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时空之流：移动新媒体的城市尺度 被引量：10
1
作者 谢静 《探索与争鸣》 CSSCI 北大核心 2018年第10期128-135,共8页
传播新闻信息的移动客户端、移动社交应用等新媒体可视为时空机器,媒体形态变化构造的城市时空体验可从三个层面探讨:在宏观层面,信息流生产出整体的流动时空体;在微观层面,叙事流展示了多样化的时间与空间形态,构造出拼图式的场景汇聚... 传播新闻信息的移动客户端、移动社交应用等新媒体可视为时空机器,媒体形态变化构造的城市时空体验可从三个层面探讨:在宏观层面,信息流生产出整体的流动时空体;在微观层面,叙事流展示了多样化的时间与空间形态,构造出拼图式的场景汇聚;在不可见的中观层面(中间时空),则是由个体的体验合成共在时空的体验。移动新媒体构建的上述三个层面的城市时空彼此相关却不完全统一,为流动城市设定了新的时空尺度。 展开更多
关键词 时空机器 信息流 叙事流 共在时空 流动城市
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安徽PM2.5时空分布特征及预测模型的研究 被引量：5
2
作者 杨小兵 杨峻 +2 位作者 华华 黄晓英 张成扬 《数学的实践与认识》 北大核心 2020年第1期285-291,共7页
为了解安徽省PM2.5分布特征、定量分析机器学习算法在预测PM2.5浓度方面的准确性.针对安徽省78个空气及气象监测站点的数据进行统计分析,并从时间因子、其它空气污染物浓度、气象因子三个方面,筛选出月、周、时,PM10、CO、SO2、N20,风... 为了解安徽省PM2.5分布特征、定量分析机器学习算法在预测PM2.5浓度方面的准确性.针对安徽省78个空气及气象监测站点的数据进行统计分析,并从时间因子、其它空气污染物浓度、气象因子三个方面,筛选出月、周、时,PM10、CO、SO2、N20,风速、气温、相对湿度、降水量、当前PM2.5浓度,共计12个自变量,利用K折交叉验证,分别构建基于支持向量机、神经网络的预测模型.表明安徽省PM2.5浓度总体呈现出北高南低,冬高夏低的特征,浓度值较高的月份出现在1、2、11、12,周变化规律各地有异同,时变化规律各地较为一致,8时至17时下降,其余时段上升.模拟结果显示支持向量机模型预测效果较好,其预测值与实测值的均方根误差控制在20以内,拟合指数在0.8以上. 展开更多
关键词 PM2.5 时空分布 支持向量机 神经网络 预测
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基于时间序列、主成分聚类和机器学习耦合作用的水环境质量研究:全过程视野下的解析
3
作者 刘瑶 胡静 +2 位作者 练小可 欧阳吴渝 沈滟奇 《环境影响评价》 2023年第4期116-124,共9页
人类活动不断增强导致水环境恶化的问题日益凸显,直接影响着人们的生产生活,因此水环境质量受到密切关注。但现有对水环境问题的研究多是基于单一维度的阐述,缺乏系统性解析。针对上述问题,该文结合近年来快速发展的智能化、大数据技术... 人类活动不断增强导致水环境恶化的问题日益凸显,直接影响着人们的生产生活,因此水环境质量受到密切关注。但现有对水环境问题的研究多是基于单一维度的阐述,缺乏系统性解析。针对上述问题,该文结合近年来快速发展的智能化、大数据技术,通过时间序列、机器学习和主成分聚类等方法,建立了一套涵盖数据抓取与整理、水环境时空演变分析、敏感因子路径辨识和管理策略整合的全过程链模型。基于上述方法体系,以长江流域为对象,对流域水环境质量开展溯源分析。 展开更多
关键词 水环境质量 时空演变 主成分分析 机器学习
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基于限制波尔兹曼机的GPS空时抗干扰降维方法 被引量：3
4
作者 李文元 葛大江 +1 位作者 梁茂国 田相轩 《火力与指挥控制》 CSCD 北大核心 2015年第4期55-58,共4页
空时二维GPS接收机抗干扰技术的主要瓶颈是算法的复杂度高、计算量大,研究如何降维是抗干扰处理技术最关键的问题之一。一种基于限制波尔兹曼机的降维方法被提出,使复杂度降低,并与一般的降维方法进行了均方误差(MSE)性能对比,仿真实验... 空时二维GPS接收机抗干扰技术的主要瓶颈是算法的复杂度高、计算量大,研究如何降维是抗干扰处理技术最关键的问题之一。一种基于限制波尔兹曼机的降维方法被提出,使复杂度降低,并与一般的降维方法进行了均方误差(MSE)性能对比,仿真实验验证了该方法的有效性。 展开更多
关键词 GPS 空时抗干扰 限制波尔兹曼机 降维方法
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采用自适应变异粒子群优化SVM的行为识别 被引量：11
5
作者 张国梁 贾松敏 +1 位作者 张祥银 徐涛 《光学精密工程》 EI CAS CSCD 北大核心 2017年第6期1669-1678,共10页
为了提高对视频序列中人体行为的识别能力,建立了基于局部特征的动作识别框架。通过时空特征提取及编码和SVM分类器参数优化两部分对该框架所涉及算法进行了研究。首先,采用Harris3D检测器获取时空兴趣点(STIP),以方向梯度直方图(HOG)... 为了提高对视频序列中人体行为的识别能力,建立了基于局部特征的动作识别框架。通过时空特征提取及编码和SVM分类器参数优化两部分对该框架所涉及算法进行了研究。首先,采用Harris3D检测器获取时空兴趣点(STIP),以方向梯度直方图(HOG)和光流方向直方图(HOF)对STIP进行描述,并引入Fisher向量实现对特征描述子的编码;由于固定参数下SVM动作分类模型存在泛化能力不足的问题,将粒子群算法应用于各动作分类器参数寻优过程中,针对种群多样性逐代变化的特点,构建粒子聚集度模型,并利用其动态调节各代粒子的变异概率;最后,利用KTH和HMDB51数据集对所提方法进行验证。结果表明,所提自适应变异粒子群算法(AMPSO)能够有效避免种群陷入局部最优,具备较强的全局寻优能力;在KTH和HMDB51数据集上的识别准确率分别为87.50%和26.41%,优于其余2种识别方法。实验证明,AMPSO算法收敛性能良好且整体识别框架具有较高的实用性和准确性。 展开更多
关键词 人体行为识别 自适应变异粒子群算法 时空兴趣点 特征编码 支持向量机
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