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51.
PNN网络在预测MCS移动中的应用   总被引:3,自引:0,他引:3  
神经网络是空间数据挖掘的一种重要手段。本文运用概率神经网络(PNN网络)对1998年夏季影响青藏高原上中尺度对流系统(MCS)东移的环境物理量场的空间分布特征进行了研究,得到了高原上MCS移动方向与环境物理量场空间分布之间的关系。研究表明,使用概率神经网络预测中尺度对流系统的移动具有较好的效果,从而为研究高原上MCS东移与环境场之间的关系提供了一种新的方法和思路。  相似文献   
52.
淮河息县站流量概率预报模型研究   总被引:11,自引:0,他引:11  
应用美国天气局采用的由Roman Krzysztofowicz开发的贝叶斯统计理论建立概率水文预报理论框架,即以分布函数形式定量地描述水文预报不确定度,研究了淮河息县站流量概率预报模型。理论和经验表明,概率预报至少与确定性预报一样有价值,特别当预报不确定度较大时,概率预报比现行确定性预报具有更高的经济价值。  相似文献   
53.
昆明白泥井3号隧道围岩稳定性FLAC3D模拟   总被引:4,自引:2,他引:4  
应用FLAC^3D数值模拟软件对昆明白泥井3号隧道围岩稳定性进行了分析和评价。结果表明隧道支护后围岩的最大变形出现在隧道右侧拱顶,为1.00cm;隧道支护后左侧拱和右侧拱脚处剪应变明显增大,为应力集中区;围岩可以通过自身应力、应变和能量的调整,使整个隧道围岩处于稳定状态;同时也表明FLAC^3D用于隧道围岩变形分析是可行的。  相似文献   
54.
在分析Mohr-Coulomb强度准则和双剪统一强度准则的基础上,提出了主剪面应力对和主剪面应力对的作用这2个新概念,并以此为出发点,通过考虑十二面体单元主剪面上所有3个主剪面应力对的共同作用,在双剪强度准则的基础上提出了一个新准则,并对其作了极限线分析.应用该新强度准则研究了静水压力条件下圆形巷道围岩弹塑性分析和土压力计算问题.研究表明,该准则不仅能较好地非线性反映岩土的3个基本强度特征,还解决了双剪统一准则中存在的双重破坏角问题.  相似文献   
55.
概率神经网络与BP网络模型在遥感图像分类中的对比研究   总被引:6,自引:0,他引:6  
通过分析概率神经网络(以下称PNN)的基本结构及其训练算法,建立了卫星图像分类的概率神经网络模型,并通过实例对比分析了概率神经网络与BP网络分类模型的分类效果。实验表明,PNN图像分类方法在分类精度上优于误差反向传播神经网络模型,且分类时间相当,是一种有效的图像分类方法。  相似文献   
56.
基于物方影像匹配和概率松弛的断面自动提取   总被引:4,自引:0,他引:4  
提出了基于物方影像匹配的断面提取,为了提高匹配的可靠性,引入了概率松弛法,最终获得了高精度的断面.  相似文献   
57.
提出了在概率地震危险性分析的扩展中引入有关震源参数的先验信息。特别是将破裂形式与理论修正系数一起考虑应用于衰减定律。通过与实测资料、修正或未修正的衰减定律以及包括破裂方式参数的衰减定律结果的比较,评定了这一修正的有效性。地震危险性分析的概率特性得到保存,将描述与每个震源区有关的最可能的震源机制二维概率密度函数引入经典的危险性分析公式。这一新的表述方法也可用于离散分析的框架中。因此,根据离散分析设计的地震就以震源机制为特征。本文给出了在意大利亚平宁半岛南部运用的实例。与这一地区正断层作用的地震活动相比较,分析结果强调了在地震危险性分析中走滑事件的重要意义。  相似文献   
58.
为求出嵌岩桩嵌岩段侧摩阻力的表达式,假定嵌岩桩桩侧破坏由桩岩接触面上的滑动引起,桩岩接触面的压力由加载前岩土层自重产生的侧压力和由剪切膨胀产生的应力增量组成。用弹性力学的方法求解出桩侧正应力,引入了岩石破坏的Hoek-Brown强度准则,由此求出了嵌岩段桩侧阻力的表达式,并指出了此公式的适用范围。最后结合工程实际进行了对比分析,表明本文方法具有一定的实用性。  相似文献   
59.
从分析基于支持向量机和相关向量机的高光谱影像分类方法的优势和不足出发,将基于概率分类向量机的方法用于高光谱影像分类试验。在贝叶斯理论框架下,概率分类向量机为基函数权值引入截断Gauss先验概率分布,使得不同类别的基函数权值具有不同符号的先验分布,并利用EM算法进行参数推断,得到足够稀疏的概率模型,弥补了相关向量机选取错误类别的样本作为相关向量的不足,从而有效地提高了模型的分类精度和稳定性。OMIS和PHI影像分类试验表明,概率分类向量机能够很好地应用在高光谱影像分类。  相似文献   
60.
研究了不同大尺度强迫条件下的暴雨个例中,考虑不同尺度特征的初始扰动与侧边界扰动相互作用构造对流尺度集合预报的可行性,为进一步构建“自适应”于不同强对流天气的对流尺度集合预报系统提供依据。结果表明,在大尺度强迫显著的个例1中,以大尺度扰动信息为主的动力降尺度的增长趋势较集合转换卡尔曼滤波(ETKF)更为显著,且总扰动能量在预报中后期超过集合转换卡尔曼滤波,而在大尺度强迫较弱的个例2中,集合转换卡尔曼滤波扰动能量始终高于动力降尺度。此外,当大尺度强迫显著时,初始扰动与侧边界扰动相匹配会产生相互促进的作用,而不匹配时初始扰动会在预报中后期抑制侧边界扰动的发展,当大尺度强迫较弱时,即使是互相间不匹配的初始扰动与侧边界扰动也能在大部分预报时段起到相互促进的作用,说明初始扰动与侧边界扰动的相互作用机制不仅与天气形势相关,也与二者是否匹配挂钩,另外,扰动的发展特征同样依赖于天气形势;从集合离散度的角度来看,当大尺度强迫明显时,侧边界扰动的作用会在更短的时间内取代初始扰动,从而对离散度起到主导地位;两种初始扰动方法相比,集合转换卡尔曼滤波在多数情况下对总离散度的贡献均大于动力降尺度;从降水量预报及概率预报情况来看,大尺度强迫明显的个例可预报性更高,且各集合成员间的差异较小,大尺度强迫较弱的个例则相反,且当两种初始扰动方案与侧边界扰动相结合时,较仅侧边界扰动均有一定提高。   相似文献   
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