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991.
尺度、时间、空间距离一直是制约地理时空加权回归模型求解精度的关键.本文基于欧氏距离约束和路网距离约束,将多尺度扩展到时空地理加权回归方法的建模中,以检验多尺度GTWR模型的改进性能,同时验证路网距离约束在多尺度GTWR模型中的优越性.以2015—2018年成都市主城区商品房社区作为案例对象,将多尺度GTWR与GTWR在拟合优度(R2)、残差平方和(RSS)及AIC等方面进行比较.试验结果表明,与GTWR相比,多尺度GTWR对影响住宅价格的自变量提供了更有效的解释,同时路网距离的使用也提高了模型的合理性.在基于欧氏距离约束和路网距离约束方面拟合优度分别提升了0.123和0.208,RSS和AIC值得到了有效的降低.相比于使用欧氏距离约束的GTWR与多尺度GTWR模型,路网距离约束的GTWR(RD)模型的拟合优度提高了0.007,多尺度GTWR(RD)模型的拟合优度提高了0.092,基于路网距离的计算结果进一步证实了多尺度GTWR模型的正确性,也进一步证明了综合考虑尺度、时空距离后的多尺度GTWR具有很好的通用性. 相似文献
992.
993.
同碰撞海沟沉积可为重建板块缝合带大地构造演化、约束陆块初始碰撞时间提供重要信息。本文对班公湖-怒江缝合带西段的改则县亚多组和日土县多仁组进行了沉积学、岩相学、碎屑锆石年代学、重矿物研究。沉积学分析表明,多仁组、亚多组沉积于海底扇环境。最年轻的碎屑锆石年龄限制了最早沉积时代为晚侏罗世。多仁组、亚多组砂岩Q:F:L分别为52:4:44、32:8:60,均以丰富的沉积岩和酸性火成岩岩屑及少量的变质岩屑为特征;重矿物以磷灰石、锆石、电气石等稳定重矿物为主。多仁组和亚多组具有相似的碎屑锆石年龄分布模式,主峰分布在350~200 Ma、550~450 Ma、900~750 Ma、1900~1800 Ma、2550~2450 Ma范围内。这些数据表明,亚多组、多仁组碎屑物质来源于沉积区北侧的班公湖-怒江缝合带增生杂岩及南羌塘岩浆岩。多仁组、亚多组出现的大量沉积岩岩屑,表明物源区经历了广泛的构造缩短作用,导致沉积岩和同期岩浆岩被剥蚀,因此多仁组、亚多组是拉萨-羌塘同碰撞的产物。据此推断,沿班公湖-怒江缝合带改则-日土区域拉萨-羌塘初始碰撞发生在晚侏罗世多仁组、亚多组沉积之前。 相似文献
994.
995.
迭代最近点算法(ICP)是一种用于点云精确配准的经典算法。针对多幅点云进行ICP配准存在耗时多、效率低的问题,本文利用消息传递接口MPI对多幅点云进行分批并行配准。首先并行求解相邻两幅点云的相邻变换矩阵,然后计算每幅点云在当前批次的局部变换矩阵,最后获得每幅点云的全局变换矩阵。本文以DELL PowerEdge R730服务器为计算平台,对空间点总规模达四千多万的65幅点云进行了分批并行配准。试验结果表明:利用MPI对多幅点云进行分批处理可显著加快配准速度,最优进程数为计算机的核数时,加速比为5.3。 相似文献
996.
针对传统多波束波束脚印位置归算方法忽视收/发换能器位置差异给深水测深带来的显著影响,以及新算法虽顾及收/发差异但效率偏低的问题,本文提出一种顾及传播曲面的高精度快速波束脚印位置归算算法:①基于多波束测量和声线传播原理,提出波束传播曲面模型;②将扇区内波束分为插值结点和待插值点;针对前者,提出采用迭代搜索和插值的方法避免建立完整的传播曲面;③针对后者,利用插值结点参数,提出基于多项式插值的方法获取其发射单程时间和声线俯角、方位角;④综合完成所有波束脚印位置归算.浅水和中深水区试验表明,本文方法的交叉线检验精度与Cari s相近,且均优于传统算法;相较Cari s计算结果,本文同号波束脚印的深度偏差分别为0.35‰水深和0.11‰水深,且计算效率分别提高了8% 和35%. 相似文献
998.
针对多模全球卫星导航系统(GNSS)融合伪距单点定位随机模型难以精确构建的问题,在全球范围内选取了10个多GNSS实验跟踪网MGEX(Multi-GNSS Experiment)观测站连续7天的观测数据,将四大GNSS系统的观测值分为五类,比较了高度角模型、用户等效测距误差(UERE)模型及验后Helmert方差分量估计模型的伪距单点定位精度. 结果表明:在四系统融合伪距单点定位时,Helmert方差分量估计模型能提高定位精度,高度角模型定位精度优于UERE模型,其中基于高度角的Helmert方差分量估计模型结果最优. 相似文献
999.
针对在地基GNSS水汽反演的过程中,天顶湿延迟转换为大气可降水量时如何建立精确的大气加权平均温度(Tm)模型的问题,该文在建立Tm模型前全面考虑了对Tm有显著影响的变量并选择最优回归子集。但分析发现,最优回归子集中各变量之间存在较强的相关性,这将会导致变量之间存在多重共线性,从而影响模型的稳定性和可靠性。选择2013—2015年相关气象数据作为变量并应用岭回归的方法削弱变量之间的多重共线性,建立稳定的多因子Tm回归模型。并利用该模型分别预测2016年1—12月、2019年1—7月的Tm,均方根误差分别为2.3 K和2.0 K,预测精度较高,这将为高精度的水汽反演奠定较好的数据基础。 相似文献
1000.
针对AKAZE算法在无人机影像匹配过程中存在的匹配精度低和稳定性较差问题,本文提出一种基于多匹配策略融合的改进影像匹配方法。该方法首先对影像降采样并利用AKAZE算法检测多尺度特征。然后采用一种稳定的RootSIFT描述符进行特征描述。其次,融合最近邻距离比值、双向匹配和余弦相似度约束匹配策略进行特征匹配以降低误匹配率。最后,采用随机抽样一致性(RANSAC)算法确定最终的特征对应关系,并求得几何变换模型。实验结果表明,该方法在获得更多正确匹配点对的同时具有较高的匹配正确率和精度,能够更好适用于无人机影像匹配。 相似文献