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161.
秦晓楠  程钰 《地理科学》2019,39(1):156-163
采用 DPSIR概念模型作为旅游生态安全系统的基本形态,引入网络 DEA模型测度系统运行效率,从“投入-产出”的研究视角探究旅游生态安全系统内部作用机理。采用结构方程模型对网络 DEA模型的结构及权重加以限制,构建具有节点权重约束的网络 DEA评价模型,对主要旅游城市生态安全系统实例进行实证研究。研究结果认为:将生态安全系统分为自然运行阶段、管理反馈阶段2阶段进行效率评价,加权综合得出各旅游城市生态安全系统的综合评价值,以此为依据将样本城市划分为按系统效率的评价结果将其分划为绿色发展型、稳步发展型、高效发展型、双向提升型和管理能力缺失型,针对各类型旅游城生态安全系统特点提出改善其生态安全系统状况的建议。  相似文献   
162.
在完成广西北斗地基增强系统建设的基础上,测试了系统网络RTK实时定位测量的内符合精度、环境可用性、空间可用性、时间可用性与兼容性;并对GPS+BDS+GLONASS、BDS、GPS+GLONASS三种模式下网络RTK的定位结果进行了对比分析。结果表明,广西北斗地基增强系统的各项精度指标满足设计要求,基于GPS+BDS+GLONASS多系统的网络RTK测量具有较高的精度与较好的稳定性和可靠性。  相似文献   
163.
变形预测在预报工程险情方面起着关键性的作用,针对施工中需及时、准确地预测变形的问题,本文利用小波变换原理对监测数据进行降噪处理,并采用BP神经网络分析不同训练样本下的预测效果和精度水平。实验结果表明:基于小波消噪后的BP网络模型,以连续的近期观测数据作为训练样本,对下期变形预测精度高,效果好,相对误差很小。因此,小波变换和BP神经网络模型在沉降变形监测工程中能作为预测研究与应用的参考。  相似文献   
164.
165.
针对异构三维模型数据的统一组织和集成管理问题,本文以目前主流金字塔模型、三维场景瓦片的数据组织方法和地图服务规范等相关技术为基础,提出了一种基于复合金字塔模型的三维模型数据组织方法。该方法首先构建覆盖测区的地理格网模型,以此作为异构三维模型数据集成的空间框架。其次,建立三维模型数据与地理格网单元的映射关系,从而构建复合金字塔模型,实现异构三维模型数据的统一管理。最后,在数据结构上对现有数据格式进行扩展,设计了一种面向网络传输的数据格式储存三维模型数据,完成异构三维模型数据的一体化存储。试验结果表明,该方法能够实现异构三维模型数据统一组织与集成管理。  相似文献   
166.
为进一步提高高光谱影像分类精度,通过引入Network In Network网络结构,构建了一种新的网络模型。该网络模型能够对局部感受野内的数据进行更加抽象的建模,从而能够对影像中的空谱联合特征进行更为抽象的表达。通过在Pavia University和Indian Pines两个数据集上进行验证,实验结果表明,所构建的网络模型能够有效提高分类精度,在减少训练样本的条件下仍具有较好的分类性能。  相似文献   
167.
以广州地铁网络为例,基于复杂网络理论,结合GIS技术对城市地铁网络的发展趋势、拓扑特征和统计特性进行了量化评估;重点通过时空序列数据分析了1997-2016年广州市地铁网络拓扑形成的过程以及统计特性的时空演变特征,以期为城市地铁网络发展和规划布局提供科学参考,促进城市发展质量的提升。  相似文献   
168.
针对第三类反应体系的反应器网络综合问题,提出将串联反应以反应物到目的产物的反应步数为依据的新分段策略。通过比较不分段目的产物、不分段目的产物和中间产品、分段副产物和分段目的产物这四种不同的瞬时选择性,提出以分段副产物瞬时选择性为参数,以其对关键组分浓度或转化率的导数为依据选择各阶段最合适的反应器,以目的产物总选择性最大为目标采用遗传算法优化反应器网络。通过三个实例验证了本文所建立方法在解决复杂反应反应器网络综合问题的有效性,且本方法同样适用于简单反应体系。  相似文献   
169.
目的:运用网络药理学预测薤白治疗肺癌有效成分的作用靶点及通路。方法:通过TCMSP数据库获取薤白有效成分及作用靶点,并运用Cytoscape 3.7.1软件构建靶点间相互作用网络并进行关联分析,R×64 3.5.3软件及相应脚本筛选出薤白治疗肺癌的有效成分及作用靶点,生物信息学技术富集通路及生物过程。结果:预测得到薤白治疗肺癌有效成分11个和有效靶点30个,并推断其作用机制可能与AGE-RAGE、PI3K-Akt等信号通路有关,且JUN、MAPK1、MAPK3 等靶点基因可能起着关键性的作用。结论:基于网络药理学探讨了薤白治疗肺癌多成分-多靶点-多通路的作用特点,为进一步开展薤白治疗肺癌作用机制的研究提供了新的思路和方法。  相似文献   
170.
机载LiDAR点云的分类是利用其进行城市场景三维重建的关键步骤之一。为充分利用现有的图像领域性能较好的深度学习网络模型,提高点云分类精度,并降低训练时间和对训练样本数量的要求,本文提出一种基于深度残差网络的机载LiDAR点云分类方法。首先提取归一化高程、表面变化率、强度和归一化植被指数4种具有较高区分度的点云低层次特征;然后通过设置不同的邻域大小和视角,利用所提出的点云特征图生成策略,得到多尺度和多视角点云特征图;再将点云特征图输入到预训练的深度残差网络,提取多尺度和多视角深层次特征;最后构建并训练神经网络分类器,利用训练的模型对待分类点云进行预测,经后处理得到分类结果。利用ISPRS三维语义标记竞赛的公开标准数据集进行试验,结果表明,本文方法可有效区分建筑物、地面、车辆等8类地物,分类结果的总体精度为87.1%,可为城市场景三维重建提供可靠的信息。  相似文献   
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