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公开(公告)号：CN113344306A
公开(公告)日：2021-09-03
申请号：CN202110899195.8
申请日：2021-08-06
申请人： 浙江中海达空间信息技术有限公司 , 兰州交通大学
摘要： 本发明涉及降水湿清除过程微观时序建模的PM2.5浓度预测方法，步骤如下，步骤1，降水微观时序过程提取：将区域空气质量和气象观测数据的环境要素进行预处理；步骤2，利用定量分析方法将降水对空气中PM2.5湿清除过程的作用特征和规律构建效应模型，包括效应过程、效应指标及效应模式；步骤3，基于降水效应过程模型构建面向PM2.5浓度和环境序列统计量的特征分类器，以便于获取大量降水样本的共性和特性；步骤4，输入易获取的未来时间段降水及气象资料，利用分类器预先划分某次降水过程的效应模式，生成未来降水过程中PM2.5浓度变化趋势。本发明实现了根据易获取的未来降水资料预测逐小时的PM2.5浓度。
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公开(公告)号：CN113344306B
公开(公告)日：2021-11-09
申请号：CN202110899195.8
申请日：2021-08-06
申请人： 浙江中海达空间信息技术有限公司 , 兰州交通大学
摘要： 本发明涉及降水湿清除过程微观时序建模的PM2.5浓度预测方法，步骤如下，步骤1，降水微观时序过程提取：将区域空气质量和气象观测数据的环境要素进行预处理；步骤2，利用定量分析方法将降水对空气中PM2.5湿清除过程的作用特征和规律构建效应模型，包括效应过程、效应指标及效应模式；步骤3，基于降水效应过程模型构建面向PM2.5浓度和环境序列统计量的特征分类器，以便于获取大量降水样本的共性和特性；步骤4，输入易获取的未来时间段降水及气象资料，利用分类器预先划分某次降水过程的效应模式，生成未来降水过程中PM2.5浓度变化趋势。本发明实现了根据易获取的未来降水资料预测逐小时的PM2.5浓度。
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公开(公告)号：CN118913211A
公开(公告)日：2024-11-08
申请号：CN202411415101.5
申请日：2024-10-11
申请人： 兰州交通大学
IPC分类号： G01C5/00 , G01S13/90 , G06N3/0442 , G06N3/0464 , G06N3/045 , G06N3/08
摘要： 本发明公开一种地面沉降易发性预测方法和装置、系统、存储介质，属于地质灾害预测技术领域，包括：步骤S1、获取历史InSAR观测数据；步骤S2、对历史InSAR观测数据进行预处理；步骤S3、根据预处理后的历史InSAR观测数据训练双分支并行融合神经网络；步骤S4、将待处理的InSAR观测数据输入到训练好的双分支并行融合神经网络进行地面沉降易发性预测。采用本发明的技术方案，提高LSSM的可靠性。
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公开(公告)号：CN118897899A
公开(公告)日：2024-11-05
申请号：CN202411400842.6
申请日：2024-10-09
申请人： 兰州交通大学
IPC分类号： G06F16/387 , G06F40/205 , G06F40/284 , G06F40/30 , G06N3/042 , G06N3/0442 , G06N3/0455 , G06N3/0464 , G06N3/08 , G06N5/04 , G06F16/35
摘要： 本发明公开了一种多语义特征协同的中文地址匹配方法，该方法将地址匹配问题转换为二分类问题。首先，对中文地址进行地址要素解析，并利用训练语料库训练Word2vec模型生成其对应的词嵌入向量表示；然后，分别使用文本循环卷积神经网络和图注意力网络提取地址要素的多语义特征；最后，基于增强序列推理模型对地址多语义特征进行局部推理和推理组合，来实现中文地址的精准匹配。该方法显著优于现有的基于深度学习的中文地址匹配方法，在匹配精准率、召回率和F1值均取得了优异的结果，这对于地理编码等应用具有重要意义。
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公开(公告)号：CN118821633A
公开(公告)日：2024-10-22
申请号：CN202411310535.9
申请日：2024-09-20
申请人： 兰州交通大学
IPC分类号： G06F30/27 , G06N3/0464 , G06N3/08
摘要： 本发明公开了一种基于CNN‑DF的滑坡易发性评估方法，包括：对在研究区获取的滑坡影响因子进行多重共线性试验，并基于滑坡编目计算滑坡影响因子的频率比；利用孕灾环境因子的频率比结果归一化构建相似环境，在相似环境的约束下采用均衡采样方法构建滑坡数据集；其中孕灾环境因子为从滑坡影响因子中筛选的作为环境约束的因子；搭建滑坡易发性模型对所述滑坡数据集进行滑坡易发性预测，并生成滑坡易发性图；其中，滑坡易发性模型是基于CNN模块和DF模块搭建的，利用已训练的CNN模块从训练集中提取高级特征，扩展后输入所述DF模块进行训练和测试；基于测试集，通过比较精度指标和滑坡易发性图结果来评价已训练的滑坡易发性模型的性能。
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公开(公告)号：CN118551665A
公开(公告)日：2024-08-27
申请号：CN202411009138.8
申请日：2024-07-26
申请人： 兰州交通大学
IPC分类号： G06F30/27 , G06N3/0442 , G06N3/08
摘要： 本发明涉及地表形变监测领域，具体涉及一种基于InSAR和双向门控循环单元的地表形变预测方法。利用InSAR方法获取地表形变数据和环境因子特征数据并进行时序差分，根据得到地表形变时序序列和环境因子特征时序序列建立原始数据集；构建基于双向门控循环单元的多输出地表形变预测网络，包括全局‑局部特征提取模块、多因素交叉注意残差模块和嵌入自注意机制的局部残差模块；将原始数据集输入多输出地表形变预测网络中，获取地表形变预测结果。本发明构建的预测模型能够对前后向以及关键的形变特征进行捕捉，从而实现高精度、有效的长时序地表形变预测。
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公开(公告)号：CN118447307A
公开(公告)日：2024-08-06
申请号：CN202410550444.6
申请日：2024-05-06
申请人： 兰州交通大学
IPC分类号： G06V10/764 , G06V10/762 , G06V10/40 , G06N3/0464 , G06N3/042 , G06V10/774
摘要： 本申请涉及城市规划领域，公开了基于空间数据分析和图论方法的建筑群模式识别系统，包括：数据预处理单元，用于从地图数据中提取建筑物信息；特征提取单元，用于从提取的建筑物信息中获取视觉变量特征；图构建单元，用于基于提取的特征将建筑群聚类并构建图结构；模式识别单元，用于应用图卷积神经网络分析图结构并分类建筑群模式。本发明系统通过结合空间数据分析和图论方法，实现对城市建筑群模式的高效、自动化识别，此外，还通过使用图卷积神经网络，系统能够处理大规模数据集，提供准确的模式识别，支持复杂的城市环境分析。
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公开(公告)号：CN117934840A
公开(公告)日：2024-04-26
申请号：CN202410095997.7
申请日：2024-01-24
申请人： 兰州交通大学
IPC分类号： G06V10/26 , G06V20/64 , G06V20/10 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06N3/0455 , G06N3/0464 , G06N3/048 , G06N3/08 , G06T7/10
摘要： 本发明涉及点云分割技术领域，具体涉及一种融合双邻域特征和全局空间感知的点云场景分割方法。建立基于点云双邻域特征和全局空间感知的网络模型，包括双邻域特征互补模块和全局空间感知模块；双邻域特征互补模块包括局部结构信息编码模块和语义信息引导模块；对点云空间坐标进行编码，获取局部邻域中点云的空间信息；对局部邻域中的点云进行聚类；捕获点云数据局部结构之间的长程依赖关系；将大规模场景点云数据作为所述网络模型的输入，利用网络模型对点云数据进行分割。本发明建立的网络模型从双邻域构造角度桥接几何结构特征和语义特征，同时嵌入全局空间感知模块来挖掘点云场景中的长程依赖关系，能够有效提升分割精度。
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公开(公告)号：CN114493319A
公开(公告)日：2022-05-13
申请号：CN202210128242.3
申请日：2022-02-11
申请人： 中国科学院沈阳应用生态研究所 , 兰州交通大学
摘要： 本发明提供了一种跨时间尺度联合的古滑坡复活风险分级评估方法和装置。所述方法包括获取古滑坡区域历史观测数据，计算时空概率，划分长时间尺度易发性等级；计算出沿雷达视线方向的地表形变速率；进行二维形变转换，得到沿坡度方向的地表形变速率，划分地表形变速率等级，更新易发性等级，得到风险性等级；分析动力学触发因素，根据短时间尺度古滑坡复活的动力学方程更新风险性等级，得到古滑坡复活风险分级评估模型；将待分析数据输入古滑坡复活风险分级评估模型，输出古滑坡复活风险分级评估结果。以此方式，可以加强古滑坡发育演化机理与动力学触发因素在时域上的动态关联，实现跨时间尺度内外因素耦合关联约束的古滑坡复活风险分级评估。
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公开(公告)号：CN106202379A
公开(公告)日：2016-12-07
申请号：CN201610535784.7
申请日：2016-07-09
申请人： 兰州交通大学
IPC分类号： G06F17/30
CPC分类号： G06F16/2462
摘要： 为了解决空间场景相似性的查询问题，本发明考虑了空间目标的几何特性以及空间目标之间的拓扑关系、方向关系和距离关系，提出构建场景匹配的相似性算法，包括空间目标的几何相似度和空间目标间的空间关系相似度，包括拓扑相似度，方向相似度和距离相似度；并分别提出计算空间场景的几何特征相似度计算模型和空间关系相似度计算模型。利用空间场景几何相似度计算模型，对数据库中的目标进行相似性粗匹配，再利用空间关系模型进行精确匹配，进而完成空间场景相似性的查询。该模型能够客观的反映空间场景间的内在联系，具有良好的查询效果。
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