基于GIS与多子群遗传神经网络模型的水位方案优选

水利水电工程决策具有多目标、多层次、多影响因素的特点.针对现有正常蓄水位方案形成过程的不足,建立了基于GIS辅助分析、从蓄水位限值确定到获取方案指标、从方案形成到各方案比选的一整套流程方法.为解决正常蓄水位方案优选的非线性问题,避免综合优选模型中依靠主观经验赋权的人为因素影响,提出将多子群遗传神经网络模型应用于正常蓄水位方案优选.该方法有效减少了人为主观因素的影响,提高了指标权重确定的客观程度,为正常蓄水位方案的优选提供了新思路和解决办法.     

基于邻域总变分和边缘检测的遥感影像道路提取

针对道路提取的同物异谱和同谱异物难题,提出了一种基于邻域总变分和边缘检测的遥感影像道路提取方法,先对原始影像进行邻域总变分分割,提取出影像中具有均匀材质的地物,并采用Canny边缘检测方法获得原始影像的边缘数据;然后将边缘数据和分割结果融合,使均匀材质区域中的非道路地物和道路分离;最后采用多方向结构进一步提取狭长并具有一定宽度的道路.实验证明本文提出的道路提取方案能同时提取影像中光谱略有差异的道路,能有效剔除和道路黏连在一起的同谱异物地物,并能提取具有一定弯度的道路.     

一种引入实体的地理语义相似度混合计算模型

针对现有地理语义相似度计算模型欠考虑实体层次影响因素问题,提出了一种引入实体的地理语义相似度混合计算模型.该模型在已有研究基础上,综合分析了语义相似度概念间的关系、本体结构、属性和实体的几何特征等影响因素,并用各影响因素的综合相似度结果度量地理概念间的语义相似度.最后,通过计算土地利用类型概念语义相似度验证了模型的有效性.     

考虑多方式换乘的公交网络最优路径算法

摘要：在传统的公交网络最优路径算法中,往往只考虑了原地换乘,这样就导致了部分出行路径的缺失.例如,在现实生活中,乘客常常可以通过步行或骑自行车到相邻站点再换乘公交车的方式来实现最优出行.通过对换乘方式的分析,描述了乘客出行的完整路径;根据公交线路的关联情况和公交站点的空间位置关系,抽象出了关键换乘点;并依据关键换乘点的定义对公交网络进行了变换,继而建立起公交网络通达矩阵;最后在此基础上计算出考虑多方式换乘的换乘次数最少、所需时间最短的公交出行路径,为乘客提供更灵活的出行选择.     

应用于城市道路网的启发式深度优先有向搜索算法

针对具有大量道路节点的大型交通网络,提出了一种改进的深度优先算法.该算法在搜索过程中,首先对节点进行方向性选择,缩小了搜索的范围,同时引入启发式搜索函数,优先选择权值较低的点进行扩展,降低了深度优先的盲目性.因此,算法不仅能够在搜索早期找到最短路径,还能够提供多条备选路径.     

一种基于主题时空价值的服务器端瓦片缓存算法

先进先出置换算法（FIFO）、最近最少使用置换算法（LRU）、最不经常使用置换算法（LFU）等传统缓存算法侧重于数据的访问时间和频率，而现有面向瓦片的缓存算法大多只适用单一类型的瓦片数据，不能兼顾瓦片数据具有的多类型与空间位置特性，在服务器端瓦片缓存的应用上存在局限性。通过构建面向多类型瓦片的服务器端缓存索引，并综合考虑瓦片访问中的时间局部性、空间局部性和用户主题倾向性，提出基于主题时空价值的瓦片数据缓存置换算法（GDTST）。实验结果表明，相较于传统服务器端缓存置换算法，GDTST可以提高缓存命中率，并且在缓存容量较大时具有更好的延迟节省率，能够有效降低瓦片源服务端负载，提高用户响应速度。     

基于空间自回归神经网络模型的空间插值研究

基于空间距离计算的空间自相关权重系数是经典空间插值方法的核心，然而由于空间距离与自相关权重之间复杂的非线性关系，反距离权重（IDW）法和克里金（Kriging）法等传统空间插值方法，在求解权重精准解时存在一定的局限性。由此，利用神经网络超强的非线性拟合能力，通过融合神经网络与空间自回归方法，建立了空间自回归神经网络（SARNN）模型，实现了空间自相关权重的精准计算并将其应用于空间插值研究。为验证SARNN模型的有效性和可行性，采用两类模拟数据及海洋环境数据进行交叉验证，并与IDW法和Kriging法进行精度对比。实验结果表明，SARNN法显著提升了R²、RMSE、MAE、MAPE等统计指标，插值结果明显优于IDW法和Kriging法；同时，SARNN法在空间插值中对突变数据和极值数据的预测较为准确，改善了传统插值方法空间平滑过渡差，易出现“牛眼”、锯齿现象等问题，显著提高了空间插值结果的准确性与合理性。SARNN法提供了一种空间插值的新思路，具有较为广泛的应用价值。     

基于着色模型实时构造的海洋流场动态流线可视化方法研究

为了实现海洋流场流向、流速等特征信息的直观高效可视化表达，提出了一种基于着色模型实时构造的海洋流场动态流线可视化方法。设计了一种可适应三维纹理的流线属性信息存储结构，构建面向动态流线的着色模型并进行流线实时构造，实现复杂海洋流场的动态可视化表达。实验结果表明，相较于静态流线可视化方法和基于动态图元的流线可视化方法，该方法显著提高了流场海量数据集的可读性以及流场可视化的渲染效率与表达效果，更直观、流畅地反映了流场的时空特征和复杂动态过程。     

基于几何代数的时空宗地meet计算研究

根据几何代数在地理空间对象建模和多维数据分析应用的特点,研究了共形几何代数交/并(meet/join)算子的含义、构建和应用.利用几何代数多维统一、高维计算适应的优势,设计了基于几何代数meet算子和有向半空间划分理论的时空宗地meet算法.从三维地籍和时空数据建模出发,在共形几何代数和时空代数范畴中,给出了三维、四维时空宗地的定义和表达.同时,以宗地数据的拓扑计算为例,将该算法运用于三维时空宗地拓扑计算场景——历史回溯中,取得了良好的效果.该算法的理念同样适用于四维时空宗地的历史回溯meet求解.     

基于可扩展多目标蚁群算法的土地利用优化配置

传统的土地利用优化配置模型无法灵活应对现实场景中多变的优化目标要求,也无法实现土地利用在空间布局上的优化.根据常见的优化目标进行抽象建模,建立了可扩展的多目标体系,并与蚁群算法有机结合,构建了基于可扩展多目标蚁群算法的土地利用优化配置模型,使土地利用配置在不同目标的指导下能够灵活优化,同时实现了土地利用配置在数量结构和空间布局优化上的统一,为土地利用规划提供了更具现实意义的参考方案.最后对该模型,以杭州市萧山区2015年土地利用格局为基础数据进行实例验证.结果表明:模型能够在多目标体系的指导下,合理配置研究区域的土地利用结构与布局,促进区域土地利用的可持续发展,并针对不同的多目标体系,给出具有不同侧重点的优化方案.