• 基于VMD-CNN-GRU组合模型的维多利亚港潮位预测

    分类: 地球科学 >> 海洋科学 分类: 数学 >> 建模与仿真 提交时间: 2024-06-27

    摘要: 本研究旨在通过气象和水文因素精确预测特定港区的潮汐水位高度。我们提出了一种基于变分模态分解(VMD)、卷积神经网络(CNN)和门控循环单元(GRU)的组合预测模型。利用香港特区政府公开的API接口,收集了2023年—2024年维多利亚港周边观测点连续12768小时的气象和水文数据。通过VMD将原始潮汐水位时间序列分解为多个子模态,以降低序列复杂度;使用CNN提取多维历史数据特征;并利用GRU捕捉特征的时序关系。与传统的LSTM等时序预测模型相比,本模型在预测集上的R²和斯皮尔曼相关系数分别平均提高了64.54 %和52.40 %,RMSE和RAE分别平均降低了40.56 %和32.83 %,显示出较高的预测精度。此外,经过灵敏度分析,模型展现出较强的鲁棒性。本模型还支持对预测步长的灵活调整,适用于长短期预测,为大湾区潮汐水位的智能监测预警提供了合理可靠的解决方案。

  • 最小妒忌公平性区位模型及案例分析

    分类: 地球科学 >> 地理学 分类: 数学 >> 控制和优化 提交时间: 2023-05-13

    摘要: 区位模型广泛应用于公共健康、义务教育、应急管理和物流配送等领域。然而,主流区位问题多以服务效率为目标,注重设施成本、距离成本、覆盖客户数量等指标,未考虑服务公平性。部分区位模型考虑服务空间公平性,但存在公平指标多且选择使用缺乏共识、公平指标会严重扭曲效率指标、模型针对简单应用场景和缺乏通用性等局限。本文创新性地引入空间妒忌这一概念,构建公共服务最小嫉妒目标函数,并将其整合在容量约束P中值问题(Capacitated P-Median Problem, CPMP)模型目标函数中,形成最小妒忌公平性区位模型(CPMP-envy)。新模型克服了最小方差目标会扭曲效率指标的局限,实现公平指标与效率指标相兼容。本文考虑城市和农村地区人口空间分布特征,以及数据规模等因素,使用三个典型区域数据探索经典区位模型和公平性区位模型的基本特征。案例实验表明:最小妒忌目标能够显著地改进设施区位空间公平性指标,特别是设施数量较少时,公平性指标能够得到较大幅度改进。最小妒忌目标在公共服务设施布局规划中具有实用性,对于构建公平性区位模型具有理论价值。

  • 均等分区问题模型、算法及应用

    分类: 地球科学 >> 地理学 分类: 数学 >> 控制和优化 提交时间: 2021-02-24

    摘要: 分区问题广泛应用于地理、经济、政治、商业、公共服务等领域。均等分区问题是其中一类问题,通常要求分区人口数量或任务量均等、几何形状紧凑和空间连续,应用于选区、销售区和巡逻区的划分。本文针对均等分区问题提出了一个混合整型线性规划模型,并设计了一个基于迭代局部搜索(ILS)的混合算法。该算法从三个方面扩展ILS:群解搜索、VND搜索及SPP模型改进。选择5个区域对模型和算法进行测试,结果表明:数学模型能够求解空间单元数量为324的案例;混合算法优化性能优异,鲁棒性强,计算效率较高。所提出的均等分区问题适用于政治分区等经典问题,在新冠疫情应急服务等领域也具有应用潜力。