基于GEP的桩顶水平位移预测模型研究     

李妍妍 《测绘与空间地理信息》2016,(10):205-208

桩顶水平位移的变形监测是一项重要内容,针对传统预测方法存在的不足,本文采用基因表达式编程(GEP),利用Eclipse平台下的Java编程语言,建立了桩顶水平位移预测模型。将灰色GM(1,1)模型、BP神经网络模型和基因表达式编程(GEP)这三种模型对桩顶水平位移的预测结果进行对比分析,得出基因表达式编程不仅能够提高桩顶水平位移的预测精度,而且其学习效率比灰色GM(1,1)模型和BP神经网络模型也有显著提高,从而证明基因表达式编程模型在桩顶水平位移预测方面具有可行性。  相似文献   

Assisted network governance: An inclusive innovation to mitigate extreme water scarcity     

《Global Environmental Change》2022

We study a local innovation of natural resource governance in Chile in times of extreme water scarcity. Through the issuance of a scarcity decree, the government obliges local water user associations (WUAs) to reach viable water redistribution agreements in order to avoid being overruled by the state. In the Aconcagua River, the government together with the WUAs created the Executive Committee, where only the WUAs have a vote, but private and public stakeholders participate in the process of negotiating water use agreements. Grounded on thematic coding of the detailed minutes of over 80 committee meetings since its inception, we examine the workings of a new local model of Assisted Network Governance (ANG). Based on content and social network analysis of over 1,000 directed interactions among committee members, we find that ANG, as an element of broader hybrid governance, has not only produced viable agreements for immediate water redistribution, but has also facilitated longer-term system improvements by building mutual understanding, resolving conflicts, and mobilizing external resources to improve infrastructure. We conclude that ANG helps accomplish common objectives in the field of natural resources under conditions of extreme water scarcity.  相似文献   

利用深度神经网络和先兆信号的江苏夏季降水客观预测方法     

蒋薇  刘芸芸  陈鹏  张志薇 《气象学报》2021,79(6):1035-1048

利用1961—2019年江苏省67个站降水量和气候指数数据集等资料,选取大气环流、海温和积雪等先兆信号的不同组合作为预测因子方案,通过对比不同机器学习方法对江苏省夏季降水开展预测试验。结果表明,深度神经网络（Deep Neural Network,DNN）较传统统计方法和其他机器学习方法有一定优势,深度神经网络结合动态权重集合因子方案对江苏省夏季降水的预测技巧最高,其独立样本检验结果稳定,2015—2019年的平均PS评分为76.0,距平符号一致率为0.62,距平相关系数达0.35,尤其对江苏省中南部的预测技巧更高,具有业务应用价值。不同预测因子方案对比分析表明,大气环流因子在江苏省夏季降水预测中做主要贡献,而海温因子和积雪等其他因子也有正贡献,说明使用综合性预测因子以及集合方案有助于提升季节预测准确率。   相似文献   

Urban Sustainability Evaluation Based on Remote Sensing and Network Data Support: Progress and Prospect     

Xiaoyu Song  Jun Gao  Xin Li  Weiyue Li  Zhonghao Zhang  Liangxu Wang  Jing Fu  Chunlin Huang  Feng Gao 《地球科学进展》2018,33(10):1075-1083

The sustainable development of the city is the key to the realization of the global sustainable development goals. Urban sustainability evaluation is a measure to the sustainable development of cities, and basis of sustainable urban development. The current evaluation method is based on statistical data which is low spatial resolution, long period and high cost. In recent years, remote sensing data, network data and the multivariate data have been used for the evaluation for the sustainable development of cities, and there have been many related research cases, which provides a new idea and method to carry out the high resolution evaluation of urban sustainable development rapidly, accurately and cheaply. This article reviewed the remote sensing data and network data in the progress of the application in the evaluation to the sustainable development of cities, and discussed the advantages of remote sensing and network big data in the objectivity, accuracy, and timeliness of evaluation compared with traditional data. Based on the sustainable urban development indicators of the United Nations Sustainable Development Goals (SDG), a basic framework for the evaluation of sustainable development of cities with high temporal and spatial resolution of big data such as remote sensing data and network big data was proposed. The introduction of remote sensing and network big data will change the inherent paradigm of sustainability assessment, make high-resolution real-time evaluation possible, further innovate analytical techniques, improve data accuracy, and make clear the alternative relationship with traditional data being the focus and the only way to realize the replacement of traditional data by remote sensing and network big data.  相似文献   

基于卷积神经网络的速度大脉冲识别方法研究     

牛志辉  陈波  卜春尧 《震灾防御技术》2021,16(3):485-491

含速度大脉冲的强地震动具有复杂的特性,人工提取速度大脉冲特征的方法较繁琐,故利用卷积神经网络（CNN）在图像特征自动提取方面的优势,提出基于卷积神经网络图像识别的速度大脉冲识别方法。基于美国太平洋地震工程研究中心NGA-West1数据库提供的强地震动记录,筛选出6 000条非脉冲记录和91条含有速度大脉冲的强地震动记录。采用在原始记录中加入高斯噪声和过采样的方法,使2类记录样本数量达到均衡。利用本文建立的卷积神经网络模型对2类记录速度时程图进行特征自动提取和分类识别,结果显示测试集准确率为99%,表明本文卷积神经网络模型能够自动提取速度大脉冲特征,进而复现已有结果。将本文方法与传统方法进行了对比,结果表明,对含有多个速度脉冲的强地震动记录的识别,本文方法优于传统方法,具有较高的可靠性、鲁棒性、灵活性。  相似文献   

GPS-Net授时系统在气象业务中的应用     

马中元  朱春巧  王华军  俞炳  潘江平  林春  肖玉玲  桂保玉 《气象》2010,36(4):132-136

随着气象事业的发展和制作精细化预报的需求,气象业务系统对时间的要求及时间概念的重要性愈来愈被认识。统一气象业务系统的时间,对提高观测数据质量起到十分重要的作用。GPS-Net授时系统是采用GPS时间源及系统接收软件技术,对计算机进行授时服务。通过Network网络授时发布软件和Network用户终端接收软件技术,将标准的时间经过网络传递给若干用户,同时还要充分考虑GPS系统安全和网络安全。结果表明:GPS-Net授时系统能准确地获取GPS时间源信息,并通过网络技术发布到用户终端上,使气象业务系统获得标准的时间误差小于1秒。由于采用网络发布式和气象内网限制方式,有效地减少了服务器和用户终端的负担,防止了外网病毒与黑客的侵入。GPS-Net授时系统为气象装备和气象业务系统,提供了快捷、准确、自动的授时解决方案。  相似文献   

模糊神经网络方法在热带气旋强度预报中的应用研究          下载免费PDF全文

黄小燕  史旭明  刘苏东  金龙 《高原气象》2009,28(6):1408-1413

以1960-2007年共48年6月份西行进入南海海域的热带气旋样本为基础, 将热带气旋中心附近最大风速作为台风强度, 以气候持续预报因子作为模型输入, 采用模糊神经网络方法, 进行了热带气旋强度预报模型的预报建模研究。结果表明, 对175个独立预报样本模糊神经网络方法的南海热带气旋强度24 h的预报平均绝对误差为3 m·s-1。另外, 根据相同的热带气旋样本及预报因子, 还进一步将该预报方法与国内外普遍采用的气候持续法热带气旋强度预报方法进行对比分析, 结果表明, 气候持续预报方法的预报误差明显偏大, 独立样本强度预报平均绝对误差为4.54 m·s-1。  相似文献   

临县国税局计算机机房网络系统设备的防雷设计解析     

刘秀红  杜月辉  李凤成  李利平  冯志亮 《山西气象》2009,(2):40-43

随着计算机和网络通信技术的高速发展,现代机房网络设备对防雷过电压保护的要求越来越高。为较好地维护机房网络设备的安全可靠运行,最大限度地抑制雷电灾害对机房设备的损害,根据现有较成熟的雷电防护技术,分析临县国税局计算机机房雷电灾害的来源,并进行防雷设计。  相似文献   

自组织网络与广义回归网络耦合的副热带高压指数预测   总被引：3，自引：0，他引：3  

王彦磊  滕军  张韧  万齐林  董兆俊  白志鹏 《热带气象学报》2008,24(5):475-482

利用亚洲夏季风系统中各成员变化活动与西太平洋副高存在的不同程度的时延相关性,从1995~ 2004年NCEP/NCAR逐日再分析资料中,提取了亚洲夏季风系统各成员变化活动的特征指标及其对应的超前三候的西太平洋副高(简称副高)面积和脊线指数.在此基础之上,建立了自组织网络与径向基函数网络串级耦合的副高指数预测模型.该模型首先用自组织网络对各指标样本按其自身相似原则进行无监督分类,随后用广义回归网络分别对分类出的各指数样本子集进行有监督的训练建模和预测.模型的预测试验结果表明：副高指数的预测结果与其实际值之间的相关系数达到0.89,明显优于单一的神经网络模型预测效果.  相似文献   

GeoDatabase数据模型及其几何网络的拓扑分析应用   总被引：10，自引：0，他引：10  

邵永社  李晶 《测绘工程》2005,14(1):17-19

阐述了ArcInfo软件的GeoDatabase数据模型及特点,介绍了GeoDatabase数据模型的几何网络,依据模型几何网络的特点,分析了几何网络在地理信息系统拓扑分析中的应用.  相似文献