基于用户轨迹及基站语义的城市活动模式可视分析

来源 :计算机应用研究 | 被引量 : 0次 | 上传用户:titaige
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移动运营商搭建的基站能够记录智能终端的活动,蕴涵着用户的移动行为以及基站的语义信息。针对城市中基站语义以及活动模式难以获取的问题,提出一种基于用户轨迹的基站语义及城市活动模式可视分析方法。该方法首先根据终端用户的轨迹构建基站序列,接着采用文本分析中的词嵌入技术对基站语义信息进行提取,对城市中的手机用户进行聚类以发现其移动模式。为了帮助用户对结果进行探索和分析,设计了基于用户轨迹以及基站语义的城市活动模式可视分析系统,能够根据用户的轨迹特征、基站的地域特征、用户访问基站的时空特征,对手机用户的行为以及
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不同于长文本,短文本信息量缺乏,在研究中通常难以获得丰富的语义特征并且难以提取完整的句法特征,因此短文本分类模型的分类效果有待提升。针对这个问题进行了研究,基于Res LCNN模型进行改进,引入神经主题模型,并融合多个神经网络输出特征进行分类。首先,通过神经主题模型提取主题来丰富短文本的信息;其次,将主题信息储存在记忆网络中,并与序列信息进行融合,丰富文本的表示;最后,将其输入具有残差结构的卷积神
能效优化是5G通信领域的一个研究热点。首先针对单小区多用户上行大规模MIMO通信系统,在满足用户QoS需求和系统可容忍的信道有效噪声条件下,建立关于发射功率、导频序列长度、基站天线数的能效优化模型;其次,不同于传统利用迭代算法求解使系统能效最佳的基站天线数,提出了采用Lambert W函数分析得到最佳基站天线数的闭式表达式;最后根据分式规划理论,采用迭代优化算法联合优化系统导频序列长度、发射功率、
在室内同时定位与建图(SLAM)的实际应用中,对称单一结构环境易造成激光SLAM错误建图,低质量光照或低纹理环境易造成视觉SLAM失效。针对上述室内退化环境,提出一种将激光、视觉、惯性测量单元(IMU)进行紧耦合的LVI-SLAM方法。在该方法前端,设计视觉评价环节对视觉信息置信度进行自适应调整;在该方法后端,进行位姿图优化以及多传感器回环抑制累积误差。视觉评价实验、单走廊实验以及大场景建图实验的
为提高软件缺陷严重程度的预测性能,通过充分考虑软件缺陷严重程度标签间的次序性,提出一种基于有序回归的软件缺陷严重程度预测方法 ORESP。该方法首先使用基于Spearman的特征选择方法来识别并移除数据集内的冗余特征,随后使用基于比例优势模型的神经网络来构建预测模型。通过与五种经典分类方法的比较,所提的ORESP方法在四种不同类型的度量下均可取得更高的预测性能,其中基于平均0-1误差(MZE)评测
针对核应急环境中,环境模型未知、人工开门危险性较大的问题,提出了一种基于力觉引导的机械臂自适应开门旋拧方法。该方法通过机械臂末端的六维力传感器获得力和力矩信息,将实际力或力矩与期望力或力矩之间的差值作为深度确定性策略梯度算法的状态输入,同时输出动作;利用机械臂末端所受两个方向力的函数关系,设置基础奖励函数,通过机械臂的期望运动方向,设置引导性奖励函数,使机械臂自动适应力与力矩的变化,完成旋拧门把手
可诊断度是评估多处理器系统可靠性的一个关键指标。t/k诊断策略通过允许至多k个无故障处理器被误诊为故障处理器,从而极大提高了系统的可诊断度。与t可诊断度和t_1/t_1可诊断度相比,t/k可诊断度可以更好地反映实际系统的故障模式。3元n立方是一种性质优良并且应用广泛的网络拓扑,在许多分布式多处理器的构建中被用做底层网络。根据一些引理以及确定系统为t/k可诊断的充分条件,研究得出当n≥3及0≤k≤n
基于人工设计特征的检测算法检测速度普遍较慢,检测精度也有待提高,已无法满足现今工业生产中的需求。而基于深度学习的检测技术,因其需要大量的计算和存储空间无法在资源受限的设备上部署使用。针对这些问题,引用一种通道剪枝方法实现YOLOv3检测网络的轻量化,得到剪枝模型SlimYOLOv3,并进一步提出将SlimYOLOv3用于工业场景下的实时检测任务。方法通过对通道缩放因子施加L1正则化来增强卷积层的通
针对机器人实时异常监控问题,提出了基于多粒度联合孤立森林的实时异常监控方法。该方法对机器人的历史数据进行多粒度参数重组得到一系列具有不同参数组合的数据集,每一个数据集都可以训练一个孤立森林,最终产生了一个孤立森林集合。多个孤立森林联合投票策略是使用一个异常数据集对各个森林进行测试,求出异常数据集在每个孤立森林上的平均异常分数,并由此确定每个孤立森林在联合孤立森林模型总体决策中的话语权。以机器人的碰
针对提高卷积神经网络(convolutional neural network,CNN)在图像识别方向的训练速度和识别准确率进行了研究。从BN(batch normalization)着手,通过新增参数对BN的仿射变换进行具体调节,并提出一种改进型的BN——BNalpha。除去带有某些特定结构的神经网络,相对于原始的BN,BNalpha可以在不增加运算复杂度的前提下,提升神经网络的训练速度和识别准
高精度的人脸关键点定位的神经网络模型受到硬件运算能力与存储空间等计算资源的限制,无法应用到许多嵌入式设备以及移动终端中。为了降低网络模型的运算规模,基于深度可分离卷积结构,提出一种轻量级的人脸关键点定位算法。该算法在双向金字塔特征融合的基础上,增加了跨层级的特征融合路径,并对跨层级的特征进行带权融合,以充分利用backbone网络提取的有限特征。该网络模型只有10.1 MB,且在单个的NVIDIA