龚循强
- 作品数：38 被引量：191H指数：8
- 供职机构：东华理工大学更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金江西省数字国土重点实验室开放基金国家重点基础研究发展计划更多>>
- 相关领域：天文地球交通运输工程建筑科学理学更多>>
- 高铁桥墩沉降的通用渐进分解长期预测网络模型
- 2024年
- 高铁桥墩不均匀沉降是导致轨道不平顺的潜在原因之一,准确预测桥墩沉降对于确保铁路建设和运营的可靠性和安全性具有重要意义。目前,常规时间序列领域的多数预测模型仅在预处理良好且没有缺失的数据集上进行测试,而在高铁桥墩沉降的真实场景中,沉降数据相较于其他领域存在观测频次少且不等时距,以及沉降规律复杂多变的问题,造成长期预测困难。为此,本文提出一种高铁桥墩沉降的通用渐进分解长期预测网络(GPDLPnet),摒弃传统的预处理思想,将预处理过程嵌入网络结构,在网络训练过程中实现渐进预处理。首先,GPDLPnet在每轮迭代中利用改进对角掩码自注意力模块分析沉降数据中的缺失模式。然后,通过改进完全自适应噪声集合经验模态分解模块将沉降数据分解并重构为高频、低频和趋势子分量,将子分量作为BiLSTM-RSA-Resnet预测模块的特征输入。最后,输出递归预测结果,从而实现高铁桥墩沉降的长期预测。结合实际工程数据,将数据划分为高频观测和低频观测两类典型的观测模式进行试验,在3~4个月的预测中GPDLPnet均表现出良好的预测性能,并在精度指标上优于其他7种模型。
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- 关键词：沉降预测卷积神经网络
- 变分模态分解与自适应图卷积门控循环网络的交通流量组合预测模型
- 2024年
- 准确的交通流量预测可以有效地提高交通效率和安全性,是智慧交通系统的一个研究热点话题。然而,传统的静态图结构在捕捉交通流量的全局时空信息存在局限性,交通流量短时间内的波动造成流量的非平稳性也会影响交通流量预测的准确性。为此,提出了一种结合变分模态分解(variational mode decomposition,VMD)和自适应图卷积门控循环网络的交通流量预测模型。首先,考虑到交通流量的非平稳性,利用VMD对时间序列进行分解,得到平稳的本征模态函数(intrinsic mode function,IMF)交通流量分量。然后,模型通过自适应邻接矩阵和图卷积门控单元动态地学习节点IMF分量间复杂的时空特性,从而更好地表征交通流量的变化趋势。最后,重构模型对IMF分量的预测值,得到实际的交通流量预测结果。在PeMS04数据集的实验结果表明,所提模型在平均绝对误差、均方根误差和平均绝对百分比误差等指标上均优于基线次优模型,提升幅度超过33%,与消融模型相比,性能提升也达到15%以上。因此,所提模型在交通流量预测任务中具有显著的优势和应用前景。
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- 关键词：交通流量预测
- 成都市土地集约利用与城市化协调发展研究被引量：6
- 2014年
- 在构建城市土地集约利用与城市化协调发展评价模型的基础上,分析2001-2010年成都市城市土地集约利用与城市化进程的协调程度,以期为成都市城市的可持续发展、和谐社会的构建和科学发展观的实践提供决策。研究结果表明,在城市化进程中,要处理好保护土地与发展城市化二者之间的关系,既要保证城市化进程顺利进行,又要节约用地,提高土地特别是城市土地的集约化利用程度。
- 周秀芳李建强熊小容龚循强孙维
- 关键词：城市土地集约利用城市化协调发展
- 基于改进遥感生态指数的南昌市生态环境质量监测与评价
- 2023年
- 城市生态环境质量监测是实现城市绿色发展必不可少的环节,遥感技术以其监测范围大和能实时传输的优势被广泛应用于城市生态环境质量评价。为了客观全面地反映城市生态环境质量,采用遥感生态指数(remote sensing ecological index,RSEI)模型进行评价,而RSEI模型存在第一主成分贡献率不高的问题,使得评价结果不够准确。因此采用改进遥感生态指数(improved remote sensing ecological index,IRSEI),将原RSEI模型中的绿度指标归一化差值植被指数替换为通用归一化植被指数,从而构成IRSEI模型,以提高模型对生态环境质量评价的准确性。对南昌市2003—2021年Landsat遥感影像进行处理,得到南昌市生态环境质量的分布情况和变化趋势。结果表明:IRSEI的第一主成分贡献率较RSEI平均提高3.6%,湿度、绿度、干度、热度各年份平均相关度的均值提高7.2%;2003—2021年南昌市IRSEI总体均值变化不显著,生态质量较高的区域主要分布在鄱阳湖区域、梅岭和安义县,较低的区域主要分布在中心城区和西南方向的流湖镇。可见,2003—2021年南昌市总体生态环境质量呈先下降后持续上升的趋势。
- 王新驰鲁铁定龚循强周秀芳
- 关键词：生态环境质量主成分分析
- 高分辨率遥感图像场景线性回归分类被引量：6
- 2019年
- 线性回归分类是图像识别领域中一种简单而有效的分类方法,目前通常采用最小二乘方法对分类模型进行参数估计。然而,同一场景中不同的遥感图像相对应位置的灰度值不完全相同,而且遥感图像还可能包含椒盐噪声和高斯噪声,这些均会造成遥感图像场景分类精度的降低。为了解决这一问题,笔者提出采用稳健加权总体最小二乘方法对线性回归分类模型的参数进行估计。采用两组高分辨率遥感图像场景数据进行实验,将该方法与最小二乘方法、稳健最小二乘方法和加权总体最小二乘方法进行比较评估。实验结果表明,稳健加权总体最小二乘方法能够同时考虑观测向量和系数矩阵的误差,能够有效减少椒盐噪声和较大高斯噪声的影响,从而获得更高的总体分类精度。
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- 关键词：高分辨率遥感图像
- 一种高铁桥墩水下沉降观测设备
- 本发明公开了一种高铁桥墩水下沉降观测设备，涉及桥墩沉降观测设备领域,包括固定板和棱镜本体，所述固定板的一侧上下滑动连接有滑动板，所述滑动板的一侧固定连接有箱体，所述箱体内设置有棱镜本体，且在一侧固定有用于固定全站仪的固定...
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- 一种稳健加权总体最小二乘的新方法被引量：1
- 2018年
- 在测绘地理信息实践中，可能会遇到系数矩阵含有误差的情况，如果此时采用传统的最小二乘（LS）方法进行参数估计显然是不恰当的。为了弥补这个缺陷，在顾及权阵的前提下，采用同时考虑观测向量和系数矩阵误差的加权总体最小二乘（WTLS）方法被认为是更可取的。然而，该方法虽然考虑了系数矩阵存在误差的情况，但对于观测向量和系数矩阵中均可能存在的粗差却没有考虑，致使结果较大地偏离真实值。本文研究加权总体最小二乘的抗差估计方法，并将该方法成功应用在测绘地理信息学科的两个相关方面。
- 龚循强
- 关键词：加权系数矩阵参数估计WTLS
- 一种高铁桥墩沉降曲线预测数据收集装置
- 本发明涉及高铁桥墩沉降曲线预测技术领域，尤其涉及一种高铁桥墩沉降曲线预测数据收集装置。本发明提供一种能够进行防撞预警监测，同时避免检测液体低温结冰的高铁桥墩沉降曲线预测数据收集装置。一种高铁桥墩沉降曲线预测数据收集装置，...
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- 一种高铁桥墩水下沉降观测设备
- 本发明公开了一种高铁桥墩水下沉降观测设备，涉及桥墩沉降观测设备领域,包括固定板和棱镜本体，所述固定板的一侧上下滑动连接有滑动板，所述滑动板的一侧固定连接有箱体，所述箱体内设置有棱镜本体，且在一侧固定有用于固定全站仪的固定...
- 龚循强吕开云张瑞杨忠朱煜峰
- 面向对象的中值绝对偏差法在建筑物提取中的应用被引量：6
- 2021年
- 建筑物是一种极其重要的人工地物目标,通过提取建筑物可为城市规划、人口估算和景观分析等提供技术支撑。面向对象分类方法作为目前提取地物的有效手段之一,已广泛应用在建筑物信息的提取中。面向对象的形态学建筑物指数法具有较好的实用性,但提取稀疏建筑物的效果仍有待提高。为了解决这一问题,将中值绝对偏差应用于面向对象的建筑物提取,分别对建筑物密集和稀疏两种情况进行分析,采用查准率、查全率和F1分数等指标对提取结果进行评价。实验结果表明,面向对象的中值绝对偏差法提取稀疏建筑物的效果明显优于面向对象分类方法和面向对象的形态学建筑物指数法。
- 龚循强龚循强鲁铁定鲁铁定
- 关键词：遥感图像光谱信息
