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期刊信息/Journal information
南京信息工程大学学报
南京信息工程大学
南京信息工程大学学报

南京信息工程大学

李刚

双月刊

1674-7070

nxdxb@nuist.edu.cn

025-58731025 58731117

210044

南京市宁六路219号

南京信息工程大学学报/Journal Journal of Nanjing University of Information Science & TechnologyCSCD北大核心CSTPCD
查看更多>>《南京信息工程大学学报（自然科学版）》是由江苏省教育厅主管、南京信息工程大学主办的学术类双月刊. 主要刊登电子、通信与自动控制技术；计算机科学与技术；环境科学与工程；地理、遥感与测绘技术；机械仪器仪表、电气工程；地球科学；材料科学；化学与化工；生物学；信息科学与系统科学；数学和物理学等方面的基础理论与应用研究论文. 热忱欢迎海内外专家学者惠赐佳作
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    基于图卷积网络的交通流预测方法综述

    叶宝林戴本岙张鸣剑高慧敏...
    291-310页
    查看更多>>摘要：近年来,基于深度学习的交通流预测方法一直是交通流预测领域的研究热点.与传统卷积神经网络不同,适合处理非欧几里得数据的图卷积网络在空间特征建模方面表现出了强大的能力,而反映路网空间特征的拓扑图、距离图、流量相似图等正是典型的非欧几里得数据.因此,基于图卷积网络及其变体的交通流预测方法成为交通流预测领域的一个研究热点,并取得了很多有吸引力的研究结果.本文对近年来基于图卷积网络的交通流预测模型进行了分类和总结.首先,从图卷积网络的基本定义出发,结合空域图卷积和谱域图卷积的定义详述了图卷积的基本原理.其次,根据预测模型的网络结构特点,将基于图卷积网络的交通流预测模型分为"组合型"和"改进型"两大类,并对其中最具代表性的模型结构进行了详细分析和讨论.此外,对交通流预测领域中常用于模型性能对比的典型数据集进行了综述,并以其中一个真实数据集为例开展仿真测试,展示了 4 个基于图卷积网络交通流预测模型的预测性能.最后,基于当前的研究现状和发展趋势,对基于图卷积网络的交通流预测方法研究领域中未来的研究热点和难点进行了开放性的讨论和展望.

    深度学习交通拥堵图卷积网络交通流预测

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    基于注意力时间卷积网络的农产品期货分解集成预测

    张大斌黄均杰凌立文林锐斌...
    311-320页
    查看更多>>摘要：针对农产品期货时间序列数据受多方面因素影响,非线性、非平稳数据特征难以提取而导致预测准确性不高的问题,基于"分解-集成"的预测思想,本文提出一种基于自适应噪声完备经验模态分 解(CEEMDAN)与 Transformer-Encoder-TCN的农产品期货预测方法.首先,使用 CEEMDAN 将时间序列分解为多尺度多频率的本征模态分量(IMF)与残差,降低了序列建模复杂度;其次,使用融合多阶段自注意力单元Transformer-Encoder的时间卷积网络(TCN)对各个分量子序列进行特征提取与预测,优化了序列显著特征建模权重;最后,将各个子序列预测值线性相加集成得到最终预测结果.以南华期货公司农产品指数中的大豆期货指数为研究对象,采用时序交叉验证与参数迁移的方式进行模型重训练,消融和对比实验结果表明,提出的新模型在RMSE、MAE和DS三个评价指标上具有良好的效果,验证了该模型对农产品期货预测的有效性.

    农产品期货自适应噪声完备经验模态分解自注意力机制Transformer-Encoder时间卷积网络

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    基于ikPCA-FABAS-KELM的短期风电功率预测

    徐武范鑫豪沈智方刘洋...
    321-331页
    查看更多>>摘要：为了增强在短期风电功率预测领域中传统数据驱动机器学习模型的精度,提出基于ikPCA-FABAS-KELM的短期风电功率预测模型.首先,对主成分分析进行改进,提出可逆核主成 分 分 析(ikPCA),在保证数据特征的同时,降低输入数据的复杂度,以提升模型运行速度;其次,引入萤火虫个体吸引策略对天牛须算法(BAS)进行改进,提出 FABAS算法;最后,利用 FABAS 算法对核极限学习机(KELM)的正则化参数C和核参数γ进行寻优,降低人为因素对模型盲目训练的影响,提高模型预测精度.仿真结果显示,提出的预测模型有效提高了传统模型的预测精度.

    短期风电功率预测萤火虫算法天牛须算法核主成分分析核极限学习机

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    基于VMD-CSSA-LSTM组合模型的股票价格预测

    黄后菊李波
    332-340页
    查看更多>>摘要：针对股票价格非平稳、非线性和高复杂等特性引发的预测难度大的问题,建立一种基于变分模态分解(Variational Mode Decomposition,VMD)-Circle混沌映射的麻雀搜索算法(Circle Sparrow Search Algorithm,CSSA)-长短期记忆(Long Short-Term Memory,LSTM)神经网络的组合模型——VMD-CSSA-LSTM.首先,利用VMD将原始股票收盘价数据分解为若干本征模态函数(Intrinsic Mode Func-tion,IMF)分量.然后,采用Circle混沌映射的SSA算法对LSTM神经网络的隐含层神经元、迭代次数、学习率进行优化,将最优参数拟合至 LSTM 网络中.最后,对每个IMF分量建模预测,将各分量预测结果叠加得到最终结果.实验结果表明,与其他模型相比,本文模型在多支股票数据集上的均方根误差(RMSE)、平均绝对误差(MAE)及平均绝对百分比误差(MAPE)均达到最小,预测股票收盘价格误差在 0 附近波动,稳定性更优、拟合更佳、精确度更高.

    股票价格预测变分模态分解麻雀搜索算法Circle混沌映射长短期记忆网络

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    基于改进的YOLOv5模型和射线法的车辆违停检测

    庄建军徐子恒张若愚
    341-351页
    查看更多>>摘要：车辆违法停车将会降低道路通行效率,引发交通拥堵和交通事故.传统的车辆违停检测方法参数量大且准确度低.为此,本文提出了一种使用改进的YOLOv5 模型和射线法的车辆违停检测方法.首先设计了轻量化的特征提取模块,减少模型参数量;其次在模型中加入注意力机制,从通道维度和空间维度增强模型的特征提取能力,保证模型精度;接着使用混合数据增强丰富数据集样本,提升复杂背景下的检测效果;然后选用EIoU作为损失函数提高模型定位能力.实验结果表明,改进后的模型均值平均精度达到91.35%,比原始YOLOv5s提升 1.01 个百分点,并且参数量减少35.79%.最后将改进后模型与射线法结合,在Jetson Xavier NX嵌入式平台的检测速度可以达到约 28 帧/s,能够实现实时检测.

    车辆违停检测YOLOv5s算法Ghost卷积注意力机制射线法

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    基于神经网络的VSLAM综述

    尚光涛陈炜峰吉爱红周铖君...
    352-363页
    查看更多>>摘要：传统的基于视觉的SLAM技术成果颇丰,但在具有挑战性的环境中难以取得想要的效果.深度学习推动了计算机视觉领域的快速发展,并在图像处理中展现出愈加突出的优势.将深度学习与基于视觉的 SLAM 结合是一个热门话题,诸多研究人员的努力使二者的广泛结合成为可能.本文从深度学习经典的神经网络入手,介绍了深度学习与传统基于视觉的 SLAM 算法的结合,概述了卷积神经网络(CNN)与循环神经网络(RNN)在深度估计、位姿估计、闭环检测等方面的成就,分析了神经网络在语义信息提取方面的优点,以期为未来自主移动机器人真正自主化提供帮助.最后,对未来VSLAM发展进行了展望.

    同时定位和地图构建(SLAM)深度学习卷积神经网络(CNN)循环神经网络(RNN)位姿估计闭环检测语义

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    基于改进U2-Net网络的多裂肌MRI图像分割算法

    王子民周悦关挺强郭欣...
    364-373页
    查看更多>>摘要：针对腰间盘突出患者MRI图像多裂肌病变部位分割精度较低的问题,提出一种改进的U2-Net网络的新模型,目标是使得编码和解码的子网络通过一系列嵌套的跳跃路径来相互连接.重新设计U2-Net 模型中 RSU-7、RSU-6、RSU-5、RSU-4 中间的跳跃连接,RSU-4F部分不变,用来降低编码解码子网络中特征图的语义缺失.为了提取到高质量的多裂肌特征,加入通道注意力模块,通过学习每个通道的权重,使网络能够更好地关注对任务有贡献的通道,从而提升模型的性能.为验证模型的有效性,在多裂肌MRI图像数据集上进行实验,发现相较于U-Net、U2-Net、U-Net++网络结构,骰子系数(Dice)、豪斯多夫距离(HD)以及均交并比(MIoU)3 个指标均有优化.实验结果表明,本文提出的算法对于多裂肌的MRI图像分割有较好的效果,能够辅助医生对病情做出判断.

    磁共振成像(MRI)深度学习医学图像分割多裂肌注意力机制稠密连接U2-Net

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    基于夜光遥感的东南亚国家经济发展时空特征研究

    李益敏傅星峰李媛婷吴博闻...
    374-385页
    查看更多>>摘要：东南亚地区是中国"一带一路"倡议的必经通道,也是我国发展对外经贸的重要节点区域,具有重要的战略地位.基于NPP/VIIRS夜间灯光数据,运用重心、标准差椭圆以及莫兰指数等空间分析方法,分析 2012-2021 年东南亚国家经济发展的时空特征.结果表明:东南亚国家GDP与夜间灯光数据之间存在显著相关性;从东南亚经济发展方向特征来看,东南亚经济重心整体向西北迁移,大部分灯光集中的中心已向东南亚的西北方向,即向中国的陆地边界移动了 476 km,经济重心移动和"一带一路"倡议有关;东南亚总体经济体量增大,经济发展向区域内聚集,东南亚经济发展方向性愈发明显;从东南亚经济发展空间聚集性特征来看,高高聚集和低低聚集是东南亚经济发展最显著的两种空间聚集特征,高高聚集地区起到了很好的辐射作用,带动周边地区的经济发展,低高聚集区的发展潜力较大.研究时间段内,东南亚北部低低聚集区大幅度减少.

    夜光遥感东南亚经济发展时空特征

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    中国风景名胜区空间分布特征及其影响因素

    张小东陈志禄韩昊英
    386-393页
    查看更多>>摘要：风景区是中国最具特色的自然保护地之一,也是旅游资源的主要载体.基于全国风景区POI(Point of Interest)数据和城市建设统计年鉴,综合运用ArcGIS空间分析和SPSS多元回归统计分析等方法,深度挖掘中国地级以上城市风景名胜区空间分布特征及其主要影响因素,以期为将来国家公园体系构建、新型城镇化建设和旅游资源优化配置提供参考依据.研究发现:1)中国风景名胜区呈现出东南强、西北弱的宏观格局,表现出了以主要城市群为核心集中连片分布、A级以上景区带状分布、国家级景区点状分布的空间结构;2)风景名胜区形成了"山西—湖北—广东"、"内蒙古—青海—西藏"和东南沿海三条低质率分布带,而"内蒙古—青海—西藏"和东南沿海两条低质率聚集带也表现出了较强的建设优势地位,从侧面反映出这两条带状集聚区具有较大的风景质量提升潜力;3)城市建设规模、城市人口规模、地方政府财政支出、三产发展状况和城市经济发展水平等因素都是城市风景名胜区空间差异分布的主要影响因素.

    风景名胜区国家公园旅游资源空间分布特征影响因素

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    基于MODIS和CLDAS的综合干旱监测模型研究

    邢雅洁沈润平黄安奇梁宇靖...
    394-404页
    查看更多>>摘要：传统的干旱监测指数主要考虑单一影响因子,往往无法全面综合反映干旱状况.基于 MODIS数据和 CLDAS 数据,选取多个影响因子和能够直接反映干旱程度的干旱指数作为自变量,以综合气象干旱指数(CI)为因变量,通过梯度提升机(GBM)机器学习算法建立日尺度综合干旱监测模型,并以 2015-2018 年华北地区干旱为例进行了研究.结果表明模型监测结果与站点 CI计算值具有显著的相关性,训练集和测试集决定系数分别达到 0.945 和 0.655,均方根误差(RMSE)分别为 0.033 和 0.082,综合干旱监测模型具有较高的精度.且模型监测与CI监测各月等级一致率均在 65%以上,并与标准化降水蒸散指数(SPEI)和土壤相对湿度(RSM)相关系数分别为0.68 和 0.60,能较好地反映气象干旱和农业干旱状况.典型干旱情况监测表明,综合干旱监测模型综合考虑多种干旱影响因素,能较准确地识别出干旱的发生,表征综合干旱发生状况.

    CLDAS综合干旱监测梯度提升机MODIS

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