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981.
利用钻孔资料预测矿井未采区煤层瓦斯含量 总被引:3,自引:0,他引:3
利用矿井采掘区煤层瓦斯含量实测值,在瓦斯地质定性分析基础上,通过丰富翔实的钻孔资料建立井田未采区适用的煤层瓦斯含量预测公式,从而达到对井田煤层瓦斯含量预测的目的。为大型低瓦斯矿井煤层瓦斯含量预测提供了思路和方法。 相似文献
982.
协同GIS软件体系结构研究 总被引:6,自引:0,他引:6
分布式的异构地学信息处理与分析,需有支持协同工作的GIS平台。但是现有的GIS基础平台大都只具有部分协同功能,真正意义上的协同GIS基础平台尚未出现。本文结合计算机支持协同工作的相关理论,提出协同GIS的体系结构,分析了协同逻辑在协同GIS体系结构中各部分的特征和作用,并论述了所涉及的研究内容。 相似文献
983.
中国森林生态系统的植物碳贮量及其影响因子分析 总被引:101,自引:2,他引:99
利用中国第四次(1989~1993年)森林资源清查资料,指出中国森林植被的总碳贮量和碳密度分别为 3 778.1Tg(1Tg = 1012 g)和41.321 Mg/hm2(1 Mg= 106 g),其分布很不均衡,东北和西南各省的碳贮量和碳密度较大。中国森林碳贮量约占世界的1.1%,森林碳密度低于世界平均水平,但中国森林以中、幼龄林为主,占80%以上,表明中国森林植被具有巨大的固碳潜力,对全球碳循环具有重要作用。同时,采用多元线性回归模型、标准系数法定量分析了气候因子对森林植被碳贮量的影响程度,指出气温对森林植被碳贮量的贡献大于降水。 相似文献
984.
基于GIS的农业气候资源区域化问题研究——以甘肃省为例 总被引:10,自引:1,他引:9
在农业气候资源研究中,站点数据的区域化问题是进行资源优化配置和高效利用的一个重要环节。通过采用逐步回归分析与空间插值相结合的方法,以甘肃省及其相邻省区的112个站点1970~2001年31年的月平均温度和降水数据以及计算得到的月平均太阳辐射和潜在蒸散量为数据源,对甘肃省气候资源进行了区域化。对每种气象要素都采用了两种空间插值方法,并对插值结果运用了绝对验证和相对验证两种方法进行了验证和对比。结果表明:温度残差的平均绝对误差(MAE)是Spline< IDW, 其值分别为:0.744℃和0.754℃,平均相对误差(RME)分别为:9.56%和9.66%。降水的平均绝对误差是Kriging温度>潜在蒸散量>降水,但都达到了较高的精度。 相似文献
985.
城市管网数据模型与网络逻辑拓扑关系 总被引:1,自引:0,他引:1
城市市政网络系统是城市地理信息的重要组成部分, 基于ArcGIS地理信息系统平台, 运用Catalog, Geodatabase中间件技术, 构造十堰市燃气管网数据库, 将GIS外部的关系数据库管理系统(RGBMS) 与燃气管网调度管理系统(DMS) 有机地集成在基于GIS空间数据的可视化管理平台上, 实现了对管线几何关系数据、逻辑关系数据和实时动态监测数据的统一管理.通过管线要素类和要素集建立市政管网空间数据的几何拓扑关系, 通过Catalog和Geodatabase建立管网的逻辑拓扑规则和准确表征专业管道物理网络的各种连接关系及其流动系统的动力学关系, 在实时监控网络数据接口的支持下, 通过SKADA和RTU系统获取管道流体的物理特征实时数据, 为燃气调度和事故预警提供动态监测空间位置信息和管道维护检修的决策支持信息.系统集成基于C/S和B/S体系结构, 具有实际应用价值. 相似文献
986.
支持向量机是基于结构风险最小化原理的机器学习技术,在广泛收集金属矿山采空区失稳塌陷时间资料的基础上,建立了基于支持向量机的采空区稳定时间的预计模型。通过对采空区稳定时间测试样本的预测研究表明,用支持向量机来预计采空区的稳定时间是可行的。 相似文献
987.
GDROV是用于堤坝探测的水下机器人,设计上属于开架式机器人,其精确的数学模型很难获得.采用基于模糊逻辑的直接自适应控制方法,利用模糊基函数网络逼近理想控制输出,通过模糊逻辑动态调整控制器的参数自适应律,可有效解决水下机器人控制问题.建立GDROV的水动力模型,给出基于模糊逻辑的直接自适应控制算法,最后通过仿真试验和外场试验验证了该控制器对模型的不确定性具有较强的鲁棒性,且具有良好的跟踪性能. 相似文献
988.
989.
990.
影响矿坑充水的因素多且复杂,矿坑涌水量预测模型主要考虑降水、地表水、引水灌溉等影响因素,因变量和自变量的关系比较复杂。将偏最小二乘回归与神经网络耦合,建立了矿坑涌水预报模型。模型将自变量利用偏最小二乘回归处理,提取对因变量影响强的成分,既可以克服变量之间的相关性问题,又可以降低神经网络的输入维数,并能较好地解决非线性问题,提高了模型的学习能力和表达能力。以河南鹤壁八矿涌水量为例,建立了基于偏最小二乘回归和神经网络耦合的矿坑涌水量预测模型。计算验证表明,该类模型具有较高的预报精度和推广应用价值。 相似文献