文摘

本文深入分析和研究了传统走廊使用智能传感网络的建设和旅游系统规划。提出了一种节点部署和覆盖优化方法基于粒子群优化的HWSNs皇帝蝴蝶算法和极端的学习机器,减少节点部署的目标成本,减少覆盖冗余和孔隙,提高监测区域范围,并增加数据处理15.03%的敏捷性,效率12.15%,和11.31%的稳定。摘要传感器的静态参数表存储在智能传感器或存储在物联网云平台实现自动登记的静态参数的智能传感器。根据动态参数的智能传感器的特点,一个autonegotiation算法旨在实现智能传感器的动态参数由autonegotiation并完成登记而无需人工干预,其中包括四个部分:效用函数,脑震荡的协议,建议生成策略,和响应机制。智能传感系统由三部分组成:智能传感器、物联网网关,和物联网云平台;系统中各部分的功能进行了分析,选择和MAR STM32F4芯板的智能传感器和物联网网关。和耗时且乏味的问题获得智能传感器系统中,我们提出研究自适应传感器UART串口参数和传感器参数的自动登记。基于当前环境和资源特点,分析传统的走廊,生态旅游资源的现状是解决传统的走廊,一个建立评价指标体系,来评估生态旅游资源,和当前发展基础分析从四个方面:自然环境、旅游资源、产品开发、和基础设施。最后,促进可持续发展的生态旅游走廊的成都部分南部的秦岭山脉,规划和发展战略相匹配的生态旅游在成都部分走廊南部秦岭山脉脚下提出了四个方面:交通组织优化,生态景观增强,支持系统建设,区域旅游的发展。

1。介绍

随着社会技术的发展,智力这个词逐渐进入人们的观点,和情报相对快速的发展趋势,从而逐渐取代体力劳动,促进我们的生活,甚至大大提高工作效率(1]。第三次信息技术革命、物联网(物联网)发展迅速,受到各国政府的高度重视,世界各地的企业和研究机构,取得了一些研究成果。同时在互联网的时代,物联网技术尤为重要,在我们生活的各个领域。目前,物联网技术已经在生活中常用的,使我们的生活更方便、更快,尤其是在森林和海洋监测领域。无线传感器网络(网络)作为底层关键传感技术的物联网技术,称为感应“末梢神经,”是数据采集和无线传输的关键,具有重要意义,可以使多个物理世界,智能计算的世界,复杂的人类。它是数据采集和无线传输的关键,具有重要意义,互连多个物理世界,智能计算的世界,和复杂的人类社会2]。5 g时代的到来,智能终端的快速发展,5 g提供了强有力的技术支持,推动物联网的创新和发展的5 g标准满足物联网的需求对网络速度、带宽和安全性。在互联网的愿景和高流行的物联网应用的一切,将会有大量的物联网智能终端随时随地生成的数据,和物联网网关数据将多元化,multiquantified和复杂。这也带来了如何实现敏捷性,数据管理的效率和稳定物联网网关的数据管理问题。

在持续的经济高速增长的背景下,中国的自然资源和土地空间开发过程逐渐加速,生态和环境问题日益紧缩,生态环境保护迫在眉睫。在此基础上,中国颁布了一系列的政策文件的建设生态文明和生态环境保护。建设生态文明和生态文明的改革系统,生态优先的发展模式已经成为主流,和中国的发展目标迈出了重要的步伐,”美丽的中国。“世界上旅游是一个重要的产业,和所有国家都加强旅游业在经济发展中的作用,希望能提高他们的旅游业在全球舞台上的竞争力。人们的旅游方式近年来有了很大的变化,和旅游目的地的选择上,他们访问的方式,和评估标准都发生了巨大的变化3]。物联网技术已广泛应用于生活,使我们的生活更方便、更快,尤其是森林和海洋领域的监控。旅游已经成为人们休闲生活的重要组成部分,当代人们享受生活的一个重要方法。自动驾驶等现代交通的迅速蔓延,高速铁路,驱动的迅速改变人们出行的方式。在选择旅行方式,许多人不再需要旅行社安排指定的路线和旅游;通常,他们决定去哪里旅行,旅行,如何旅行,住在哪里,吃什么,买什么。超过85%的游客选择自动导向的旅游,60%以上选择自动驾驶旅游,很多人甚至想体验无人驾驶出境旅游。一个地区的旅游产品和旅游的质量声誉不仅取决于旅游景点的服务质量,酒店,旅行社,和其他旅游业,但区域综合环境也是一个重要影响因素(4]。原来的旅游发展模式往往会导致旅游区域的隔离和居民区,所以地区居民不能获得相应的收益的旅游发展和鼓励居民保持区域旅游形象。除了地理上所有领土的旅游的概念,它还包括为所有的人旅游的概念在整个领域和地区的观光相关产业,创建一个在整个地区到处旅游景观,那里每个人都建立一个旅游形象和参与旅游。领土旅游还强调,当地旅游发展的目的不仅是为游客和提高经济收入,也改善地区基础设施,推动相关产业的发展,通过旅游开发,提高服务管理和促进当地经济发展和提高居民的生活水平通过旅游业。

美丽的自然生态环境是旅游业发展的优势,且仅环保生态旅游是旅游业的健康、可持续发展之路。然而,当前的生态旅游规划主要是遵循传统的旅游规划思想,不有效地实现生态旅游的概念,不能满足自然生态保护的要求(5]。本文以生态学领域的边缘效应理论为切入点,利用边缘效应理论指导生态旅游规划、丰富了生态旅游规划的理论体系,并提供了方向整个地区旅游业的发展。领土旅游提倡景区内外的模糊界限,为居民和外国游客和保护当地自然生态和人类生态环境,和景点和城市环境的集成将成为未来主流形式的旅游开发和建设(6]。领土旅游开发和建立该地区作为一个整体的旅游目的地,实现一体化的内外环境质量吸引人的景点,这样所有的人构建区域旅游形象,创建一个区域整体旅游环境。促进区域旅游的发展需要我们改变历史景点的旅游模式,酒店和餐厅;优化整个地区的整体景观环境;和完善旅游相关基础设施和公共服务体系。

2。相关的工作

无线传感器网络具有良好的市场由于灵活的网络设置的优点,可靠性高,自我组织,适用于许多应用程序。无线传感器网络技术的快速发展,出现了一些优秀的算法,和无线传感器网络技术越来越成熟的通信效率、稳定性和可靠性,无线传感器网络的应用变得越来越广泛的(7]。市场上有很多无线传感器网络技术,如wi - fi和蓝牙技术,适合小范围应用程序;传输距离通常只有几十米;范围太大,传输的信息差,甚至不能交付,和这两个相对的功耗大;一般使用的电池不能满足长期供电,通常必须访问固定电源。罗拉可以保持其性能优良的低功耗和低成本实现了长途通信,但相应的,随着它可以容纳的节点数量的增加,当网络规模扩大,各种不相关的节点往往无效的消息转发,增加路由迂回和改善电力消耗。虽然单个无线个域网的通信距离短,可以分组的节点数量多达216,使向外扩张,在安全性和可靠性强,可以自动退出网络;根据干测试,电池可以供应一个节点超过十个月。Chang和王提出了空气质量监测、智能传感器系统由三个单元:智能传感器单元、智能手机,和服务器(8]。智能传感器单元使用空气质量传感器样本数据随时随地,智能手机通过蓝牙发送数据,将数据显示给用户,并发送数据到服务器进行处理,完成可视化等功能,和空气质量监测和Web发布。智能传感系统的关键技术,Rodriguez-Molina等人设计了rs - 485总线的硬件电路和软件驱动程序实现自动资源配置、动态适应系统结构的变化,系统和传感器参数的自动登记,但缺乏一个串口波特率自适应机制(9]。由于低功耗和体积小的微卫星,串行端口仍用作其接口,和卫星串口修改使它有一个自动注册功能。Tsetsos等人在研究智能传感器取得了巨大成就,他们研究了智能传感器面向对象建模,即插即用的策略,和其他相关方面和应用这些研究智能传感系统等各种应用程序(10]。反映生境景观元素的空间分布的复杂性,本章选择景观形状指数(LSI)和斑块形状指数(形状)来分析栖息地景观形状的复杂性。

1840年代末,西方资本主义国家的经济迅速发展,因为第一次工业革命,随着环境显著改善,旅游业也开始增长。到20世纪,西方国家已经达到高水平的经济发展和城市环境,刺激大量发展中国家的居民进入国家旅游。外国学者并没有明确提出区域旅游的概念,但是很多方面的旅游发展区域旅游的概念类似。生态旅游方面的取得的巨大成就的研究广度和深度(11]。园林路被定义的概念从开放空间、生态、环境、和线性观点。园林路的概念主要是来自欧洲的林荫大道,奥姆斯特德的公园大道,霍华德场城市。目前,国内学者开展研究生态旅游走廊,和相关的研究主要是进行园林,风景优美的路径,和遗产走廊,但研究园林,风景路径,和遗产走廊主要是进行旅游开发和文化保护的考虑区域生态背景是相对缺乏12]。因此,当前研究生态旅游走廊几乎不能满足实际需求,和传统的规划策略很难应对生态走廊建设面临的新问题,以及相应的研究内容和规划策略需要进一步讨论和改善。肖等人在他们的研究在国内ecotourism-related论文,目前生态旅游的研究主要集中在自然保护区生态旅游地区的发展,森林公园,和各省市(小的地理区域13]。Katebi等人指出,当前生态旅游的研究对象主要是小型保护区等国家公园,沿海储备,湿地公园,和大规模的空间尺度上14]。

虽然传统的物联网网关技术稳定,传统的物联网网关系统,数据解析简单地使用一个单一的数据处理模型,串行数据包的解析,不仅费时而且效率不高。面对今天的时代,物联网多样化的大量数据和传统的网关数据管理概念的缺点将被严重放大(15]。现有的传统网关的功能严重限制的多用途灵活设置网关,multiscenario灵活性和高效的多个数据实时处理。网关通信网络模型是单一的,这限制了网络的配置适应能力。从国内外相关研究,遗产保护经历了一个历史上重要的发展从传统遗产地区扩张16]。遗产保护的当前趋势已经从单一的传统元素的保护转向混合遗产的保护结合自然元素和文化元素;从传统的静态保护动态保护和生活;和从以前分散点的保护遗产的保护区域。区域线性遗产保护的过程中,两种理论方法,文化线路,遗产走廊强调文化景观保护的综合方法17]。传统遗产的空间结构的研究领域更加主观和个人经验的基础上,研究者通常,这使得它难以进行科学定量分析。传统遗产区域研究主要包括建立保护区、分类保护水平,恢复文化遗产景观等等。这些措施可以实现本地化的遗产保护该地区在相对较短的时期。然而,由于缺乏评估和分析遗产区域的结构系统,很难产生有效集成交互的地方,文化遗产的保护是与人们的生活,和文化遗产的保护和利用扮演小角色在整个区域发展,不利于提高遗产区域系统的整体价值。相比之下,微尺度遗产保护重点保护遗产的巨石解决问题。考虑到具体情况,测试设备偶尔会移动,所以仅仅依靠终端的设备地址来实现设备的管理往往达不到预期的效果。移动设备时由于人类或实验的需要,设备不能实时管理。

3所示。智能传感网络设计

物联网网络逐渐成为巨大而开发了从一个点对点的点对点数据交互的当前趋势和面对面的逐步实现互连的事情和人的结合。物联网网络正朝着高并发和高可靠性,使对象意识和意识和能力environment-aware信息分析和信息交互等人。在一个物联网网络,网关是关键构建本地网络的感知层和控制许多终端节点设备的稳定运行灵活、有效地的门之间的信息交互网络硬件层和云服务器,和控制信息流动的方向18]。描述景观模式和生态变化是一种广泛使用的定量分析方法的研究。尽管不同的景观模式的指标是不同的,他们是高度相关的。物联网的体系结构主要分为三层:感知层、网络层和应用程序层。三层之间的数据显示一个链转移的过程。传感层的感官和措施的环境信息,和数据传输到云服务器通过网络层。这些传感器就像人类的五种感官,捕捉周围的环境信号和分析和判断捕获的信号。网络层相当于人体神经系统网络,将这个感官信息传送到云服务器。无线传感器网络(网络),作为底层关键传感技术的物联网技术,被称为“末梢神经”的传感和数据采集和无线传输的关键。

灵感来自昆虫的生物习惯在自然界中,一个新的帝王蝶优化(MBO)算法在2015年基于黑脉金斑蝶的迁移行为。帝王蝶优化算法具有并行计算能力强,广泛应用于目标识别和分类、图像处理、和功能优化。最新的帝王蝶优化算法是受一种新的群智能算法找到食物的生活习惯蝴蝶,特点是收敛精度高,已广泛应用于函数优化、模式识别、图像处理(19]。然而,也有一些缺点的MBO算法在解决组合优化问题的过程中,主要在以下几方面。首先,MBO的迁移算子算法主要用于生成下一代的个体通过任意选择两个人群中的个体,这很容易导致个人的损失;因此,最终的解决方案不是一个全局最优的解决方案,但一个局部最优解和失去皇帝蝴蝶全球最佳的经验值。其次,MBO算法只选择更好的个人在产生后代的过程中,这将导致丢弃一些相对贫穷的人;因此,其搜索过程会导致人口缺乏多样性和无法找到全局最优解,而且搜索速度慢。 在哪里是寻找解决方案在当前迭代的步长计算个人的蝴蝶和表示权重系数,对应的值 。算法寻找全局最优解,粒子群优化optimization-monarch蝴蝶(PSO-MBO)算法应用于扩大人口规模,主要是优化迁移算子和蝴蝶调整算子。的过程中产生新的个体,算法可以接受与一定的概率相对贫穷的解决方案,以避免造成人口多样性的丧失,加快算法的收敛,并增加蝴蝶种群的多样性在随后寻找新的健身价值。

物联网网关数据将多元化、量化和复杂。这也带来了如何实现敏捷性的问题,效率和稳定性不足的数据管理物联网网关数据管理。证明粒子群优化性能优越的帝王蝴蝶(PSO-MBO)和榆树方法提出了在这一节中,模拟的方法以及与基本PSO算法相比,拥有算法,MBO的算法。算法的性能首先是单峰的功能测试和multipeak函数相比,紧随其后的是大量的异构传感节点的覆盖性能实验HWSNs来验证提出的算法的性能优越。首先,要监视的环境区域被认为是 米²在监测环境,50个传感器节点任意部署,包括异构节点具有不同传感半径范围内(5,20.),这是一些随机数,节点的初始能量是1 J和的能量异构节点是5 J。仿真软件MATLAB R2017a。

通用数据融合方法对网络性能的影响是增加数据传输延迟,因为执行数据融合使簇头节点执行一些数据计算和消耗一些时间。所以,一般的数据融合方法用于这些应用程序的应用程序场景不需要高数据传输延迟。在这篇文章中,我们考虑传输数据在传输的过程中从源节点到目的节点需要克服的阻塞道路,链接失败,节点能耗、数据传输速率、和许多其他问题,确保传输延迟尽可能低。水槽成功接收到源节点的异构传感节点。数据包的总数 ,和参数智能传感网络的平均传输延迟。比较了网络的传输延迟曲线网络的四个算法如图1。

在基于无线传感器网络的智能开关控制系统,考虑一些实时设备管理过程中遇到问题的情况,可以实现电气设备的锁定控制终端的地址(20.]。考虑到具体情况,测试设备可能偶尔存在移动,这样的管理设备只依靠终端的设备地址常常不能达到预期的效果,当设备遇到人工或实验。当设备感动人类或实验的需求,不能实时管理设备。解决上面的问题,我们引入一个定位算法对节点的子节点实现精确定位,这样,当设备移动时,他们仍然可以准确定位来实现精确管理的设备。智能传感器的连接是通过UART串行接口完成;嵌入式系统完成基本的传感器管理功能和解析,流程和封装了数据发送的智能传感器,将打包的数据信息发送到物联网云平台通过网络接口。

DV-HOP算法使用定位节点之间的跳数,乘以平均跳距离与最小跳数的网络,实现两个节点之间的估计距离。DV-HOP算法不断广播消息的目的是实现网络中通过选择一个参考节点;接收消息的节点将收到消息,跳数,记录和转发,然后跳计数将被添加一个如果不止一个参考节点。跳数的大小比较,最小跳数存储在同一时间。自参考节点的距离(锚节点)是已知的,可以计算平均跳距基于最小跳数和已知的参考节点的位置信息,和平均跳距离是播放。

该算法简单,容易实现,因为它只发送和接收信息,并且不需要额外的硬件设备,但要求高的网络连接,并增加参考节点的数量可以提高网络连接,而成本也增加了,这是更适合与高网络连接相对密集的网络。

智能传感器包含一个内部模拟信号到数字信号电路,可由其内部单片机处理得到数字信号;一个存储单元存储传感器参数(静态和动态参数)和其他数据,等;和嵌入式单片机微处理器编程功能来处理数据并与之交互物联网网关(21]。每个模块的功能设计智能传感器如图2。物联网网关是智能传感器系统的重要组成部分,是智能传感器和之间的媒介物联网云平台来处理传感器和远程用户之间的通信。智能传感器的连接是通过UART串行接口完成;嵌入式系统完成基本的传感器管理功能和解析,流程和封装了数据发送的智能传感器和封装的数据信息发送给物联网云平台通过网络接口。网络连接需要高。增加参考节点的数量可以提高网络连接,成本也增加了。它更适合与高网络连接相对密集的网络。

4所示。传统的走廊建设和旅游系统规划和设计

遗产走廊都是线性的。传统主题是线性的,一个属性区别与独立的文物,历史文化名城,历史很多风景区,等。也因为它的线性性质,保护网站需要一个增强的集成管理方法和整体规划策略,而不是一个传统的单保护方法。各种尺度的走廊,可以行古代历史事件,长城遗址,工业运河网站或铁路,或网站走廊形成的一系列网站网站系列。遗产廊道的空间水平进行了分析,和它的组成包括四个主要的元素:一个绿色生态走廊、网站、走小路,和一个解释系统。节点之间的空间关系形成的生态走廊,网站,和步行轨迹如图3。

栖息地景观模式使用的定量分析景观格局指数可以提供足够的反馈信息不容易直接解释景观模式,阐明的基本模式中的元素空间分布格局,并描述景观模式和变化,这是一个广泛使用的定量分析方法在生态研究。不同的景观格局指数不同,但他们是高度相关的。有各种各样的景观格局指数,可以分为缀块索引,贴片式液位指数和景观指数(22]。因为缀块指数只描述个人补丁的特点,它不能描述一定景观类型片的结构特点和景观格局,所以本文选择补丁式液位指数和景观指数进行分析。旅游已经成为人们休闲生活的重要组成部分,当代人们享受生活的一个重要方式。

FRAGSTATS软件计算景观格局指数,美国俄勒冈州立大学开发的。它只需要一个合理的定义和测量的基础景观描述补丁通过计算指标的特点,和软件可以计算多个景观格局指数同时,哪个更实用。在实践中,光栅分类映射处理ArcGIS输入,然后设置相关的工艺参数,最后,选择相应的索引类型获得结果。 在哪里的面积是补丁和补丁 ,分别在生境景观的斑块总数,是补丁之间的连接的数量和补丁 ,和的面积是整个景观。IIC不等的价值 ,IIC值越小,越小生境斑块之间的连通性,反之亦然。原来的旅游发展模式往往会导致旅游区的隔离和居民区,所以该地区居民没有得到相应的好处在旅游开发中,热情的居民保持区域旅游形象是气馁。

栖息地景观的形状特征是栖息地景观结构的重要组成部分,和形状特征不同的栖息地景观生态过程有重要的影响,比如物种迁移和繁殖,反映了栖息地景观元素的空间分布的复杂性。在本章景观形状指数(LSI)和斑块形状指数(形状)选择分析栖息地景观形状的复杂性。景观形状指数(LSI)是最简单和最直接的指标来描述景观类型的形状的复杂性,和大规模集成电路的值越大,越复杂的景观类型的形状。LSI值的栖息地不活跃的区域研究的区域,除了农业景观(H3),超过了LSI值栖息地的活跃地区,如图4。

图4表明栖息地景观黑麂的形状不活跃区更为复杂和分散比活跃区。在所有栖息地景观在黑麂活跃区域,不活跃的区域,和整个研究区域,景观类型最大的LSI值是所有其他森林景观(H2),这也进一步证明了其他nonforest景观带来切割影响整个森林景观,尤其是其他森林景观,加剧该研究地区森林景观的碎片。景观类型与最小的LSI的价值观都是流域(编辑),表明在研究区流域最常规的形状和最少的复杂性。最小的景观类型LSI最低的值是水(编辑),表明研究区水的形状是最普通和最复杂的,和水是相对常规的形状由于研究区域的一些水库的建设。

5。智能传感网络性能测试

软件测试平台的功能层和硬件subfunctional模块电路进行测试。后第一个异步测试软件和硬件实现,测试结果是合格的。然后同步测试软件之间的兼容性和物理硬件层的平台,共同嵌入式硬件进行测试软件的总体性能。改善区域基础设施通过旅游开发,推动相关产业的发展,提高服务管理,等等,通过旅游业全面刺激当地的经济,提高居民的生活水平。这个链接的目的是为了测试整个平台是否符合预期的功能需求以及实际生产环境的要求。平台测试需要建立一个测试环境,模拟真实的生产环境中进行性能测试和功能测试。

在智能传感器和一个物联网网关之间的谈判,要么或向另一方发送一个提议分配一个值 每个属性在属性集。建议发送的来 , 需要确定的效率的建议。量化的效率建议,智能传感器和物联网网关需要一个实用价值衡量的效率价值 ,和效用函数可以计算这个工具价值。和不同的属性对智能传感器有不同的重要性和物联网网关。我们可以分配一个权重智能传感器的属性和物联网网关根据它们的重要性。例如, ,的价值表示属性的重要性为和 。

平均网络能耗数据融合方法反映了数据融合效率,优化理论的基础,是一个重要指标评价HWSNs的性能。网络中的能量消耗在最初的时候,网络能耗的四个算法是一致的,与轮询的数量,网络的平均剩余能量逐渐减少。网络能源消耗是一个重要因素反映了网络数据融合的效率和可靠性;轮询的数量的增加,平均能源消耗的四个算法轮变化曲线如图5。

在图5在数据融合的开始,所有四个融合算法的能量消耗很大,但随着仿真所得,所有四个算法的平均能源消耗逐渐减少,这主要是因为异构节点的能量消耗很大一开始和节点死亡发生,和异构节点的数量逐渐减少在以后的阶段,和平均能量消耗也减少23]。从四种算法的比较,可以得出结论:经典的9月集群路由协议最大的网络能量消耗,和BAT-ELM-based数据融合策略在本章提出最小的能源消耗。随着模拟投票的数量增加,9月的网络能耗数据fusion-based方法减少了近93%,BP神经网络减少约75%,和榆树数据融合方法减少约66.7%,整体,提出数据融合方法有最少的网络能耗。

在物联网网络,网关是一个非常重要的一点。它构建一个局域网在感知层,能灵活、有效地管理许多终端节点设备稳定运行。处理大数据的问题沟通,网络能耗高,及融合率低HWSNs的数据融合过程,本章提出了一种数据融合方法HWSNs基于蝙蝠算法优化限制学习机器根据异构传感节点的时空特征。考虑到蝙蝠算法用更少的参数设置和一个简单的模型,在隐层节点的数量,数据融合的网络权值和阈值参数模型可以快速获得。仿真实验表明,该轮为BAT-ELM-based数据融合算法可以有效地提高数据融合效率,减少数据传输延迟,并延长网络的生命周期。

6。传统的走廊和旅游系统仿真应用程序

MaxEnt模型是一个基于生态的原则立场的物种分布模型和最大熵,可以预测物种的潜在栖息地分布在研究区只有两种类型的数据:物种“发生点”和环境特征变量。模型中施工过程,黑麂的分配点数据和环境变量被导入到MaxEnt模型,25%的分配点数据被随机选中模型检测,剩下的75%被用于模型建设、和其他参数被设置为默认值,在物流和结果输出格式。模型试验是应用程序模型的一个重要组成部分。如果不测试,模型预测结果的准确性和可信度结果不能确定。MaxEnt模型用于本章有其测试功能,可以测试仿真准确性的ROC曲线包围的面积的大小(主题工作特性曲线)和横向协调(AUC)生成的模型,并使用重叠(刀切法)检测环境变量的影响的重要性分布的黑色麂皮。如图6,训练集和验证集的AUC值分别为0.959和0.943,分别表明MaxEnt模型取得了“优秀”的预测结果,可以很好地预测黑麂的栖息地适宜性分布在研究区。

模型构建器是一个图形化建模工具构建地理处理工作流和脚本提供的模型生成器ArcGIS,从而简化复杂的地理处理模型的设计和实现。在ArcGIS模型构建器可以创建通过扩大ArcCatalog工具箱,右击我的工具箱,选择新的工具箱,生成一个新的工具箱,并选择新的模型在工具箱中。或直接在主菜单中,选择模型构建器在地理处理。通过运行模型,已建成,栅格地图获得如图7。获得解决方案不是一个全球最优解,但当地最优解和全局最优经验值的黑脉金斑蝶。

如果合适的栖息地的IIC和PC值大于临界面积补丁的合适的栖息地关键领域补丁在走廊建设之前,它表明,走廊是有效的。如果合适的栖息地关键区域的IIC和PC值补丁后走廊建设高于合适的栖息地关键区域的补丁在走廊建设之前,走廊建设是有效的,但不是有效的。施工前的走廊,IIC和PC值适合黑麂的生境斑块之间的0.015和0.017,分别和景观连通性很低。通过生境走廊的建设,IIC和PC补丁之间的值增加到0.032和0.050,分别和他们连接明显改善。因此,生境走廊的建设可以有效改善生境斑块之间的连接,具有积极的影响促进黑麂人口的迁移和扩散的关键领域合适的栖息地。

7所示。结论

在本文中,我们使用智能传感器构建智能传感网络构建一个传统的走廊和探索旅游的规划和应用系统。覆盖优化的数学模型是建立在一个二维平面区域,以及限制学习机器应用于优化网络覆盖的三个权重系数,网络效率和能量平衡系数。计算覆盖率的过程被认为是与混沌初始化方法来增加种群的数量。人口更新执行通过优化蝴蝶迁移率和调整率通过粒子群算法,帝王蝶优化算法可以很容易地跳出局部最优,收敛快速找到全局最优解。仿真结果表明,该算法可以显著提高网络覆盖在了网络节点的部署。智能传感系统基于UART串口组成的智能传感器、物联网网关,一个物联网云平台设计基于物联网。智能传感系统中每个部分的功能进行了分析和选择合适的硬件模块。手动配置的问题的智能传感器参数和UART串行通信参数的UART基于串口的智能传感系统进行了分析,并研究自适应UART串口参数和自动登记的智能传感器参数。绿色走廊适用性分析和评价的结果作为基础数据建设的绿色走廊,和总体框架方向从四个方面提出了建设绿色走廊:建设原则,选择最优区域,施工方案比较,和整体建设,建设传统走廊模拟。本研究虽然取得了一定成果,然而,仍有许多问题所涉及的知识文化遗产廊道和生态恢复,值得进一步探索。 The scientificity of the weight allocation of the indicator system, which is based on the characteristics of the edge zone and subjectively determined by using hierarchical analysis, can be further discussed. We hope to give criticism and correction for the shortcomings of this paper.

数据可用性

使用的数据来支持本研究的发现可以从相应的作者。

的利益冲突

作者宣称他们没有竞争的经济利益或个人关系可能出现影响工作报告。

确认

这项工作是支持的2022年河南省哲学社会科学规划项目“研究政府授权机制,提高乡村旅游地区的农民的生计河南省“阶段性研究成果(2022号bjj036)。