18、地理科学与应用中的云计算研究

地理科学与应用中的云计算研究

1. 云计算在地理科学中的潜力与需求

云计算为解决21世纪的诸多全球性挑战提供了超越组织、管辖权边界和大陆的能力与解决方案。对于地理空间科学而言,云计算的最终成功将取决于其能否从管理角度加速地理科学研究并改善地理空间应用操作,例如节省成本。然而,要实现这些解决方案,还需要从愿景、技术和社会等方面进行大量的研发工作。

1.1 21世纪地理科学应用的愿景演变

计算机科学的进步受到非计算机科学领域各种计算需求的驱动,云计算的发展也不例外。21世纪的许多地理科学挑战对云计算提出了新的要求,因此地理科学很可能成为推动云计算发展的主要力量。这主要体现在以下三个方面:
- 基础地理空间科学探究 :基础地理科学研究处于人类知识探索的前沿,是解决许多科学和应用挑战的关键。例如,研究地球的地质历史可能有助于科学家找到预测地震和海啸等自然灾害的方法。基础研究的突破需要全球科学家共享他们收集的本地地理空间数据。云计算有潜力促进数据处理、模拟、交换和协作,应研究各种资源的全球整合,以支持全球科学发现的云服务。
- 跨领域科学融合以实现新发现 :重要的科学发现往往发生在看似不相关的科学领域之间。科学领域的整合需要前所未有的工具和方法来促进综合科学发现。云计算有潜力通过超越每个领域的计算服务来促进科学领域的整合。确定每个领域和跨领域的计算基础设施需求,将有助于规划优化的云服务,以支持新发现的整合。
- 应用愿景 :应用愿景也是技术进步的驱动力。例如,戈尔的数字地球愿景推动了硬件、软件、信息管理和可视化的发展,最终催生了谷歌地球和虚拟地

【电能质量扰动】基于ML和DWT的电能质量扰动分类方法研究(Matlab实现)内容概要:本文研究了一种基于机器学习(ML)和离散小波变换(DWT)的电能质量扰动分类方法,并提供了Matlab实现方案。首先利用DWT对电能质量信号进行多尺度分解,提取信号的时频域特征,有效捕捉电压暂降、暂升、中断、谐波、闪变等常见扰动的关键信息;随后结合机器学习分类器(如SVM、BP神经网络等)对提取的特征进行训练分类,实现对不同类型扰动的自动识别准确区分。该方法充分发挥DWT在信号去噪特征提取方面的优势,结合ML强大的模式识别能力,提升了分类精度鲁棒性,具有较强的实用价值。; 适合人群:电气工程、自动化、电力系统及其自动化等相关专业的研究生、科研人员及从事电能质量监测分析的工程技术人员;具备一定的信号处理基础和Matlab编程能力者更佳。; 使用场景及目标:①应用于智能电网中的电能质量在线监测系统,实现扰动类型的自动识别;②作为高校或科研机构在信号处理、模式识别、电力系统分析等课程的教学案例或科研实验平台;③目标是提高电能质量扰动分类的准确性效率,为后续的电能治理设备保护提供决策依据。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解DWT的实现过程特征提取步骤,重点关注小波基选择、分解层数设定及特征向量构造对分类性能的影响,并尝试对比不同机器学习模型的分类效果,以全面掌握该方法的核心技术要点。
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