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当前重力背景场构建所需的高精度、高分辨率重力数据,已可通过多种方式获取。神经网络与重力场结合的研究方兴未艾,考虑到神经网络使用的特点,其适用于重力数据处理的插值拟合过程。本文针对重力离散数据格网化插值过程精度降低的问题,提出一种基于正交多项式神经网络对重力数据进行插值的新方法。勒让德多项式神经网络(LPNN)模型具有复杂非线性映射能力,能够对重力数据推估建模,但由于其单层结构,LPNN的计算复杂度低。通过与现有方法进行比较,本文方法获得结果的准确性和可靠性,最后在中国南海实验区域上进行高精度重力数据插值成图,进一步验证了方法的可行性。 相似文献
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高程异常控制网中利用重力数据进行推估的精度评定 总被引：8，自引：0，他引：8
在高程异常的控制网中，如我国的天文（重力）水准网，ＧＰＳ水准网等，研究了基于控制点上的已知高程异常值，利用重力资料，采用“移去－恢复”技术，推估该控制网中内插点的高程异常的方法。本文讨论了这一推估高程异常的精度和高程异常控制网及重力数据的分辨率、精度的关系，并结合我国实际情况给出了试算结果。 相似文献
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本文介绍利用计算机图形跟踪扫描系统在重力异常等值线图上进行数字化，再结合平均地形高和采用谢巴德曲面拟合推估，推估平均重力异常的有关技术问题。这一技术途径和传统的直接进行数值推估平均重力异常不同。当只备有重力模拟型资料的情况下，利用这一技术可将其转化为数值型重力资料。 相似文献
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在三维经典扰动位协方差模型基础上,推导获得局部重力异常协方差模型、局部扰动重力协方差模型,以及扰动重力和重力异常的互协方差模型,这3个模型在忽略小项后是一致的,即航空扰动重力数据与地面重力异常数据的联合处理采用一个模型即可,大大简化了处理流程.以最小二乘配置理论及本文推导的协方差模型为基础,构建了航空扰动重力测线数据与地面重力异常数据一体化处理的具体方法,利用该方法可推估地面待求点的重力异常数据,且处理过程自动完成了航空扰动重力数据的向下延拓,同时也大大削弱了航空数据中存在的系统偏差影响.在某试验区开展了一体化处理试验,结果表明,采用一体化处理得到的重力异常数据比单独使用5'分辨率航空重力数据推估获得的数据精度提高2.4 mGal,比单独使用2.5'分辨率地面重力数据推估获得的数据精度提高1.2 mGal. 相似文献
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平均重力异常是地球重力场的基本数据,在垂线偏差、高程异常、扰动重力等的计算中都要用到平均重力异常。本文在全球高程、地壳密度、海深等地球物理信息的基础上,依据均衡理论和逆威宁-曼尼兹公式两种推估重力异常的方法,在理论上对构建全球重力异常模型进行了探讨。 相似文献
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150多年来，重力均衡的理论已得到很大的发展，均衡异常与大地水准面差距在地球科学诸多学科中已得到了广泛的应用，各种均衡理论及其相应的重力异常在各种文献中已作了比较和评论；不同波长地形的重力效应，包括短波长的地形不能构成补偿也作了进一步研究。因此，在局部场中不宜用均衡补偿的方法作山区重力点值的推估，而曾经仅用地形（高程）的数据推估珠穆朗玛峰顶上的重力倒是适合的。 相似文献
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流动重力空间插值方法比较 总被引：1，自引：0，他引：1
流动重力对于地震监测具有十分重要的指示作用,对其进行空间插值能获取其空间分布特征、弥补测站数据较少的不足。本文使用球面Kriging、反距离加权、改进的Shepard 3种方法对流动重力进行插值,从数据分布、插值点个数、插值分辨率、搜索半径（搜索点数）分析插值结果,并对结果予以验证。结果表明：①与球面Kriging、反距离加权法相比较,改进的Shepard方法对于流动重力的插值能取得较好的结果,当插值区域内流动重力样本点的变化较小、不存在异常点时,使用球面克里金插值会获得连续性好、平滑度较高的插值结果;②流动重力插值过程中要根据样本点分布特征、插值范围选取适当的分辨率;③对于地球要素插值,要充分考虑其地球物理构造性质及空间相关性和变异性。 相似文献
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卷积自编码器融合了适于处理相同维度数据映射的自编码器神经网络,以及近年来在图像处理领域取得广泛应用的卷积神经网络。基于深度学习处理重力观测数据图像, 利用卷积自编码器从含噪声的重力图像中重建重力观测图像。首先,随机建模生成大量不同参数的重力异常体,正演其重力异常, 将加入噪声的重力异常和原始重力异常分别作为卷积自编码器的输入和输出进行训练;然后,模拟数据测试表明训练得到的神经网络重建效果良好;最后,用Kauring实验场实测重力数据测试该神经网络的泛化性能,并与快速傅里叶变换(fast Fourier transform,FFT)滤波、db小波(Daubechies wavelet)滤波方法进行了比较。结果表明,训练好的卷积自编码器重建实测重力数据的平均误差小于FFT滤波方法及db小波滤波,且能避免重力异常特征过度滤波而消失,受噪声干扰小于db小波滤波,综合效果理想。 相似文献
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基于最小二乘配置误差估计公式,建立了重力异常格网数据的分辨率和精度与重力异常内插值精度的关系,提出了在给定插值精度时反推已知格网数据的分辨率和精度的方法。以EGM2008重力场模型为例,在不同分辨率和精度条件下进行重力异常插值实验。实验结果与本文方法的计算结果基本一致,表明该方法具有一定的可行性。 相似文献
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杨赤中推估法是一种以二项系数加权游动平均为基础,按照迭代法几何滤波过程建立推估数学模型的最小二乘估值方法,它能够基于少量已知数据点取得好的插值效果。针对有限的降雨观测站点和分布不规则的雨量特征点数据,本文基于杨赤中滤波与推估法空间插值,以湖南省降雨观测站点数据为实例数据,实例研究了建立降雨估值数学模型和实现插值计算的过程。首先,按照逐步增大游动半径进行滤波建立杨赤中特征函数,选用负幂指数函数模型拟合特征函数,建立降雨估值数学模型;然后,设计了杨赤中空间插值计算的自动化流程,实现降雨观测变量规律性变化的最优估值,并构建出研究区连续分布的降雨空间信息;最后,将其与TRMM(Tropical Rainfall Measuring Mission)和DEM(Digital Elevation Model)数据作为协变量进行协同克里金插值的结果进行对比验证。结果表明:杨赤中滤波与推估法在不需要其他协变量的情况下,可以取得较好的插值模拟结果,证实了该方法针对少量且不规则分布的降雨观测点数据插值的可行性与有效性。 相似文献
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针对BP神经网络自身收敛速度慢、容易陷入局部极小点的缺点,引入粒子群优化算法,建立地表下沉系数的PSO-BP选取模型。利用粒子群算法反复优化BP网络的权值和阈值,将其作为BP网络的初始值,并将上覆岩层岩性、开采深厚比、松散层厚度、覆岩中坚硬岩层所占比例、是否为重复采动和顶板管理方法等主要影响因素作为网络输入,进行BP算法,直至网络达到训练指标。利用实测资料数据,建立PSO-BP预计模型,并同普通BP神经网络预计结果对比。结果表明：PSO-BP神经网络不仅训练速度快,而且预测精度明显提高,该模型对地表下沉系数选取具有一定的应用价值。 相似文献
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物理大地测量的主要任务是研究地球形状及其外部重力场。而无论是通过求解司托克斯反问题来确定大地水准面及其重力位,还是通过莫洛琴斯基问题求解似大地水准面和实际地球重力位的过程中都需要用到一个重要的量：空间重力异常。在实际计算中往往需要格网化的重力异常,因此需要建立重力异常模型。本文主要在地球物理信息的基础上,重点论述了两种推求重力异常的方法,并探讨了利用全球重力场信息源诊断与融合技术推估重力异常模型的方法。 相似文献
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国家水准原点网重力异常影响 总被引：1，自引：0，他引：1
介绍了国家水准原点网的情况,概括了水准面不平行改正、空间重力异常、布格重力异常和重力异常改正的计算方法,并利用实测重力值和高程数据进行计算分析,发现该区域重力异常影响极其微小可忽略不计。 相似文献
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高精度海洋重力异常格网插值技术研究 总被引：2，自引：0，他引：2
通过对当前常用的Kriging方法、改进的二次曲面Shepard方法(MQS)、径向基函数法(RBF)三种格网插值方法进行实验比较和分析,可以得出如下结论:MQS方法插值速度快,整体精度高;RBF插值内部区域精度很高,但是容易在边缘区域出现异常误差,而且计算速度较慢;而Kriging方法在速度上略高于RBF,但精度上要稍低于RBF和MQS。另外,基于插值误差与测区重力异常具有很强相关性的特点及RBF插值方法产生的误差特性,提出了利用光滑因子和边缘数据延拓分别对MQS和RBF方法进行改进的设想,并通过实验进行了验证。 相似文献
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在格点间隔为9 km的气象预报基础上,本文运用双线性插值方法进行局部格点加密与数据的平滑,实现局部地区的3 km格点预报。通过使用距离倒数插值、克里金插值、自然邻域插值和样条函数插值,将局部3 km格点间隔数据与其余9 km格点间隔数据整体进行插值,并使用交叉验证法比较整体插值结果,发现克里金插值方法插值精度最好,最终选择使用克里金插值方法进行精细化格点插值预报,作为气象预报人员进行精细化天气预报的参考依据。 相似文献
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一种基于主成分分析的协同克里金插值方法 总被引：1，自引：0，他引：1
针对协同克里金插值方法在插值时,辅助变量较多造成计算复杂度增加,而辅助变量较少引起插值精度降低这一问题,提出了一种基于主成分分析的协同克里金插值方法（PCA-CoKriging）。该方法首先使用主成分分析对插值相关变量进行将维,得到较少几个综合指标,然后里利用这几个综合指标作为辅助变量进行协同克里金插值。为验证该方法的有效性和数据分布对该方法的影响,本文选取了2016年北京市范围内4个季节中PM2.5浓度满足正态分布效果不同的4组数据,分别使用PCA-CoKriging和普通克里金插值方法、常规协同克里金插值方法,进行了插值试验。结果表明,本文方法与普通克里金插值方法、常规协同克里金插值法在4组试验中的平均绝对误差分别为4.91、6.04、5.61,平均均方根误差分别为6.65、8.76、7.57。综合比较,本文方法比常规协同克里金插值的平均绝对误差与均方根误差分别提升了10.73%、12.56%,比普通克里金插值法的平均绝对误差与均方根误差分别提升了18.71%、24.09%。 相似文献