简介:摘要:近来,随着新冠疫情对全球经济影响的逐步减弱,全球航空业复苏渐入正轨。民航业作为我国经济发展的支柱性产业,虽然在新冠疫情的冲击下受到了巨大影响,但改变不了民航业复苏的趋势。机场的特种车辆是服务于客机和旅客的特殊车辆,其调度效率的高低直接影响到航班的准点率。本文以为飞机加注清水的车辆为例,建立机场注水车辆的调度模型。为了减少因飞机延误而造成损失,提出了一个惩罚函数。基于蚁群算法进行注水车辆的调度模型优化,以减少注水车辆行驶到待注水飞机处的距离为优化目标,将实验进行Matlab仿真,结果说明本文的基于蚁群算法的车辆调度模型能提高机场注水车辆的工作效率,具有较好的应用前景。
简介:摘要:高速公路作为我国交通基础设施的重要组成部分,对于经济社会发展起到举足轻重的作用。如何选择合适的高速公路路线,成为工程师们关注的重要问题。本文以高速公路设计中的最优路线选择为研究对象,对相关算法进行综合分析。通过对现有路线选择算法的研究和分析,对不同场景下的最优路线选择算法进行总结,并提出一种新型的算法。关键词:高速公路设计;最优路线选择;算法研究。
简介:摘要:高精度地形图在现代社会中具有广泛的应用价值,对于土地规划、灾害监测、交通规划等领域起着重要作用。本文旨在综述高精度地形图制图算法及其应用研究,首先介绍了获取高精度地形数据的主要技术,包括激光雷达、光学遥感、雷达遥感和测量与GPS技术。然后,对地形图制图算法进行了概述,包括数字高程模型生成算法、地形特征提取算法以及地形图更新与维护算法。接着,探讨了高精度地形图制图算法在土地规划、灾害监测、交通规划、军事与安全应用以及自然资源管理等领域的具体应用。随后,对高精度地形图制图算法的发展趋势进行了展望,包括人工智能应用、多源数据融合技术、高精度地形图与虚拟现实的结合以及开放数据与开源工具的普及。最后,分析了高精度地形图制图算法面临的挑战,并提出了未来研究方向的展望。
简介:摘要:本研究通过深入探讨航空摄影影像处理技术中的各种机器学习算法,求解在航空图像领域存在的缺陷和问题。采用神经网络、深度学习等算法,结合实证研究和数学建模,发掘航空影像的处理技巧。研究结果表明,在使用机器学习算法对航空影像进行处理时,可以显著提高图像处理的精确度和效率,有效克服了传统方法的短板,如有效地解决航空影像中的噪声、云雾等问题。此外,通过建立更复杂的模型,机器学习算法能够发现嵌入在航空影像中的自然和人造物体的模式,为数据分析提供了深层次的借鉴。机器学习算法的发展和应用,不仅推进了航空影像处理技术的发展,也推动了航空航天、地理信息、环境监测等领域的进步,具有重要的研究和实践价值。
简介:土地利用规划现状的成果多以CAD的DWG或DXF格式存储,图斑边界作为其最基本单位,一般采用闭合的多段线表示。矢量化过程中可能会产生多段线不闭合、折返或自相交等情况。错误的边界不仅造成图斑拓扑关系的异常,也影响图斑面积的准确计算及统计,会对土地利用规划现状造成不良后果。主要应用C++及ObjectARX二次开发技术研究在CAD环境下异常图斑边界的自动检测与校正算法,通过实例验证该算法在提高工作效率的同时可保证数据的精度和质量。
简介:利用地表太阳总辐射和散射辐射对LongandAckerman(2000)的云检测算法进行了改进,提高了云判别的准确率。首先采用比值概率密度峰值法,初步选出晴天时刻。然后根据晴天时刻的地表太阳总辐射和太阳天顶角余弦值,拟合得到该日晴天总辐射近似表达式。在此基础上,计算各时刻实际观测值与用该拟合式估计的总辐射的比值,并再次利用比值概率密度峰值法,判断该时刻的天空状况。最后利用全天空成像仪观测资料和站点天气记录结果检验算法,结果表明,在天顶角小于75°条件下,本算法判断准确率平均达90.9%。改进的云检测算法减少了因水汽柱总量、气溶胶浓度和系统测量偏差的日变化及天顶角变化造成的误差。应用该检测算法,得到了香河和太湖两地云El发生频率并分析了云地表辐射强迫季节变化特征。两地云出现频率和云地表短波辐射强迫均夏季最大,春秋次之,冬季最小,太湖站云出现频率的季节变化幅度不及香河。香河云地表短波辐射强迫年平均为-39.5W·m-2,春夏秋冬季节平均分别为-25.9W·m-2、-70.9W·m、-51.1W·m-2、-10.8W·m-2。太湖云地表短波辐射强迫年平均为-66.2W·m-2,春夏秋冬季节平均分别为-84.6W·m-2、-89.1W·m-2、-50.2W·m-2、-44.1W·m-2。
简介:随着导航系统在各领域的广泛应用,用户对导航系统的要求呈现出专业化、需求多样化等特点,进而对导航服务相关理论提出了新的要求。因此,如何在现有导航服务模式的基础上,结合导航用户需求特点设计出更加科学合理的导航服务方案具有重要的研究意义与实际价值。研究首先针对导航需求建立了包括城市出行、远距离自驾游、物流运输、军事作战等一系列导航任务的多导航任务模型,探讨了不同导航任务下路径规划的特点。然后基于现有POI分类分级体系量化了地图POI分布对导航路径规划的影响,并在A*算法的基础上设计了考虑POI分布的路径规划算法,提高了规划路径的科学性与适用性。
简介:频率-波数域单程波算子能高效地模拟地震波在复杂介质中的传播,但是在描述波的大角度传播和速度横向扰动变化较大介质中传播的问题时仍然存在一定误差。这类误差是由于对单平方根算子使用Taylor展开式的近似程度不足所造成。为了进一步提高泰勒展开式的精确性,本文提出一种利用粒子群智能算法优化级数展开系数的高阶广义屏算子对单平方根算子的展开级数进行优化处理。新的偏移算法能在保持单程波偏移算法高效的前提下进一步提高偏移算子在大角度的成像精度和对强横向速度变化介质的适应性。通过脉冲响应实验,验证了基于粒子群算法优化级数的高阶广义屏算子能够提高常规的高阶广义屏算子的成像精度和成像角度。根据对二维SEG/EAGE盐丘模型的成像处理,基于粒子群算法优化级数的高阶广义屏算子对盐丘下面的断层取得了更高质量的成像,说明粒子群优化级数的高阶广义屏算子比常规的高阶广义屏算子具有更好的横向速度适应性。为了检验本文所提算法对实际资料的处理能力,我们利用常规的偏移处理技术和本文所提算法对一条海上二维数据进行了偏移成像处理,对比分析成像剖面发现本文所提算法描述了更加清晰的层位信息和更高质量的偏移剖面。本文所提算法能有效提高高阶广义屏偏移在广角度成像的能力,具有一定实际应用价值。