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921.
宏观分析区域地质环境复杂程度能有效指导长距离线状工程规划选线、指导城镇规划选址。以往地质环境复杂程度评价主要针对小区域,其评价方案在应用于大区域时受到一定限制。本文总结提出了区域地质环境复杂程度评价的指导性原则,针对地学研究中长期存在的地层岩性复杂程度难以量化的特点,引入信息熵的概念,利用"地层岩性信息熵"实现了复杂程度的量化评价。以四川为例,选取地形地貌、地层岩性、冻土、断裂构造、区域稳定性、气象等6类10项指标,利用AHP法计算指标权重,基于GIS平台对境内地质环境复杂程度进行分析。研究方法对区域地质环境评价具有参考价值,成果可为四川境内长距离线状工程规划提供参考。 相似文献
922.
Ocean Science Journal - This study sought to examine the characteristics and patterns of marine algae community changes in Wangdol-cho in order to establish a theoretical basis for the development... 相似文献
923.
合成孔径雷达干涉测量(InSAR)是测绘地理信息领域快速发展的一项大地测量技术,也是卫星应用领域广泛应用的一项空间对地观测技术。本文着重对InSAR中相位噪声滤波的几种典型算法进行研究与对比,为不同滤波场景下的算法选择提供一定的参考。 相似文献
924.
为了提高卫星钟差预报的精度,针对小波神经网络(WNN)模型未能根据实际情况选取合适的小波函数的问题,本文提出一种基于"Shannon熵-能量比"的优选小波函数的小波神经网络钟差预报模型。首先利用小波函数对钟差一次差分数据进行连续小波变换,得到变换后的小波系数。然后分别计算小波系数的能量值和Shannon熵值,将"Shannon熵-能量比"(SEE)作为最优小波函数选择的评价指标,以指导选择最适合的小波函数作为WNN模型的激活函数。最后利用优选的WNN模型对卫星钟差进行预报,对预报的结果进行对比分析。结果表明:该评价指标能够根据卫星钟差实际情况准确指导WNN模型选择合适的小波函数,提高WNN模型的预报精度和适用性,使该模型可以实现卫星钟差较高精度的预报。 相似文献
925.
926.
927.
928.
Digital mobile mapping, the method that integrates digital imaging with direct geo-referencing, has developed rapidly over
the past 15 years. The Kalman filter (KF) is considered an optimal estimation tool for real-time INS/GPS integrated kinematic
positioning and orientation determination. However, the accuracy requirements of general mobile mapping applications cannot
be easily achieved even when using the KF scheme. Therefore, this study proposes an intelligent scheme combining ANN and RTS
backward smoother to overcome the limitations of KF and to enhance the overall accuracy of attitude determination for tactical
grade and MEMS INS/GPS integrated systems.
相似文献
Yun-Wen Huang (Corresponding author)Email: |
929.
对在农业资源管理中应用GIS技术的必要性进行了论述,在了解了宁波市农业资源环境的特点以及用户需求的基础上,利用GIS的二次开发技术,对宁波市农业资源管理信息系统进行了构建与开发. 相似文献
930.
河口潮汐过程受上游径流、外海潮波等因素影响,动力机制复杂,潮位预报难度大。本文提出了一种基于非稳态调和分析(NS_TIDE)和长短时记忆(LSTM)神经网络的混合模型,对河口潮位进行12~48 h短期预报。该模型首先对河口实测潮汐数据进行非稳态调和分析,通过与实测资料对比得到分析误差的时序序列,并以此作为LSTM神经网络的输入数据,通过网络学习并预测未来12~48 h潮位预报误差,据此对NS_TIDE的预测结果进行实时校正。利用该模型对2020年长江口潮位过程进行了预报检验,结果表明混合模型12 h、24 h、36 h和48 h短期水位预报的均方根误差(RMSE)相比NS_TIDE模型至多分别降低了0.16 m、0.15 m、0.14 m和0.12 m;针对2020年南京站最高水位预测,NS_TIDE模型预报误差为0.64 m,而混合模型预报误差仅为0.10 m。 相似文献