Seismic liquefaction potential assessment by using Relevance Vector Machine   总被引：6，自引：2，他引：4  

Pijush Samui 《地震工程与工程振动(英文版)》2007,6(4):331-336

Determining the liquefaction potential of soil is important in earthquake engineering. This study proposes the use of the Relevance Vector Machine (RVM) to determine the liquefaction potential of soil by using actual cone penetration test (CPT) data. RVM is based on a Bayesian formulation of a linear model with an appropriate prior that results in a sparse representation. The results are compared with a widely used artifi cial neural network (ANN) model. Overall, the RVM shows good performance and is proven to be more accurate than the ANN model. It also provides probabilistic output. The model provides a viable tool for earthquake engineers to assess seismic conditions for sites that are susceptible to liquefaction.  相似文献   

多层选煤厂房的受振层楼板振动分析   总被引：1，自引：0，他引：1  

冯军和  张敏政  闫维明 《地震工程与工程振动》2007,27(2):99-103

非设备层楼板的振动问题是工程中一种易发的振动事故,本文就多层选煤厂的非设备层楼板振动问题进行了研究,探讨了楼板振动产生的机理。文中提出了非设备层楼板振动分析的两步骤法:(1)通过对局部楼板有限元模型的模态分析,来定性判断楼板是否在设备的共振区,从而对楼板是否出现共振进行初步判断;(2)采用结构-设备复合系统三维动力有限元分析模型,对非设备层楼板的动力响应进行分析。实际工程算例的分析证明了该方法的有效性和合理性,该方法为选煤厂的非设备层的楼板振动研究提供了思路。最后,本文对多层选煤厂的非设备层楼板的设计提出了一些参考建议。  相似文献   

地下水观测数据拟合与预测的支持向量机方法     

王炜  赵利飞  吴耿锋  马钦忠  林命啁 《地震》2007,27(1):9-16

影响地下水位变化因素有很多,在正常情况下,地下水位的变化实际上反应了气压、固体潮和降雨这些因素的变化,但是这些影响因子与地下水位之间有着较强的非线性关系。该文使用支持向量机方法建立起崇明中学观测站地下水位与气压、固体潮和降雨这些因素之间的非线性关系模型,并用于地下水观测数据拟合与预测,得到了较理想的结果,明显优于逐步回归方法。研究结果表明,支持向量机方法在地震前兆数据处理中有着广泛的应用前景。文中还对支持向量机方法在实际应用中的有关问题进行了讨论。  相似文献   

Crop type mapping using LiDAR,Sentinel-2 and aerial imagery with machine learning algorithms     

Adriaan Jacobus Prins  Adriaan Van Niekerk 《地球空间信息科学学报》2021,24(2):215-227

LiDAR data are becoming increasingly available, which has opened up many new applications. One such application is crop type mapping. Accurate crop type maps are critical for monitoring water use, estimating harvests and in precision agriculture. The traditional approach to obtaining maps of cultivated fields is by manually digitizing the fields from satellite or aerial imagery and then assigning crop type labels to each field - often informed by data collected during ground and aerial surveys. However, manual digitizing and labeling is time-consuming, expensive and subject to human error. Automated remote sensing methods is a cost-effective alternative, with machine learning gaining popularity for classifying crop types. This study evaluated the use of LiDAR data, Sentinel-2 imagery, aerial imagery and machine learning for differentiating five crop types in an intensively cultivated area. Different combinations of the three datasets were evaluated along with ten machine learning. The classification results were interpreted by comparing overall accuracies, kappa, standard deviation and f-score. It was found that LiDAR data successfully differentiated between different crop types, with XGBoost providing the highest overall accuracy of 87.8％. Furthermore, the crop type maps produced using the LiDAR data were in general agreement with those obtained by using Sentinel-2 data, with LiDAR obtaining a mean overall accuracy of 84.3％ and Sentinel-2 a mean overall accuracy of 83.6％. However, the combination of all three datasets proved to be the most effective at differentiating between the crop types, with RF providing the highest overall accuracy of 94.4％. These findings provide a foundation for selecting the appropriate combination of remotely sensed data sources and machine learning algorithms for operational crop type mapping.  相似文献   

用小波分析与灰色支持向量机预测高铁变形     

容静  刘立龙  甘祥前  顾峻峰  周吕 《大地测量与地球动力学》2018,38(5):473-476

针对高铁变形监测数据的非线性特征,构建一种基于小波与灰色支持向量机的高铁变形预测组合模型。利用小波分析获取不同时频尺度上的随机序列和近似序列,通过嵌入维数的确定和高低频数据的相关性分析,将重构后的随机序列作为遗传算法优化SVR模型的输入,对近似序列则采用灰色支持向量机来描述其演变特征,最后将二者预测结果进行耦合叠加,得到小波灰色支持向量机的组合模型预测结果。以贵广高铁实测数据为例,将均方差、平均绝对误差、平均绝对相对误差作为评判指标对预测效果进行评价,结果表明该模型较好地拟合了近似分量,同时避免了细节分量的过拟合,为高铁变形预测提供了新途径。  相似文献   

基于局部均值分解和相关向量机的变形预测     

罗亦泳  徐志宽  张立亭  黄晓浪  缪玉周 《大地测量与地球动力学》2018,38(11):1128-1132

基于改进局部均值分解（LMD）及加权核函数相关向量机（RVM）算法,构建多尺度变形预测新方法。利用LMD将变形数据分解成多个具有物理意义的变形分量,并基于遗传算法优化的RVM对每个变形分量分别进行预测。将各变形分量预测结果进行叠加,最终建立多尺度变形预测方法,并应用于大坝变形预测。实验结果表明,改进LMD-RVM方法的多个精度指标均优于BP神经网络方法、RVM方法和改进EMD-RVM方法,证实了新方法的有效性及可靠性。
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面向对象的特色农作物种植遥感调查方法研究     

单治彬  孔金玲  张永庭  李欢  关红  胡永新  李健锋  张文博 《地球信息科学学报》2018,20(10):1509-1519

宁夏自治区具有土地、光能、引黄灌溉等优势,为宁夏特色农作物（硒砂瓜、枸杞、大枣）的生长提供了先天条件。快速准确地获取特色农作物的种植信息不仅是宁夏特色农作物监测、估产和灾害评估的重要依据,同时也是分析特色农作物结构分布变化和评价区域特色农业生产影响的重要凭证。近年来,随着航天技术和卫星传感器的不断发展,越来越多的学者将遥感技术运用到农作物种植信息的提取研究中。但是传统的遥感调查模型都是基于中低分辨遥感数据建立的,对于新的高分数据没有完备的信息提取模型。此外,基于GF-1遥感影像对类似宁夏特色农作物（硒砂瓜、枸杞、大枣）的信息提取研究相对较少,决策条件和分类模型的选择也难以满足高分农业的需求。基于此,本文利用国产GF-1 PMS遥感影像,在分析3类特色农作物光谱特征和纹理特征的基础上,建立了面向对象的支持向量机（SVM）分类模型,总体分类精度达到94.94%,Kappa系数为0.9174。同时将分类结果与传统的SVM分类结果相比较,研究发现面向对象的SVM模型的精度更高,效果最好,纹理信息的引入使光谱特征差异较小的枸杞和大枣更容易区分,有效降低了模型错分和漏分误差,改善了模型分类结果。研究结果为实现宁夏特色农作物的快速自动化提取提供了有效途径,也为开展农作物承保和受灾定损评估体系建设提供技术支撑。  相似文献   

基于GF-2影像的广西茅尾海红树林物种分类及盖度估算分析   总被引：1，自引：0，他引：1  

马云梅  吴培强  潘良浩  王锦锦  王建步  任广波  马毅 《海洋科学》2019,43(6):60-70

为了掌握茅尾海红树林种类和盖度情况,基于GF-2 PMS1高分辨率卫星遥感影像数据,使用支持向量机(support vector machine,SVM)和回归模型方法开展了茅尾海红树林物种分类和植被盖度估算研究,并对其分布特征展开了详细分析。研究表明:(1)广西茅尾海红树林共有4个种类,分别是桐花树(Aegiceras corniculatum)、无瓣海桑(Sonneratia apetala)、秋茄(Kandelia candel)和茳芏(Cyperus malaccensis)。桐花树作为茅尾海红树林的优势种,面积为1228.612 ha,占总面积72.5%,散布在茅尾海潮间带。秋茄面积最少,仅有1.976 ha,零星分布于茅岭乡和尖山镇沿岸,多数与无瓣海桑和桐花树混生。(2)基于GF-2 PMS1卫星影像的NDVI植被指数建立的二次多项式盖度回归模型效果最好,决定系数最大为0.7644,均方根误差RMSE最小为0.0680。(3)植被盖度分布状况与植被类型有密切关系,植被种类纯生区的盖度要明显大于植被混生区的盖度。本研究结果为茅尾海国家海洋公园和自治区级自然保护区管理部门的决策提供理论基础。  相似文献   

基于无人机遥感的盛花期薇甘菊爆发点识别与监测   总被引：1，自引：0，他引：1  

孙中宇  荆文龙  乔曦  杨龙 《热带地理》2019,39(4):482-491

局域尺度上爆发点的识别与监测是薇甘菊（Mikania micrantha）入侵研究的一个难点,无人机遥感为此提供了新的研究手段。采用无人机搭载RGB相机获取研究地的正射影像,采用波段运算、影像分割和深度学习3种方法对盛花期薇甘菊的爆发点进行识别。结果表明：高分辨率的RGB拼接影像可直接用于目视识别薇甘菊的爆发点。过绿指数（EGI）、归一化过绿指数（NEGI）、蓝绿差异指数（BGDI）、绿红差异指数（GRDI）、归一化绿红差异指数（NGRDI）以及植被色素比值指数（PPR）均无法分离薇甘菊和其附主植物;但PPR指数可为面向对象的多尺度分割提供参数支持。面向对象的多尺度分割可自动识别薇甘菊的爆发点,但会低估其爆发面积。基于深度学习（Deeplab V3+）的自动识别方法,能准确识别薇甘菊的爆发点和爆发面积,测试集的平均交并比（mIoU）为78.46%,像素精度为88.62%。无人机遥感数据为局域尺度上的薇甘菊扩散机制研究提供了基础,也为薇甘菊入侵的监测、预警和精准防治提供了有力支撑。  相似文献   

Assessing the performance of 38 machine learning models: the case of land consumption rates in Bavaria,Germany     

Julian Hagenauer  Hichem Omrani 《International journal of geographical information science》2019,33(7):1399-1419

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