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11.
为解决以往模型未考虑地下水位相关影响因素的问题,探讨长短期记忆(LSTM)神经网络在地下水位预测中的应用,利用长短期记忆神经网络,采用多变量输入的方式,构建了基于多变量LSTM神经网络的地下水水位预测模型。以泰安市岱岳区J1号监测井为例,采用2001-2014年地下水水位动态监测资料与相关影响因素数据,利用多变量LSTM神经网络对2015-2016年地下水位进行预测,并与单变量LSTM神经网络和反向传播(BP)神经网络进行对比。研究结果表明:以相关影响变量为输入的BP神经网络无法考虑时序变化规律,预测均方根误差最大,为2.399 3;以地下水位为变量输入的单变量LSTM神经网络仅能根据时序变化作出相应预测,无法考虑相关变量影响,预测均方根误差为2.102 2;基于多变量输入的LSTM神经网络的预测精度显著高于单变量LSTM神经网络和BP神经网络,预测均方根误差最小,仅为1.919 1。总体上,多变量LSTM神经网络地下水位预测模型仅在某些峰值处误差较大,但总体预测效果较为理想。  相似文献   
12.
为建立高精度的边坡位移预测模型,采用相空间重构(PSR)将边坡位移时间序列数据转换为多维数据,同时构造小波核函数改进的支持向量机模型,建立PSR-WSVM模型并应用于边坡位移预测。将PSR-WSVM模型预测结果与传统支持向量机(SVM)模型、小波支持向量机(WSVM)模型和基于相空间重构的支持向量机(PSR-SVM)模型预测结果进行对比,通过平均绝对误差(MAE)、平均绝对误差百分比(MAPE)和均方根误差(RMSE)3个精度评价指标验证PSR-WSVM模型的可行性。工程实例结果表明,PSR-WSVM模型预测结果的3个精度评价指标都优于另外3种模型,边坡位移预测的精度明显提升。  相似文献   
13.
针对SAR影像难以精确计算信噪比的问题,该文以滤波评价指标信噪比为依托,提出了一种基于牛顿插值迭代修正SAR影像近似信噪比的滤波质量评价方法:根据已知值通过牛顿插值得到更多的数据,再利用牛顿迭代法拟合非线性函数修正近似信噪比。以模拟影像和真实影像为数据源,选择目视效果较好的滤波结果作为真实影像的近似无噪声影像,人工对模拟影像和无噪影像进行降质,并使用5种滤波器对影像进行处理,分别利用基于牛顿插值迭代得到的修正近似信噪比、传统的峰值信噪比、等效视数和边缘保持指数评价滤波效果。结果表明:基于牛顿插值迭代修正的近似信噪比可作为衡量SAR影像滤波质量的评价指标,且无需参考原始无噪影像,对真实SAR影像的滤波质量评价有一定的可行性。  相似文献   
14.
弧形海岸裂流的数值模拟研究   总被引:3,自引:0,他引:3  
弧形海岸波浪产生的裂流严重危害人类活动,但是目前对其特征缺乏充分认识。本文对Haller物理模型实验和三亚大东海的数值模拟表明FUNWAVE模式具有较好的裂流模拟能力。基于该模式进行了多种弧形海岸条件的裂流数值模拟,给出裂流的一些特征:(1)海岸弯曲度增大,裂流增强;(2)海岸坡度对裂流有比较大的影响,太陡或太平缓的海岸不利于形成裂流;(3)海岸尺寸减小,裂流减弱;(4)波高和波周期增大,裂流增强,但是对于某些海岸而言,0.4m波高可能就存在危害比较大的裂流。  相似文献   
15.
基于ROMS和4DVAR的沿轨与网格化SSH数据同化效果评价   总被引:1,自引:1,他引:0  
Remote sensing products are significant in the data assimilation of an ocean model. Considering the resolution and space coverage of different remote sensing data, two types of sea surface height(SSH) product are employed in the assimilation, including the gridded products from AVISO and the original along-track observations used in the generation. To explore their impact on the assimilation results, an experiment focus on the South China Sea(SCS) is conducted based on the Regional Ocean Modeling System(ROMS) and the four-dimensional variational data assimilation(4 DVAR) technology. The comparison with EN4 data set and Argo profile indicates that, the along-track SSH assimilation result presents to be more accurate than the gridded SSH assimilation, because some noises may have been introduced in the merging process. Moreover, the mesoscale eddy detection capability of the assimilation results is analyzed by a vector geometry–based algorithm. It is verified that, the assimilation of the gridded SSH shows superiority in describing the eddy's characteristics, since the complete structure of the ocean surface has been reconstructed by the original data merging.  相似文献   
16.
辽东地区五龙金矿是华北克拉通东部一个典型的石英脉型金矿床,其成矿过程尚存争议.多种证据表明五龙金矿成矿流体属于岩浆热液,成矿时代又与距离较近的三股流岩体的侵位年龄接近,因而有一种观点认为二者密切相关.目前尚未有充足的地质证据表明三股流岩体释放了五龙金矿成矿所需要的含金岩浆热液,那么三股流岩体是否为其提供必要的能量呢?利用现有的地球化学和地球物理数据,建立三股流岩体仅作为热源驱动大气降水和释放岩浆热液的对流数值模型,模拟三股流岩体周边的流场和温度场.数值模拟结果表明,三股流岩体自侵位后可在其周边1 km范围内形成300℃以上的热场,并维持数十万年,因而有利于形成岩浆热液型矿床.然而,五龙金矿所在的位置受三股流岩体侵位后的热场影响不显著.如果三股流岩体释放了充足的岩浆热液,岩浆热液可在岩体边缘和接触带形成热液蚀变和金矿化,这与现有的地质证据不符.故五龙金矿可能与三股流岩体没有直接成因关系,而金成矿热液来源仍需深入研究.   相似文献   
17.
陈进  毛先成  邓浩 《地球学报》2020,41(2):179-191
大尹格庄金矿是胶西北招平断裂带中段的大型金矿床,但随着逐渐的开采其保有资源量不断下降,急需在矿床的深边部区域开展接续资源找矿工作。本文以大尹格庄金矿为研究对象,以区域成矿理论和找矿勘查模型为指导,利用三维地质建模技术构建了相关地质体的三维模型,在此基础上,采用定量化的方法提取地质体与成矿相关的控矿因素指标和矿化指标,并建立了三维定量成矿预测模型,并应用该模型圈定了3个找矿靶区。研究表明,该方法能够适用于大中型矿山的深边部找矿工作,其三维及定量化的预测结果能够为后续的勘探及开采工作提供重要参考。  相似文献   
18.
红层泥岩是一种典型侏罗系沉积岩,其含有微量黏土矿物,易遇水软化、失水崩解,具有一定膨胀性,是引起兰新高速铁路路基持续上拱变形的一个重要因素,故重新判定该种土体膨胀性对高速铁路无砟轨道设计和施工具有重要意义。为此,选取等效蒙脱石含量、阳离子交换量、自由膨胀率和液限为泥岩膨胀性判别指标,通过兰新高速铁路上拱地段大量钻孔实测资料,提出了泥岩膨胀等级分级标准,采用改进层次分析法、基尼系数法和直觉模糊理论确定了判别指标组合权重,基于逼近理想解排序法(TOPSIS法)建立了泥岩膨胀性直觉模糊综合评价模型。结果表明:直觉模糊综合评价模型将泥岩膨胀性进行了定量化,克服了同一试样不同指标属于不同等级判别缺陷;室内膨胀量试验验证了膨胀等级分级标准和直觉模糊综合评价模型对兰新高铁地基泥岩适用性和准确性。研究成果对地基红层泥岩高速铁路路基长期持续上拱变形风险评估和工程控制措施提供技术支撑。  相似文献   
19.
基于空间插值的城市基准地价更新应用研究   总被引:1,自引:0,他引:1  
通过空间插值方法对深圳市网格基准地价标准进行快速更新,对克里金插值结果进行拟合分析,得出基于空间插值的地价更新方法符合地价更新的准确性要求,能够较快速地更新地价标准,具有较好的应用前景。  相似文献   
20.
介绍了我国海图生产现状及基于数据库的海图制图技术,针对以航海图生产为主要目的的海图数据库建设中的比例尺分级问题,依据统一的样本海图选择原则,计算海部要素载负量,计算结果表明,海图载负量数值受地形、人为等因素影响大。定义一个全水深的理想海部区域,通过确定水深注记间距和载负量之间的关系、参考现有海图水深注记最小间距值和航海应用对海图比例尺分级的需求等因素,最终确定了海图数据库比例尺分级方案。  相似文献   
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