区域地壳水平运动模型的Euler-GABP神经网络构建     

胡顺强  王坦  管雅慧  杨振宇 《测绘科学》2021,46(2):25-33

针对传统的欧拉(Euler)矢量法在具有复杂构造运动的区域地区内构建GPS速度场模型精度低的问题,该文提出了欧拉矢量法结合遗传算法(GA)和BP神经网络方法来构建区域GPS速度场。以云南区域1999—2015年间的GPS速度场为实验数据,分别使用欧拉矢量法、遗传神经网络(GABP)、欧拉矢量结合神经网络(Euler-BP)和欧拉矢量的遗传神经网络(Euler-GABP)法构建区域速度场模型。实验结果表明,相比其他3种方法,该文提出的Euler-GABP方法在构建区域GPS速度场模型是可行和有效的且精度高。  相似文献   

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汪奇生  杨德宏  杨腾飞 《大地测量与地球动力学》2015,35(1):126-128

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基于小波分解的沙尘天气发生日数预测组合模型研究——以2008—2016年策勒沙漠绿洲过渡带沙尘天气发生时序为例     

庞金凤  刘波  张波  张朋朋  王波  曾凡江 《气象》2019,45(5):651-658

新疆南疆地区是扬沙浮尘的主要高发区,风沙对当地生产生活影响严重。为揭示当地风沙天气变化特征并预测未来变化趋势,通过小波分解方法,将塔克拉玛干沙漠南缘的策勒沙漠 绿洲过渡带2008—2016年沙尘天气发生时序分解为平稳性波动项和非线性趋势项,根据两项数据的特性,针对性选取自回归(AR)模型和最小二乘支持向量机(LSSVM)进行变化趋势预测,最后利用加法原则重构实现沙尘天气发生日数时序预测。结果表明：研究区沙尘天气发生属于典型的春夏型,主要集中在3—9月,峰值出现在5月。组合模型预测值与实测值基本吻合,具有较高的预测精度（绝对误差为4.00 d, 均方根误差为3.76 d）,同时,其结果与AR模型、LSSVM模型预测结果相比较也显示出一定的优越性（组合模型相关系数相比AR、LSSVM分别提高了0.12、0.31）,具有较好的应用前景,可为研究区预防风沙灾害及指导实际生产生活提供科学依据。  相似文献   

面向气象数据可视化的多功能绘图引擎研究与实现          下载免费PDF全文

于连庆 《山东气象》2019,39(3):114-123

针对气象数据可视化应用中对渲染速度和出图质量的要求,基于抽象工厂模式设计并实现了一款集多种图形渲染技术于一体的渲染引擎。通过实时切换图形渲染技术,该引擎在保持图形显示属性不变的前提下,既能够提供由硬件加速技术所享有的高性能,又能够输出高质量的矢量图形。使用该引擎的气象信息分析处理系统能够实现天气图的交互制作,海量气象数据的实时显示,用于科研论文和业务演示的矢量格式图像文件生成。因此,该绘图引擎能够较好地满足天气预报业务和气象科研两个方面的可视化需求。  相似文献   

风云二号气象卫星红外观测在云团降水监测中的应用          下载免费PDF全文

吴晓京  朱小祥  毛紫阳  杨冰韵  黄小玉  王曦 《山东气象》2019,39(3):1-10

提升灾害性对流天气的监测预警能力是短临天气预报的首要目标,但对流性降水在时间、空间上分布高度不均,观测难度大。卫星遥感监测降水的传统红外、水汽亮温判识方法,报警云团数量多,空报率高,指示意义不稳定,需要结合背景因素寻找方法提炼卫星辐射观测中更多的内在隐含信息,建立云顶亮温与此类灾害天气间的联系。此文尝试使用FY-2气象卫星红外云图数据和逐时加密地面降水观测资料,通过追踪云团移动进而分类、提取参数,然后用模糊支持向量机（FSVM）方法建立地面观测雨强与云团特征动态演变间的机器学习数学关系,标识出有监测预警意义的云团和强降水中心,对检验地域和时间的卫星强降水云团检测识别率达80％左右。  相似文献   

高速公路夜间大雾图像特征及其识别     

周建平  苗开超  江春  刘承晓 《气象科技》2019,47(1):29-34

基于高速公路夜间交通监控图像,选择其附近能见度自动监测数据作为图像是否有大雾的标准,分析有雾或无雾环境对光源及其成像的影响,提取相应的特征值,利用支持向量机的方法建立了大雾识别模型。结果表明:大雾存在时空气消光系数增大,LED电子显示屏、车灯等光源在图像上呈现出亮度减弱而梯度小,散射较明显的特点;纹理特征表明有雾时图片纹理简单、纹理较浅分布均匀,像素之间相关性大,无雾时则反之;模型评估得出临界成功指数为0.74,虚警率为0.18,有较好的识别效果。  相似文献   

基于相空间重构和小波分析-粒子群向量机的滑坡地下水位预测   总被引：1，自引：0，他引：1       下载免费PDF全文

黄发明  殷坤龙  张桂荣  周春梅  张俊 《地球科学》2015,40(7):1254-1265

预测滑坡地下水位的动态演变过程对滑坡稳定性分析具有重要意义, 三峡库区库岸滑坡地下水位时间序列受多种因素影响, 呈现出高度非线性非平稳的特征.为对其进行预测, 提出一种基于相空间重构的小波分析-粒子群优化支持向量机(wavelet analysis-support vector machine, 简称WA-PSVM)模型.该模型引入小波变换法对地下水位序列进行时频分解, 将非平稳的地下水位序列转变为多个不同分辨率尺度下的较平稳的地下水位子序列; 然后重构各子序列的相空间, 再利用PSVM(全称support vector machine)模型对地下水位各子序列进行预测, 最后将各子序列预测值相加得到最终预测结果.以三峡库区三舟溪滑坡前缘STK-1水文孔日平均地下水位序列为例, 首先分析滑坡前缘地下水位变化的影响因素, 再将WA-PSVM模型应用于地下水位预测, 并与单独PSVM模型和小波分析-BP网络模型(wavelet analysis-back propagation, 简称WA-BP)作对比.结果表明: 滑坡前缘地下水位受降雨和库水位影响较大, 利用WA-PSVM模型对STK-1水文孔地下水位进行预测的均方根误差为0.073m、拟合优度为0.966, WA-PSVM模型预测精度高于单独PSVM模型和WA-BP模型.WA-PSVM模型解决了地下水位序列非线性非平稳的问题, 在不考虑影响因素的情况下能获得满意的预测效果, 具有较高的建模效率和较强的实用性.   相似文献   

基于矢量波场分离的TI介质逆时偏移     

任丽娟  李振春  王延光  刘兴达  孙小东 《物探与化探》2015,(1):196-202

基于两步法分离各向异性矢量波波场,第一步,将各向异性波动方程进行相似变换(使其具有明确直观的运动学和动力学特征),使其投影在各向同性方向上;第二步,各向异性介质传播算子波场分离基础上的波形校正,将投影于各向同性方向上的波场校正回各向异性方向上,最终达到各向异性波场分离的结果。笔者首先对VTI介质进行试算,以证明其可行性;此外,将地表数据进行分解,即所采集到的多分量地震数据在进行偏移成像之前先进行数据分解,得到纯净的q P波数据、q SV波数据以及q SH波数据,通过地表数据的分解将成像过程变成一个可控过程,通过对地表数据输入的控制得到我们所希望的成像结果分量,可以减少无谓的计算;对Hess模型正演炮记录进行了数据分解,并对其进行了逆时偏移成像以验证理论的可行性。  相似文献   

面向矢量数据叠加分析的拓扑一致性处理研究     

王少华  钟耳顺  李绍俊  卢浩 《地理与地理信息科学》2015,31(1)

在叠加分析、缓冲区分析、拓扑分析等各种矢量数据分析过程中,首要面对的便是矢量数据拓扑一致性问题。拓扑一致性处理是对GIS矢量数据中由于采集、存储、压缩、转换导致的空间拓扑关系不一致问题进行的拓扑处理,其使得待处理数据在容限范围内具有拓扑一致性,从而便于后续相关分析功能的进行。该文在分析和总结已有拓扑一致性处理算法的基础上,提出了一种更为高效的拓扑一致性处理改进算法,包括弧段间拓扑处理、节点与弧段间拓扑处理、节点间邻近搜索等核心过程。对比实验表明,该算法在保证拓扑一致性处理效果的基础上具有较高的处理性能,是一种实用性较强的拓扑一致性处理算法。  相似文献   

A support vector machine to identify irrigated crop types using time-series Landsat NDVI data     

《International Journal of Applied Earth Observation and Geoinformation》2015

Site-specific information of crop types is required for many agro-environmental assessments. The study investigated the potential of support vector machines (SVMs) in discriminating various crop types in a complex cropping system in the Phoenix Active Management Area. We applied SVMs to Landsat time-series Normalized Difference Vegetation Index (NDVI) data using training datasets selected by two different approaches: stratified random approach and intelligent selection approach using local knowledge. The SVM models effectively classified nine major crop types with overall accuracies of >86% for both training datasets. Our results showed that the intelligent selection approach was able to reduce the training set size and achieved higher overall classification accuracy than the stratified random approach. The intelligent selection approach is particularly useful when the availability of reference data is limited and unbalanced among different classes. The study demonstrated the potential of utilizing multi-temporal Landsat imagery to systematically monitor crop types and cropping patterns over time in arid and semi-arid regions.  相似文献