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针对传统组合预测模型中各单项预测模型赋权问题的不足,提出一种基于Theil不等系数的IOWA算子最优变形组合预测模型。利用IOWA算子,依据各单项预测模型预测值各时间点精度的不同,赋予不同的权系数,建立最优组合预测模型,并将其应用于变形数据分析与预测。实验结果表明,本文方法的预测结果比各单项模型与传统组合模型的结果更准确。 相似文献
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针对传统曲面移动拟合法中定权方式仅以采样点与待插点的距离作为权重,而忽略采样点方向性和分布对DEM插值精度的影响问题,将Shepard加权模型引入曲面移动拟合法中进行分区定权,并在此基础上对采样点的方向性和分布进行约束,提出改进的曲面移动拟合插值方法。以湖南城市学院玉壶山作为研究对象,利用线性内插法、自然邻点插值法、曲面移动拟合法和本文方法对采样点数据进行插值生成DEM,并采用数值精度指标、等值线、坡度和坡向值以及剖面值对不同算法插值结果进行分析和评价。实验结果表明,在地貌类型为丘陵和山地的混合地区,本文方法内插出的DEM效果相对较好,DEM具有良好的连续性,能够较好地模拟出研究区的真实地形。 相似文献
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针对利用GPS数据改正DInSAR大气延迟误差中存在CORS站点稀疏的问题,给出一种广义曲面拟合插值模型,并基于北京地区的GPS观测数据和SAR影像对比较了反距离加权插值模型（IDW）和曲面拟合插值模型（CSF）用于区域对流层延迟建模的精度,然后对SAR差分干涉图进行大气延迟校正。结果表明,曲面拟合模型比反距离加权模型更能反映区域单差对流层延迟特性,两次实验的插值精度分别达到了7.1和3.5 mm。采用CORS观测数据和曲面拟合内插模型,可有效削弱DInSAR中的大气延迟误差,提高DInSAR测量结果的精度。 相似文献
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利用BEMD-自适应滤波去除SAR干涉图噪声 总被引：1，自引：0，他引：1
基于二维经验模态分解特性,提出了一种基于BEMD-自适应滤波的干涉图抑制噪声算法,并对自适应滤波的窗口进行了改进。根据窗内特征自适应调节窗口大小,并通过门限来决定是否需要改变窗口尺寸,达到在同性质区增大窗口来抑制噪声,在异性质区减小窗口以最大限度地保护图像细节的目的。实验表明,该算法不仅能有效地抑制干涉图的噪声,增强滤波的局部自适应性,而且能很好地保持条纹的细节信息。 相似文献
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GPS动态监测超高层建筑物时,由于监测站和基准站高差较大,对流层湿延迟不能较好地通过传统的双差模式进行消除。本文采用基于随机游走过程的参数估计法对双差残余对流层延迟进行进一步削弱,并介绍相应的数据处理方法。实验结果表明,超高层建筑在进行GPS监测时对流层延迟残余误差不可忽略,卫星高度角越低相应延迟量越大;通过该方法进行估计改正,提高了实时动态监测精度,尤其是在高程方向的改善较为明显。 相似文献
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针对传统火灾检测系统容易受地理空间的影响，且现有的深度学习方法对动态火灾的检测能力较弱等问题，该文提出了一种动态卷积YOLOv5视频火焰多尺度目标检测算法。采用K-means++算法优化了anchor box聚类，降低了分类结果的误差。基于动态卷积思想，采用剪枝方法对YOLOv5 Neck和Head的网络头进行了剪枝，降低了模型大小，实现了视频火灾的动态实时准确检测。基于不同火灾监控视频的实验结果表明，该文方法不仅可以有效地对地面监控视频中的火灾点进行检测，还能够对无人机上监控视频中的火灾点进行检测。研究结果可以应用于基于视频的不同场景的火灾检测，从而达到对现有火灾检测系统补充的作用。 相似文献