【摘 要】
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针对传统路径损耗模型测距过多依赖于环境参数A和n的问题,该文在分析BP神经网络模型的基础上,引进了基于蚁群算法优化BP神经网络模型(ACO-BP)的信号衰减模型。利用蚁群算法寻找最优的初始阈值和权值,并将其赋予BP神经网络;将信号强度作为输入值,距离作为输出值对ACO-BP网络进行训练;利用Matlab进行模拟仿真实验。实验结果表明:ACO-BP神经网络比BP神经网络预测距离值的精度平均提高了75
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针对传统路径损耗模型测距过多依赖于环境参数A和n的问题,该文在分析BP神经网络模型的基础上,引进了基于蚁群算法优化BP神经网络模型(ACO-BP)的信号衰减模型。利用蚁群算法寻找最优的初始阈值和权值,并将其赋予BP神经网络;将信号强度作为输入值,距离作为输出值对ACO-BP网络进行训练;利用Matlab进行模拟仿真实验。实验结果表明:ACO-BP神经网络比BP神经网络预测距离值的精度平均提高了75%,该算法可应用于无线网络室内定位技术中。
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为探索雄安新区的热环境变化,该文利用Landsat-8多光谱遥感影像,通过量化统计模型分析,实现了2013—2018年雄安新区NDVI变化对热环境影响分析。结果表明:从2013—2018年,雄安新区的NDVI呈现增加的趋势,高温区主要分布在新区的东北部裸露土地区域,中部和西南部人口活动密集的建筑区,约占15%;低温区分布在水体湿地区域,约占20%,NDVI与LST呈现明显负相关关系。6年时间新区的
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卫星遥感反演得到的地表温度可用于近地表气温的估算,但现有方法的估算精度仍有进一步提升的空间。为了获取空间上连续且精度较高的近地表气温,本研究以四川省为例,首次将高精度曲面建模(HASM)用于遥感和气温实测数据的融合,并将综合了气温、地表温度、海拔、坡度、坡向的地理加权回归(GWR)拟合结果作为HASM模型的初始温度场,进而采用此种结合HASM和GWR的求解算法(HASM-GWR),融合MOD11C
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针对地面沉降影响因素多且复杂的情况,结合确定性系数相对客观的特性,该文提出了基于InSAR技术的多因子叠加计算权重方法。在SBAS-InSAR方法获取研究区内形变的基础上,对区域内沉降特性及分布特征进行描述,构建单一影响因子的确定性系数(CF),计算出由于降雨、地面载荷、地下开挖等主要影响地面沉降的各因子权重,并对其敏感性进行分析。研究结果表明,城市地面沉降趋于平缓,主要沉降区域有向城市市中心迁移
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近年来,空间意义的叠写与地方认同成为乡村旅游空间实践和乡村振兴中人们关注的焦点,这一新问题的出现对乡村空间实践中多元主体如何进行理性协商提出了新的诉求。以中国最后一个原始部落翁丁村"石头的遭遇""权力的草坪""搬迁新寨子"为分析对象,对旅游背景下翁丁空间意义的叠写与地方认同进行了剖析。认为:①在增长全球化和全球本土化双向塑造的地理空间实践中,翁丁正经历着从"地方性空间"向"流动性空间"的转向,以旅
以中西方权地关系的比较为基础,探讨了中国社会由"领域-地盘"构成的双层权地秩序,其中"领域"体现了西方契约社会下的权力空间规则,"地盘"展现了中国人情社会中的权地关系特色。在中国,"人情社会"和"关系"是影响不同尺度权力运转的重要因素,进而呈现领域体系和地盘体系相组合的结构性特点。不同主体通过差异化的空间策略完成正规的领域化和非正规的地盘化,由此实现空间中权力网络的持续演替。本文具体以广州市番禺区