基于加权流量介数中心性的路网脆弱性分析——以无锡市为例

针对当前路网脆弱性研究中缺乏对真实交通状况考量的问题，在复杂网络理论的基础上，结合交通流量信息，提出了基于加权流量介数中心性的路网脆弱性分析方法。首先计算路网拓扑抽象图中各节点的最短路径介数中心性，然后使用流量数据对相应区域最短路径介数中心性加权，综合得到最终的脆弱性指标结果。以无锡市为例，对其实际交通路网脆弱性进行了计算，结果表明，该方法能综合反映静态全局路网结构与动态局部通行信息和现实交通情景下的路网脆弱性。     

一种动态实时的遥感专题应用系统定制框架

遥感专题应用系统广泛用于遥感影像的加载、分析、专题提取、出图等.为实现遥感专题应用系统动态、实时和可扩展的定制化开发，设计了一套基于组件的遥感专题应用系统定制框架：定义了组件划分方式，将专题系统划分为功能类组件和容器类组件，建立了组件属性和组件间的关系；采用XML文件描述遥感专题应用系统中的组件，并提供从XML到遥感专题应用系统的解析方法；设计了遥感专题应用系统定制平台，提出一种动态实时的软件设计方法，可以“所见即所得”地定制遥感专题应用系统，并将其保存为XML文件.采用该定制平台定制的多个专题系统已应用于相关部门.该框架为快速高效定制遥感专题应用系统提供了一种新的开发设计模式，降低了遥感数据在多行业应用的技术门槛，减少重复性开发工作.     

基于深圳市出租车轨迹数据的高效益寻客策略研究

出租车作为城市公共交通的重要补充形式,在居民日常出行中发挥着重要作用.然而,客源时空分布不均衡导致了出租车空载率高、寻客难度大等问题,降低了出租车的运营效率.随着ITS(intelligent transport system)技术的发展,越来越多的学者将出租车寻客模式作为其研究点,目前尚缺乏对基于寻客效益指标的寻客策略方法的研究.为了提高出租车寻客效益,提出了基于寻客效益指标模型的时空分析方法,将出租车载客态单位时间收入E及相邻空载态寻客时间T相结合作为寻客效益评价指标,并采用数理统计与地理统计相结合的方法,对高效益客源的时空分布特征进行研究.采用深圳市2011年4月18—24日一周内13 798辆出租车的GPS轨迹数据,分析了深圳市出租车的运营特点及人们出行需求的时空分布特征.结果表明:该方法能够较好地反映高效益客源的时空分布特征,为出租车高效益寻客提供辅助决策支持,也为出租车高效运营提供了新的视角.     

融合图卷积神经网络和注意力机制的PM2.5小时浓度多步预测

PM_2.5小时浓度多为单步预测。为实现PM_2.5小时浓度的多步预测，基于“编码器-解码器”的序列-序列预测（Seq2Seq）模型，集合图卷积神经网络提取非欧式空间数据特征的能力以及注意力机制自适应关注特征的能力，提出了融合图卷积神经网络和注意力机制的PM_2.5小时浓度多步预测（GCN_Attention_Seq2Seq）模型。并与Seq2Seq模型和使用了图卷积神经网络、未使用注意力机制的GCN_Seq2Seq模型进行了对照，以2015—2016年北京市22个空气质量监测站点的空气质量数据为样本进行实例验证，结果表明，Seq2Seq模型和图卷积神经网络（GCN）可对PM_2.5小时浓度数据的时空依赖进行有效建模，注意力机制有助于减缓多步预测中的预测精度衰减，提升PM_2.5小时浓度多步预测的精度。GCN_Attention_Seq2Seq模型可有效应用于多种长度的PM_2.5浓度预测窗口。     

交通事故的时空热点分析

针对目前交通事故分析中时空维度分离的不足，以H市2013―2015年的交通事故数据为研究对象，根据自组织神经网络、平行坐标系、时空颜色矩阵和时空网络核密度估计、热点分析法，分别从行政区划以及道路网络上进行交通事故的时空特征分析，从宏观和微观角度揭示交通事故的时空热点区域。结果表明，整体来说，在空间上，H市交通事故热点区域4个街道高于8个镇，呈明显的“两带一中心”分布，即硖许线与101省道形成的带状区域和市政府所在的行政中心区域；时间上，早、晚高峰时段最为严重，夜晚较为轻微，呈明显的区域特征分布，即工业办公区热点出现在早高峰时段，生活住宅区热点出现在晚高峰时段，商业消费区热点出现在夜晚时段。     

基于GIS与灰色关联分析的水位方案综合评价模型

通过分析传统方法在方案形成与指标获取方面的不足,综合应用GIS与灰色关联分析,构建了顾及方案形成与指标获取的正常蓄水位优选综合评价模型,并提出了基于GIS的方案指标获取方法.针对现有灰色关联模型对不同评价尺度指标分开处理的局限,改进了灰色关联度分析模型,并引入了相对理想度的概念.通过逆向指标正向化,将正常蓄水位方案矩阵转换为理想度矩阵,使不同量纲的指标数据经归一化后具有相同的评价尺度,从而为关联度计算提供可靠的数据.最后,通过实例证明了GIS方法的可操作性和综合评价模型的正确性.     

云格环境下基于P2P的动态资源发现机制

为在云计算平台上实现大数据的高效并行处理与访问，针对动态增长的异构资源所具有的集成与共享所形成的超强计算力结合网格计算，从基于服务计算的角度分析了云计算与网格计算2个不同框架体系的集成问题，探讨了一种资源与服务的统一描述机制，提出了云格体系下的一种分组生成树的P2P网络动态资源与服务发现算法，可实现海量数据的高效处理与访问.实验表明该算法具有一定的可行性与针对性.     

基于遥感影像的嘉兴市城市扩张与驱动力分析

在当前高速城市化的背景下，为及时了解嘉兴市的城市发展现状，使用遥感手段提取各时间段内城市的建设区域，并分析了扩张过程的时空特征，再结合社会经济数据探究了城市扩张的驱动力因素.结果表明：嘉兴市在1993~2013年间城市扩张明显，扩张速度和强度先增后减，扩张方向由西北转向南，扩张模式经历了“主动型-被动型-稳定型”的转变过程，扩张合理性较差，城市扩张速率高于人口增长速率，扩张驱动因子主要为经济发展、产业结构调整和人口增长.     

土地资源多级网格平台高效处理机制研究

为实现海量土地资源数据多级网格管理和高效处理,设计了基于网格服务架构的土地资源多级网格化管理平台LR-MGSP（Land Resource Multi-Grid Service Platform）,从网格任务分解、空间信息服务缓存和增量统计等方面探讨了提高平台处理性能的策略和方法.原型平台与非网格化的土地资源管理系统的性能对比测试结果表明,LR-MGSP达到了预期的目标,能够满足海量土地资源数据高效管理和处理的需求,也为其他行业开展跨机构协同处理海量空间数据工作提供了借鉴.     

一种基于分块的遥感影像并行处理机制

高性能计算的基础是集群体系下的大规模并行计算.遥感图像处理效率的提高,依赖于并行计算技术的运用.在分析了已有网格计算环境下分布式任务分配方法的基础上,针对远海遥感影像目标物数量相对较少的特点,从软件角度利用四叉树结构对目标区域进行划分,同时采用动态负载均衡的任务分配策略与并行计算的思想,提出了对影像进行并行处理的集群体系任务分配算法模型,实验表明该集群体系下任务分配模型能有效提高图像并行处理的速度.