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针对卫星数传、测控任务的地面站资源调度问题,提出一种结合启发式方法的粒子群改进算法,对卫星的数传、测控任务进行一体化调度。首先分析卫星任务及地面站资源的约束条件,建立基于启发式规则的约束满足模型,筛选出较优的初始种群,然后设计一种结合启发式规则的粒子群算法求解。仿真对比实验表明,相对于常规调度算法(如遗传算法),粒子群算法具有较好的寻优能力和收敛速度;相对于传统粒子群算法,结合启发式方法的粒子群改进算法具有更好的寻优能力、收敛速度和稳定性。 相似文献
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针对在遥感大数据时代背景下,传统变化检测方法的精度和自动化程度难以满足实际应用需求,提出一种联合光谱特征、对象特征和时间特征的遥感影像变化检测方法.在提取遥感影像多种特征的基础上,利用双向长短期记忆网络,提取光谱-对象-时间特征,实现双时相影像变化信息的有效提取.基于双时相中分辨率遥感影像的实验结果表明:本方法的总体精... 相似文献
3.
太阳黑子变化是太阳强磁扰动的表征。结合长短期记忆单元神经网络和一维卷积神经网络预测太阳黑子变化,使用3种不同的数据集,分别为1700—2020年年均太阳黑子数（yearly mean sunspot number,YSSN）、1749—2021年月均太阳黑子数（monthly mean sunspot number,MSSN）和1874—2021年月均太阳黑子面积（monthly mean sunspot area,MSSA）。首先,基于YSSN数据集,预测得到2021年YSSN以及第25太阳周YSSN,2025年预测值达到最大,其值为163.4;其次,基于MSSN数据集,预测得到2021年6月MSSN以及第25太阳周MSSN,2024年10月预测值达到最大,其值为245.9;接着,基于MSSA数据集,预测得到2021年6月MSSA,其值为73.1;最后,基于MSSA数据集,将纬度划分为13个分区,发现可以重建太阳黑子蝴蝶图。以上均表明神经网络方法为探测太阳黑子变化提供了新的解决思路。 相似文献
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基于爬山算法的集装箱堆场场桥调度 总被引：4，自引：2，他引：2
为提高集装箱码头的运作效率,采用1种基于整数规划模型和启发式算法(爬山算法)的场桥调度混合策略,将场桥调度和堆存空间分配作为整体构建场桥动态调度模型.以上海某集装箱码头堆场为例通过仿真验证该系统,结果表明该模型和算法的有效性和实用性. 相似文献
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卫星太阳能电池阵输入电流受地球反照、卫星反照等多方面影响,会产生不同频率的波动起伏,造成预测精度不足,针对该问题提出一种基于离散小波变换(DWT)和长短期记忆网络(LSTM)的电流数据预测方法。首先对电流信号进行归一化,其次使用DWT对遥测信号进行小波分解,获取信号的多层高低频小波系数,提高信号数据特征,然后通过双通道LSTM进行特征学习,预测出各层小波系数,最后通过对预测出来的小波系数进行信号重构并反归一化获得最终预测信号。通过使用某在轨卫星太阳能电池阵电流遥测数据对预测模型进行验证,结果表明提出的方法相对于传统LSTM模型具有更好的预测精度,平均绝对误差减少16.4%,均方根误差减少29.9%,相关系数提高3.2%。 相似文献
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随着遥感卫星技术的发展,遥感数据的时空分辨率不断提升,呈现出大数据、海量化的趋势,为遥感数据的筛选工作带来了挑战。传统的遥感数据检索往往出现查询结果数据量大、重叠度高的问题,需要人工进一步挑选数据,效率低且准确度不高,因此如何从大量遥感影像中快速准确地找到所需数据是目前亟需解决的问题。采用区域覆盖数据集筛选算法,利用影像的有效范围将目标区域分割成互不重叠的碎块,根据影像包含的碎块数量、成像时间和云量等参数建立归一化数学计算模型,得到一个综合代价,根据代价的大小筛选出最优影像组合,将目标区域完全覆盖。通过Landsat8数据证实了方法的有效性,并通过并行计算提升了筛选效率。 相似文献
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传统遥感卫星图像处理采用在地面进行目标检测和跟踪处理的模式，卫星将拍摄到的图像数据下传至地面数据处理中心，由地面数据处理系统对接收到的遥感图像数据进行目标检测和跟踪。然而，随着遥感图像分辨率的不断提高，需要下传的数据量增大，导致星地数据传输的时间大大增加，最终造成目标检测和跟踪的时效性降低。针对上述问题，提出一种基于多特征量判别的Canny边缘检测和联合概率数据关联的在轨海上多运动舰船目标检测和跟踪方法。将该方法利用中国科学院微小卫星创新研究院的高分微纳卫星实测数据在模拟星载的嵌入式开发平台上进行验证，结果表明该方法能够在轨对海上多运动舰船目标进行快速、准确的检测和跟踪。 相似文献
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地表发射率是热红外遥感中最为关键的参数之一,在热红外遥感的定量化研究、地表能量平衡和地物填图等领域起着重要作用。但是,从热红外遥感数据反演地表发射率需要求解病态方程。提出一种基于神经网络模型逐像元获取地表发射率的方法。该方法基于MODIS 可见光通道的反射率数据提取纹理特征,将纹理信息和可见光光谱信息进行融合作为神经网络的输入特征,发射率作为输出。获取的地表发射率结果和MODIS的标准发射率产品对比,平均误差为0.002。该方法直接建立地表发射率和地表反射率的关系,为单通道热红外卫星精确获取地表温度和发射率提供依据和可能。 相似文献
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针对锂离子电池荷电状态(state of charge, SOC)预测问题，利用长短期记忆（long short term memory, LSTM）循环神经网络建立电池SOC预测模型。在恒阻放电情况下，将电池输出电流、输出电压和电池表面温度作为模型的主要输入，使用训练样本对神经网络进行训练，使用验证样本进行验证。结果表明，用该方法进行电池SOC预测时可使最大绝对误差仅为1.96%，均方根误差为0.986%，可行性被验证。分析神经网络隐含层中不同的神经元个数对预测结果的影响，对比不同批大小情况下训练出的神经网络的预测误差。将隐含层分别设置为1至3个LSTM细胞核，得到不同条件下神经网络的预测误差。结果为电池SOC预测的神经网络模型的隐含层神经元个数、批大小和LSTM细胞核个数的设定提供参考。 相似文献
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针对移动边缘网络缓存问题，提出把计算资源推送到网络边缘，使边缘接入热点能有数据分析能力，构建基于深度学习的深度缓存策略，进一步提升缓存效率。在边缘接入热点处构建基于长短期记忆神经网络模型的缓存内容文件流行度预测系统，通过分析本地数据给出内容文件流行度预测。把内容文件流行度预测系统整合到移动边缘网络缓存系统中最大化缓存命中率，提出深度缓存策略，大大提升移动边缘网络缓存性能。在真实视频数据集上进行测试，实验结果表明：提出的内容流行度预测系统的准确度高于现有最优方法；提出的深度缓存策略与传统的缓存算法相比，在相同的缓存命中率指标下大约仅需一半的缓存存储空间。 相似文献
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为提高集装箱船舶装卸作业效率,提出基于时间窗的集装箱装卸桥调度计划模型,通过遗传算法(Genetic Algorithm,GA)进行集装箱装卸桥调度计划模型的求解.实例表明,该模型可弥补对生产作业链环节考虑的不足,为集装箱码头提供较为合理的解决方案. 相似文献
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为使生产排程与市场销售有效结合,降低保质期损耗,缩减生产成本,降低库存水平和提高订单履约率,实现企业利润最大化,研究捆绑销售策略下的易腐食品的生产排程.在捆绑产品生产时间和需求关系约束下考虑生产批量、生产准备、产品切换等因素,构建资源约束、排序约束和库存约束.在典型并行设备生产排程模型基础上创建基于保质期约束的易腐食品生产排程模型.运用Gurobi 5.0进行求解.结果表明,该模型在确保订单履约的前提下,可有效地将生产排程与捆绑销售相结合,达到控制保质期损耗的目的. 相似文献
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在遥感大数据的时代背景下,将遥感信息与实际生产结合,已经在各行各业得到广泛的应用。随着遥感信息处理与共享被应用到越来越多的领域,单一的遥感数据服务架构已不能满足实际生产条件中对于高可用、易扩展的要求。中国遥感卫星地面站存有海量的遥感影像数据,如何利用现有的数据来提供更好的信息服务一直是地面站探索的方向。在私有云环境下,通过kubernetes容器编排管理构建容器化的遥感信息技术处理平台,提供遥感信息服务。进而在容器化的基础环境、遥感影像计算处理、遥感数据接入以及用户服务模式4个方面展开技术研究,构建了集“数据查询获取—影像计算处理—遥感信息服务”于一体的遥感信息服务平台。 相似文献
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为解决复杂的自动化码头设备协同调度问题,考虑码头各作业间的相互作用和制约,以最小化船舶在港时间和主要设备作业成本为目标,构建新的装卸混合模式下岸桥(quay crane,QC)、顶升式自动引导车(lifting automated guided vehicle,L-AGV)及自动化轨道吊(automated rail mounted gantry crane,ARMG)协同调度的混合整数非线性规划模型。提出一种遗传算法与启发式策略结合的协同调度方法,实现在系统整体性能最优情况下的设备作业序列优化。该模型能充分保障QC、L-AGV、ARMG之间的协同性,并引入QC调度的主要约束,更利于与QC调度模型进一步集成。数值试验证明了该方法的有效性,可为码头装卸作业调度提供决策支持。 相似文献
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对于单幅遥感光学图像，目前已经有很多有效的色彩校正算法，但是这些算法需要人工经验或对场景的先验知识，无法满足对快速增长的海量遥感图像进行自动化处理的需求。针对这一问题，提出一种基于稠密卷积神经网络的遥感图像自动色彩校正方法DCN（dense convolutional networks）。该模型可以预测遥感图像的RGB通道的颜色校正系数K，从而对原始图像进行自动色彩校正。DCN使用稠密模块代替部分卷积层，用更少的层数实现更多的连接。DCN模型由3 000幅GF-2号遥感图像在Tensorflow框架上训练得到，损失函数为颜色校正系数向量与真值向量之间的色偏角θ。经过测试验证，校正后的图像与原图像仅有很小的色偏角，且与真实地物颜色吻合。与传统方法相比，该方法在训练后，可直接使用生成的模型对训练集中未出现的图像进行颜色校正，无需对场景的先验知识和人工经验，也无需参考图像，可实现对海量遥感光学图像的自动化色彩校正。与传统的卷积神经网络CNN（convolutional neural networks）相比，基于DCN的模型拥有更少的参数和更好的泛化能力，而且不受输入图像大小的限制，在测试集上有更好的结果。 相似文献
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为实现远洋渔船船队调度路径优化，提高调度工作效率，减少船队的运营成本，对远洋渔船船队调度路径问题建立数学模型.运用在选择和交叉策略上改进的遗传算法对模型进行求解.仿真结果表明，改进的遗传算法能有效解决传统的遗传算法易陷入早熟收敛的问题.利用该算法能快速生成具体的调度方案，且使运营成本减少，可有效解决远洋渔船船队调度路径问题. 相似文献
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针对超高频(ultra-high frequency,UHF)射频识别(radio-frequency identification,RFID)标签天线在物流领域中的实际应用,设计一类可工作于金属表面的平面UHF RFID标签天线。此标签天线由辐射贴片、弯折开路短截线、介质基板和金属接地板组成,不需要短路墙或短路通孔将辐射贴片与接地板相连,更易于加工。与常用的直开路短截线结构相比,采用弯折开路短截线结构不仅可以对标签天线的阻抗进行更有效的调节,而且能够显著地减小辐射贴片的尺寸。利用曲流技术原理在辐射贴片上开槽,实现天线的小型化。仿真结果表明,此标签天线(尺寸为20 mm×80.5 mm×2 mm)阻抗匹配良好,而且将其置于20 cm×20 cm的金属表面上,实测得到其最大阅读距离可达到为9 m。与其他标签天线相比,此类天线具有阅读距离远、尺寸小、结构简单和成本低等优点,有潜在的实际应用前景。 相似文献