A novel front-end circuit designed for PMT signals processing considering the solution of "Time Walk" correction is discussed in this paper. We are trying to apply the TOT (Time over Threshold) technique to ...A novel front-end circuit designed for PMT signals processing considering the solution of "Time Walk" correction is discussed in this paper. We are trying to apply the TOT (Time over Threshold) technique to our research. Different from traditional ways, where amplitude is measured, time width is measured for slew correction here, which takes the advantage of TDC. Expensive fast ADCs are abandoned and the whole time measurement electronics design becomes more effective and economical. Test boards have been developed and a convenient method is introduced to evaluate our TOT technique. Results have shown that a 10ps slew correction resolution is achieved throughout the amplitude range from -108mV to -2000mV for negative signals of both 5 ns leading and trailing edge with 10 ns 50%-50% pulse width.展开更多
目前网约车拼车服务存在响应不及时、乘客舒适度低等现象,亟需对拼车路线及求解算法进行优化。本文首先考虑路网条件及时间窗阈值影响,以网约车运行成本与乘客出行成本最小化为目标,构建基于双向线路的网约车拼车优化模型("one-to-...目前网约车拼车服务存在响应不及时、乘客舒适度低等现象,亟需对拼车路线及求解算法进行优化。本文首先考虑路网条件及时间窗阈值影响,以网约车运行成本与乘客出行成本最小化为目标,构建基于双向线路的网约车拼车优化模型("one-to-many"online car-hailing carpooling model under multiple constraints)。其次以遗传算法为基础,结合模拟退火温度调控机制,改进适应度评价和接受准则,提出混合遗传-模拟退火算法(hybrid genetic-simulated annealing algorithm,H-GASA)。最后以呼和浩特东站及其周围交通网络为例进行实例验证。实验结果表明,与其他算法相比,H-GASA算法在多种时间窗下均能有效降低乘客出行时间和车辆运营成本。此外,H-GASA算法得到的网约车拼车服务问题求解方案更优,收敛曲线更平缓,效率更高,验证了H-GASA在克服遗传算法过快收敛问题上的有效性。展开更多
降雨型滑坡发生的时间概率受地形、地质等综合环境影响,而滑坡易发性能够综合反映多种因素影响的孕灾环境,在不同易发区下开展降雨型滑坡时间概率研究,可充分顾及不同环境下降雨诱发滑坡的差异性,进而提高降雨型滑坡时间概率的估算精度...降雨型滑坡发生的时间概率受地形、地质等综合环境影响,而滑坡易发性能够综合反映多种因素影响的孕灾环境,在不同易发区下开展降雨型滑坡时间概率研究,可充分顾及不同环境下降雨诱发滑坡的差异性,进而提高降雨型滑坡时间概率的估算精度。以云南省绿春县降雨型滑坡为研究对象,首先,基于地理探测器(GeoDetector)与随机森林(random forest,RF)进行滑坡易发性评价,划分不同的易发区;其次,考虑前期有效降雨量,构建基于前期有效降雨量的降雨强度-降雨历时(EI-D)模型;最后,基于EI-D模型构建顾及不同易发区的降雨阈值,并计算不同时段内的累积降雨量。研究结果表明:滑坡易发性模型的曲线下面积(area under the curve,AUC)值为0.969,精度较高;基于滑坡易发性结果对研究区进行不同易发区划分,所构建EI-D模型准确率为80%,其中高易发区的估算效果较好,有70%的验证滑坡点在临界阈值之上。该方法不仅考虑了不同降雨条件对滑坡的影响,还顾及了多种因素综合影响下的易发区,能够满足复杂环境下降雨型滑坡事件时间概率估算的需求。展开更多
针对传统滑坡易发性预测方法主要依赖统一的降雨量阈值,忽视不同区域因地形、土壤和植被等环境因素差异导致的降雨响应问题,该文提出了一种提高预测准确性和实时性的解决方案。采用K-Means聚类方法,根据地形、土壤和植被等环境因素,将...针对传统滑坡易发性预测方法主要依赖统一的降雨量阈值,忽视不同区域因地形、土壤和植被等环境因素差异导致的降雨响应问题,该文提出了一种提高预测准确性和实时性的解决方案。采用K-Means聚类方法,根据地形、土壤和植被等环境因素,将研究区域划分为若干具有相似特征的子区域,为每个子区域拟合基于实时数据的降雨量阈值,提升阈值的局部适应性和针对性。将分区的实时降雨量阈值与自适应神经树模型(adaptive neural tree,ANT)集成,使ANT模型适应各分区的特定环境条件,并根据累计降雨量与滑坡发生率的关系自动调整预测阈值。以中缅油气管道贵州段为例,将整体阈值和基于K-Means聚类得到的分区实时降雨量阈值分别应用于ANT模型。结果显示,采用聚类分区实时降雨量阈值的ANT模型在精确度、召回率、F1分数和受试者工作特征曲线下面积(receiver operating characteristic area under curve,ROC AUC)值等关键性能指标上均优于仅使用整体阈值的模型。研究表明,基于K-Means聚类的实时降雨量阈值分区方法与ANT模型的集成,能够显著提高滑坡易发性预测的准确率,实现滑坡风险的实时评估。展开更多
基金Supported by National Natural Science Foundation of China (10405023)National Large-Scale Science Project BEPCII
文摘A novel front-end circuit designed for PMT signals processing considering the solution of "Time Walk" correction is discussed in this paper. We are trying to apply the TOT (Time over Threshold) technique to our research. Different from traditional ways, where amplitude is measured, time width is measured for slew correction here, which takes the advantage of TDC. Expensive fast ADCs are abandoned and the whole time measurement electronics design becomes more effective and economical. Test boards have been developed and a convenient method is introduced to evaluate our TOT technique. Results have shown that a 10ps slew correction resolution is achieved throughout the amplitude range from -108mV to -2000mV for negative signals of both 5 ns leading and trailing edge with 10 ns 50%-50% pulse width.
文摘目前网约车拼车服务存在响应不及时、乘客舒适度低等现象,亟需对拼车路线及求解算法进行优化。本文首先考虑路网条件及时间窗阈值影响,以网约车运行成本与乘客出行成本最小化为目标,构建基于双向线路的网约车拼车优化模型("one-to-many"online car-hailing carpooling model under multiple constraints)。其次以遗传算法为基础,结合模拟退火温度调控机制,改进适应度评价和接受准则,提出混合遗传-模拟退火算法(hybrid genetic-simulated annealing algorithm,H-GASA)。最后以呼和浩特东站及其周围交通网络为例进行实例验证。实验结果表明,与其他算法相比,H-GASA算法在多种时间窗下均能有效降低乘客出行时间和车辆运营成本。此外,H-GASA算法得到的网约车拼车服务问题求解方案更优,收敛曲线更平缓,效率更高,验证了H-GASA在克服遗传算法过快收敛问题上的有效性。
文摘降雨型滑坡发生的时间概率受地形、地质等综合环境影响,而滑坡易发性能够综合反映多种因素影响的孕灾环境,在不同易发区下开展降雨型滑坡时间概率研究,可充分顾及不同环境下降雨诱发滑坡的差异性,进而提高降雨型滑坡时间概率的估算精度。以云南省绿春县降雨型滑坡为研究对象,首先,基于地理探测器(GeoDetector)与随机森林(random forest,RF)进行滑坡易发性评价,划分不同的易发区;其次,考虑前期有效降雨量,构建基于前期有效降雨量的降雨强度-降雨历时(EI-D)模型;最后,基于EI-D模型构建顾及不同易发区的降雨阈值,并计算不同时段内的累积降雨量。研究结果表明:滑坡易发性模型的曲线下面积(area under the curve,AUC)值为0.969,精度较高;基于滑坡易发性结果对研究区进行不同易发区划分,所构建EI-D模型准确率为80%,其中高易发区的估算效果较好,有70%的验证滑坡点在临界阈值之上。该方法不仅考虑了不同降雨条件对滑坡的影响,还顾及了多种因素综合影响下的易发区,能够满足复杂环境下降雨型滑坡事件时间概率估算的需求。
文摘针对传统滑坡易发性预测方法主要依赖统一的降雨量阈值,忽视不同区域因地形、土壤和植被等环境因素差异导致的降雨响应问题,该文提出了一种提高预测准确性和实时性的解决方案。采用K-Means聚类方法,根据地形、土壤和植被等环境因素,将研究区域划分为若干具有相似特征的子区域,为每个子区域拟合基于实时数据的降雨量阈值,提升阈值的局部适应性和针对性。将分区的实时降雨量阈值与自适应神经树模型(adaptive neural tree,ANT)集成,使ANT模型适应各分区的特定环境条件,并根据累计降雨量与滑坡发生率的关系自动调整预测阈值。以中缅油气管道贵州段为例,将整体阈值和基于K-Means聚类得到的分区实时降雨量阈值分别应用于ANT模型。结果显示,采用聚类分区实时降雨量阈值的ANT模型在精确度、召回率、F1分数和受试者工作特征曲线下面积(receiver operating characteristic area under curve,ROC AUC)值等关键性能指标上均优于仅使用整体阈值的模型。研究表明,基于K-Means聚类的实时降雨量阈值分区方法与ANT模型的集成,能够显著提高滑坡易发性预测的准确率,实现滑坡风险的实时评估。
