基于NPP-VIIRS夜间灯光数据的山西省GDP空间化模拟

选取山西省为研究对象，以美国国家极轨合作仪件-可见红外成像辐射计套件（NPP-VIIRS）夜间灯光数据、GDP统计数据等为数据源，构建GDP空间化拟合模型，建立山西省GDP密度图，据此研究山西省经济的空间差异性。通过对NPP-VIIRS夜间灯光数据的空间化处理，提取灯光指数，并将其与GDP进行回归拟合，建立最佳回归模型，得到GDP密度拟合图；利用县级GDP数据进行线性纠正，从而提高GDP的模拟精度。结果表明：（1）NPP-VIIRS夜间灯光数据与GDP的相关性较高，可用于山西省GDP模拟；（2）与GDP分区建模相比，GDP整体建模的精度更高；（3）山西省GDP的空间分布整体呈由城市中心逐渐向周边辐射的特点，构成GDP过渡带。     

数据驱动计算力学研究进展

以数字孪生、人工智能为核心的大数据理念正深刻影响着第四次工业革4 命，数据驱动计算力学在此背景下应运而生并展现勃勃生机。与此同时，航5 空航天等尖端工业领域对高性能材料与结构的先进制造与安全评估提出了更6 严峻的挑战，经典计算力学已很难实现成倍缩短产品研发周期、实时跟踪产7 品信息并提供解决方案的目标。因此，发展面向高性能材料与结构的数据驱8 动计算力学正当其时且刻不容缓。本文拟通过梳理数据驱动计算力学的部分9 研究现状，探讨并浅析数据驱动计算力学的发展趋势.     

力学研究中"大数据"的启示、应用与挑战

大数据在全世界发展迅猛, 应用成效显著.大数据独特的思维和方法, 为科学研究与探索提供了全新的范式.力学研究中,高时空分辨率、多参数同步观测与高精度、大规模模拟手段的发展,为力学大数据的发展提供了契机,大数据、机器智能方法的应用正呈现快速上升趋势.本文旨在分析大数据思维方法在力学研究中的应用, 及其启示与挑战.首先从大数据资源、大数据科学及大数据技术3个层面分析了大数据的内涵及研究态势,概括了国内外政府及组织机构的大数据发展规划.而后对比分析了力学思维方法与大数据思维方法的特点,指出两者的本质区别在于数据使用方式的不同而带来的范式差异:大数据采用数据驱动模型替代力学中的偏微分方程组以描述问题,在复杂系统的分析、预测中优势显著.回顾了大数据方法在材料性能预测、材料本构建模、湍流建模、结构健康监测及试验力学等方面的最新研究进展,以及动态数据驱动与数字孪生等大数据驱动的建模模拟新范式.总结了大数据在力学研究中应用的3种方式, 即驱动已有模型改进,挖掘复杂隐含的规律, 以及替代已有的理论方法等. 最后,建议以力学研究为主体和牵引, 大数据与力学双驱动,推动大数据与力学交叉形成理论与方法突破、及学科发展新方向.      

适用于等熵流动的交错拉氏Godunov方法

为消除传统单元中心型Godunov方法在求解稀疏波问题时的非物理过热现象，发展一种适用于等熵流动的交错拉氏Godunov方法.主要的特征是采用速度与热力学变量交错分布的形式，避免在单元内进行速度平均，从而消除由于动量平均过程导致的动能耗散.与传统的von Neumann型交错网格方法相比，网格的边界通量由节点处的多维黎曼求解器提供，克服了多维人工粘性选取带来的困难.为减少多维黎曼求解器在求解稀疏波问题时的非物理熵增，给出稀疏波出现的合理判据，从而保证了热力学关系式的满足.数值实验表明：该方法能很好地消除稀疏波的过热现象，同时在求解激波问题时又能保持与传统单元中心型拉氏方法相同的激波捕捉能力.     

基于IGES的激光扫描投影文件解析方法研究

激光扫描投影仪能够实现待装配零部件线框轮廓的精准位置投影，能够大幅度改善由传统装配方式所引起的精度差，效率低等问题。为了在自主研发的激光扫描投影系统中实现可直接读取IGES（初始化图形交互规范）格式的三维数模激光投影，研究了多特征图元提取和文件自动生成方法。该方法通过提取待投影线框图形的点、线、面等数据特征，以元胞的方式存储在.ply格式文档中，通过.ply文件对数控开关进行延时控制以及对二维振镜轨迹进行操控，实现更加智能化地控制激光扫描投影。应用12个IGES格式图元的投影实验验证，该方法可实现所有图元清晰投影且激光轮廓线宽优于0.3 mm，通过这种新型投影系统可提高车间装配生产效率，改善装配精度。     

基于网络文本挖掘的冰雪旅游形象感知研究——以哈尔滨市为例

旅游形象塑造是制约旅游市场竞争的关键因素,形象感知研究对旅游形象塑造具有重要意义.随着在线旅行社(OTA)的快速发展,产生了大量旅游城市和景点的在线评论数据,为形象感知研究提供了新的视角.以Baidu旅游、携程网、马蜂窝等多家OTA网络点评数据为例,采用词频-逆文档率(TF-IDF)和LDA文档主题生成模型两种典型的文本分析方法,分析游客对冰雪大世界、太阳岛、圣索菲亚大教堂、中央大街、雪乡、亚布力滑雪场等哈尔滨6个冰雪旅游景点的认知形象、情感形象和总体形象感知.研究表明:1)冰雪旅游认知形象要素可归纳为相关地标、旅游活动、建筑、餐饮住宿、游玩价格等5个群组,相关地标是第一要素,其余认知形象要素在各景点权重有所差异;2)冰雪旅游情感形象以积极正面为主,除雪乡外,其余5个景点均具有强烈的推荐意愿;3)冰雪旅游的整体形象感知主题涵盖冰雪娱乐、冰雪观光、冰雪运动、特色美食和文化.研究丰富了旅游大数据研究方法,为哈尔滨市冰雪旅游形象塑造提供建议.     

非定常Navier-Stokes方程基于两重网格离散的有限元并行算法

基于两重网格离散和区域分解技巧，提出三种求解非定常Navier-Stokes方程的有限元并行算法.算法的基本思想是在每一时间迭代步，在粗网格上采用Oseen迭代法求解非线性问题，在细网格上分别并行求解Oseen、Newton、Stokes线性问题以校正粗网格解.对于空间变量采用有限元离散，时间变量采用向后Euler格式离散.数值实验验证了算法的有效性.     

基于SMA模型的扩张型心肌病影响基因分析

医学研究表明约30%的扩张型心肌病与遗传因素有关,因此从基因水平寻找其病因及发病机制越来越引起国内外学者的重视.采用针对超高维数据的序贯模型平均(SMA)方法对扩张型心肌病转基因小鼠微阵列数据建立回归模型,确定哪些基因对小鼠中G蛋白偶联受体的过表达有影响从而导致小鼠的心肌病,结果发现Msa.2877.0,Msa.741.0,Msa.768.0和Msa.2604.0四个基因是影响小鼠扩张型心肌病的主要基因,且SMA对该数据的拟合和预测都明显优于以往常用的SIS,L2boost及Lasso等变量选择方法.研究结果对进一步了解人类心脏病的发病机理有一定的借鉴意义.     

基于广义最大熵的具有模糊输入输出的回归模型的参数估计

模糊回归是在模糊系统中建立因变量与一组自变量之间关系的重要工具,以评估模糊自变量如何影响模糊响应变量的过程。当系统中出现小样本或者非列满秩设计矩阵时,模糊最小二乘法可能得出偏误估计。本文基于文献[13]中的多元线性回归模型,利用广义最大熵方法,针对模糊输入模糊输出数据,给出线性回归模型的参数估计和算法步骤。当输入或输出数据退化为清晰值时,该估计退化为清晰输入模糊输出或者模糊输入清晰输出的回归模型参数估计。本文结合模拟数据和实例数据,将广义最大熵方法与模糊最小二乘方法、岭估计方法进行比较研究,结果显示广义最大熵方法的可行性和有效性。