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121.
TSVD是大地测量病态问题解算的常用有效方法。影响TSVD解算效果的关键因素是截断参数,现有截断参数确定方法可提供有效的截断参数,但仍难以给出最优截断参数。以均方误差最小为准则确定截断参数是一种理论依据较充分的截断参数确定方法,但均方误差计算所需的模型参数真值在实际应用中无法获得,导致该方法难以给出理论最优截断参数。鉴于此,本文研究了基于均方误差影响下(方差与偏差联合影响)参数估值变化特性的TSVD截断参数确定方法。通过TSVD依次截掉小奇异值,获得奇异值截掉前后的方差与参数估值变化,利用两者变化分析确定偏差影响,避免依赖参数真值计算偏差,从而确定出均方误差最小理论下的截断参数。数值与应用试验结果表明,本文方法确定的截断参数可有效改善TSVD解算效果,是一种行之有效的截断参数确定方法。  相似文献   
122.
连懿  陈圣波  孟治国  张莹  路鹏 《地球学报》2014,35(5):643-647
月球表面的微波辐射亮度温度与月表地质结构和月表物质的物理化学特性相关。为了对月球亮温分布异常区域进行地质分析,文章首先计算嫦娥亮温数据的时角,采用克里金插值的方法得到了不同频率不同时刻中低纬度的微波亮温图。结合奇异值分解(SVD)模型分析了月表亮温变化异常,结果表明风暴洋位置和靠近月海东北部的高地区域等存在亮温变化异常,月海区域(除风暴洋外)为3 GHz和37 GHz两个场的总体相关区域。通过对月球火山分布地区的区域亮温变化进行分析,发现这热异常可能是由于月球火山活动造成的。  相似文献   
123.
潘德元 《探矿工程》2014,41(11):1-4
多通道地下水监测技术能够大幅度降低地下水监测成本。多通道监测井成井井管是采用HDPE材质挤出若干通道的连续管材,在每个通道指定位置加工窗口,对应相应的地下水监测层位,并设计合理的填砾止水厚度。根据多通道地下水监测井特点,研制新型的止水材料。采用该种地下水监测技术,先后在北京、天津、甘肃等地建立了地下水监测示范工程。与传统地下水监测技术相比,节约了占地面积、减少了钻探进尺,与国外CMT地下水监测技术对比,适用范围更广,建井成本更低。  相似文献   
124.
针对GPS高程拟合过程中GPS基线观测量和水准高程观测量含有误差且残差中误差不相同的情况,在整体最小二乘(TLS)基础上引入比例因子λ来确定残差中误差的大小,即比例整体最小二乘(STLS)。实例计算表明,STLS比TLS和LS能够得到更好的估计参数,高程异常值拟合精度也相应提高。  相似文献   
125.
提出了一种顾及设计矩阵随机误差的最小二乘组合解法(combined least square,CLS),该算法适用于整体最小二乘(TLS)的参数估计。给出了整体最小二乘平差新算法下的精度评定公式,解决了传统TLS解算方法难以进行严密的精度评定的难题,并通过算例验证了新算法的可行性和正确性。  相似文献   
126.
VLBI技术是20世纪60年代后期发展起来射电干涉新技术,自20世纪70年代至今VLBI数据预处理主要采用硬件相关处理机。近年来随着通用计算机性能的大幅度提高,利用软件方法对VLBI数据进行相关处理逐渐成为可能。介绍了国内外VLBI软件相关处理机的研究进展情况和VLBI数据相关处理的基本数学模型。针对实际软件相关处理方法研究中数学模型应用和各类参数选取等情况作了详细介绍。根据现有数据处理精度和处理速度,进一步分析了提高软件相关处理速度的可能性。  相似文献   
127.
128.
本文论述了通过应用γ的全能谱分析方法处理放射性测量数据,保证了最终获得资料的真实性和信息量;指出了现代航空地球物理综合测量系统的资料处理和解释的组成;总结出主要铀矿区的三方面的放射性地球化学特征。最后再次指出,航空地球物理资料的处理和解释方法在俄罗斯等国的矿床普查中取得了成功。实践证明,可以有效地用于预测和普查铀矿床。  相似文献   
129.
随着石油勘探类型的转变和发展,如何高效且准确地识别地层中的裂缝变得十分重要。本文构建了斯通利波在裂缝地层中传播的理论模型,得到了斯通利波在经过裂缝带时会形成反射斯通利波,以及地层中裂缝的条数越多、斯通利波反射系数越大的理论结果。在此基础上,对辽河盆地火成岩地层的声波测井数据进行了斯通利波波场分离(中值滤波),得到反射斯通利波,并计算了裂缝地层的反射系数。同时对该地层的电成像测井数据进行了孔隙度分布谱和区间孔隙度分析。研究表明:在裂缝发育的地层,反射斯通利波能量增强,反射系数变大;裂缝发育地层电成像孔隙度分布谱明显变宽,电成像区间孔隙度中大孔隙占比增大,显示次生孔隙(裂缝)发育。  相似文献   
130.
开展铁路沿线滑坡易发性评价对川藏交通廊道工程建设及运维过程中的风险管理具有重要意义.提出一种层数自适应、通道加权的卷积神经网络(layer adaptive weighted convolutional neural network,LAW-CNN),对川藏交通廊道沿线滑坡易发性进行评价.依据野外调查和影响因素分析筛选出影响滑坡发生的影响因子,绘制滑坡编目,构造用于易发性评价的实验数据集;针对卷积神经网络的权重初值、网络层数等超参数难以优化设置的问题,提出基于影响因子信息熵的通道加权方法和网络层数优选策略,通过多通道加权和层数自适应分类卷积的方式提出滑坡易发性制图的LAW-CNN架构;搜索最优LAW-CNN网络结构并训练网络参数,获取研究区滑坡发生概率并进行易发性分级评价.所提的LAW-CNN模型可以不同权重和不同深度挖掘影响因子的深层特征,实验结果表明,模型曲线下面积(area under curve,AUC)值为0.852 8,极高易发区滑坡点密度为1.251 9,均优于SVM(support vector machine)和CNN模型;川藏交通廊道沿线滑坡极高和高易发区主要集中在大江大河两侧以及横断山区.LAW-CNN模型可较好评价川藏交通廊道滑坡易发性,能够为川藏交通廊道的建设和灾害防治提供科学的依据.   相似文献   
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