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31.
New Earth observation missions and technologies are delivering large amounts of data. Processing this data requires developing and evaluating novel dimensionality reduction approaches to identify the most informative features for classification and regression tasks. Here we present an exhaustive evaluation of Guided Regularized Random Forest (GRRF), a feature selection method based on Random Forest. GRRF does not require fixing a priori the number of features to be selected or setting a threshold of the feature importance. Moreover, the use of regularization ensures that features selected by GRRF are non-redundant and representative. Our experiments based on various kinds of remote sensing images, show that GRRF selected features provides similar results to those obtained when using all the available features. However, the comparison between GRRF and standard random forest features shows substantial differences: in classification, the mean overall accuracy increases by almost 6% and, in regression, the decrease in RMSE almost reaches 2%. These results demonstrate the potential of GRRF for remote sensing image classification and regression. Especially in the context of increasingly large geodatabases that challenge the application of traditional methods. 相似文献
32.
浙南近海虾类群落结构及其多样性分析 总被引:1,自引:0,他引:1
作者根据2015年11月(秋季)、2016年2月(冬季)、2016年5月(春季)和2016年8月(夏季)对浙南近海进行的渔业资源调查数据,用生物量作为虾类资源分布的数量指标,对该海域虾类的组成、数量分布以及季节变化进行分析。结果显示:该区域共鉴定出虾类30种,隶属于10科21属,以对虾科(Penaeidae)虾类最多,其次为管鞭虾科(Solenoceridae),长臂虾科(Palaemonida)位居第3位。按季节来看,秋季共鉴定虾类27种,各站位平均生物量为6.97 kg/km2,优势种为凹陷管鞭虾(Solenocera koelbeli)、中国毛虾(Acetes chinensis)和中华管鞭虾(Solenocera crassicornis)等3种;冬季鉴定出虾类25种,平均生物量为1.65 kg/km2,优势种为凹陷管鞭虾、扁足异对虾(Atypopenaeus stenodactylus)、日本鼓虾(Alpheus japonicus)、鲜明鼓虾(Alpheus digitalis)、中国毛虾、中华管鞭虾和周氏新对虾(Metapenaeus joyneri)等7种;春季20种,平均生物量为2.22 kg/km2,优势种为戴氏赤虾(Metapenaeopsis dalei)、东海红虾(Metapenaeopsis dalei)和中华管鞭虾等3种;夏季16种,平均生物量为10.36 kg/km2,优势种有鹰爪虾(Trachysalambria curvirostris)和中华管鞭虾等2种。Margalef丰富度指数(D)、Shannon-Wiener多样性指数(H′)和Pielou均匀度指数(J′)秋季均低于冬季。秋冬季受到浙闽沿岸流影响,温度、盐度相对较低,夏季受到台湾暖流外侧影响,温度、盐度相对较高,且各季节间由于瓯江、椒江、飞云江、鳌江等陆源性冲淡水的影响,盐度、温度变化相对较大,使得该区域的物种不得不适应一个跨度较大的温盐范围,广温广盐性种类为主。 相似文献
33.
在改进计划行为理论(TPB)模型基础上,引入人口特征和游艇文化变量,构建游艇旅游行为意向的影响机制模型,以实地调研和问卷调查作为数据来源,运用结构方程模型(SEM)实证检验影响旅游者参与游艇旅游行为意向的主要因素及其作用机制。研究表明:当前我国旅游者参与游艇旅游的意向较高;旅游者的行为态度、主观规范、感知行为控制和游艇文化是影响其选择游艇旅游活动的重要因素;旅游者的行为态度、游艇文化2个变量对游艇旅游行为意向具有显著的正向影响;主观规范和感知行为控制均通过行为态度这一中介变量间接影响游艇旅游行为意向。 相似文献
34.
为揭示树木的不同空间配植方案对行人呼吸高度气流的影响,本文将树木视为均匀多孔介质,通过附加源项法从空气动力学角度用CFD模拟了H/W=2的典型深街谷几何内4种树木配植情景,实验表明,不同空间配置下树木对街谷内行人呼吸高度处局地气流的影响强弱在空间分布模式上差异悬殊:① 均匀种植的树木对街谷内行人呼吸高度的气流起到阻碍作用,不均匀种植则有效提升街谷的整体流速。4种空间配植方案下树木对气流的影响程度不同,阻碍作用从大到小的顺序为均匀间距8 m(Spa8m)>均匀间距6 m(Spa6m)>均匀间距20 m(Spa20m)>不均匀配植(Non-uniform);对应的平均气流增强指标顺序为$\bar{D}_{spa8}$(-19.31%)<$\bar{D}_{spa6}$(-16.14%)<$\bar{D}_{spa20}$(-10.73%)<$\bar{D}_{non-uniform}$(1.25%)。② 对比不均匀和均匀的种植方案,不均匀植树的街谷内部行人呼吸高度的气流流速比其对照案例(均匀植树Spa8m方案)整体增强了106.49%。街谷中部不种树,在街谷两端配置树木并预留足够的自由空间的不均匀植树方案,能够让角涡渗入街谷中部,促使街谷内部的垂直漩涡和两端的水平角涡运动,增强湍流和垂直交换,有效减少了街道两端“风口效应”和街道中部“风影效应”的区域,改善了整个街谷行人呼吸平面的风环境。④ 合理空间配置的树木能够改善街谷内部的行人风环境。街谷内行人呼吸高度处的气流对局地条件很敏感,树木的局部配置(空间簇集、密度)将引起强烈的空间变化。在既有城市建筑布局条件下,如何通过谨慎的景观设计,利用树木等城市绿化措施有效地改善城市的行人风环境,缓解污染扩散、疾病传播等问题,本文的方法可提供一定的参考。 相似文献
35.
避难场所可达性是指避难场所与受灾居民之间的通达性,即灾害发生时,避难人员通过避难疏散通道到达避难场所的难易程度,是评价避难场所布局合理性的重要指标。本研究结合高斯两步移动搜寻法和网络分析法,从供需双向出发对村镇地区避难场所进行可达性分析。2种方法的结合,既充分考虑了需求点与设施点的相互作用,又充分考虑了设施点的吸引力随距离的衰减关系,并基于实际道路,以步行疏散时间作为搜索半径,降低了传统研究中因忽略供需间相互作用及实际距离而引起的可达性结果的误差。最后,以神农架松柏镇区为例,验证该方法的实际应用价值。结果表明,该方法能够有效测定村镇地区避难场所的空间可达性,同时,基于GIS软件可以直观地揭示研究区域内避难场所可达性空间分布差异。该方法可为制定科学的村镇防灾减灾规划提供方法支持。 相似文献
36.
基于分布式控制力矩陀螺的水下航行器轨迹跟踪控制 总被引:2,自引:0,他引:2
基于控制力矩陀螺群(CMGs)的水下航行器具有低速或零速机动的能力。采用基于分布式CMGs的水下航行器方案,并研究其水平面的轨迹跟踪控制问题。通过全局微分同胚变换将非完全对称的动力学模型解耦成标准欠驱动控制模型,并根据简化的模型构建其轨迹跟踪的误差动力学模型,将轨迹跟踪控制问题转化为误差模型镇定问题。基于一种分流神经元模型和反步法设计了系统的轨迹跟踪控制律,该控制器不需要对任何虚拟控制输入进行求导计算,且能确保跟踪误差的最终一致有界性。仿真结果表明该控制器能够实现在不依赖动力学参数先验知识的情况下对光滑轨迹的有效跟踪。 相似文献
37.
38.
Considering the current disadvantages of present offshore wind turbine foundations, a novel anchor foundation with skirt and branches is proposed, called offshore umbrella suction anchor foundation (USAF). A series of experiments and numerical simulations were performed to explore the bearing capacity of the USAF under various kinds of loading modes. The bearing characteristics and the anchor–soil interactions are described in detail for horizontal static loading, horizontal cyclic loading, and an antidrawing (pullout) test in silty soil. In the static loading test, the load–deflection of the anchor under step loading was analyzed and the normalized curve of the load–deflection was obtained to determine the ultimate horizontal bearing capacity of the anchor under normal working conditions. Under horizontal cyclic loading, the relationship between the plastic cumulative deformation and cyclic number was determined. In addition, the responses of USAF were investigated for a low wave frequency and storm surges. In the drawing test, it was found that a “segmentation phenomenon” occurred during the test. Moreover, a method to identify the maximum antidrawing load of USAF was provided based on dynamic mechanics. The numerical results show that the use of anchor branches and skirt can enhance the bearing performance of USAF to a certain degree. However, the anchor branch has a slight positive influence on the bearing performance improvement. The USAF is not only similar to a stiff short pile, but a rotation occurs. The failure envelope under composite loading (V-M) was obtained and the changes associated with changes in the aspect ratio of the internal compartment were clarified. 相似文献
39.
针对目前土地遥感监测工作中存在的监测频次低和数据现势性差等问题,通过统筹获取国产卫星影像数据提升监测频次,设计了多源遥感影像的空间网格组织和调度方法,改变传统的影像切片发布模式,建立实时影像服务方法,大幅提升了土地督察遥感监测时效。通过在国家土地督察济南局试点应用,研发了云端一体化的土地督察遥感监测服务平台,实践证明基于空间网格的影像组织管理效率优于传统金字塔切片管理模式,有效支撑了违法用地、永久基本农田保护和城市开发边界突破等监测预警,应用成效显著。 相似文献
40.
A constitutive model that captures the material behavior under a wide range of loading conditions is essential for simulating complex boundary value problems. In recent years, some attempts have been made to develop constitutive models for finite element analysis using self‐learning simulation (SelfSim). Self‐learning simulation is an inverse analysis technique that extracts material behavior from some boundary measurements (eg, load and displacement). In the heart of the self‐learning framework is a neural network which is used to train and develop a constitutive model that represents the material behavior. It is generally known that neural networks suffer from a number of drawbacks. This paper utilizes evolutionary polynomial regression (EPR) in the framework of SelfSim within an automation process which is coded in Matlab environment. EPR is a hybrid data mining technique that uses a combination of a genetic algorithm and the least square method to search for mathematical equations to represent the behavior of a system. Two strategies of material modeling have been considered in the SelfSim‐based finite element analysis. These include a total stress‐strain strategy applied to analysis of a truss structure using synthetic measurement data and an incremental stress‐strain strategy applied to simulation of triaxial tests using experimental data. The results show that effective and accurate constitutive models can be developed from the proposed EPR‐based self‐learning finite element method. The EPR‐based self‐learning FEM can provide accurate predictions to engineering problems. The main advantages of using EPR over neural network are highlighted. 相似文献