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针对GNSS-R海面风速反演的自适应CDF匹配方法
被引量：
7
1
作者
杜皓
郭文飞
+2 位作者
郭迟
路
鹏
远
叶世榕
《武汉大学学报（信息科学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2021年第12期1924-1931,F0002,共9页
利用全球导航卫星系统反射(global navigation satellite system reflectometry,GNSS-R)信号对海面风速进行反演时,连续地球物理模式函数常用于建立时延-多普勒图像(delay/Doppler map,DDM)特征值与风速之间的映射关系。该模型在DDM较...
利用全球导航卫星系统反射(global navigation satellite system reflectometry,GNSS-R)信号对海面风速进行反演时,连续地球物理模式函数常用于建立时延-多普勒图像(delay/Doppler map,DDM)特征值与风速之间的映射关系。该模型在DDM较少的风速范围内(0~5 m/s及12~20 m/s)存在较大系统偏差。为解决该问题,提出了一种自适应累积分布函数(cumulative distribution function,CDF)匹配方法。该方法将反演风速序列与参考风速序列进行CDF匹配,并利用最小二乘自适应地寻找最优阶数多项式,对风速偏差序列进行拟合和改正。公开数据实验验证结果表明,在0~5 m/s和12~20 m/s内,改正后的反演风速均方根误差分别减小了6%和15%,系统偏差分别减小了45%和25%,明显提升了少样本情况下的反演精度,反演风速更符合自然界中风速分布。
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关键词
海面风速反演
时延-多普勒图
地球物理模式函数
累积分布函数匹配
原文传递
基于轨迹大数据的交通拥堵评估和预测
被引量：
3
2
作者
温美玲
路
鹏
远
+1 位作者
蔡林
程洋溢
《数字制造科学》
2021年第1期77-80,共4页
针对交通拥堵严重影响人民日常生活,制约社会经济发展的问题,提出了基于轨迹大数据的交通拥堵评估和预测方法,旨在为相关部门提供决策指导。在交通拥堵评估中,使用交通流参数计算道路的交通状况综合参数C;在交通拥堵预测中,使用深度学...
针对交通拥堵严重影响人民日常生活,制约社会经济发展的问题,提出了基于轨迹大数据的交通拥堵评估和预测方法,旨在为相关部门提供决策指导。在交通拥堵评估中,使用交通流参数计算道路的交通状况综合参数C;在交通拥堵预测中,使用深度学习技术建立交通拥堵预测模型,将长短期记忆模型(LSTM)与向量回归模型(SVR)和循环神经网络模型(RNN)进行对比,最后发现LSTM模型的预测效果最好。
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关键词
轨迹大数据
交通拥堵
评估与预测
深度学习
长短期记忆模型
原文传递
题名
针对GNSS-R海面风速反演的自适应CDF匹配方法
被引量：
7
1
作者
杜皓
郭文飞
郭迟
路
鹏
远
叶世榕
机构
武汉大学卫星定位导航定位技术研究中心
武汉大学人工智能研究院
武汉大学计算机学院
出处
《武汉大学学报（信息科学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2021年第12期1924-1931,F0002,共9页
基金
国家重点研发计划(2016YFB0501804)
国家自然科学基金(41604021,41974031)。
文摘
利用全球导航卫星系统反射(global navigation satellite system reflectometry,GNSS-R)信号对海面风速进行反演时,连续地球物理模式函数常用于建立时延-多普勒图像(delay/Doppler map,DDM)特征值与风速之间的映射关系。该模型在DDM较少的风速范围内(0~5 m/s及12~20 m/s)存在较大系统偏差。为解决该问题,提出了一种自适应累积分布函数(cumulative distribution function,CDF)匹配方法。该方法将反演风速序列与参考风速序列进行CDF匹配,并利用最小二乘自适应地寻找最优阶数多项式,对风速偏差序列进行拟合和改正。公开数据实验验证结果表明,在0~5 m/s和12~20 m/s内,改正后的反演风速均方根误差分别减小了6%和15%,系统偏差分别减小了45%和25%,明显提升了少样本情况下的反演精度,反演风速更符合自然界中风速分布。
关键词
海面风速反演
时延-多普勒图
地球物理模式函数
累积分布函数匹配
Keywords
sea surface wind speed retrieval
delay-Doppler map(DDM)
geophysical model function(GMF)
cumulative distribution function(CDF)matching
分类号
P237 [天文地球—摄影测量与遥感]
原文传递
题名
基于轨迹大数据的交通拥堵评估和预测
被引量：
3
2
作者
温美玲
路
鹏
远
蔡林
程洋溢
机构
武汉大学测绘学院
武汉大学计算机学院
出处
《数字制造科学》
2021年第1期77-80,共4页
基金
国家大学生创新训练计划资助项目(201810486092)
文摘
针对交通拥堵严重影响人民日常生活,制约社会经济发展的问题,提出了基于轨迹大数据的交通拥堵评估和预测方法,旨在为相关部门提供决策指导。在交通拥堵评估中,使用交通流参数计算道路的交通状况综合参数C;在交通拥堵预测中,使用深度学习技术建立交通拥堵预测模型,将长短期记忆模型(LSTM)与向量回归模型(SVR)和循环神经网络模型(RNN)进行对比,最后发现LSTM模型的预测效果最好。
关键词
轨迹大数据
交通拥堵
评估与预测
深度学习
长短期记忆模型
Keywords
trajectory big data
traffic jam
assessment and prediction
deep learning
long short-term memory(LSTM)
分类号
U411 [交通运输工程—道路与铁道工程]
TP393 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
原文传递
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
针对GNSS-R海面风速反演的自适应CDF匹配方法
杜皓
郭文飞
郭迟
路
鹏
远
叶世榕
《武汉大学学报（信息科学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2021
7
原文传递
2
基于轨迹大数据的交通拥堵评估和预测
温美玲
路
鹏
远
蔡林
程洋溢
《数字制造科学》
2021
3
原文传递
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