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关键词： 交通流量预测   全局时空图卷积网络   时空依赖性  

摘要： 交通流量预测在智能交通系统(ITS)中发挥着重要作用,将城市中复杂的时空相关性高效且全面地提取出来是交通流量预测中面临的关键挑战。交通速度不仅在时间维度上具有短期和长期周期性依赖关系,而且在空间维度上具有局部和全局依赖性,现有方法对捕获交通数据的时空依赖关系有一定的局限。为此,文中提出了一种基于全局时空图卷积神经网络(Global Spatial-Temporal Graph Convolutional Network,GSTGCN)的深度学习模型,用于解决在城市交通速度预测的局限性。该模型中存在3种时空分量,可相应地对交通数据中的近期、天周期、周周期这3种不同的时空相关性进行建模。每个时空分量都由时间模块和空间模块组成,时间模块为了更好地获取交通数据的时间维度信息,引入了Informer机制以自适应地分配特征权重。空间模型为了更好地获取交通数据的空间关系,引入了图卷积神经网络来提取交通数据的局部和全局空间信息。在两个不同的真实数据集上进行了测试,结果表明所提出的GSTGCN优于最先进的基线模型。

关键词： 变化检测   遥感图像   分离-混洗残差模块   多尺度差异计算   通道注意力  

摘要： 为了解决多数变化检测算法中特征融合方式单一、对多尺度特征信息利用不充分导致的高分辨率遥感图像变化检测效果差的问题,本文提出了一种基于多尺度差异特征密集融合的遥感图像建筑物变化检测模型(MSDFNet).同时,引入了获取预测图像与标签图像之间差异图的算法,以便更加直观地观测到模型对建筑物变化区域的分割效果.在编码阶段,构建孪生骨干网络(VGG16)提取双时相遥感图像的多尺度特征信息,引入分离-混洗残差模块替代原始骨干网络中的二维卷积,减少模型参数量并缓解网络过深导致的浅层网络权重更新幅度过小甚至无法更新的问题;通过多尺度差异计算模块充分挖掘全局与局部的差异信息,获取变化语义信息的同时关注变化的空间细节信息.在解码阶段,引入通道注意力,重新构建不同层次差异特征通道之间的依赖关系,缩小不同层次差异特征之间的语义差距,并由深层网络到浅层网络逐层融合具有不同语义层次和空间位置表征的特征信息,得到更加精细的建筑物变化预测图像.本文算法在GZ-CD数据集和DSIFN数据集上的F1分数分别达到了91.50%和75.91%,IoU分别达到了84.98%和64.16%,对建筑物变化区域的轮廓分割更加完整,整体性能优于其他对比的变化检测算法.

关键词： 水系连通   纵向连通性   阻隔系数法   水利工程   河流健康评价  

摘要： 为提升河流纵向连通性评价的合理性,在传统阻隔系数法的基础上,引入阻隔物位置和类型修正系数,提出了一种综合考虑拦河建筑物位置和类型的改进阻隔系数法,并采用改进阻隔系数法评价了全国流域面积超过1万km 2的215条主要河流的纵向连通性。评价结果表明:2020年评价河流的平均纵向连通性指数为1.08,等级为差;在时间维度上,自1960年以来全国主要河流纵向连通性呈加速受损趋势,且2000年以后受损程度最为强烈;在空间维度上,东南诸河区、珠江区和长江区现状纵向连通性等级为劣,海河区和辽河区等级为差,松花江区是唯一综合评价等级为优的一级区。

关键词： 网络安全态势预测   时间序列分解   Transformer   特征融合   注意力机制  

摘要： 针对网络安全态势预测任务复杂且真实环境下数据噪声较大等问题,提出一种融合经验模态分解与改进时域Transformer的网络安全态势预测方法,通过“分解-重构”方式使用完全自适应噪声集合经验模态分解方法对真实环境下网络安全态势数据进行去噪预处理;提出改进时域Transformer,使用时域Transformer模块提取网络安全态势数据序列的时间深层全局特征,并提出Attention Fusion机制实现时序特征的自适应融合,以更加稳健的特征融合方式完成预测任务。实验结果表明,本文提出的方法相较其他方法在预测精度方面具有显著提高,其拟合优度决定系数达到0.997860,拟合效果较好。

关键词： 网络空间   意识形态安全   不良信息  

摘要： 随着互联网的迅猛发展,网络空间已成为意识形态斗争的前沿阵地。网络空间中的意识形态安全教育对于维护国家安全和社会稳定至关重要。本文首先分析了网络空间意识形态安全面临的风险,包括不良信息的传播、网络舆论生态失衡、文化冲突与价值观碰撞以及青年群体意识形态认同的挑战。随后,文章提出了加强网络空间意识形态安全的对策,包括提升网络空间意识形态引导能力、加强网络空间意识形态安全教育、培养公民的网络道德素养以及构建健康积极的网络文化环境。通过这些措施,旨在构建一个安全、和谐的网络空间,促进社会主义核心价值观的传播与实践。

关键词： 频控阵-多输入多输出雷达   低截获概率阵列雷达   残差神经网络   波形设计   波束形成  

摘要： 针对传统相控阵或多输入多输出(MIMO)体制的低截获概率(LPI)阵列雷达仅能控制特定角度的辐射能量,而无法实现特定区域(距离、角度)能量控制的问题,该文提出一种基于神经网络的频控阵-多输入多输出(FDAMIMO)雷达低截获概率发射波形设计方法。该方法通过对FDA-MIMO雷达的发射波形和接收波束形成联合设计,在确保雷达对目标检测概率的情况下,将雷达辐射能量均匀地分散到空域当中,并尽可能降低辐射到目标位置的能量,从而减小雷达信号被截获的概率。首先,建立了最小化方向图匹配误差准则下LPI性能发射波形设计和接收波束形成的优化目标函数;然后,将目标函数作为神经网络的损失函数;最后,通过迭代训练最小化神经网络的损失函数,直至网络收敛,求解出发射信号波形和对应的接收加权矢量。仿真结果表明,该文所提方法能更好地控制雷达功率分布,相比于传统算法,控制发射方向图非目标区域的波束能量分布方面有5 dB的改善;此外,在接收端形成的接收方向图波束能量也更为集中,且在多个干扰位置均产生了–50 dB以下的零陷,具有很好的干扰抑制效果。

关键词： 抑郁症状   童年晚期   正则化偏相关分析   交叉滞后网络分析   症状学  

摘要： 为揭示童年晚期抑郁症状网络的演化和症状间的纵向关系,对3042名小学中高年级儿童进行了一年三次的追踪测量。通过三个时间点的偏相关网络分析发现,易激惹和自我憎恨在抑郁症状网络中均呈现较高的中心性。交叉滞后网络分析表明,自我憎恨是影响网络中其他症状的核心症状;而易激惹更容易被其他症状影响;孤独感和负面身体意象对抑郁症状网络的影响存在时间特异性。这些结果揭示了童年晚期学生抑郁症状网络的核心症状及症状之间的纵向发展特征,为儿童青少年抑郁的早期防范、干预和诊疗提供了实证依据。

关键词： 地下空间   地质条件勘测   工程地质剖面图   地层空间变异性   生成式算法  

摘要： 工程地质剖面图是地下工程不可或缺的重要组成部分,也是施工和运营期间变形监测与安全预警的基础之一。其传统绘制方法不一定能完全反映出地层空间分布的随机性,这对工程实际地质剖面的认知造成了极大不利影响。现有工程地质剖面图的绘制一般由工程师将钻孔和实验数据导入对应软件中,借助软件的数学插值方法进行绘图,这一过程很难体现出土壤性质的空间变异性。本研究提出了一种基于感知生成对抗网络的新型工程剖面绘图方法:以真实地铁监测数据为例,构建了输入输出成对数据,通过生成模型自动生成工程地质剖面图。该方法在指定条件下与其他多种相关算法进行对比,均取得了较优的效果,具有一定的实际应用价值。

关键词： 区域协同发展   流空间   场空间   城市网络   广东省  

摘要： 城市网络关联研究是推动城市—区域协同发展的重要依据。本研究构建“场—流”二维空间矩阵分析框架,以广东省为例,结合省内企业“总部—分支”数据测度,深入剖析三个典型时间节点城市网络关联特征、演化规律及空间协同效应,并提出区域协调同发展策略建议,以期为破解广东省区域发展不平衡问题提供参考借鉴。

关键词： 媒体融合   网络问政   宁波民生e点通   群众留言板   突围路径  

摘要： 近年来,媒体融合发展催生大量网络问政平台,如网络问政栏目、电视问政节目、问政客户端,等等。其间,网络问政平台在获得极大发展的同时,也面临诸多困境。本文以宁波民生e点通群众留言板为例,探究融媒体网络问政平台的突围路径。