一种HEVC帧内预测快速算法

HEVC作为新一代的视频编码标准,比现有H.264标准的压缩效率提高近一倍,但其存在复杂度较高的问题。为此,针对HEVC中帧内预测最耗时的模块,即编码单元块划分模块和帧内预测模式选择模块,提出一种适合HEVC帧内预测的快速算法。该算法将率失真(RD)代价作为阈值参数,利用候选模式集中预测模式被选中概率快速递减的规律,基于RD代价进行帧内预测块划分和帧内预测模式选择。实验结果表明,该算法在相同编码质量条件下可减少59%的HM10.0帧内预测模块复杂度,相应比特率的增加幅度小于1.34%。     

自适应神经模糊系统的LiFePO_4电池SOC预测

利用自适应神经模糊系统(adaptive neuro-fuzzy inference system,ANFIS)对电动汽车磷酸铁锂(LiFePO4)电池荷电状态(state of charge,SOC)预测研究。在分析ANFIS结构原理基础之上,采用BP(back-propagation)算法和最小二乘估计的混合算法分别建立两输入变量和三输入变量的ANFIS预测模型,并利用两种模型进行SOC预测。实例预测结果表明ANFIS能精确预测磷酸铁锂电池SOC值,且三输入变量ANFIS模型预测精度得到改善;与实测相比,三输入ANFIS预测模型的最大绝对误差在1%以下,平均百分比误差(average percentage error,APE)小于2%。     

现场总线技术在汽车生产物流系统中的应用

本文介绍了现场总线技术在汽车生产物流系统中的应用，文中阐明了采用INTERBUS总线构成的汽车生产物流信息系统的功能和特点，该系统实现了汽车生产物流中的管控一体化，取得了良好的经济效益。     

动态权重调整RED

IETF推荐RED(Random Early Detection)作为下一代Internet路由器的拥塞控制算法.但RED中平均队列长度对实际队列变化反应较慢,导致出现拥塞的时间增加,丢包增多,本文在现有RED算法的基础上通过改进RED算法的平均队列长度计算,使用平均队列长度的均值,判断拥塞的发生和结束,动态调整权重,提高RED对拥塞发生和拥塞结束的反应速度.仿真结果表明算法减少了拥塞时间,能够维持较低的实际队列长度,进而减少了数据包排队时间.     

新时期中国土地资源可持续利用的对策探讨

本文从“土地资源”和“可持续发展”的概念和理论出发，全面分析了我国土地资源在自然历史演变和开发利用中存在的问题；在分析土地资源可持续利用与中国经济、社会可持续发展之间关系的基础上，提出了21世纪实现中国土地资源可持续发展的主要对策：一是严格控制人口增长，不断提高人口素质；二是切实保护耕地，确保耕地总量动态平衡；三是建立土地资源利用宏观调控与微观管理运行机制；四是严格控制城乡建设用地总量，优化建设用地结构，实现建设用地的集约利用；五是创造良好的土地生态环境；六是建立以土地产权保护为核心的土地资源可持续利用机制。     

电力SDN通信网中面向负载均衡的路由重构

在通信网络发生故障时,为确保路径可靠性与网络负载均衡的统一,由于软件定义网络（SDN）的通信网络体系在电力通信网中已具可行性,故结合SDN逻辑集中式架构下路由快速收敛的特点,构建了路径重构模型,并采用业务路由重构算法求解.首先依据业务紧急程度、端到端通信时延、带宽需求及对电网实际运行的影响程度等因素将业务分为不同的优先级;然后以链路可用度最大为目标,以业务时延、站点等级差等为约束建立模型,以流量标准差、业务恢复率为评价指标,并在IEEE14母线系统上进行测试验证.仿真结果表明,所提算法在保证业务性能的同时具有更低的流量标准差和站点等级差,能有效实现路径重构,并确保负载均衡.     

马铃薯淀粉介电处理理化性质研究

以马铃薯淀粉为原料,研究射频和微波加热对马铃薯淀粉的颗粒形态、内部结构、直链淀粉含量、溶解度和膨胀度、热特性和黏度特性的影响。结果发现:淀粉经微波处理比经射频处理使淀粉表面更粗糙,压痕凹陷也更多。射频处理后直链淀粉含量高于微波处理后的淀粉。而微波处理后淀粉颗粒的体积平均粒径均大于射频处理后的体积平均粒径。射频处理改变了淀粉的晶型且结晶度降低,微波处理晶型不变,但结晶度增加。射频处理后淀粉溶解度和膨胀度高于微波处理。淀粉糊化温度:微波处理过的淀粉原淀粉射频处理过的淀粉。射频处理过的淀粉峰值黏度始终高于微波处理过的淀粉。射频处理的淀粉崩解值高于微波处理。     

基于空间合作关系的基站流量预测模型

针对传统的自回归积分移动平均（ARIMA）模型和长短时记忆（LSTM）单元在基站流量预测中没有利用基站（BS）间合作关系的问题，提出一种利用由用户群体在不同基站下访问产生的基站合作关系的流量预测（TPBC）算法。首先，通过基站之间的合作关系构建基站合作网络，并对此合作网络进行社区划分得到基站社区；然后，通过格兰杰因果关系检验方法寻找与目标基站同一社区且关系最紧密的若干基站，作为目标基站的合作基站；最后，使用LSTM和词嵌入层（Embedding）搭建混合神经网络，并根据目标基站和合作基站的流量信息进行流量预测。实验结果表明，TPBC在基站流量预测上的均方根误差（RMSE）相比ARIMA和LSTM分别减小了29.19%和27.47%。TPBC能有效提高基站流量预测准确率，在流量卸载和绿色节能等领域具有重要意义。     

一种基站接入用户数量波动性的对比分析方法

基于手机用户上网数据,提出了一种衡量基站在不同时段接入用户数波动性的对比分析方法——最大距离准则.利用基站接入用户数标准差的累积概率分布来表征某地区基站接入用户数量的整体波动情况,并通过基于Bootstrapping的K-S检验来衡量不同时段波动的差异大小.数值仿真验证了该方法的有效性.利用该方法对我国两个地级市手机用户上网实测数据的分析发现,基站接入用户数的波动性不仅随地区和时间不同而异,也与基站所处的场景有关.对结果的分析揭示了我国城乡发展现状以及人口结构特征,为城市规划以及基础设施的合理配置和资源分配提供了可供参考的依据.