【摘 要】
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风沙活动复杂多变,使得风沙危害治理周期长、难预测、难评估。目前的风沙防治模拟系统主要基于物理建模框架,由于在受控环境中构建,预测结果容易偏离实际系统。本文从风沙运
【机 构】
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中国科学院自动化研究所复杂系统管理与控制国家重点实验室,青岛智能产业技术研究院智慧农业研究所,中国科学院新疆生态与地理研究所国家荒漠-绿洲生态建设工程技术研究中心,中国科学院自动化研究所北京智能技术工
【基金项目】
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中国科学院战略性先导科技专项(A类)(XDA20030102);国家自然科学基金项目(31700315,61533019)资助
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风沙活动复杂多变,使得风沙危害治理周期长、难预测、难评估。目前的风沙防治模拟系统主要基于物理建模框架,由于在受控环境中构建,预测结果容易偏离实际系统。本文从风沙运动物理原理着手,结合人工智能技术构建知识和数据共同驱动风沙防治模型。针对系统的复杂性,提出了一种借鉴实际工程与虚拟实验相互学习的基于ACP(人工社会+计算实验+平行执行)平行系统理论的风沙平行防治系统,预测不同风沙防治行为对风沙活动以及防治效果的影响。其中防治行为为植被种植情况,防治效果通过地表荒漠化程度表达。同时对风沙防治效果进行三维可视化展示
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