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12.
一种盾构施工引起的地面沉降预测方法 总被引:1,自引:0,他引:1
针对盾构施工引起的地面沉降的影响因素众多、关系错综复杂,常规数学模型难以准确预测沉降量的问题,该文提出了采用主成分分析法和粒子群优化的支持向量机方法来建立预测模型。并结合工程实例将预测结果与常用的多元线性回归模型和基于Levenberg-Marquardt算法改进的BP神经网络模型(LM-BP)的预测结果做了比较。结果表明:PCA-PSO-SVM的预测结果精度较多元线性回归模型和LM-BP神经网络有很大的提高,证明了该研究方法具有一定的理论意义和参考价值。 相似文献
13.
利用GPS信噪比(signal-to-noise ratio,SNR)观测值监测土壤湿度的精度直接受多径干涉相位与土壤湿度间的关系模型影响。传统方法基于线性模型,通过增加样本数量、排除特例提高普适性,但未合理考虑坡度、植被及天气等因素。基于上述因素短期变化可忽略的假设,引入时间窗口,采用自相关分析确定窗口长度,利用窗口内样本动态线性回归构建预测和插值模型反演土壤湿度。实验结果表明,引入窗口后,预测、插值误差分别下降17.4%和54.6%,相关系数上升16.2%和32.9%。插值模型利用了待估时刻之后的观测量,精度更高;预测模型精度略低,但更适于实时应用。同时,残差极大值与土壤湿度的上升之间显著相关。预测残差较土壤湿度具有极大值更小、时刻略微提前的时域特征。 相似文献
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提出了一种面向土地覆盖变化信息局域精度评估的自适应型抽样策略。结合待研究地图的土地覆盖变化信息局部特征(如土地覆盖变化类别、斑块大小、异质性和优势度),探讨与土地覆盖变化信息精度显著相关的协变量,以预测精度的标准误差作为判断标准,识别需要提高精度预测结果可靠性的区域,以自适应地和逐步定位的方式进行样本采集。基于武汉地区的精度评价结果,自适应的抽取增加100个训练样本使得预测精度的确定系数提高了50.66%,而简单随机抽取的增加样本使得预测精度的确定系数提高了17.22%。试验表明,自适应型抽样策略能显著提高土地覆盖变化信息局域精度预测的抽样效益,减少预测精度的不确定性。模型选择的结果表明,土地覆盖变化类别和优势度指数是最优的协变量组合。 相似文献
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凭借图谱合一优势,高光谱遥感技术应用日益广泛,基于高光谱遥感技术的地质灾害信息提取系统研发也显得十分迫切。论文在借鉴现有地质灾害遥感监测系统基础上,结合高光谱遥感的关键技术与数据处理方法特点,设计并实现了高光谱遥感地质灾害信息提取系统。该系统选用主流操作系统Windows7与Microsoft Visual C++2010集成开发环境,充分利用GDAL、Open CV等开源组件库,基于插件式开发框架进行设计与实现。系统拥有数据读取、光谱操作、图像处理、灾害识别、分析统计、制图输出等主要模块,模块之间采用插件式松散耦合方式设计,即相互独立又有流程导向,是个一体化自动化的灾害信息提取系统。系统在减灾应用示范中得到验证,可提高地质灾害解译效率与准确性,节约工程调查成本,为减灾防灾决策提供科学数据与技术支持。 相似文献
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提出基于背景噪声波速测量的综合预测指标法,将测震资料更好地应用于震情跟踪和地震短临预报。利用滇西北5个台站2012-01~2020-11宽频带连续波形资料,基于背景噪声互相关及傅立叶变换等方法,提取10个台站对当天经验格林函数与参考经验格林函数的直达瑞利波走时偏移时间序列,设定±1.5倍标准差作为异常阈值,并以其间发生的6次M≥5.0地震为样本,采用R值评分法对每个台站对的映震能力进行效能检验,最后基于自适应加权综合预测方法提取适合于滇西北地区的地震短临异常识别指标(综合指标)。结果表明,利用该综合指标对滇西北2012年以来发生的6次M≥5.0地震进行90 d短临预报,异常指标共出现8次,其中准确预报地震5次,漏报1次,虚报4次,预报效能评分R为0.692,R0为0.475。该综合指标的地震对应率为62.50%,概括率为83.33%。 相似文献
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采用涡旋运动稳定性方法,结合大尺度环境场和积云对流潜热释放,研究初生西南涡发展与消亡的物理机制。结果表明:(1)在稳定层结和不稳定层结条件下,当大气扰动频率超过对应的临界频率时,初生西南涡均可以维持并向成熟涡转变;当大气扰动频率未超过临界频率时,初生西南涡要么因频散而消亡,要么在维持一段时间的纯涡结构后消亡,不能发展为成熟西南涡。(2)初生阶段,大尺度场的辐合辐散是西南涡发展和消亡的主要因素,辐合才有可能使得初生西南涡发展,辐散只能导致初生西南涡消亡;小尺度的潜热加热则决定着稳定层结下的扰动临界频率,进而影响稳定层结下初生西南涡的发展及向成熟西南涡的转变。 相似文献
20.
利用2016年1月1日—2018年12月31日吉林省381个站的逐日最高气温、最低气温和定时气温的观测数据,对ECMWF高分辨率模式的2 m最高、最低气温和定时气温预报进行检验分析.结果表明,ECMWF模式对吉林省的气温预报与实况存在一定偏差;从空间上看,自西向东气温预报准确率逐渐递减,预报误差逐渐增大;从时间上看,随预报时效的增长,预报准确率逐渐下降.对ECMWF的气温预报进行高度差订正后,模式最高气温24 h、48 h、72 h的预报准确率分别从52%、51%、50%提高至58%、56%、54%;最低气温准确率分别从58%、56%、54%提高至64%、62%、59%;定时气温准确率分别从63%、60%、58%,提高至67%、63%、61%.高度差订正的方法有效提高了模式气温预报的准确率,减小了模式预报误差,提高了模式预报释用能力,订正后的气温预报TS评分得到明显的提高.该方法已应用在吉林省客观预报的订正算法中. 相似文献