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通过实例推导幂函数对建筑物沉降进行回归分析，并且得出较为精确的结果，同时也说明在选择回归函数的时候，还会受到很多条件影响。 相似文献
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基于神经网络的建筑物沉降原因分析 总被引：1，自引：0，他引：1
在我们应用回归方法对建筑物沉降原因分析及沉降趋势的预测中，由于实际情况的复杂性及主观认识的局限性，这样所得的结果含有较多的人为因素，可能会与实际情况有所差异。针对这种情况，讨论了应用神经网络方法来发现和验证引起建筑物沉降的因素及对沉降趋势的预测。实例表明，该方法能取得较好的效果。 相似文献
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建筑物点云表面重建在高精度城市测绘、虚拟现实等领域有十分广泛的应用前景。由于建筑物的几何形态多变,重建算法普遍存在计算速率慢、拟合精度低和模型结构不完整的问题。为此,本文以单体建筑物为研究对象,提出基于加权约束的单体建筑物点云表面重建算法,在表面初始化过程中充分考虑数据对结构拟合的贡献。在此基础上,构建基于正则集的单体建筑物表面重建算法,实现建筑物拟合过程中的加权拟合误差、近邻结构平滑的同步优化。针对多类建筑物三维点云的实验结果表明,相比传统的建筑物重建策略,本文的加权约束方法可根据不同类型的点云数据设计自适应权重,并选择模型拟合中最优的权重函数,在高噪声、低精度点云数据下能得到更高精度的单体建筑物表面模型。 相似文献
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针对建筑物结构复杂、形式多样,产生的交叉极化散射现象使得其在极化SAR图像上易与植被混淆,提取困难的问题,该文结合极化散射信息和空间信息进行建筑物的提取研究,主要以AIRSAR全极化数据进行实验。①进行基于极化补偿的Yamaguchi四分量分解,根据偶次散射能量提取出建筑物;②提取总功率Span图像的纹理特征利用支持向量机进行分类;③融合前两步的提取结果得到最终结果。结果表明:方法优于基于极化补偿的Yamaguchi四分量分解的提取方法和SVM方法,对于平行建筑物、小方位角建筑物、大方位角建筑物的提取精度分别达到了99%、94%和56%,有效区分了建筑物与植被。 相似文献
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