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地震预测是一个世界性科学难题,特别是短期与临震预测的水平与社会需求相距甚远。论文在详细分析研究地震数据特征以及常规地震预测方法的基础上,提出了一种可以实现地震震级量化预测的新方法,此方法通过解算出地震参数和天文时变参数并建立地震预测模型,对未来预测周期内发生的最大地震震级进行量化预测。本文以实验区域为研究对象并选取6个月为预测周期,采用线性回归分析方法和常规BP神经网络方法进行研究。经回溯检验,其地震震级预测中误差分别为±0.78级和±0.61级,精度均有待提高。经过总结上述两种方法的优缺点,创新的提出了基于线性回归与神经网络技术的地震预测融合模型,回溯检验结果表明,融合模型的震级预测中误差为±0.41级,地震预测效果显著提高。 相似文献
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灰色理论模型是采用较少的数据对目标进行预测,但在建模过程中容易受到随机扰动的影响。卡尔曼滤波可以很好地剔除建模数据的随机干扰噪声,和灰色理论模型结合在一起进行数据的预测,可以提高预测的精度,更好地预测目标的变形趋势。传统的灰色理论模型GM(1,1)在预测过程中没有考虑未来因素对系统的影响,做长期预测,精度会降低。文中研究在预测过程中引入新的信息,建立等维灰数递补的动态灰色理论模型,结合工程实例,与传统的静态模型作对比,动态模型预测的结果更加优化,精度更高。 相似文献
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孙同贺 《测绘与空间地理信息》2013,(3):12-13
时间序列分析是通过对研究对象随时间变化的过程来反映其变化规律并进行预测和分析。目前时间序列分析在统计、金融、贸易、信号处理及测量等学科领域都有所应用。本文对时间序列的基本概念、常用建模方法等进行了概要总结和描述,对时间序列分析在测量领域的应用进行了探讨,为今后的研究积累了一定的经验。 相似文献
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随着城市化的发展,地面交通压力越来越大,越来越多的城市开始发展地下交通轨道,不可避免地会实施隧道工程,由此引起的地表沉降是我们不得不重视的问题。本文以山东省某地铁隧道工程为研究对象,利用实测数据分析研究由此引起的地表沉降规律。一般认为peck公式只能对下沉最终值进行预测,本文将依据peck公式对隧道施工过程中的地面沉降值进行实时预测,结合实测数据,我们可以发现peck公式可以很好地预测隧道施工过程中的地表沉降规律。 相似文献
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开展土地市场分析预测研究有助于促进土地市场健康发展、提高节约集约用地效果和更好调控经济社会发展。有鉴于此,本文初步明晰了土地市场分析预测研究对象、设计了土地市场分析预测研究内容,并对土地市场分析预测方法进行了探讨。 相似文献
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一种基于模糊长短期神经网络的移动对象轨迹预测算法 总被引：1，自引：0，他引：1
预测移动对象未来某时刻位置能够为城市规划与管理、城市公共安全、城市应急指挥等提供重要的决策依据,也可为个性化信息推荐、广告定投等基于位置的服务应用提供技术支持。已有预测算法多采用固定格网剖分,位置相近轨迹点常被划分至不同格网,使得潜在轨迹模式被忽略,降低了预测精度。此外,已有预测模型不能有效学习到长序列轨迹有效信息,造成长期依赖问题。本文提出一种基于模糊长短时记忆神经网络（fuzzy long short term memory network,Fuzzy-LSTM）模型的移动对象轨迹预测算法,引入模糊轨迹概念解决固定格网剖分所导致的尖锐边界问题,并对传统LSTM进行改进,综合利用移动对象历史轨迹邻近性和周期性出行特征,提高移动对象轨迹位置预测精度。最后,采用某市10万用户连续15个工作日的移动通讯信令轨迹数据集对方法进行试验分析。结果表明,本文方法在30 min预测周期内的预测平均准确率达到83.98%,较经典的Naïve-LSTM预测模型和NLPMM预测模型分别提高了4.36%和6.95%。 相似文献
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当前的时空数据建模多是针对空间对象的离散变化,随着移动计算环境的普及以及基于位置服务的兴起,要求对连续的时空变化——移动对象进行更深入和实质的研究。介绍移动对象的概念,总结并着重分析目前移动对象数据库的研究重点,分别是数据建模、查询语言、索引结构和不确定性处理。在此基础上提出移动对象数据建模研究未来的发展方向。 相似文献
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时间序列分析及其在测绘领域的应用初探 总被引：2，自引：0，他引：2
时间序列分析是通过对研究对象随时间变化的过程来反映其变化规律并进行预测和分析。目前时间序列分析在统计、金融、贸易等学科领域应用较多,但在测绘领域的应用才刚刚开始。本文对时间序列的基本概念、常用建模方法等进行了概要总结和描述,并通过一个SPSS(Statistical Productand Service Solution,统计产品和服务解决方案)实例的分析,显示时序分析模型的应用过程,对时间序列分析在测绘领域的应用潜力进行了初步探索,为今后的深入研究积累了一定的经验。 相似文献
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以地理事件为研究对象,分析地理事件的特征要素,结合信息可视化的方法,对地理事件进行可视化表达。目的是探索大数据环境下,地理事件可视化过程中的难点,寻找面向用户、界面友好、协同交互的地理事件可视化方法,为进一步的可视分析、知识发现及预测提供技术支撑。 相似文献
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暴雨洪涝灾害一直是全球发生最频繁,影响范围最广的自然灾害之一,科学而全面地对暴雨洪涝灾害进行评价管理,具有十分重要的意义。针对暴雨洪涝淹没灾情科学预测的需求,以湖北省气象局提供的时间序列的暴雨洪涝淹没数据为基础,利用ARIMA模型(差分自回归滑动平均模型)对襄阳市2014-07-04 19:00和20:00的暴雨洪涝淹没灾情进行预测。诊断结果表明所建立的ARIMA(1,1,1)模型对襄阳市暴雨洪涝淹没数据可信度较好,对未来1 h和2 h暴雨洪涝淹没情况预测平均绝对误差分别是0.013 856和0.051 5,与实际监测值的相关性R的平方分别为0.769 9、0.458 9。该ARIMA(1,1,1)预测模型可以满足实际的预测需求。未来1 h的预测结果优于2 h预测,且未来1 h预测结果相关性较强,表明所建立的模型能够较好地应用于襄阳市未来1 h内的暴雨洪涝淹没灾情预测。 相似文献
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铜下游行业的未来需求 总被引：2，自引：0，他引：2
根据铜的消费结构,依次对各个主要耗铜行业的需求进行分析和预测。对于电线电缆业,根据历史数据中单位装机容量的铜消费量进行预测。而在家用电器业,由于空调的比重最高,选用单位冰箱和空调的用铜量预测未来的铜消费量。交通运输业是铜的第三大消费市场,其中汽车制造业占了消费量的主导地位,根据单位汽车的用铜量和未来的汽车发展总量进行预测。对于建筑业的铜消费量,则根据单位建筑面积的用铜量进行预测。在了解这些行业的消费需求的基础上,计算出铜的未来总体需求。 相似文献
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以南京市为例,构建人工蜂群元胞自动机（CAABC）模型,对2000—2007年的土地利用变化进行模拟以实现CAABC模型的校正,并以2007—2015年的土地利用变化为案例,验证该模型的有效性。模拟结果总体精度（OA）2007年为87.79%,2015年为80.61%;模拟结果的品质因数（FOM）2007年为21.23%,2015年为19.25%。基于CAABC模型和马尔可夫链预测未来城市土地总量,对南京市2025和2035年的土地利用格局进行了预测,对城市扩张和生态用地被侵占现象进行分析。模型预测结果表明,未来20年的城市扩张主要以牺牲耕地和林地为代价,2025和2035年80%的城市扩张面积来源于对耕地面积的侵占,17%的城市面积扩张是由2015年的林地转换得到的。研究表明,准确模拟、预测未来城市格局及评估城市扩张能够对生态用地侵占,以及为决策者合理规划城市、推动城市可持续发展提供帮助。 相似文献
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高层建筑物的地基沉降量是高层建筑物安全的一个重要指标,根据已有的观测数据对未来的沉降量进行观测可以有效预防灾害的发生。由于沉降量是一个复杂的非线性过程,采用非线性预测方法是一种可行有效的方法。本文将最小二乘支持向量机应用于高层建筑物地基沉降量的预测,对参数分别用交叉验证和遗传算法进行了优化。经过实例验证,最小二乘支持向量机应用于沉降量的预测是可行的,并且遗传算法优化的最小二乘支持向量机的预测沉降量精度更优。 相似文献
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GML3.0及其在空间数据共享和互操作中的应用 总被引：1，自引：0，他引：1
对GML3．0的发展和核心技术进行了深入的研究，给出了数据共享和互操作的应用实例，并对未来的GML版本进行了预测。 相似文献