隙城市差异化、特色化发展,强化宜宾—泸州—重庆沿江发展轴,逐步优化成渝城市群空间结构,形成区域协调发展新格局。

基于改进网络核密度和负二项回归的事故黑点鉴别

已有的交通事故黑点鉴别研究大多基于事故频数或事故率,并未考虑交通事故对不同发生地的影响特征。为了综合考虑交通事故在不同交通环境和路网特征下的差异影响,并解决交通事故数据中零值远超经典离散分布的零膨胀问题,本文提出一种考虑节点综合重要度的改进网络核密度估计法,并基于零膨胀负二项回归模型对城市交通事故黑点进行鉴别。首先,在拓扑路网中综合考虑事故发生地的交通环境和道路条件构建事故综合影响度指标,连同事故严重程度指数嵌入到传统网络核密度估计中,通过在道路网络上生成平滑的密度表面定性体现点事件的空间聚集性。在此基础上,构建基于零膨胀负二项回归鉴别模型,明晰事故高发区域边界范围,定量刻画不同严重等级的事故黑点路段空间分布特征。最后,以深圳市华强北街道为例进行实例分析。结果表明,在90%、80%和70%的阈值水平下本文提出的事故黑点鉴别法的有效搜索率均高于平面核密度估计法,且考虑节点综合影响度后,部分无道路区域不再被误识,模型准确率比传统网络核密度法分别提升了3.60%、5.31%和7.20%。

基于景观大数据的游客时空行为研究进展

信息和计算机科学技术的快速发展改变了以往游客时空行为相关理论的研究方式。游客在旅游过程中使用社交APP、定位装置和在线媒体会产生大量的景观时空大数据,为游客时空行为研究提供了更多发展空间。文中系统地介绍景观大数据的获取来源和方法,针对景观大数据处理分析方法进行概括,主要是以ArcGIS核密度、社会网络、图片内容分析法3种方法为主。从时间和空间角度,对国内外游客时空行为研究进展进行梳理,总结基于景观大数据的游客时空行为研究热点,未来的研究趋势可能为多空间类型、多采集平台、多时空要素同时开展。

彩钢板建筑群视角下的西宁市产业园区时空分布研究

产业园区作为城市经济发展的引擎,其时空格局分布的研究对于掌握城市空间结构以及园区可持续发展具有重要意义。为了客观表征产业园的时空分布特征,该文引入彩钢板建筑群数据作为研究产业园区的辅助数据,结合青海省西宁市主城区2005—2020年产业园区部分信息和路网等数据,采用网络核密度分析、标准差椭圆和等扇分析法,长时序探析了西宁市产业园区时空分布特征。研究结果表明:①2005—2020年西宁市产业园数量持续增长,增长率达73%,其中城北区增长速率最快;②园区高度聚集区域由单一区域向多区域发展,从彩钢板建筑群的密度变化来看,新增园区多分布在城市边缘,聚集区呈南北交叉带状分布,与城市空间结构吻合;③产业园区在2005—2020年间均呈现“西北-东南”向分布,集聚方向趋势越来越不明显;④产业园区的扩张有分阶段分区域发展特征,且扩张强度逐渐减小,园区发展逐渐趋于稳定。研究结果将为西宁市城市化发展研究或园区结构转型等提供客观时空数据支持和方法参考。

基于优化变分模态分解的光伏功率超短期区间预测方法

针对城市分布式光伏电站在进行超短期功率预测时所需气象资料难以获取,在转折天气下光伏出力不确定性增加的问题,提出一种光伏功率超短期区间预测模型。首先该模型采用麻雀算法优化变分模态分解(VMD),在不同天气下将历史光伏出力分解成多个时序特征强的子模态;其次,通过长短期记忆神经网络LSTM对各子模态分别预测;再次,将各子模态的点预测结果叠加;算例验证结果表明:在各类天气条件下,所提模型相比于单纯使用气象因子的预测方法,具有更高的预测准确度和更强的适应性,同时也能在点预测的基础上提供较为准确的置信区间。

Data driven particle size estimation of hematite grinding process using stochastic configuration network with robust technique

As a production quality index of hematite grinding process,particle size(PS)is hard to be measured in real time.To achieve the PS estimation,this paper proposes a novel data driven model of PS using stochastic configuration network(SCN)with robust technique,namely,robust SCN(RSCN).Firstly,this paper proves the universal approximation property of RSCN with weighted least squares technique.Secondly,three robust algorithms are presented by employing M-estimation with Huber loss function,M-estimation with interquartile range(IQR)and nonparametric kernel density estimation(NKDE)function respectively to set the penalty weight.Comparison experiments are first carried out based on the UCI standard data sets to verify the effectiveness of these methods,and then the data-driven PS model based on the robust algorithms are established and verified.Experimental results show that the RSCN has an excellent performance for the PS estimation.

Preliminary abnormal electrocardiogram segment screening method for Holter data based on long short-term memory networks

Holter usually monitors electrocardiogram(ECG)signals for more than 24 hours to capture short-lived cardiac abnormalities.In view of the large amount of Holter data and the fact that the normal part accounts for the majority,it is reasonable to design an algorithm that can automatically eliminate normal data segments as much as possible without missing any abnormal data segments,and then take the left segments to the doctors or the computer programs for further diagnosis.In this paper,we propose a preliminary abnormal segment screening method for Holter data.Based on long short-term memory(LSTM)networks,the prediction model is established and trained with the normal data of a monitored object.Then,on the basis of kernel density estimation,we learn the distribution law of prediction errors after applying the trained LSTM model to the regular data.Based on these,the preliminary abnormal ECG segment screening analysis is carried out without R wave detection.Experiments on the MIT-BIH arrhythmia database show that,under the condition of ensuring that no abnormal point is missed,53.89% of normal segments can be effectively obviated.This work can greatly reduce the workload of subsequent further processing.

基于概率预测与随机响应面法的新能源孤岛配电网实时风险评估与调控策略

高比例分布式电源的不确定性给孤岛配电网的稳定运行带来了的巨大的挑战。针对基于传统分布模型的源荷短期预测存在尖峰和重尾的缺点,采用双向长短时记忆(bidirectional long and short-term memory,BiLSTM)神经网络与非参数核密度法(kernel density method,KDE)结合的方法,构建了多场景及不同时间尺度下源荷预测误差的分布模型;并在此基础上,系统多时段运行调控过程中,考虑短时气象的不确定性波动,采用混合整数二阶锥规划(mixed-integer second-order cone programming,MISOCP)对潮流模型进行松弛,并由随机响应面(stochastic response surface,SRSM)得到系统的概率潮流;基于随机响应面法改进Sobol’法,建立计及源荷不确定性的孤岛配电网运行风险的全局灵敏度分析模型。基于此提出一种基于Bi LSTM-SRSM法的风险实时风险评估及调控策略。最后,采用IEEE33节点的辐射型配电网系统验证了所提方法的可行性。

考虑多维时域特征的行业中长期负荷预测方法

中长期负荷预测是电力系统规划与设计的重要依据,准确的行业中长期负荷预测能为电网布局规划、检修计划制定等提供决策支撑。在此背景下,针对行业中长期负荷隐含的多维时域特征,提出一种基于分解和预测思想的行业中长期负荷预测方法。首先,构建了基于周期趋势分解算法的行业中长期负荷特征分解模型,以得到分别表征行业负荷变化趋势性、周期性以及随机性特征的趋势分量、周期分量及残差分量;接着,针对分解得到的各维度分量,分别构建了基于门控循环单元的行业负荷全局趋势特征提取与预测模型、基于卷积神经网络的负荷周期局部特征提取模型,以及基于改进自适应高斯核密度估计的负荷残差概率密度预测模型,由此形成考虑多维时域特征的行业中长期负荷预测方法。最后,以中国某市化工行业负荷数据为例,验证了所提预测方法的有效性。

基于天气相似聚类与QRNN的短期光伏功率区间概率预测

为减少光伏发电的不确定性对电力系统造成的影响,描绘更为准确、清晰的光伏出力区间,提出一种基于天气相似聚类与分位数回归神经网络(QRNN)单调模型的短期光伏功率区间概率预测模型。首先,QRNN单调模型在预测过程中引入单调性,保证单调的分位数结果,并采用Huber范数近似替代原损失函数,弥补了传统区间预测分位数交叉及损失函数不可微的缺陷。其次,基于气象信息的数据特征,采用动态自组织映射聚类算法,通过神经元竞争与更新确定神经元邻域权重结构,并根据其邻域权重大小将天气聚类为晴天、多云天与阴天,得到相似天气下的数据集。然后,在不同天气条件下对影响光伏出力的因素进行相关性分析,得到不同天气下的天气影响特征,并作为输入因子输入神经网络中。最后,以澳大利亚沙漠知识太阳能中心实际数据集为例进行区间预测,并采用核密度估计给出概率预测结果,验证了所提方法的可靠性。

城市交通事故时空聚集特性分析——利用网络加权核密度估计方法

交通事故是一类重要的地理事件,对交通事故的空间模式进行分析一直是学术界研究热点,基于核密度估计及其扩展的网络核密度估计方法被大量用于交通事故路网空间聚集模式分析,但交通事故具备丰富的语义属性,仅考虑其时空属性较难全面反映其空间分布特性,采用融合事故语义属性与空间属性的网络加权核密度估计方法,对武汉市江汉区2021年交通事故空间聚集模式及其随时间变化规律进行可视与探索性分析。实验结果表明,考虑事故语义属性的方法更能全面反映交通事故空间聚集特性及其随时间变化特性。

面向长尾分布问题的猪只上方体况研究

针对猪只养殖的无人化、智能化问题,本文对传统猪只体况评分方法做出改进,提出一种通过上方进行猪只体况评分的方法,并使用线性插值法作为新的体况评分方式。以Resnet-50网络为基础,引入卷积核注意力机制模块增强对不同体况猪只的特征提取。加入标签平滑算法以及特征平滑分布算法以解决猪只上方体况中存在的长尾分布问题。此外,使用猪场采集的数据制作猪只上方体况数据集,实验结果表明,改进后网络在测试中可达到85.5%的准确率,较原网络提升了3.5%;平均绝对误差和均方误差分别为42.7%和28.5%,较原网络分别降低12.7%和18.7%。通过实验验证猪只上方体况研究的可行性以及所使用方法在提升模型处理长尾分布问题上的有效性。

基于数据筛选及平滑处理的风电功率曲线建模方法研究

风电功率曲线是评估风力发电机组性能及发电能力的一项重要依据,但同一风速下的风电功率往往存在较大范围的波动,这给风电功率曲线的建模带来了很大的困难。针对传统风电功率曲线建模方法精度不理想的问题,提出了一种新型的风电功率曲线建模方法。采用核密度估计法对数据做筛选处理;采用基于时间序列平滑的预处理方法对输入风速进行平滑处理;利用小波神经网络实现风速与功率的非线性映射功率曲线建模。通过风电功率曲线建模实例的对比分析,结果表明该方法具有很好的优越性,能取得更高的建模精度。

基于扩展空间句法的路网形态对城市功能用地分布影响研究

为研究城市路网对各类用地分布的影响,厘清路网空间形态与城市功能之间的关系,本文以山东省招远市中心城区为研究区域,利用扩展空间句法(sDNA)中的接近度、穿行度指数反映路网形态演变特征,分析路网接近度、穿行度与住宅用地、工业用地、商业用地等城市功能用地分布的关系及其空间聚集特征。结果表明,路网接近度、穿行度对城市功能用地布局具有明显差异性影响。城市功能用地布局应以居住用地为核心形成“短距离、密路网”,教育、公共用地在次级圈层提供相应的生活游憩服务,外围圈层用地通过调整不同空间范围内的路网形态,满足特定人群需求。

基于网络核密度估计的交通事故黑点识别

为了对交通事故多发点进行分析,识别事故黑点并进行针对性治理,以深圳市龙华区2018—2020年3年间的1 105起道路交通事故数据及道路网络数据作为研究对象,采用高斯函数作为内核函数的道路网络核密度估计,通过K-means聚类进行路段密度等级划分。为进一步考虑路段之间的相关性,提高事故多发点识别精度,采用Local Moran′s I对事故多发点进行识别。对比平面核密度估计结果表明,所采用的基于网络核密度的Local Moran′s I的方法体现了事故多发点在路段及交叉口的分布特征。研究结论对识别事故黑点、进一步提高交通安全水平具有现实意义。

基于核密度估计的广佛都市区路网演变分析

根据1957年与1982年2个时期的地形图并结合1995年与2008年的遥感卫星影像提取路网专题信息,利用ArcGIS建立广佛都市区路网数据库。采用GIS空间分析中的核密度估计方法并结合各个方位道路密度,分析广佛都市区的路网时空演变。分析表明,近50 a来广佛都市区的路网发展总体是以广州市的越秀区和佛山市的禅城区双核为中心不断向外蔓延,次一级核相继出现并不断扩大发展的过程。空间上,路网的演变也呈现出一定的方向特性,正北,西南和正西方向一直是路网密度较高的地区,但路网发展最快的是西南和正东方向。路网密度内部差异逐年递减,路网系统发育不断成熟。

设施POI分布热点分析的网络核密度估计方法

设施POI(point of interest)在城市地理空间中往往聚集分布,呈现热点特征。对该类POI分布热点的分析大多采用基于欧氏距离的空间密度估计,忽略了城市空间通达、连接是沿着街道路径的事实,从而很难准确、客观地反映城市功能的热点布局。本研究针对该缺陷,利用基于网络路径距离的核密度计算方法确定热点的区域密度,并提出了一种简单、高效的网络分析算法。该算法扩展二维栅格膨胀操作,以一维形态算子的连续扩展计算POI在网络单元上的密度值,通过评价试验表明,该算法比现有算法具有更好的性能和可扩展性。通过实际POI数据分析发现,考虑街道网络约束的热点范围可凸显设施功能沿交通网络布局的空间特征,为区域规划、导航以及地理信息查询等应用提供有价值的空间知识与信息服务。