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为分析2021年7月29日阿拉斯加8.2级地震引起的电离层响应,利用地震附近的全球导航卫星系统(Global Navigation Satellite System, GNSS)观测数据估算电离层总电子含量(Ionospheric Total Electron Content, TEC)及同震电离层扰动(Coseismic Ionospheric Disturbances, CIDs).从多角度对CIDs的时空分布特征进行分析,并与阿拉斯加2018年7.9级走滑型地震以及2020年7.8级逆断层地震引起的CIDs对比.在地震西南方向探测到两类CIDs,最大扰动振幅约0.8 TECU(1 TECU=1016 el/m2),并且在西南方向距离震中约1094 km的测高站EA653探测到CIDs.在震中西北、东北和北方向探测到传播速度相近的CIDs.根据CIDs的速度和频率大小将CIDs分为两类,第一类CIDs的传播速度为1.87 km·s-1,频率约为3.8 mHz,可能由地震声波引起,扰动量级最大;第二类CIDs的传播速度... 相似文献
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基于遗传支持向量机的城市扩张非线性组合模型 总被引：5，自引：0，他引：5
在分析当前城市扩张模拟模型优缺点的基础上,利用支持向量机能有效表达、拟合复杂非线性系统的功能,将多个单项城市扩张模型进行非线性组合,有机融合各单项模型优点,最后构建支持向量机的城市空间扩张非线性组合模拟模型。利用遗传算法优化支持向量机的参数,减小参数设置不合理对支持向量机建模精度引起的影响,有效提高支持向量机模型精度。通过分析组合模型误差和各参与组合的单项模型之间的关系,总结出提高支持向量机的城市扩张非线性组合模型精度的方法是：① 提高参与组合的各单项模型精度;② 增加单项模型之间的差异性。以长沙市为例,分别构建多元回归、GM(1,8)、BP网络和LS-SVM单项城市空间扩张模拟模型,并在此基础上建立线性组合城市扩张模型和遗传支持向量机非线性组合城市扩张模型。通过各模型精度对比分析证明,遗传支持向量机的城市扩张非线性组合模型精度远优于各单项模型,并且优于线性组合模型,是一种有效的城市扩张新模型。 相似文献
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半变异函数球状模型2次套合结构优化算法 总被引：1，自引：0，他引：1
为了精确描述适用于区域化变量理论的自然现象的空间随机性和结构性,运用遗传算法和模式搜索法对半变异函数球状模型2次套合结构进行了优化,得到了较好的拟合精度。 相似文献
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针对抚州市城镇住宅价格空间的演变与时序变化,利用相关分析法、熵值法和主成分分析法确定稳定性评价指标,把基于空间特征的城镇住宅价格影响因子用于相关性研究中,对城镇住宅价格影响因子的选取、影响因子的相关性、权重的确定等问题进行研究。结论：经济状况因子是城市商品住宅价格的决定因子,社会状况因子是影响商品住宅价格的重要因子,制度因素因子是影响城市商品住宅价格的一个不可忽略的方面。 相似文献
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地图扫描数字化是GIS数据采集的重要手段,地图上的图形经扫描数字化后,其几何形状和面积因误差的存在而发生改变.文中利用几何纠正与面积符合相结合的方法建立数字化点的误差模型,并根据解算结果对GIS中的图形进行纠正,使数字化后的图形面积与实测面积相一致,以满足土地管理及城市规划等部门的需要. 相似文献
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针对地理国情普查和全国土地调查数据共享问题,该文以地理国情普查数据为基础,结合第三次全国土地调查数据,对地物的分类指标进行对比分析,建立分类指标间的对应关系.采用空间叠加分析技术,对城市周边地区和山区的图斑所包含的地物类进行空间分布的差异性分析,论证数据间的共享问题以及造成两者差异性的原因.结果 表明,由于地物的分类标准、采集边界等不一,导致数据的图斑难以用准确的比率来表达数据可共享的占比.通过分析可对两份数据进行相互验证及补充,为政府的决策和规划提供科学、准确的数据基础. 相似文献
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GPS水准拟合模型的比较与分析 总被引：1，自引：0，他引：1
二次曲面模型是GPS高程异常拟合的常用方法,但在地形起伏较大的地区拟合残差较大。文中比较与分析常用的几种拟合模型,介绍一种改进的二次曲面拟合方法,通过实例验证模型的拟合精度,得出几点有益的结论,对实际生产有一定的参考价值。 相似文献
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基于Surfer的数据网格化与体积计算精度分析 总被引：3，自引：1，他引：2
本文从理论上对Surfer的主要数据网格化方法与体积计算原理进行研究,并采用检查点法、残差均方根与体积相对中误差等精度评定指标对网格数据与体积计算精度做定量分析,通过实验证实利用改进谢别像法与径向基函数法对稀疏源数据网格化精度较高。同时采用梯形规则、辛普森规则与辛普森3/8规则进行体积计算,当三种规则体积计算结果相近时数据网格化间距最优,此时体积计算精度较高。最后将这种体积计算方法用于土方计算,将结果与传统方法对比并参见国家标准,实验证明基于Surfer的体积计算方法用于工程中土方计算精度可靠性。 相似文献
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基于改进局部均值分解（LMD）及加权核函数相关向量机（RVM）算法,构建多尺度变形预测新方法。利用LMD将变形数据分解成多个具有物理意义的变形分量,并基于遗传算法优化的RVM对每个变形分量分别进行预测。将各变形分量预测结果进行叠加,最终建立多尺度变形预测方法,并应用于大坝变形预测。实验结果表明,改进LMD-RVM方法的多个精度指标均优于BP神经网络方法、RVM方法和改进EMD-RVM方法,证实了新方法的有效性及可靠性。 相似文献
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针对Harris算法提取的角点对尺度变化较敏感,且运行速度慢的问题,该文提出了一种基于相似像素的Harris角点检测改进算法。受SUSAN算法启发,改进算法首先计算目标像素8邻域内与之相似的像素数目,并据此筛选出候选角点;然后利用候选角点的相似像素数目改进角点响应函数;最后进行局部非极大抑制确定最终角点。实验结果表明,与Harris算法相比,改进算法所提取的角点位置更加准确,重复率较高,且角点检测时间仅为原算法的26.63%。本文所提算法提高了Harris算法的角点检测效率和稳定性。 相似文献