德国卫星定位与导航服务计划     

刘经南  闵宜仁 《测绘通报》1997,(8):37-39

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国家级数值预报产品分发系统          下载免费PDF全文

相秀珍 《气象》1997,23(8):21-24

随着９２１０工程系统建设的完成，Ｔ１０６中期数值预报产品分发采用了地面通信系统和卫星通信系统两种传输路径。地面通信系统由于受传输能力限制，国家气象中心根据区域、省，地市级的不同接收能力，采取了３种不同的传输方式以满足各级气象台站的需求；  相似文献   

地球物理反问题中的随机反演理论     

周竹生  陆江南 《物探化探计算技术》1997,19(4):289-297

本文从最大后验概率密度观点出发，在数据噪音向量和待求模型向量为具有零均值的独立高斯随机过程的假设前提下，建立起了随机反演的非线性系统方程；给出了模型方差估计的函数表达式，并在文章最后，证明了反演解的稀疏性，即解释了随机反演的输出解的高分辨率特征。文章在最小二乘反演方法的基础上，发展并完善了随机反演方法的理论基础；揭示了随机反演方法与最小二乘反演方法之间的本质区别；阐述了随机反演方法的优越性，并指出了其广阔的应用前景。  相似文献   

数据采集中特征点粗差定位方法的探讨     

程朋根  曾秋荣 《华东地质学院学报》1997,20(1):39-47

本文分析了特征点应满足的几种条件，给出了一次范围最小（Ｌ１）法，最小二乘法以及粗差探测法进行特征点粗差定位方法，并以模拟实例为例对它们进行了比较，得出了一些有意义的结论。  相似文献   

地脉动测试技术若干问题的讨论   总被引：1，自引：0，他引：1  

李友鹏  邹桂高 《岩土工程技术》2004,18(4):199-203

讨论了地脉动的测试技术以及测试工作中应该重视而且容易被忽视的问题 ,并就地脉动幅值域和频率域特性参数提出不同的看法  相似文献   

近红外反射光谱学在岩石矿物研究中的应用Ⅱ.快速测定地质样品中有机质     

龙梅  裴世桥 《岩矿测试》2004,23(1):6-10

利用偏最小二乘法回归的多变量校正方式,建立了应用近红外反射光谱学方法无损快速测定各种地质样品中有机质的模型.设计了多重散射光校正、标准正常变量转换及导数光谱,扣除额外基线和重叠信号的影响,分离出与有机质含量有关的光谱信息.大多数地质样品的有机质近红外反射光谱估算结果与化学法符合.  相似文献   

某滑坡软弱夹层抗剪强度取值方法的研究   总被引：3，自引：0，他引：3  

王义军  李天斌  王宝国 《中国地质灾害与防治学报》2004,15(4):25-29

文章主要针对软弱夹层抗剪强度取值所存在的争议，通过对贵州新街子滑坡的软弱夹层分别选择比例极限、屈服极限及峰值作为剪应力值，采用最小二乘法获得比例抗剪强度、屈服抗剪强度和峰值抗剪强度。以参数选取中应用较为成熟的反分析方法推求力学性质参数c、φ值作为判据对以上3种参数进行比较。计算结果表明：本滑坡软弱夹层中由于含泥量较大，而且粘塑性较强，屈服抗剪强度和反分析得到的抗剪强度偏差最小，比例抗剪强度偏差最大，峰值抗剪强度居中。并以此3种抗剪强度进行天然状态下滑坡稳定性验算，结果表明选用比例极限抗剪强度与当前滑坡的地质现象不符，选用峰值极限抗剪强度安全储备较低，而选取屈服极限抗剪强度最为合理。用此参数进行设计，滑坡已经得到了良好的治理。在取值研究中认为采用试验与反分析相结合的方法确定滑坡稳定性计算参数是比较合理的。以上结论为滑坡中软弱夹层抗剪强度取值的选择提供了重要的依据。  相似文献   

基于非线性平差模型的坐标转换公式   总被引：4，自引：2，他引：4  

包欢 付子傲陈刚  王玉京 《测绘学院学报》2004,21(3):175-177

用线性近似法以及非线性参数估计法讨论了直角坐标系七参数转换模型，指出改进的Gauss-Newton方法具有理论严密、计算简洁、易于编程、精度较高等持点。对于处理类似坐标转换的非线性模型具有重要的理论和实践意义。  相似文献   

GPS广播星历参数拟合算法   总被引：25，自引：2，他引：25  

崔先强焦文海  贾小林尹豫疆 《测绘学院学报》2004,21(4):244-246

介绍了GPS广播星历参数的最小二乘估计方法。推导了相应的计算公式。计算结果表明。文中给出的公式是正确的，其拟合精度以用户距离误差(URE)示时，对预报轨道的损失小于1cm。  相似文献   

Site characterization model using least‐square support vector machine and relevance vector machine based on corrected SPT data (Nc)     

Pijush Samui  T. G. Sitharam 《国际地质力学数值与分析法杂志》2010,34(7):755-770

Statistical learning algorithms provide a viable framework for geotechnical engineering modeling. This paper describes two statistical learning algorithms applied for site characterization modeling based on standard penetration test (SPT) data. More than 2700 field SPT values (N) have been collected from 766 boreholes spread over an area of 220 sqkm area in Bangalore. To get N corrected value (N_c), N values have been corrected (N_c) for different parameters such as overburden stress, size of borehole, type of sampler, length of connecting rod, etc. In three‐dimensional site characterization model, the function N_c=N_c (X, Y, Z), where X, Y and Z are the coordinates of a point corresponding to N_c value, is to be approximated in which N_c value at any half‐space point in Bangalore can be determined. The first algorithm uses least‐square support vector machine (LSSVM), which is related to a ridge regression type of support vector machine. The second algorithm uses relevance vector machine (RVM), which combines the strengths of kernel‐based methods and Bayesian theory to establish the relationships between a set of input vectors and a desired output. The paper also presents the comparative study between the developed LSSVM and RVM model for site characterization. Copyright © 2009 John Wiley & Sons, Ltd.  相似文献