顾及兴趣点潜在上下文关系的城市功能区识别     

陈占龙  周路林  禹文豪  吴亮  谢忠 《测绘学报》2020,49(7):907-920

城市功能结构的探索对人们理解城市及城市规划有着重要的作用。兴趣点(point of interest,POI)数据作为城市设施的代表,被广泛应用于城市功能区提取。以往对城市功能区研究大多只考虑了POI统计信息,忽略了POI中丰富的空间分布信息,而POI空间分布特征与区域功能密切相关。本文利用空间共位模式挖掘方法挖掘POI潜在上下文关系,提取POI空间分布信息,构建区域特征向量,并进行区域聚类;再利用POI类别比例、居民的出行特征等对聚类结果进行识别。以北京市核心城市功能区为例,将研究结果与北京市百度地图、居民出行特征进行对比验证分析。试验表明,本文方法能识别出具有明显特征的城市功能区,如成熟的娱乐商业区、科教文化区、居住区等。同时,与基于POI语义信息的LDA方法及顾及POI线性空间关系的Word2Vec方法进行对比分析,证明了本文方法的优越性。  相似文献   

基于AUKF的框架结构离线模型更新混合试验方法     

陈凡  郭玉荣 《地震工程与工程振动》2020,(1):162-170

模型更新混合试验在传统混合试验方法的基础上更新与试验构件具有相同恢复力特性的构件,扩展了混合试验方法的应用范围。本文旨在提高模型更新混合试验的精度,降低试验的成本并简化模型更新混合试验方法的流程。自适应UKF(AUKF)算法在传统UKF的基础上加入方差自适应模块,能够减轻初始参数设定对参数识别结果的影响,本文基于AUKF提出一种模型更新混合试验方法。对以Bouc-Wen为恢复力模型的防屈曲约束支撑(BRB)进行低周反复加载虚拟试验,通过Matlab编制AUKF算法程序进行参数识别,验证了AUKF算法的高效准确性。对一榀8层4跨带BRB的钢框架进行混合试验数值仿真,结果表明离线模型更新试验结果较在线模型更新更接近真实结果,且简化了试验流程。  相似文献   

空-谱融合的条件随机场高光谱影像分类方法     

魏立飞  余铭  钟燕飞  袁自然  黄灿 《测绘学报》2020,49(3):343-354

高光谱遥感数据具有光谱信息丰富、图谱合一的特点,目前已经广泛地应用在对地观测中。传统的高光谱分类模型大多过分依赖影像光谱信息,没有充分利用空间特征信息,这使得分类精度还有很大的提升空间。条件随机场是一种概率模型,能够较好地融合空间上下文信息,在高光谱影像分类中已经得到越来越多的关注,但大部分条件随机场模型存在超平滑的现象,会导致影像细节丢失。针对该问题,本文提出了一种优化融合影像空-谱信息的高分辨率/高光谱影像分类方法,该方法将影像的纹理信息与原始光谱信息进行融合,利用SVM分类器对其进行预分类,并将各类概率定义为一元势函数,以融合空间特征信息;然后将空间平滑项和局部类别标签成本项加入二元势函数中,以考虑空间背景信息,并保留各类别中的详细信息。最后,通过两组的高分辨率/高光谱影像数据进行试验。结果表明,与SVM算法、传统的条件随机场方法和面向对象的分类方法相比,本文提出的算法在整体分类精度上分别提高了10%、9%和8%以上,同时在保持地物边缘完整性、避免“同谱异物”与“同物异谱”的现象方面有较明显的优势。  相似文献   

关元穴治疗原发性痛经的研究进展          下载免费PDF全文

王丹凤  丁丽琴  吕松谕 《应用海洋学学报》2020,36(8):182

  相似文献   

基于改进极限学习机模型的岩质边坡稳定性评价与参数反演          下载免费PDF全文

邓超  胡焕校  张天乐  余童 《中国地质灾害与防治学报》2020,31(3):1-10

岩质边坡的稳定性评价与参数确定是岩土工程领域的经典难题。基于大数据智能计算的优点,提出了一种结合变量遗忘因子的正则化在线序列极限学习机模型(FOS-ELM)的岩质边坡稳定性评价和参数确定方法。根据收集的1 235例岩质边坡的几何力学与Hoek-Brown模型参数,应用贝叶斯信息准则(BIC)优选基于岩体强度指标(GSI)、扰动因子(D)、岩石材料常数(m_i)、单轴抗压强度(σ_(ci))、岩体重度(γ)、坡高(H)、坡角(β)的最优输入组合预测边坡稳定安全系数(F),并建立7个模型对最优输入组合进行评价,论证模型的预测精度,结果表明全参数输入组合精度最高,但输入参数并不是越多越好。同经典的极限学习机模型(ELM)相比,该模型具有预测精度高、预测速度快、后期增加边坡数据无须重新训练等优点。并采用不同赋值的全参数输入模型(FOS-ELM-M_7)建立边坡参数反演模型,结果表明该模型对边坡单参数和双参数的反演计算速度快、精度高,为获取岩体边坡参数提供了一种快捷的新方法。  相似文献   

高速铁路无砟轨道地基泥岩膨胀性分类分级研究     

薛彦瑾  王起才  马丽娜  张戎令  代金鹏  王强 《岩土力学》2020,41(9):3109-3118

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   

基于遗传规划的泥石流多因子融合预测方法          下载免费PDF全文

翟淑花  冒建  南赟  刘欢欢  王云涛  王强强  熊春华  王艳梅 《中国地质灾害与防治学报》2020,31(6):111-115

泥石流是一种多发的地质灾害，常对人民生命财产安全带来极大的威胁，其暴发不仅与降雨有关，还与众多地质环境因子相关。本文以流域面积、松散物质比率、沟床平均坡度为地质因子，以最大小时雨强（T）和总降雨量（R）的乘积作为降雨指数，在获取的泥石流地质因子和降雨指数因子综合样本库的基础上，采用遗传规划法建立了泥石流临界降雨指数智能预测模型，克服了以往以雨量为单一指标的预警模型的弊端，模型验证结果显示，泥石流预测精度高、适应性强。  相似文献   

四川盆地川南地区五峰组—龙马溪组页岩储层分类评价     

郭建林  贾成业  何东博  李林  朱汉卿  周倚  刘畅 《高校地质学报》2020,26(3):323-332

文章在资源评价和有利区优选的基础上，建立了川南地区五峰组—龙马溪组页岩储层分类评价标准。确定孔隙度（Φ） 大于3%，含气饱和度（Sg） 高于30%，岩石骨架密度（DEN） 低于2.7 g/cm³，脆性指数（BI） 高于40%时，对应含气量（Vt） 高于1 m³/t，可识别出储层与非储层，是有效储层识别的标准。采用地质工程一体化评价思路，选取含气量表征页岩储层物质基础，与孔隙度和有机质丰度正相关；选取脆性指数评价工程可压性，与硅质和碳酸盐岩含量正相关，明确了含气量和脆性指数可综合表征页岩储层地质和工程两方面特征。进一步将有效储层划分为三类：I类储层含气量（Vt） 高于4 m³/t，脆性指数（BI）高于50%；II类储层含气量与脆性指数中任何一项低于4 m³/t或50%；三类储层含气量（Vt）介于1~4m3/t，脆性指数（BI） 为40%~50%。川南地区五峰组—龙一1亚段各小层品质较好，以I、II类储层为主，局部为III类储层。采用该分类评价标准，评价水平井实际钻遇储层品质，Ⅰ类储层比例与气井测试产量、EUR间呈正相关，且当Ⅰ类储层钻遇率高于50%，气井测试产量超过15×104 m³/d概率达到92%，对应气井EUR在8000×104 m³以上，达到效益开发的要求。  相似文献   

基于卫星遥感海温数据的南海SST预报误差订正     

张培军  周水华  梁昌霞 《热带海洋学报》2020,39(6):57-65

尝试利用卫星遥感高分辨率海表温度资料GHRSST (Group for High Resolution Sea Surface Temperature) 与海表温度(sea surface temperature, SST)数值预报产品之间的误差, 建立一种南海SST模式预报订正方法。首先, 利用南海的Argo浮标上层海温数据对GHRSST 海温数据进行验证, 结果表明两者之间均方根误差约为0.3℃, 相关系数为0.98, GHRSST 海温数据可用于南海业务化数值预报SST的订正。预报订正后的SST与Argo浮标海温数据相比, 24h、48h和72h的均方根误差均由0.8℃左右下降到0.5℃以内。与GHRSST 海温数据相比, 南海北部海域(110°E—121°E, 13°N—23°N)订正后的24h、48h和72h的SST预报空间误差均显著减小, 在冷空气影响南海期间或中尺度涡存在的过程中, SST预报订正效果也较为显著。因此, 该方法可考虑在南海业务化SST数值预报系统中应用。  相似文献   

深度学习在水声目标识别中的应用研究     

王培兵  彭圆 《数字海洋与水下攻防》2020,3(1):11-17

水声目标识别技术是水声信号处理的重要组成部分，是水声信息获取与水声信息对抗的重要技术支撑。针对水声目标识别时探测数据量大、自动化程度不高、识别效率低下等问题，研究了深度学习在水声目标识别中的应用。首先，介绍了水声目标识别技术的研究现状及当前形势下面临的挑战。然后，对深度学习的网络结构原理及改进型进行了分析，并分别对深度学习在水声声信号识别领域和水声图像信号识别领域的应用现状做了阐述。最后，指出了由于受当前技术条件和水下复杂环境的制约，此方法尚且存在着不足之处。该方法为进一步优化深度学习算法、拓展深度学习技术应用范畴、提升水声目标识别效率提供了参考。  相似文献