基于机器学习的水平孔绳索取心钻进钻压预测模型     

高希坤  赵大军  陈勇 《地质论评》2023,69(Z1):559-560

  相似文献   

基于光谱—空间特征的ASTER影像岩性分类研究——以甘肃北山白峡尼山地区为例     

梅佳成  刘磊  尹春涛  张群佳  王乐 《地质论评》2023,69(4):2023040021-2023040021

遥感岩性制图是地质填图中的重要工作,基于光谱特征的岩性分类易受到色调、纹理等因素影响导致精度不佳。前人进行岩性自动分类研究多关注影像的光谱特征,而忽略空间特征,笔者等基于甘肃北山白峡尼山地区ASTER影像,将支持向量机、极限学习机两种机器学习分类方法与基于空间特征的快速漂移算法相结合进行岩性分类。结果表明支持向量机分类总体精度为89.17%;极限学习机不但具有需调节参数少的优势,且分类精度和速度均优于支持向量机,分类总体精度达96.70%;利用快速漂移算法提取的影像空间特征可有效减少错分区,提升岩性分类效果。研究证实将基于光谱特征的极限学习机和基于空间特征的快速漂移算法结合的岩性分类方法具有客观、高效、高精度等优势,可为后续地质填图和找矿勘查工作提供可靠数据支撑,在遥感岩性分类领域具有较高的推广价值。  相似文献   

JGN型耐高温建筑结构胶抗震加固性能研究          下载免费PDF全文

程希莹  于敏  杨瑞敏  张伟  韩意 《地震工程学报》2022,44(5):1059-1066

为有效增强建筑结构的抗震性能、提高建筑抗震水平,对JGN型耐高温建筑结构胶抗震加固性能展开研究。将高活性酚醛胺(T－31)作为主固化剂、聚酰胺树脂(PA)为辅助固化剂,结合气相白炭黑、超细石英砂、石棉纤维、纳米材料、环氧树脂等材料,制备JGN型耐高温建筑结构胶。在高温环境下,使用万能试验机分析不同配比条件对结构胶抗震加固性能的影响。测试主要以拉伸强度、压缩强度以及压缩弹性模量为指标。测试结果表明：当固化剂质量比为45∶15、气相白炭黑掺量为4.5%、超细石英砂掺量为10%、石棉纤维掺量为10.5%、纳米SiO₂掺量为3.5%、纳米CaCO₃掺量为2.5%时,JGN型耐高温建筑结构胶的拉伸强度和压缩强度更大,压缩弹性模量得到优化,结构胶的抗震加固性能达到最佳状态。  相似文献   

盾构机全站仪激光导向模式误差灵敏度分析     

田正华  姜留涛 《测绘与空间地理信息》2021,44(4):50-53

通过对盾构机全站仪激光导向系统的测量原理研究,并对盾构坐标与施工坐标系的旋转模型转换原理分析,建立盾构姿态参数与坐标旋转模型的关系。然后通过全站仪测量激光标靶棱镜和切口坐标与激光标靶相对位置的误差分析得到相关结论。  相似文献   

基于机器学习的多施工参数盾构施工姿态预测     

夏汉庸  尹和军  徐教煌  王嘉伟  黄毅 《测绘通报》2021,(1):157-160,164

针对盾构施工过程中参数易变、轴线难以预测控制的问题,本文提出了基于机器学习的多施工参数盾构施工姿态预测方法,分析了在复杂环境下影响盾构姿态掘进施工的参数,以及掘进参数和盾构姿态内在的关联关系,建立了盾构姿态预测模型,实现了盾首盾尾中心坐标与设计轴线的偏差计算;最后结合某地铁施工段,验证了该预测模型的可行性。  相似文献   

高分辨率遥感影像解译中的机器学习范式     

周培诚  程塨  姚西文  韩军伟 《遥感学报》2021,25(1):182-197

高分辨率遥感影像解译是遥感信息处理领域的研究热点之一,在遥感大数据知识挖掘与智能化分析中起着至关重要的作用,具有重要的民用和军事应用价值。传统的高分辨率遥感影像解译通常采用人工目视解译方式,费时费力且精度低。所以,如何自动、高效地实现高分辨率遥感影像解译是亟待解决的问题。近年来,随着人工智能技术的飞速发展,采用机器学习方法实现高分辨率遥感影像解译已成为主流的研究方向。本文结合高分辨率遥感影像解译的典型任务,如目标检测、场景分类、语义分割、高光谱图像分类等,系统综述了5种代表性的机器学习范式。具体来说,本文分别介绍了不同机器学习范式的定义、常用方法以及代表性应用,包括全监督学习(如支持向量机、K-最近邻、决策树、随机森林、概率图模型)、半监督学习(如纯半监督学习、直推学习、主动学习)、弱监督学习(如多示例学习)、无监督学习(如聚类、主成分分析、稀疏表达)和深度学习(如堆栈自编码机、深度信念网络、卷积神经网络、生成对抗网络)。其次,深入分析五种机器学习范式的优缺点,并总结了它们在遥感影像解译中的典型应用。最后,展望了高分辨率遥感影像解译的机器学习发展方向,如小样本学习、无监督深度学习、强化学习等。  相似文献   

数据驱动的蒸散发遥感反演方法及产品研究进展     

刘萌  唐荣林  李召良  高懋芳  姚云军 《遥感学报》2021,25(8):1517-1537

蒸散发是水圈、大气圈和生物圈中水分循环和能量交换的纽带。在全球尺度上,蒸散发约占陆地降水总量的60%;作为其能量表达形式,潜热通量约占地表净辐射的80%。随着通量观测技术的发展,全球长期持续的观测数据得以获取和共享,近年来基于数据驱动的蒸散发遥感反演方法取得了较好的研究进展。本文针对数据驱动的蒸散发遥感反演方法和产品,从经验回归、机器学习和数据融合3个方面展开,对现有的研究进展进行了梳理、归纳和总结,并从驱动数据、反演方法、已有产品等方面指出目前仍存在的问题和不足。未来仍需开展数据驱动的高时空分辨率的蒸散发遥感反演方法的研究,有效考虑地表温度和土壤水分等可以指示地表蒸散发短期变化的重要信息,同时加强基于过程驱动的物理模型与数据驱动的模型的结合,使两类模型能互为补充、各自发挥所长,共同推动蒸散发遥感反演研究水平的进步。  相似文献   

基于机器学习的高精度高分辨率气象因子时空估计     

方颖  李连发 《地球信息科学学报》2019,21(6):799-813

气象变量常作为重要的影响因子出现在环境污染、疾病健康和农业等领域,而高分辨率的气象资料可作为众多研究的基础数据,对推进相关研究的发展意义重大。本文以中国大陆为研究区域,利用2015年824个气象站点的气温、相对湿度和风速3套数据,结合不同的解释变量组合,分别构建了各自的GAM和残差自编码器神经网络（简称残差网络）模型,以10倍交叉验证判断模型是否过拟合。研究结果表明：① GAM和残差网络方法都不存在过拟合问题,同GAM相比,残差网络显著提高了模型预测的精度（3个气象因素的交叉验证CV R²平均提高了0.21,CV RMSE平均降低了37%）,其中相对湿度模型的提升幅度最大（CV R²:0.85 vs. 0.52,CV RMSE:7.53% vs. 13.59%）;② 残差模型的结果较普通克里格插值结果和再分析资料更接近站点观测数据,表明残差网络可作为高分辨率气象数据研制的可靠方法。此外,研究还发现在相对湿度模型中加入臭氧浓度和气温、在风速模型中加入GLDAS风速再分析资料,可提升模型的性能。  相似文献   

A comparative study of extensive machine learning models for predicting long-term monthly rainfall with an ensemble of climatic and meteorological predictors     

Zhengzheng Zhou  Jie Ren  Xiaogang He  Shuguang Liu 《水文研究》2021,35(11):e14424

Rainfall prediction is of vital importance in water resources management. Accurate long-term rainfall prediction remains an open and challenging problem. Machine learning techniques, as an increasingly popular approach, provide an attractive alternative to traditional methods. The main objective of this study was to improve the prediction accuracy of machine learning-based methods for monthly rainfall, and to improve the understanding of the role of large-scale climatic variables and local meteorological variables in rainfall prediction. One regression model autoregressive integrated moving average model (ARIMA) and five state-of-the-art machine learning algorithms, including artificial neural networks, support vector machine, random forest (RF), gradient boosting regression, and dual-stage attention-based recurrent neural network, were implemented for monthly rainfall prediction over 25 stations in the East China region. The results showed that the ML models outperformed ARIMA model, and RF relatively outperformed other models. Local meteorological variables, humidity, and sunshine duration, were the most important predictors in improving prediction accuracy. 4-month lagged Western North Pacific Monsoon had higher importance than other large-scale climatic variables. The overall output of rainfall prediction was scalable and could be readily generalized to other regions.  相似文献   

CSD1800A型钻机在青藏高原应用效果及对比分析          下载免费PDF全文

徐国辉  梁俭  刘鹏  梅冬 《探矿工程》2015,42(10):42-44，54

介绍了CSD1800A型全液压动力头式钻机在青藏高原矿区内的应用效果,并对该型钻机在实际应用中的优点进行了分析;通过与国内外其它钻机的应用效果进行对比,认为CSD1800A型钻机是一款经济实用的中深孔钻机。  相似文献