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oe1(光电查) - 科学论文

4 条数据
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  • [IEEE 2019年第25届集成电路与系统热研究国际研讨会(THERMINIC) - 意大利莱科(2019.9.25-2019.9.27)] 2019年第25届集成电路与系统热研究国际研讨会(THERMINIC) - 基于Delphi4LED多域紧凑模型的LED灯具数字设计流程

    摘要： 本文提出一种利用机载激光雷达（LiDAR）数据对海岸淹没模型中地表粗糙度进行参数化的新方法?；诜鹇蘩锎镏?4个实地测量点与地理配准激光雷达点云数据融合训练的随机森林（RM）回归模型，计算了影响海岸陆面流态的两个关键参数——曼宁糙率系数n（底部摩擦力）和有效空气动力学粗糙长度（风速衰减）。针对每个测试站点，将激光雷达点云分为地面与非地面两类，计算最小二乘回归平面的z维（高度或高程）方差及非地面回归平面高度，这些统计量作为参数化模型的预测变量。通过自助法子采样程序（每次无放回移除一条记录，用剩余记录训练模型并预测被移除记录的地表粗糙度参数）进行模型验证。与现行基于土地利用/覆盖类型分配地表粗糙度参数的行业标准方法相比，该RM回归模型将曼宁糙率系数n和有效空气动力学粗糙长度的参数化误差分别降低93%（0.086→0.006）和53%（1.299→0.610米），这将提升海岸模型中水位与流速的预测精度。

    关键词： 激光雷达、曼宁粗糙系数、随机森林（RM）、土地覆盖、空气动力学粗糙度

    更新于2025-09-23 15:21:01

  • [IEEE 2020年第12届测量技术与机电一体化自动化国际会议(ICMTMA) - 泰国普吉岛(2020.2.28-2020.2.29)] 2020年第12届测量技术与机电一体化自动化国际会议(ICMTMA) - 基于V-I和V-P特性曲线的光伏阵列故障性能评估

    摘要： 本文提出一种利用机载激光雷达（LiDAR）数据对海岸淹没模型中地表粗糙度进行参数化的新方法?；诜鹇蘩锎镏?4个实地测量站点数据与地理配准激光雷达点云数据训练的随机森林（RF）回归模型，计算了影响海岸陆面流态的两个关键参数——曼宁糙率系数n（底部摩擦）和有效空气动力学粗糙长度（风速衰减）。针对每个测试站点，将激光雷达点云分为地面与非地面类别，计算最小二乘回归平面的z向（高度或高程）方差及非地面回归平面高度，这些统计量作为参数化模型的预测变量。通过自助法子采样程序（每次无放回移除一条记录，用剩余记录训练模型并预测被移除记录的地表粗糙度参数）验证模型效果。相较于基于公开土地利用/覆盖类型分配地表粗糙度参数的行业标准方法，该随机森林回归模型将曼宁糙率系数n和有效空气动力学粗糙长度的参数化误差分别降低93%（0.086→0.006）和53%（1.299→0.610米），这将提升海岸模型中水位与流速的预测精度。

    关键词： 激光雷达、曼宁粗糙系数、随机森林（RM）、土地覆盖、空气动力学粗糙度

    更新于2025-09-23 15:21:01

  • [2019年IEEE高功率二极管激光器与系统会议(HPD) - 英国考文垂(2019.10.9-2019.10.10)] 2019年IEEE高功率二极管激光器与系统会议(HPD) - 大气激光雷达用脉冲激光二极管的要求

    摘要： 本文提出了一种利用机载激光雷达（LiDAR）数据对海岸淹没模型中地表粗糙度进行参数化的新方法?；诜鹇蘩锎镏?4个站点的实地测量数据与地理配准激光雷达点云数据训练的随机森林（RM）回归模型，计算了影响海岸陆面流动力学的两个关键参数：曼宁粗糙系数（底部摩擦力）和有效空气动力学粗糙长度（风速衰减）。针对每个测试站点，将激光雷达点云分为地面与非地面类别，计算最小二乘回归平面的z维（高度或高程）方差及非地面回归平面高度，这些统计量作为参数化模型的预测变量。通过自助法子采样程序（每次无放回移除一条记录，用剩余记录训练模型并预测被移除记录的地表粗糙度参数）进行模型验证。与基于已发表土地利用/覆盖类型分配地表粗糙度参数的行业标准方法相比，该RM回归模型将曼宁粗糙系数的参数化误差降低93%（从0.086降至0.006），有效空气动力学粗糙长度误差降低53%（从1.299米降至0.610米）。这些改进将提升海岸模型中水位与流速的预测精度。

    关键词： 激光雷达、曼宁糙率系数、随机森林（RM）、土地覆盖、空气动力学粗糙度

    更新于2025-09-23 15:19:57

  • [2019年IEEE第46届光伏专家会议（PVSC）- 美国伊利诺伊州芝加哥（2019年6月16日-2019年6月21日）] 2019年IEEE第46届光伏专家会议（PVSC）- 火星太阳能电池阵的尘埃磨损损伤：实验研究与机遇号火星车性能分析

    摘要： 本文提出一种利用机载激光雷达（LiDAR）数据为海岸淹没模型参数化地表粗糙度的新技术。基于佛罗里达州24个实地测量站点数据与地理配准激光雷达点云数据训练的随机森林（RM）回归模型，计算了影响海岸陆面流态的两个关键参数：曼宁糙率系数n（底部摩擦力）和有效空气动力学粗糙长度（风速衰减）。针对每个测试站点，将激光雷达点云分为地面与非地面类别，计算最小二乘回归平面的z维（高度或高程）方差及非地面回归平面高度，这些统计量作为参数化模型的预测变量。通过自助法子采样程序进行模型验证：每次无放回移除一条记录，利用剩余记录训练模型并预测被移除记录的地表粗糙度参数。与现行基于土地利用/覆盖类型分配地表粗糙度参数的行业标准方法相比，该RM回归模型将曼宁糙率系数n和有效空气动力学粗糙长度的参数化误差分别降低93%（0.086→0.006）和53%（1.299→0.610米），将显著提升海岸模型中水位与流速的预测精度。

    关键词： 激光雷达、曼宁糙率系数、随机森林（RM）、土地覆盖、空气动力学粗糙度

    更新于2025-09-19 17:13:59