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地表沉降不仅影响社会经济的可持续发展,还威胁人类的生命安全.高精度的地表沉降预测对人类预防地质灾害具有重要意义.现有的预测方法因模型参数难以获取或相关数据的缺乏而难以得到可靠的预测结果,针对此问题,本文提出一种基于深度学习的地表沉降预测方法.首先采用多主影像相干目标小基线干涉技术MCTSB-InSAR获取大区域高精度地表形变时序反演结果;其次利用循环神经网络作为网络架构,用长短期记忆(LSTM)模型进行地表沉降特征学习;最后采用网格搜索的方法调整模型参数,进而获取最优的模型参数组合方案.实际观测结果显示,相较于现有地表沉降预测方法,本文提出的预测模型平均绝对误差(0.3 mm)至少降低了27.3%,差分沉降量平均预测精度至少提高了8.9%.空间格局分析的结果表明,LSTM模型对于大区域时序形变的短期预测是有效的. 相似文献
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来自汉王场-周公山地区周公2井和汉6井峨眉山玄武岩钻井岩心样品显示峨眉山玄武岩有:隐晶玄武岩、杏仁状玄武岩,凝灰岩,火山角砾岩,凝灰角砾岩,绿帘石岩,赤铁矿染玄武岩,红土化玄武岩和脉岩等九种岩石类型.其中发育的杏仁体成分有:赤铁矿杏仁体、绿帘石杏仁体、石英-绿泥石杏仁体、蛋白石-赤铁矿杏仁体、磁铁矿-赤铁矿杏仁体、榍石-玉髓杏仁体、绿帘石-葡萄石-绿泥石杏仁体、钛铁矿-玉髓-绿泥石-玉髓杏仁体等8种,脉体有:长石脉、赤铁矿脉、石英脉、绿帘石脉、绿泥石、榍石脉、方解石脉、玉髓-水铝英石脉、方解石-赤铁矿脉、方解石-绿泥石脉、石英-方解石脉、石英-绿帘石脉、石英-沥青脉、赤铁矿-玉髓-绿泥石脉、绿帘石-绿泥石-玉髓脉等15种.这些脉体和杏仁体形成于峨眉山玄武岩形成演化的不同阶段,喷溢期流体受岩浆原生组分影响,大气降水影响程度低,温度属高-中温,脉体包裹体盐度-温度为正相关,代表性产物为赤铁矿脉;风化期流体主要来源于大气降水,氧化作用和水解作用对脉体的发育产生了很大影响,这一时期δ13C为低-中负值,包裹体盐度、温度低,以水铝英石脉最为典型;进入埋藏期以后,上覆地层水和深部的卤水对岩石进行改造,这一时期的流体属低-中温,包裹体盐度与温度呈负相关,受有机质影响,δ13C呈高负值,以绿帘石脉最为典型. 相似文献
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提出了一种基于自然语言的线/面目标空间关系集成表达方法.首先,将线目标进行细化分解得到n个特征点和n—1条特征线,根据自然语言的描述习惯分别针对每个特征点和特征线建立线与面目标之间的空间关系,然后按照自然语言以线目标的走向为顺序对线面间空间关系进行描述的规则,对拓扑、方向、度量关系进行集成描述.实验验证了本文方法的可行性. 相似文献
126.
探讨了线状要素Morphing变换中长度的变化规律。对于给定的对应线状要素,利用OptCor算法结合线性插值算法建立其间的对应点关系,并以对应点间的直线作为移位路径内插生成中间线状要素。在此基础上,对不同类型的线状要素数据进行试验,发现内插线状要素长度呈二次曲线形式减小,通过利用一元二次曲线回归模型进行拟合并检验该模型的显著性,说明了利用一元二次曲线回归模型描述及预测内插线状要素长度变化规律是可行的,这亦为进一步建立Morphing变换程度与地图比例尺的对应关系奠定基础。 相似文献
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通过分析目前二级、三级客户机/服务器WebGIS体系结构的不足,提出了一种基于JNLP协议的四级客户机/服务器WebGIS体系结构,该体系结构可以很好地解决客户端软件发布和维护问题,提高WebGIS系统运行效率. 相似文献
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