Delaunay三角网的并行构网算法     

黄诠  刘浩  梁平元 《测绘科学》2017,42(6)

针对传统的Delaunay三角网的并行构建算法负载均衡性不高、运行效率较低等问题,该文在综合逐点插入算法和分治算法各自优点的基础上,提出了一种Delaunay三角网并行构建算法。该算法首先使用动态格网剖分点要素集,从而得到若干点要素子集;然后根据点要素子集数量初始化线程池,每个点要素子集由一个线程按照插入点法构建Delaunay子网;当所有线程完成子三角网构建,最后使用逐点插入法合并所有子网,从而实现所有点要素的Delaunay三角网构建。分析与实验结果表明,相对于传统的并行算法,该并行算法的负载均衡性好、运行时间少、加速比高,具有较好的构建效率,而且构建结果满足Delaunay规则。  相似文献   

EM算法的时序模型在沉降数据处理中的应用   总被引：1，自引：0，他引：1  

马传宁  蔡伟  关沧海  徐琦 《测绘科学》2017,(12):178-184

针对时间序列分析对监测数据中出现的不完全数据(部分数据缺失)无法进行精确建模的问题,该文引入期望极大算法(EM算法),提出EM算法与时间序列分析的组合算法模型。运用EM算法的时间序列分析组合算法模型可以对沉降过程中遇到的不完全沉降数据进行建模分析,该组合算法模型可以对不完全沉降数据进行较为精确的建模,并对后期沉降数据进行较为精确的预测。将某地铁基坑点沉降数据作为实验数据,EM算法的时间序列分析的建模结果表明:所提出的组合算法模型可以对不完全沉降数据进行建模分析,绝对误差为0.23mm,建模精度较高。  相似文献   

圆曲线拟合算法中的粗差探测与识别     

杨佳萌  郭建锋 《测绘科学》2017,42(8)

针对传统的圆曲线拟合算法抵御粗差影响能力较差的现状,该文提出了一种圆曲线拟合数据的粗差探测方案。该方案基于Pratt代数拟合算法,首先构造衡量拟合数据优劣的质量指标,据此迭代剔除数据中的异常值,然后在既得圆心估值的基础上,重新评估已被标记的可疑观测值,识别出真正的粗差并将其剔除。实验结果表明,该方法能够准确识别出数据中的粗差,有效提高圆曲线拟合的精度。  相似文献   

改进灰色人工神经网络模型的超高层建筑变形预测     

段明旭  邱冬炜  李婉  徐伟  王东波 《测绘科学》2017,42(4)

针对灰色人工神经网络模型初始化权值和阈值的随机性导致易产生误差积累和过拟合的缺陷,该文利用遗传算法的全局优化能力训练灰色人工神经网络模型的权值和阈值,构建了基于遗传算法的灰色人工神经网络超高层建筑物变形预测模型。结合长沙北辰新河A1超高层建筑变形监测实例,用该文所提模型与灰色人工神经网络模型分别进行变形数据的处理分析和预测。实验结果表明,该文提出的模型具有更好的预测精度,预测趋势也更加逼近实际测量结果。  相似文献   

时空理论变异函数模型及其精度影响     

梅杨  杨勇  李浩 《测绘科学》2017,42(6)

针对已有的时空模型研究深度不够的问题,该文主要研究两类时空理论变异函数模型,即分离和非分离模型,并分析其对时空预测精度的影响。首先,阐述了两类模型中较为流行的6种时空理论子模型及其参数物理意义;最后以2014年山东省PM2.5日均浓度为例,给出各模型理论表达式,并在Matlab中对各模型运用遗传算法进行参数拟合和时空预测精度验证。实验结果显示,6种模型的整体预测精度顺序与模型拟合精度顺序相当,说明时空理论模型同空间理论模型一样,其模型拟合精度与后续预测精度成正相关。  相似文献   

江淮气旋气候学特征的统计研究     

周越  夏兰 《气象与环境科学》2017,40(3):79-85

从江淮气旋的定义出发,采用欧洲中期天气预报中心的ERA-Interim再分析资料,运用气旋的客观判定与追踪算法追踪江淮气旋,分析了1979-2010年江淮气旋的气候特征。结果表明:江淮气旋发生的频数有显著的年际变化,但随时间变化的长期趋势并不明显。由于春季冷空气活动频繁,且易与副高西南侧气流汇合形成气旋,因此春季是江淮气旋最活跃的季节,其中5月份江淮气旋发生次数最多;而在冬季,东亚地区受大陆冷高压控制,形势稳定,不易形成气旋,故秋冬季江淮气旋出现较少。受地形和下垫面等因素影响,江淮气旋生成的源地主要位于洞庭湖地区、鄱阳湖地区及大别山区东北侧。43.9%的江淮气旋中心平均降压率为0~-1 h Pa/6h,大多数江淮气旋中心最大降压率为0~-2 h Pa/6h(占66.4%),较难形成暴发性气旋。江淮气旋生命史较短,主要为1~2天。  相似文献   

A hybrid genetic algorithm with local optimiser improves calibration of a vegetation change cellular automata model     

Rachel Whitsed  Lisa T. Smallbone 《International journal of geographical information science》2017,31(4):717-737

Cellular automata (CA) models are commonly used to model vegetation dynamics, with the genetic algorithm (GA) being one method of calibration. This article investigates different GA settings, as well as the combination of a GA with a local optimiser to improve the calibration effort. The case study is a pattern-calibrated CA to model vegetation regrowth in central Victoria, Australia. We tested 16 GA models, varying population size, mutation rate, and level of allowable mutation. We also investigated the effect of applying a local optimiser, the Nelder?Mead Downhill Simplex (NMDS) at GA convergence. We found that using a decreasing mutation rate can reduce computational cost while avoiding premature GA convergence, while increasing population size does not make the GA more efficient. The hybrid GA-NMDS can also reduce computational cost compared to a GA alone, while also improving the calibration metric. We conclude that careful consideration of GA settings, including population size and mutation rate, and in particular the addition of a local optimiser, can positively impact the efficiency and success of the GA algorithm, which can in turn lead to improved simulations using a well-calibrated CA model.  相似文献   

Modeling urban expansion by using variable weights logistic cellular automata: a case study of Nanjing,China     

Bangrong Shu  Martha M. Bakker  Honghui Zhang  Yongle Li  Wei Qin  Gerrit J. Carsjens 《International journal of geographical information science》2017,31(7):1314-1333

Simulation models based on cellular automata (CA) are widely used for understanding and simulating complex urban expansion process. Among these models, logistic CA (LCA) is commonly adopted. However, the performance of LCA models is often limited because the fixed coefficients obtained from binary logistic regression do not reflect the spatiotemporal heterogeneity of transition rules. Therefore, we propose a variable weights LCA (VW-LCA) model with dynamic transition rules. The regression coefficients in this VW-LCA model are based on VW by incorporating a genetic algorithm in a conventional LCA. The VW-LCA model and the conventional LCA model were both used to simulate urban expansion in Nanjing, China. The models were calibrated with data for the period 2000–2007 and validated for the period 2007–2013. The results showed that the VW-LCA model performed better than the LCA model in terms of both visual inspection and key indicators. For example, kappa, accuracy of urban land and figure of merit for the simulation results of 2013 increased by 3.26%, 2.96% and 4.44%, respectively. The VW-LCA model performs relatively better compared with other improved LCA models that are suggested in literature.  相似文献   

基于FY-3的格陵兰岛冰盖表面冻融探测方法研究          下载免费PDF全文

王星东  潘少华王成 李新广 《极地研究》2017,29(3):420-426

格陵兰岛的冰盖对全球气候有着极为重要的意义,冰盖的冻融情况可直观展示北极地区的气候变化状况。利用我国FY-3气象卫星的微波成像仪(Microwave Radiation Imager,MWRI)数据,基于增加干湿雪差异性的交叉极化比率(Cross-Polarized Gradient Ratio,XPGR)算法,通过支持向量机(Support Vector Machine,SVM)的超平面进行格陵兰岛冰盖表面冻融探测,与已有的阈值方法相比,理论上精度较高。与微波辐射计(Special Sensor Microwave Image,SSM/I)(阈值为–0.025)的数据结果进行对比验证,结果表明:XPGR结合SVM的格陵兰岛冰盖表面冻融探测方法是可行的。  相似文献   

协同模型与遗传算法的集成   总被引：4，自引：4，他引：4  

郑肇葆 《武汉大学学报(信息科学版)》2001,26(5):381-386

提出协同模型中蚁群算法和遗传算法集成的方案，用于生成纹理分类的模板。介绍了蚁群算法的原理和集成方案的实施步骤，以及在搜索最优解过程中蚁群移动方向的决策方法。为了验证集成方案的正确性，对航空影像的居民地、灌木、水田、山地、旱地5种目标进行了识别试验，并与仅使用遗传算法的结果进行了比较。试验结果表明，该集成方案的识别效果有明显的提高。  相似文献