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131.
针对高速公路边坡稳定性评价中稳定性系数与失稳概率混合使用的现状,结合西部高寒、高海拔、高地震烈度的地质环境特点,提出高速公路边坡稳定性系数与失稳概率之间的转换关系。简述可靠指标相关原理,参考相关规范标准,提出边坡可靠性分级标准;基于GEO-slope中的可靠性分析模块,对岩土体参数进行敏感性分析,发现内摩擦角φ的变异特性对边坡可靠性最为敏感;根据现场调查、室内外试验研究,找出"三高"地区典型岩层岩性的变异范围。以此为基础,统计分析提出适合"三高"地区高速公路边坡稳定性系数与失稳概率之间的转换关系。为"三高"地区边坡稳定性快速评价提供技术支撑,对相关地区高速公路的勘察、设计具有一定的参考价值。 相似文献
132.
以白水河滑坡为对象,从不确定性角度出发,通过直剪试验及已有参数取值分析,探讨了滑坡堆积体抗剪强度参数统计特性,以此开展了可靠性分析,得出了滑坡不同工况下的失稳概率,并与确定性分析结果(稳定性系数)进行了对比分析。结果表明:正态分布是白水河滑坡堆积体抗剪强度参数c和φ的最优分布类型;不同的参数取值使得稳定性系数结果具有显著差异性,而可靠性分析考虑了参数随机变异特征,其结论是一种概率的表征;水位下降及低水位运行是白水河滑坡稳定性的主要因素,降雨是次要因素,而水位上升及高水位运行有利于坡体的稳定,在水位下降并叠加10年一遇暴雨时,滑坡失稳概率可达18.08%,应加强该时段的滑坡监测预报工作。 相似文献
133.
针对高分辨率数值天气预报的时空不确定性, 利用邻域最优概率方法对华南区域GRAPES快速更新循环同化预报系统的24 h预报进行逐时降水订正和检验评估。结果表明: (1)邻域法能改善模式降水预报的空间不确定性, 最优邻域半径随降水等级增加而减小, 强降水的最优邻域半径约为60 km; (2)通过引入时间滞后因子, 可进一步改善模式不同时间起报的不确定性, 结合Brier评分确定了时间滞后窗为4 h; (3)提出基于邻域最优概率阈值的降雨进行分级订正方法, 有效提升了降水客观预报能力, 晴雨预报较模式全部为正技巧, TS评分达到0.89以上, 总体提升幅度约5.3%;强降水预报同样均为正技巧, TS评分呈先降后升趋势, 在12 h时效前后预报效果最优, 进一步提升了GRAPES快速更新循环同化预报系统的业务预报水平。 相似文献
134.
135.
《测绘科学技术学报》2018,(6)
随着基于深度学习的算法在计算机视觉领域中的应用不断拓展,GOTURN(Generic Object Tracking Using Regression Networks)算法是第1个满足目标跟踪实时性要求的深度学习算法(达到100 fps),但是该算法的跟踪精度有待提高。针对此问题,采用基于运动估计的卡尔曼滤波算法与基于卷积神经网络的深度学习算法相结合的方法,将卡尔曼滤波算法融入GOTURN算法进行目标跟踪。为了验证该算法的有效性,在ILSVRC2014数据集和ALOV300++数据集中进行了训练和评估。实验结果表明,该算法不仅能够满足目标跟踪的实时性要求,而且能够提高线性系统的跟踪精度。 相似文献
136.
《测绘科学技术学报》2018,(6)
监控视频的多目标跟踪是视频智能分析的热点研究内容,其中目标的检测是目标跟踪的基础,精度高、速度快的目标检测器对于后续的实时分析任务尤为重要。提出一种针对监控视频的基于差分筛选的YOLOv2目标检测算法,采用差分算法筛选无前景目标帧及设置重叠度量阈值进行跨帧检测,改善了YOLOv2作为检测方法用于监控视频多目标跟踪任务时速度过慢的不足,同时高精度的检测结果有利于下一步多目标跟踪任务的顺利完成。利用NPLR监控视频数据集对YOLOv2目标检测算法进行了测试,并将该方法与可变型部件模型DPM进行了比较。结果表明,差分YOLOv2方法在精度上高出DPM方法0.304 6,检测时间快了26倍左右,验证了该算法的有效性。 相似文献
137.
138.
相似性度量是地理学中的关键组成部分,被广泛应用于空间检索、空间信息整合及空间数据挖掘中。因为空间场景中实体个数的差异及空间对象间的关系难以精确相等,若执行空间场景的完全精确匹配,可能会使得检索结果为空。顾及尺度差异,从空间场景中进行空间语义理解,建立了多尺度空间场景的形式化描述模型,并提取场景中稳定的特征构建空间场景特征矩阵。建立场景间的初始匹配概率矩阵后,基于松弛标记法迭代更新概率矩阵,直到矩阵收敛于一全局最小值并确定匹配的实体对,从而进行空间场景相似性评估。采用武汉居民地域数据进行场景匹配实验,并对不同邻域搜索半径下的匹配时间及精确度进行对比与分析,实验结果表明,基于松弛标记法的空间场景匹配方法具有较高的精确度。 相似文献
139.
140.
黄纪晨 《测绘与空间地理信息》2018,(3):137-141
GNSS测量可以同时获得相对精度较高的三维坐标,是现代工程中重要的控制网布设手段。但GNSS观测数据只被用来布设平面控制网,高程数据并没有被充分利用。本文将神经网络算法和地形改正相结合,建立高程异常拟合模型,目的是充分利用GNSS的高程观测数据,在水准测量困难地区提高效率。 相似文献