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近年来,国内外学者在神经网络方面做了大量研究,使神经网络技术在计算、分析、仿真、控制等方面得到广泛应用,在变形监测和测绘数据处理领域,学者们做了大量实验和实践研究,得到丰富的研究和应用成果。本文首先对大坝变形影响因子进行分析,采用主成分分析法提取影响大坝变形的因子元素,最大程度降低因子之间的相关性对神经网络模型的影响。采用改进BP神经网和径向基函数神经网络两种方法,分析大坝变形预测预报效果,并结合相关文献研究成果,对比两种算法的优缺点,探讨神经网络应用于大坝变形监测的可行性。最后结合工程实际应用实例,研究计算表明,改进BP神经网络和径向基函数神经网络都能对实测数据有较好的拟合效果,达到大坝变形预测预报精度,在大坝安全预测预报分析中具有一定的参考和实用价值。 相似文献
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大坝工作基点实测数据结构分析及变形监测点的建立 总被引:1,自引:0,他引:1
大坝位移监测是水电行业的一个重要领域,它关系到大坝安全和生产。笔者通过对赣南某水利枢纽工程大坝位移工作基点和水准基点的实测数据结构分析及变形监测点的建立;提出了大坝位移工作基点使用TCA1800全站仪进行监测的方法;并对"观测方法改变后,采用TCA1800全站仪测量的数据与之前采用T3经纬仪测量数据基本一致,但经过平差处理后,所得最终成果相差较大"现象进行研究;达到了全站仪进行监测的效果;解决了大坝位移监测工作基点和水准基点的实测数据结构分析及变形监测点建立的相关问题。 相似文献
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自动变形监测系统集成数据库的设计与实现 总被引:1,自引:0,他引:1
指出自动变形监测系统引入集成数据库技术的必要性。从自动变形监测系统的组成、软件功能设计以及实现过程等方面,分析集成监测数据库的结构,并采用E-R建模方法构建其概念模型。使用Power Designer软件将概念模型自动转化为物理模型并生成SQL脚本文件,满足自动变形监测的应用需求。 相似文献
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云计算是网格计算及分布式计算、并行计算发展到一定阶段后衍生出来的,是这些计算方法的商业实现。云计算是一种新型的计算模型,其基础体系结构属于云计算的技术层次,主要说明系统属性和设计思想;云计算的服务集合源于服务类型,说明能带给客户什么。云计算的核心技术有数据存储技术、数据管理技术、编程模型和云安全。云计算在地理信息工程和地理空间信息网格计算中有着广泛的应用前景。 相似文献
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龚强 《测绘与空间地理信息》2015,(4):17-20
分布式计算源于并行计算。并行计算是同时使用多种计算资源,执行多个指令,协同解决大规模计算问题的过程。分布式计算是把一个需要巨大计算能力才能解决的问题分解成许多小的部分,然后,将其分配给许多计算机去处理,最后,把这些计算结果综合起来以服务用户。采用分布式计算的工作方式,其可用性和系统容错能力明显提高。在地理国情普查中,对地表覆盖影像分割时,利用分布式计算技术,既可提高分割的正确率,又可提高分割速度。利用分布式计算方法,还可以更好地解决地理国情大数据存储和文件处理,以及动态调整、协议和应用接口访问等诸多服务问题。 相似文献
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在GIS中对空间数据库的操作,难点在于采用统一的查询语言SQL对空间数据的操纵。该问题的实现需要对现有SQL语言进行扩展,使之能够识别和处理对空间数据进行操纵的语句。本文围绕分析空间查询语句结构的全过程,采用中间件对标准的SQL语言功能进行扩展。提出了一种以语法树生成原理实现标准SQL语句和扩展SQL语句的分析和进行功能分解的具体方法,展示了以中间件封装空间操作的SQL词法分析、SQL语法分析的具体实现,并给出了具体的算例。本文提出的方法为进一步研究与开发空间查询语言,空间数据操纵语言的实现提供了基础。 相似文献
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图形数据与关系数据库的结合及其应用 总被引:46,自引:2,他引:44
将空间图形数据存入关系型数据是当前数据库和地理信息系统领域研究的热点和前沿,本文提出了一种将空间图形数据存入关系型数据库的数据模型,分析了数据模型的数据组织操作,空间图形要素表达以及数据模型体系结构,根据该结构模型,实现了在SQL Server关系型数据库中对空间图形数据进行存储、拓扑运算和拓扑分析的操作,最后,给出了一个采用该结构模型实现的基于SQL Server数据库平台的精简型空间数据库引擎Spatial DatlbaseGuide软件产品,及其在土地产权产籍信息系统领域的应用实例。 相似文献
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Fei Hu Yongyao Jiang Yun Li Weiwei Song Daniel Q. Duffy 《International Journal of Digital Earth》2020,13(3):410-428
ABSTRACTEarth observations and model simulations are generating big multidimensional array-based raster data. However, it is difficult to efficiently query these big raster data due to the inconsistency among the geospatial raster data model, distributed physical data storage model, and the data pipeline in distributed computing frameworks. To efficiently process big geospatial data, this paper proposes a three-layer hierarchical indexing strategy to optimize Apache Spark with Hadoop Distributed File System (HDFS) from the following aspects: (1) improve I/O efficiency by adopting the chunking data structure; (2) keep the workload balance and high data locality by building the global index (k-d tree); (3) enable Spark and HDFS to natively support geospatial raster data formats (e.g., HDF4, NetCDF4, GeoTiff) by building the local index (hash table); (4) index the in-memory data to further improve geospatial data queries; (5) develop a data repartition strategy to tune the query parallelism while keeping high data locality. The above strategies are implemented by developing the customized RDDs, and evaluated by comparing the performance with that of Spark SQL and SciSpark. The proposed indexing strategy can be applied to other distributed frameworks or cloud-based computing systems to natively support big geospatial data query with high efficiency. 相似文献
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空间数据库是近年来GIS研究领域的热点之一,SQL Server 2005及其后续版本提供了空间数据扩展模块,能管理海量的矢量数据,基于OGC的标准,将矢量数据的存储、分析等功能与其内核结合,并且支持T-SQL,极大地简化了GIS的程序开发.本文简单研究了SQL Server Spatial的基本功能,并且基于它开发了简单的GIS应用系统. 相似文献
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多核处理器已成为当前通用计算机体系架构的主流,相应的多核并行计算技术及其应用引起了越来越多的重视,而传统的GNSS数据处理程序都是针对单处理器体系架构编写的。本文对当前多核环境下多时段或者多测站的GNSS数据处理所涉及的计算密集型任务并行算法进行研究,分析了GNSS数据处理涉及的热点计算任务,提出基于分块理论的矩阵乘法运算、矩阵分解运算等数值计算并行方法,对比了单核和多核环境下的计算时间。通过多个算例验证多核并行设计方法的有效性,利用.NET4.0框架下的Parallel Extensions实现相关并行设计。实验结果表明,GNSS数据处理的多核并行计算能充分发挥多核体系带来的性能优势,极大提高资源利用效率和GNSS数据处理效率。 相似文献