基于径向基神经网络的海滩前滨剖面状态分类模型     

刘萌伟  陈子燊  王扬圣 《海洋地质前沿》2008,24(3):33-39

根据广东省水东湾砂质海滩剖面1986年9月至1987年12月连续现场实测资料,采用径向基神经网络（RBFNN）的数据分类方法,基于Matlab7．0平台编程,建立了水东湾晏岭海滩前滨剖面的分类模型,精确度达到89．5％。并根据分类的结果,对水东湾海滩前滨剖面形态的变化规律以及在台风大浪影响下的形态特点进行了分析讨论,为进一步了解砂质海滩时空演变特征以及侵蚀机制提供了一种新的技术方法与思路。  相似文献   

Polychlorinated dibenzo-p-dioxins （PCDDs） and dibenzofurans （PCDFs） in surface sediment and bivalve from the Changjiang Estuary, China   总被引：1，自引：0，他引：1  

闻胜  惠阳  杨方星  刘征涛  徐盈 《中国海洋湖沼学报》2008,26(1):35-44

Surface sediments and bivalves were collected from the Changjiang Estuary in December 2003 and November 2004, respectively. Polychlorinated dibenzo-p-dioxins (PCDDs) and dibenzofurans (PCDFs) in these samples were measured with high-resolution chromatography (HRGC)/High Resolution Mass Spectrometer (HRMS). The concentrations of total PCDD/Fs and toxic equivalent (TEQ) were 169.83±119.63 and 0.81±0.36 pg/g dry weight (dw) in sediments, and 580.33±240.17 and 7.24±3.65 pg/g dw in bivalves. The homolog compositions of PCDD/Fs were similar among samples, the most abundant congener was octa-chlorinated dibenzo-p-dioxin (OCDD) and then octa-chlorinated dibenzofuran (OCDF) and 1,2,3,4,6,7,8-hepta-chlorinated dibenzo-p-dioxin (HpCDD). The herbicide pentachlorophenol (PCP) and sodium pentachlorophenol (Na-PCP) were proved the main source of PCDD/Fs in this area.  相似文献   

复杂起伏地表的POD数值模拟     

王阿霞  马逸尘 《地球科学与环境学报》2008,30(2):218-220

对油气勘探和大地测量中的复杂起伏地表采用POD方法进行数值模拟.从大量的观测数据中提取出标准正交的基函数,用这些基函数对起伏地表进行拟合.模型试验表明:这种方法是高效可行的,可广泛应用于数据压缩、图像处理、信号分析和流体的优化控制中.  相似文献   

基于RBF神经网络的OSM道路网智能选取     

刘佩  袁林辉  张康  沈婕  马劲松 《地理信息世界》2019,26(3):8-13

针对目前自动制图综合方法在软件平台没有普及,电子地图仍以人工编制为主,Open Street Map(简称OSM)道路不适合作为标准地图等问题,提出了一种将径向基函数神经网络(Radial Basis Function, RBF)应用在OSM道路网自动选取中的方法。根据多种常用的语义、几何、拓扑参数综合考虑道路网的重要性,并将该算法在系统平台中加以实现,以期为OSM道路网自动选取的精度提高和应用普及提供解决方案。实验结果与实际制图结果在形状结构上保持良好,精度为86.92%,相较于BP(Back Propagation)神经网络算法的效果有所提高。  相似文献   

灰色RBF在地铁沉降监测中的应用     

王彬  陈启平 《北京测绘》2019,33(4)

随着城市发展,致使地铁沉降的因素越来越多,地铁沉降监测越来越重要。对此,本文基于灰色模型和RBF神经网络预测模型,对两者融合方法进行了研究。通过对某城市地铁沉降监测数据进行预报和分析,证明了灰色RBF神经网络模型预测精度优于单一模型预测精度,组合模型避免了灰色模型线性补偿的弊端、增加了数据利用率、增强了算法的鲁棒性,预报结果更加准确。  相似文献   

浒苔孢子在不同材料基质上的附着萌发差异性研究     

耿慧霞  颜天  于仁成  张清春  孔凡洲  周名江 《海洋与湖沼》2018,49(5):1006-1013

本研究针对黄海绿潮早期发生过程,以浒苔生殖细胞附着生长特征为切入点,以其主要原因藻种浒苔(Ulva prolifera)为材料,对比研究了不同材料附着基质对浒苔孢子附着萌发的影响。发现孢子在2—6h内的附着率达到80%,尤其是在前2h内的附着速率最快,而且在不同材料的基质上都能完成附着萌发,但萌发数量存在显著差异性,孢子在紫菜养殖筏架相关材料(塑料、竹片、尼龙网衣、塑料网衣)上的萌发率显著高于浅滩、礁石和养殖池相关材料(细砂、海泥、石块)。浒苔孢子还可以在藻段上完成附着萌发,而橡胶和鱼粉袋相关材料对浒苔孢子的萌发存在抑制作用。对比浒苔孢子和配子的萌发特性发现两者有异同点,两者在塑料、竹片等筏架相关材料上萌发率均较高,而孢子在藻段以及橡胶浸出液和鱼粉溶液中的萌发数均显著高于配子。本研究发现紫菜养殖筏架更有利于浒苔孢子的附着萌发,这进一步说明苏北浅滩数十万亩的紫菜养殖筏架在绿潮早期形成过程中为浒苔孢子提供了重要的附着基质。本研究结果将为探讨紫菜养殖筏架在绿潮早期发生过程中的重要作用,并为养殖筏架防附着材料的选用提供参考。  相似文献   

时变水声信道中基于BEM的迭代信道估计技术     

何秋银  王世练  张炜  许涛 《海洋工程》2018,36(1):138-144

水声信道的多径时延扩展和时变特性对信道估计和均衡技术的研究带来了很大的挑战,同时也决定了水声信道是一种时频双扩展信道,提出一种水声OFDM通信系统中基于软信息的迭代信道估计技术,利用基于复指数基扩展模型(CE-BEM)进行信道估计。OFDM系统本身可以消除由于多径引起的符号间干扰(ISI)。基于导频的BEM信道估计,可以实现对时变信道的估计,结合基于软信息迭代的迭代均衡模块,将每次迭代生成的符号软判决信息作为辅助导频用于信道估计。同时,为了防止由于信道时变引起的信道子载波间干扰(ICI)对导频符号的影响,采用基于保护间隔的导频插入法插入导频。仿真结果显示基于BEM的软信息迭代信道估计性能较非迭代信道估计时明显提升。  相似文献   

声速剖面反演预测方法          下载免费PDF全文

胡军  肖业伟  张东波  冷龙龙 《海洋科学进展》2019,37(2):245-254

利用2006—2017年我国南海部分区域(112°～114°E,10°～12°N)的Argo观测数据,对该海区声速剖面进行了仿真分析和研究。在此基础上,利用遗传算法(GA)优化的径向基函数(RBF)神经网络建立反演预测模型(GA-RBF),结合海区表面实测温度和历史数据,研究了该区域2016—2017年的声速剖面实时预测情况,并获得该海区6月和12月的声速剖面平均均方根误差值为0.845 m/s和0.815 m/s;而采用平均声速剖面方法获得该海区6月和12月的声速均方根误差分别是2.393 m/s和2.176 m/s。仿真结果表明:基于GA-RBF网络模型并利用海区表面实测温度的反演预测结果更趋近实测声速剖面,该模型可用于海区垂直声速剖面的实时预测。  相似文献   

疣荔枝螺(Thais clavigera Kuster)人工繁育技术研究     

田传远  夏珮伦  张嘉荣  于瑞海  郑小东  顾忠旗  黄继 《海洋科学》2020,44(6):122-130

本实验开展了疣荔枝螺（Thais clavigera Kuster）室内全人工繁育技术研究;具体包括亲螺人工促熟蓄养、卵囊采集、孵化、幼虫培育、变态和采苗等技术研究,同时,还开展了后期面盘幼虫对不同附着基的喜好选择性实验,以及不同饵料和光照对幼虫附着的影响研究。研究表明：雌螺分批产卵,单个雌螺平均每次产出受精卵为61 750粒;在水温27~29℃时,面盘幼虫经过20 d左右的生长发育,壳长达到约600 μm,此时开始附着变态,由浮游生活转变为底栖生活;附着后10 d左右变态为稚螺。后期面盘幼虫对附着基的选择性实验表明,固着牡蛎苗的栉孔扇贝壳和附有底栖硅藻的波纹板,是稚螺理想的附着基。不同饵料和光照对幼虫附着影响实验结果表明：在附着变态期间,自然光照有利于幼虫附着变态;同时,连续投喂糠虾肉糜可显著提高幼虫变态率和稚螺成活率。本研究结果为今后疣荔枝螺产业化繁育提供了重要的理论和技术支持。  相似文献   

基于MFCC样本熵和灰狼算法优化支持向量机的天然地震与人工爆破自动识别          下载免费PDF全文

庞聪  江勇  廖成旺  吴涛  丁炜 《地震工程学报》2022,44(5):1169-1175

针对天然地震与人工爆破波形特征相似、难以区分的情况,结合灰狼优化算法和支持向量机,提出一种地震事件性质辨识新方法。通过梅尔频率倒谱系数法对2013年四川芦山地震地震事件信号和人工爆破信号进行分析,进过预加重、FFT、梅尔滤波及离散余弦变换等步骤,提取静态系数样本熵、一阶差分系数样本熵和二阶差分系数样本熵等作为样本特征集。使用灰狼算法优化支持向量机径向基核函数RBF中的惩罚系数和核函数半径形成新的GWO-SVM分类器,然后对事件进行辨识。结果表明：GWO-SVM分类器辨识效果明显优于SVM、RobustBoost集成学习、LDA、PLDA等分类器,其在1 000次循环识别实验下的准确率均值相对SVM提高了9.2个百分点,标准差降低了3.2以上;t检验证明MFCC样本熵各特征具有可靠的地震事件分类效果;GWO-SVM与MFCC样本熵可作为天然地震事件与人工爆破事件的辨识方法与分类判据。  相似文献