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121.
我国积累的大量高质量、多元素、多尺度的地球化学数据,为矿产勘查与环境评价提供了有效的数据支撑。如何对这些数据进行二次开发和再利用,提取有价值的地球化学异常信息并带动找矿突破,是缓解当前矿产资源短缺的重要途径之一。在覆盖区和深部的找矿实践中,由于矿体埋深和覆盖层的影响,往往在表生介质中形成弱小的地球化学异常,识别和评价弱小地球化学异常是当前勘查地球化学数据处理的重要方向之一。本文围绕地球化学异常信息的提取和评价,主要从以下几个方面讨论了相关的国内外研究进展和发展趋势:勘查地球化学数据处理与异常识别方法和模型,勘查地球化学数据闭合效应的影响及其解决方案,基于大数据和机器学习的勘查地球化学数据处理以及弱小地球化学异常的识别和评价。研究发现,在地质环境的约束下,基于大数据思维和机器学习相结合的方法,注重地球化学空间分布模式与已发现矿床的相关关系,同时使用所有地球化学变量能有效刻画具有非线性特征的地球化学空间分布模式,可识别出传统方法无法识别的异常,为开展地球化学空间模式识别与异常提取提供了新的途径。 相似文献
122.
由于支持向量机属于黑箱模型,因此在进行模型学习时无法直接对特征进行选择,而决策树模型在递归创建的过程中自身具有一定的特征选择能力。针对岩性分类问题,本文将决策树和支持向量机结合,通过决策树的建立,在考虑特征重要性的前提下,利用树节点的高度对特征进行提取,并将具有更高分类能力的特征送入支持向量机进行岩性分类。结果表明:通过决策树的特征提取,减少了支持向量机模型的输入特征,从而有效控制了模型的复杂度,使得模型更加稳定并具有更高的分类精度,测试集精度能够提升10%以上。 相似文献
123.
基于相关分析和自适应遗传算法的盐渍化建模变量和参数优选 总被引:1,自引:0,他引:1
机器学习结合遥感等其他数据反演土壤盐分含量(Soil Salt Content, SSC)较少关注对模型精度影响较大的建模特征变量和模型参数的优选。本文基于自适应遗传算法(Adaptive Genetic Algorithm, AGA)同步优选建模特征变量和模型参数的支持向量回归(Support Vector Regression, SVR)算法反演三工河流域2016年SSC,并分析其在不同土地利用类型的分布特征。建模特征变量和模型参数的同步优选及实验设计如下:首先基于Landsat 8 OLI和SRTM高程数据提取7类共40个盐渍化相关因子,经相关分析初步筛选出候选特征变量,分别代入AGA、遗传算法(Genetic Algorithm, GA)和格网搜索算法(Grid Search, GS)同步优选SVR的建模特征变量和模型参数,并建立盐渍化监测模型(AGA-SVR、GA-SVR、GS-SVR)。结果表明:① AGA-SVR精度最优,GA-SVR次之,GS-SVR最差,相较于GS-SVR,AGA-SVR的R2/RMSE提高了44.65%;② 三工河流域非、轻度、中度、重度盐渍地和盐土的面积占比分别为42.83%、11.02%、15.88%、9.22%、21.05%;③ 草地和未利用地主要以非盐渍地和盐土为主,耕地和林地中非盐渍地分布比例均为最大;不同土地利用类型的SSC均值和标准差均呈现未利用地>草地>耕地>林地的规律。本研究的建模特征变量和模型参数的优选方法可在一定程度上提高盐渍化监测的精度。关键词:盐渍化;遗传算法;机器学习;特征优选;参数优化;土壤盐分含量;土地利用;相关分析 相似文献
124.
基于机器学习的稀疏样本下的土壤有机质估算方法 总被引:1,自引:0,他引:1
采用GRNN(Generalized Regression Neural Network)和RF(Random Forest)2种机器学习方法构建土壤有机质预测模型,以提高稀疏样本情况下的土壤有机质估算精度。依据北京市大兴区农用地2007年的土壤有机质采样数据,按MMSD准则(Minimization of the Mean of the Shortest Distances)抽稀为8种不同采样密度的样本(分别为2703、1352、676、339、169、85、43、22个样本),分别采用GRNN、RF和Ordinary kriging对各采样密度下的未知采样点进行预测,采用交叉检验的方式验证各采样密度下未知样点的预测精度。随着采样点密度的下降,样点间的空间自相关性逐渐减弱,半变异函数的拟和精度变差,预测点结果误差增大,预测的置信度降低。当抽稀到43个和22个采样点时,样点间的空间自相关性接近歼灭,半变异函数的决定系数较低且残差较大。普通克里格受到采样点数量和采样密度、样点的空间结构的影响比较明显,其预测精度随采样点数量的下降而下降。在85个采样点及以下时,其预测值与观测值之间没有显著的相关性。GRNN和RF的预测精度受采样密度的影响不大,其预测精度在一个较小的范围内波动,其预测值围绕观测值在一定阈值空间内震荡波动,具有较好的相关性,在85个及以下的采样密度时,预测精度相对普通克里格有较大的提升。普通克里格法不适合在稀疏样本条件下空间插值计算,尤其是在空间自相关性比较弱的情况下。机器学习模型能充分学习土壤间环境信息、样点空间邻近效应信息,兼顾属性相似性和空间自相关,具有更好的稳定性和适应性,不容易受到采样点数量、构型和采样密度等因素的影响,即使在采样点空间自相关性很弱的情况下也能做出稳定预测精度。 相似文献
125.
从挖掘和利用经验数据的角度出发,提出了基于案例推理的智能化制图综合方法。首先探讨了基于算法和模型的自动综合实现方式所面临的瓶颈,并提出了采用制图综合案例推理辅助制图综合的思想;然后设计了制图综合专家案例的三元表示方法,以及获取、使用和管理流程;最后对实现该基于案例推理的智能化制图综合方法的五个关键性步骤进行了分析,并深入阐述该方法的原理和可行性,提出了基于案例推理的智能综合辅助系统架构。 相似文献
126.
利用1981、1996和2001年逐日南京站太阳总辐射和日照时数观测资料,建立了基于支持向量机(support vector machine,SVM)方法的太阳总辐射推算模型,预测了1982、1997和2002年的太阳总辐射,并把推算结果和采用线性的气候学方法所得到的推算结果分别与实测值进行对比。采用线性方法得到的1982、1997和2002年的太阳总辐射预测值与实测值间基于1:1线的决定系数(R~2)分别为0.800、0.859和0.838,均方根误差(RMSE)分别为3.250、2.649和2.925 MJ·m~(-2)·d~(-1)。采用SVM方法得到的1982、1997和2002年的R~2分别为0.894、0.938和0.936,RMSE分别为2.353、1.726和1.804 MJ·m~(-2)·d~(-1)。SVM方法得到的太阳总辐射预测值与实测值之间的误差较小,预测精度高于线性方法,更适用于实际太阳总辐射的计算。 相似文献
127.
通过智能物联网技术实时获取积水监测实况数据,利用天津市气象精细化格点预报产品和城市自动雨量观测站实况数据,以机器学习、神经网络模型和天津市城市内涝风险等级划分原理为基础,研究基于用户实时位置的城市内涝预报预警技术,研发天津市城市自动化积水监测预警系统。结果表明,该系统具备一定的城市内涝风险监测预警预报能力,并在2018—2020年多次重大天气过程中应用,积水深度预报结果与监测结果基本一致,应用数据表明验证结果良好,系统可以为政府防灾减灾决策、指挥调度提供精准、及时的气象数据支撑。 相似文献
128.
提出一种分数阶傅里叶变换(fractional Fourier transformation, FrFT)与支持向量机(support vector machine, SVM)相结合的建筑物变形组合预测模型。首先利用FrFT对变形时间序列进行多尺度分析,将复杂时间序列分解为一系列结构较为简单的子序列;然后利用SVM对每个子序列分别建立预测模型,通过将各个子序列的预测结果进行综合叠加,得到最终预测结果;同时考虑到SVM模型参数选择的难题,提出一种改进果蝇优化算法(improved fruit fly optimization algorithm, IFOA)对其进行全局寻优,提升预测性能。以西南地区某混凝土坝变形实测数据为例开展验证实验,结果表明,本文组合预测模型能够充分挖掘数据中隐含的趋势性和规律性信息,获得较高的预测精度。 相似文献
129.
打破传统的自下而上安装钻塔的方法(顺装法),采用自上而下的安装法(逆装法)构想,成功地研制出一种新型钻塔拆装机和一种机装可逆式钻塔,既保持了四脚钻塔的优点,又解决了高空拆装作业带来的不安全隐患,减轻了劳动强度,提高了生产效率,取得了良好效果 相似文献
130.
海上支撑结构的优化设计是海上风机技术发展的必然趋势,降低支撑结构的载荷是保证风机安全运行的有效途径。海上支撑结构受到风浪复杂环境荷载作用,风、浪载荷决定着塔底承受较大的剪力和倾覆力矩,同时风浪的随机性和周期性会影响塔架的疲劳载荷。基于海上风机支撑结构频率对载荷影响的研究,分析海上支撑结构频率对叶片根部挥舞和摆振响应的影响,探究频率对风机响应的影响机理。研究表明:波浪频率诱导是基础疲劳载荷响应的主要原因;开展单桩基础设计,当整机频率确定时,基础变径段可设置于浪溅区下部区域范围;叶片摆振响应受1P频率影响较大,在风机设计时可增加叶片摆振方向的阻尼;当整机频率邻近3P频率时,塔筒刚度变化对基础载荷响应的影响大于基础刚度变化;海上支撑结构设计时可优先考虑塔筒刚度。 相似文献