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为实现基于轨迹数据挖掘的共享单车出行空间异质性特征及其驱动因素评估,本文应用核密度分析和热点探测,获取采样分析区域并以热力值表征共享单车出行发生量,减少尺度效应的干扰;引入空间统计学的半变异函数模拟共享单车出行发生量的结构性和随机性变化规律,挖掘空间异质性特征,确定邻域效应的尺度范围;利用空间序列的斜率表征变化趋势,同时,结合改进的空间滞后和残差模型,区分土地利用、邻域效应和其他建成环境各自对共享单车出行空间异质性特征的驱动力。以北京市为案例进行分析,结果表明:北京市的共享单车出行存在中等的、
正的空间自相关性,空间异质性特征的最佳拟合模型为指数模型;空间自相关性的衰减半径为
1860 m,大于此距离时邻域效应消失;建成环境对空间异质性特征的相对驱动力最大,邻域效应对其的相对驱动力则处于中间水平,而土地利用对其的相对驱动力最小。 相似文献
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视觉同步定位与建图(Simultaneous Localization and Mapping, SLAM)方法广泛应用于自动驾驶领域。传统的方法利用车载摄像头表征车辆周围环境,同时估计自身位置,当车辆运动过快时,定位精度和鲁棒性会下降。针对此问题,本文提出一种地图辅助的视-惯融合定位方法。该方法在ORB-SLAM2(Oriented FAST and Rotated BRIEF SLAM2)的基础上拓展地图保存功能,将建图和定位拆分为两个独立模块,车辆首先以较慢的速度构建并保存具有视觉特征的地图,然后,在第2次运行时车载计算机调用预先保存的地图实现精确且稳定的定位性能。由于构建地图阶段采用了图优化算法融合惯性测量单元(Inertial Measurement Unit, IMU)的信息,地图误差得到有效校正。在KITTI数据集场景和实际场景中验证了所提方法的良好性能。实验结果表明,所提方法在4, 8, 16 m·s-1 驾驶速度下的定位精度分别为2.59,2.61,2.73 m,图像失帧率和路径丢失率分别为3.76%和1.38%,3.89%和1.69%,4.27%和1.84%。相比原始的ORB-SLAM2方法,系统定位精度和鲁棒性均得到了提高。 相似文献
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为充分发挥中文航空安全短文本信息在由数据驱动的安全管理中的作用,提出基于语义角色标注和依存句法分析以及K-means++算法的中文航空安全信息核心内容获取和主题分析方法。以2017-2020年“偏离姿态/高度”事件类型信息为样本进行实例分析,结果表明,利用语义角色标注和依存句法分析可获取样本的核心内容,即飞行机组操作特征,通过K-means++聚类可挖掘核心内容中潜在的主题,即违规、遗漏、动作目标差错、动作幅度差错、动作时间差错和注意力分配六个主题,通过社会网络对主题进行展示和分析可发现动作目标差错、违规和注意力分配三个主题处于核心地位,尤其违反交叉检查程序是实际安全管理工作的重点,是减少偏离姿态/高度事件的核心环节。 相似文献
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48.
[目的]为了探究自由液面及自由端对典型钝体绕流问题的影响,对带自由液面的有限长圆柱绕流进行研究。[方法]基于延时分离涡模拟(DDES)技术和分段线性界面重构(PLIC)方法,利用自主开发的naoe-FOAM-SJTU求解器开展数值模拟。[结果]结果显示,自由液面和自由端的存在增大了局部位置的升、阻力,推迟了圆柱表面流动分离的发生;相较于深吃水位置,自由液面附近流向的速度"恢复"延缓,横向的速度呈向外运动的趋势;自由液面的变形产生了大量细碎的漩涡,自由端的卷拧状漩涡在一定程度上抑制了卡门涡街的发展。[结论]研究表明,目前采用的数值方法能够准确捕捉复杂流场,同时,自由液面和自由端的存在将显著改变流场沿吃水方向的分布。 相似文献
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