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951.
运用双层地基模型的线弹性有限元程序对不同类型水泥土搅拌桩复合地基的沉降进行计算,分析了水泥土搅拌桩的桩长、置换率、桩身刚度对地基沉降的影响,同此确定了搅拌桩的有效桩长、最优置换率、最优桩身刚度。 相似文献
952.
利用Google Earth Engine遥感大数据云平台,以若尔盖县的弯曲河流为研究对象,以空间分辨率为10 m的Sentinel-2多光谱卫星遥感影像为数据源,选用归一化差分水体指数(NDWI)、改进型归一化差分水体指数(MNDWI)和自动水体提取指数(AWEI)相组合的方式,建立支持向量机模型,进行弯曲河流信息的提取;利用归一化差分水体指数、改进型归一化差分水体指数和自动水体提取指数,提取出弯曲河流信息,并与支持向量机模型提取的结果进行了比较。研究结果表明,利用归一化差分水体指数提取的弯曲河流的整体性和连续性最优;利用改进型归一化差分水体指数提取的地势复杂区域细小河流的精度较高;利用支持向量机模型提取的弯曲河流更为准确,并消除了山体和植物阴影对弯曲河流提取的影响;与利用3种指数提取的结果相比,支持向量机模型提取的弯曲河流的总体精度和用户精度都相对最高。 相似文献
953.
构建及时、有效的卫星遥感应急监测信息服务框架,是开展自然灾害应急救援能力建设的重要内容。本文以数据统筹管理、多源数据处理、应灾信息分析及信息服务快速发布等关键技术为核心,依托高效互联机制和高速数据通道,构建了卫星遥感应急监测信息服务框架。通过在四川木里森林火灾应急遥感监测中的具体应用,实现了对灾前灾后数据的实时推送,以及灾区遥感解译图、三维地形、救援通达性及火灾变化等综合信息服务的及时发布,为四川省火灾一线救援工作提供了科学指导,为新时期国家应急能力建设提供了探索性技术途径。 相似文献
954.
分析了大坝受时效、温度及水位变化影响产生非线性位移,提出了统计-支持向量机模型,实现了对土石坝的位移分析与预测。 相似文献
955.
基于确定性系数和支持向量机的地质灾害易发性评价 总被引:2,自引:0,他引:2
确定性系数(Certainty Factor,CF)是经典的地质灾害影响因子敏感性分析方法;支持向量机(Support Vector Machine, SVM)作为机器学习的代表方法,能够综合各个影响因子的关系,对地质灾害易发性进行评价。本文以云南省怒江州泸水县为研究区,将高程、坡度、坡向、剖面曲率、距断裂的距离、距河网的距离、距路网的距离、地貌类型、岩土体类型、土地利用类型作为该区域地质灾害影响因子,依据各影响因子灾害面积比和分级面积比曲线对影响因子的状态进行分级。根据381个地质灾害隐患点,采用CF方法计算的各个影响因子的敏感性值,作为SVM的分类数据,建立基于CF-SVM的易发性评估模型,同时与单独SVM模型的评价结果进行对比分析。结果表明,CF-SVM模型得到的极高和高易发区主要分布在怒江两岸河谷地带,涵盖了89.76%的地质灾害隐患点,比单独SVM模型具有更高的成功率;利用ROC曲线和P-R曲线对两个模型进行检验,CF-SVM模型的评价精度分别达到92%和88%,均高于单独的SVM。由此说明,CF-SVM模型对地质灾害易发性评价有较高的预测价值,可以为地质灾害风险评估和管理提供依据。 相似文献
956.
957.
居民是否支持旅游开发关系到当地旅游业的长期成功和可持续发展。基于态度冲突理论和社会交换理论,本研究以浙江省乌镇 458位居民为样本,以消极旅游影响感知为中介和信任旅游开发公司为调节,实证考察了积极旅游影响感知对居民支持旅游开发的影响。研究结果表明:积极旅游影响感知和消极旅游影响感知不是无关的平行构建,前者对后者具有显著弱化作用;消极旅游影响感知部分中介积极旅游影响感知与居民支持旅游开发的关系,以直接影响为判断依据会低估积极旅游影响感知对居民支持旅游开发的影响;信任旅游开发公司正向调节消极旅游影响感知与居民支持旅游开发的负向关系。研究结论对明晰居民支持旅游开发的形成机制、获取居民对旅游开发的更大支持等具有重要意义。 相似文献
958.
Improving the forecasts of extreme streamflow by support vector regression with the data extracted by self‐organizing map 下载免费PDF全文
During typhoons or storms, accurate forecasts of hourly streamflow are necessary for flood warning and mitigation. However, hourly streamflow is difficult to forecast because of the complex physical process and the high variability in time. Furthermore, under the global warming scenario, events with extreme streamflow may occur that leads to more difficulties in forecasting streamflows. Hence, to obtain more accurate hourly streamflow forecasts, an improved streamflow forecasting model is proposed in this paper. The computational kernel of the proposed model is developed on the basis of support vector machine (SVM). Additionally, self‐organizing map (SOM) is used to analyse observed data to extract data with specific properties, which are capable of providing valuable information for streamflow forecasting. After reprocessing, these extracted data and the observed data are used to construct the SVM‐based model. An application is conducted to clearly demonstrate the advantage of the proposed model. The comparison between the proposed model and the conventional SVM model, which is constructed without SOM, is performed. The results indicate that the proposed model is better performed than the conventional SVM model. Moreover, as regards the extreme events, the result shows that the proposed model reduces the forecasting error, especially the error of peak streamflow. It is confirmed that because of the use of data extracted by SOM, the improved forecasting performance is obtained. The proposed model, which can produce accurate forecasts, is expected to be useful to support flood warning systems. Copyright © 2012 John Wiley & Sons, Ltd. 相似文献
959.
This paper presents a spatially distributed support vector machine (SVM) system for estimating shallow water bathymetry from optical satellite images. Unlike the traditional global models that make predictions from a unified global model for the entire study area, our system uses locally trained SVMs and spatially weighted votes to make predictions. By using IKONOS-2 multi-spectral image and airborne bathymetric LiDAR water depth samples, we developed a spatially distributed SVM system for bathymetry estimates. The distributed model outperformed the global SVM model in predicting bathymetry from optical satellite images, and it worked well at the scenarios with a low number of training data samples. The experiments showed the localized model reduced the bathymetry estimation error by 60% from RMSE of 1.23 m to 0.48 m. Different from the traditional global model that underestimates water depth near shore and overestimates water depth offshore, the spatially distributed SVM system did not produce regional prediction bias and its prediction residual exhibited a random pattern. Our model worked well even if the sample density was much lower: The model trained with 10% of the samples was still able to obtain similar prediction accuracy as the global SVM model with the full training set. 相似文献
960.
以淮南煤矿区泥河小流域1987、1994、2000、2006、2009、2013、2017年7期多源遥感影像为数据源,结合纹理和光谱特征,利用支持向量机(SVM)对遥感影像进行分类,在此基础上分析了煤炭开采对泥河小流域近30年土地利用和景观格局变化的影响。结果表明:煤炭开采影响下流域的土地利用变化最显著的特征是耕地和建设用地的相互转变及耕地向塌陷水体的转变,30年间塌陷水体和建设用地分别增加了2 281.05、14 741.73 hm2,耕地减少了15 044.67 hm2。采煤驱动下,流域景观格局变化特征体现在以2006年为转折点,前期呈现破碎化、不规则化、异质化和低连通性变化的特征,之后呈现连续化、规则化、均衡化及高连通性变化的特征。建设用地、耕地和塌陷水体经历了不断破碎化到景观逐渐完善的过程;耕地、建设用地和自然水体斑块形状较为复杂;耕地优势性逐渐减弱,最大斑块指数由79.706 0降为38.745 5,塌陷水体和建设用地的优势性增强。 相似文献