爆破振动诱发民房结构损伤识别的随机森林模型

为快速、准确地评价爆破振动诱发民房结构损伤效应,借鉴随机森林理论并结合工程实际,建立露采爆破振动诱发民房结构损伤识别的随机森林模型;综合考虑爆破参数、爆破振动特征参量及房屋结构动力特性等因素,选取质点峰值振动速度、主频率、主频率持续时间、段药量、爆心距、施工质量参数、场地条件参数、屋盖形式参数、砖墙面积率、民房高度、灰缝强度和圈梁构造柱参数等12个影响因素作为模型输入,将砖混结构建筑物的损害等级作为模型输出;基于多分类器集成的思想,以108组爆破振动实测数据作为学习样本进行训练,建模过程中由多个决策树集成随机森林、用投票的方式实现对民房结构损伤有效识别;用12组现场数据验证模型的有效性;在对样本分类的同时,计算预测变量的重要性值,发现质点峰值振动速度为最重要的评价指标,其后依次为爆心距,主频率持续时间,主频率,圈梁构造柱参数,灰缝强度,屋盖形式参数,民房高度,段药量,施工质量参数,砖墙面积率和场地条件参数。研究结果表明:随机森林模型预测结果学习样本准确度是87.97%,而测试集准确度是91.67%,与实际情况吻合较好,预测精度较高。     

M矮星光谱型分类研究

M矮星的研究对于探索银河系的结构、演化以及搜寻地外生命有重要意义。获得M矮星的光谱型是一项重要的基础工作。本研究采用SLOAN DR7的M矮星样本,参考随机森林的特征重要性度量, 提取M矮星可见光波段600~900 nm之间的特征。提取的特征与现有的光谱分类程序Hammer中采用的特征进行对比增加了三个新的特征,并重新计算了模板的特征指数。对该方法测试结果表明,增加了新指数的程序光谱型分类结果准确度有很大提高,该方法已用于对LAMOST的M矮星光谱进行光谱型分类。     

基于MODIS数据的森林火险时空分异规律研究

森林火灾严重危害生态环境,引起了全球的高度重视。将从MODIS(MODerate-resolution imaging spectroradiometer)中提取的活动火点与历史火烧痕迹进行比较研究,发现MOD14A1(火掩膜数据产品a daily Level 3 1-km fire hot spot product)中提取的8+9波段适合消防监测,与现场勘察数据相比较吻合度高达0.83。使用MOD14A1中8+9波段结合相关数据对这个区域的长达11年(2000—2010年)的森林火灾发生的时间和空间分析,结果表明：火灾发生频率最多的是春季,秋季次之,夏天概率最低,除非干旱。通过对研究区域黑龙江省分析,针叶林和温带针阔混交林过火面积所占比例分别为53.68%,44%,草原区过火面积较小为2.32%。大兴安岭是主要的燃烧区域,面积达到64.74%,小兴安岭约为23.49%,而其他区域面积不超过5%。且火灾发生的较大部分森林有个平缓的斜坡(≤5°),大部分处于中海拔(200 m≤H≤500 m)。因此,通过卫星遥感对森林火区区域的时间序列分析,阐明火灾活动规律和气候、地形、植被类型的相互关系,有助于预测火灾区域危险性等级。     

汶川地震堰塞体及相关力学问题

2008年5月12日,爆发了里氏8.0级汶川特大地震,120多秒内,形成了南起康定,北至青川,呈北东一南丙走向的长约300km、宽约30km的破裂带,当时山崩地裂,秀美河山被疯狂撕扯,尤数生灵瞬问淹没于碎石瓦砾之中.由于四川复杂的地质地貌条件和丰沛水系,这次地震诱发了大量的崩塌、滑坡、泥石流和堰塞湖等山地灾害.极震区有明显危害和威胁的堰塞湖34个,其中唐家山堰塞湖为震后最大的山地次生灾害,严重威胁下游沿岸城镇、村庄、水利水电设施和100余万人生命财产安全,是震后抢险的重中之重.清华大学水利水电工程系部分师生不畏艰险,始终奋战在抗震抢险第一线,为唐家山堰塞湖抢险提供水文预报和决策咨询服务等,对肖家桥堰塞湖进行现场踏勘,获得了翔实的第一手资料.目前正在深入开展有关堰摩体的几个具有挑战性的关键力学问题研究,首先,堰塞体形成机制问题,亦即地震诱发的崩塌和巨型滑坡填充河道的动力过程;其次,堰塞体的溃决机制问题,除了关心泻流时下游洪峰流最外.更关注堰塞体的冲刷过程,以及砾石、块石等大粒径滑坡堆积物构成的堰塞体蠕变和变形机理等.这些问题正是侧重机理研究的颗粒物质力学的主要研究内容之一.由于堰塞体颗粒组成复杂,基于唯象描述的土力学和散体力学显然不适合堰塞体力学行为的基础研究.     

基于RF-GABPSO混合选择算法的黑土有机质含量估测研究

针对土壤有机质含量高光谱估测研究中变量维数过高与特征谱段筛选问题,提出了一种结合随机森林和自适应搜索算法的混合特征选择方法。首先依据随机森林变量重要性原理获取初始优化集,然后利用遗传二进制粒子群封装算法对初始优化集进一步自适应筛选。对于土壤有机质含量估测建模问题,选择稳健性强且能有效处理高维变量的随机森林算法。以典型黑土区采集的土壤样品为研究对象,将ASD光谱仪获取的可见光-近红外区间光谱数据和经化学分析得到的土壤有机质含量为数据源,对原始光谱进行光谱变换和重采样处理后,采用随机森林-遗传二进制粒子群混合选择方法提取特征光谱区间,构建有机质含量随机森林估测模型。与利用全光谱、随机森林方法筛选的光谱和自适应搜索算法筛选的光谱构建随机森林模型得到的预测精度进行比较。结果表明,利用随机森林-遗传二进制粒子群混合特征选择算法筛选的波谱变量参与随机森林建模,预测决定系数,均方根误差和相对分析误差分别为0.838,0.54%,2.534。该方案应用最少的变量个数获得最高的预测精度,能够较高效地估测黑土有机质含量,也能为其他类型土壤在有机质含量估测研究的变量筛选与建模问题上提供参考。     

基于太赫兹时域光谱技术的红木分类识别

提出了一种利用太赫兹时域光谱技术（THz-TDS）进行红木分类识别方法。红木价格昂贵,同时由于种类繁多难以识别,导致红木市场以次充好,以假乱真的现象层出不穷,严重扰乱了市场秩序,给生产者和消费者造成巨大的经济损失,传统的红木分类识别方法难以兼顾准确性和快速性,因此需要研究一种新的方法对现有木材分类识别方法进行补充和发展。相比于传统方法,太赫兹波对红木具有良好的穿透性及指纹特性,在红木的分类识别中有较大的应用潜力。选用5种红木（巴里黄檀、奥氏黄檀、大叶紫檀、小叶紫檀、交趾黄檀）作为试验样品木材。利用THz-TDS系统得到木材的太赫兹时域光谱,通过对五种木材的太赫兹时域光谱进行快速傅里叶变换,得到木材太赫兹频域光谱,并对太赫兹时域光谱提取光学参数,分别得到木材的太赫兹折射率谱和吸收系数谱,结果表明不同种类的木材在时域光谱上具有时间延迟线与振幅的差异,在频域光谱上显示衰减趋势及幅值各不相同,在吸收系数谱中各种类红木吸收峰出现的频段不同,能够直观地展示出各种类木材之间的区别,表明THz-TDS进行红木分类识别具有一定的可行性。利用连续投影算法（SPA）提取吸收系数谱和折射率谱的特征频率,对吸收系数谱260个频率点筛选出28个特征频率点,频段占比10.77%;对折射率谱260个频率点筛选出12个特征频率点,频段占比4.62%。分别建立基于吸收系数谱和折射率谱的随机森林分类模型和支持向量机（SVM）红木分类模型,并对各模型分类结果进行对比。实验结果表明,THz-TDS具有良好的木材识别效果,基于木材太赫兹吸收系数谱和折射率谱建立的随机森林分类模型对红木种类有着较好的分类性能,总体分类准确率分别达到了94%和96%,能够准确对红木种类进行分类识别。利用太赫兹时域光谱技术实现了红木的分类识别,为红木的分类识别提供了一个新的思路和技术方案,能够作为近红外光谱木材检测方法的补充,同时为太赫兹技术在木材分类识别领域的应用提供了理论基础。     

近十年中国东北森林植被物候遥感监测

基于归一化差值植被指数(normalized difference vegetation index, NDVI),提出了一种新的物候遥感监测方法,基于森林植被的年NDVI时间累积曲线,利用Logistic模型对NDVI累积曲线进行拟合,依据曲率极值方法提取森林植被物候期的关键参数(生长季开始日期, SOS; 生长季结束日期, EOS),并对森林植被的生长季长度(length of season, LOS)进行分析,探讨近10年东北森林物候的时空变化。主要结论为：(1)2001年～2010年间,东北森林生长季开始日期集中在110～140天但在10年间没有明显变化;(2)第260～290天,森林逐渐停止生长,生长季结束日期从北向南逐渐推迟,但在十年间几乎没变化;(3)与生长季开始和结束日期相对应,东北森林生长季长度集中在120～160天之间,但存在空间差异,大兴安岭地区森林生长季长度较短,集中在120～140天之间,小兴安岭、长白山、辽东半岛地区的森林生长季长度可达到160天,对整个研究区来讲,近10年间变化的区域仅占研究区的14.9%,变化趋势集中在1d/10年。研究结果与物候观测数据及已有的研究具有较好的一致性,说明利用遥感数据动态监测东北森林植被物候期具有一定的可靠性。     

森林地表凋落物含水率红外光谱特性分析

为了实现森林地表凋落物含水率的实时测量,研究了森林地表凋落物含水率与红外光谱特性参数之间的关系。选取了四种森林地表凋落物,搭建了含水率红外光谱测量装置,获得了不同含水率所对应的红外吸收光谱图,分析了不同含水率与峰值吸收光强、谷肩连线与谷底连线交点纵坐标、吸收谷面积之间的关系。结果表明,含水率吸收谱线峰值在1 450 nm附近;三种光谱参数中,森林地表凋落物含水率与峰值吸收光强线性相关性最好,所得一元回归方程经F检验显著性良好,斜率的相对不确定度均小于1.0%和截距的相对不确定度小于0.51%,相关系数γ＞0.95。为含水率实时测量仪的光源选择和标定提供了依据。     

一类最小支撑树的逆问题及其求解方法

本文针对传统的基于边的最小支撑树逆问题，提出了一类基于点边更新策略的最小支撑树逆问题．更新一个点是指减少与此点相关联的某些边的权值．根据是否含有更新点的费用，考虑了两类模型，它们均可转化为森林上的最小(费用)点覆盖的求解问题，算法的复杂性都是O(mn)，其中m=|E|n=|V|。