一种基于熵权法的小波去噪复合评价指标   总被引：2，自引：0，他引：2  

容静  刘立龙  康昊华  李松青  周吕 《大地测量与地球动力学》2018,38(7):689-694

传统的评价指标在真值未知的情况下不能满足小波去噪质量评价的要求。为此，借助变化率特征重新构建均方根误差变化量和平滑度变化量两个指标，利用熵权法定权将归一化后的两个指标线性组合，所得到的新指标即为复合评价指标。该方法借助指标的变化率随分解层数的增加表现出明显的收敛特性来确定去噪最优分解层数。实验表明，该方法能够在真值未知的情况下准确地指导小波分解，确定去噪最优分解层数，从而达到最优去噪效果。  相似文献   

基于EEMD-SARIMA的对流层延迟预测模型研究     

任超  刘中流  梁月吉  甘祥前 《大地测量与地球动力学》2018,38(9):953-957

在无气象数据的条件下，提出一种基于集合经验模态分解（EEMD）和季节性自回归移动平均模型（SARIMA）的对流层延迟（ZTD）预报新方法，并分别选取长春、上海、乌鲁木齐3个地区4个季节的ZTD数据进行预测分析。结果表明，基于EEMD-SARIMA的ZTD改正预报模型能够满足不同地区、不同季节下的ZTD估计需求，是一种高精度的ZTD预报方法。  相似文献   

全球海潮模型最新进展及在中国沿海精度评估     

范长新 《大地测量与地球动力学》2019,39(5):476-481

介绍TPXO、FES、Chinatide、MIKE Global Tide、Utide等典型海潮模型，总结归纳其同化潮汐数据来源和最新的海洋地形数据，利用我国沿岸长期验潮站以外的26个中短期潮位观测站评估TPXO等海潮模型预报精度。结果表明，全球海潮模型对我国沿海M2分潮的预报精度普遍较低，且主导了几种海潮模型在中国海域的整体预报精度；相比MIKE Global Tide和TPXO7.2,TPXO8、TPXO_Yellow Sea 2010和TPXO_China&Ind模型在我国沿海的预报精度更高。  相似文献   

基于全球分布的地震观测数据估计0S0模态的特征频率及品质因子     

周丰森  王迪晋  旦增 《大地测量与地球动力学》2019,39(10):1013-1016

选取2011-03-11日本MW9.3地震后全球地震台站记录的约220 h波形数据，基于一定的判断准则，筛选出质量较高的448个垂向观测数据，采用频域AR方法对0S0模态的特征频率和品质因子进行估值，并以信噪比为权重进行加权平均，得到特征频率f=0.814 658 4±5.3×10-7，品质因子Q=5 586±12。该结果与已有研究成果相比精度更高，有助于约束现有地球介质密度和衰减模型，使其更接近真实地球。  相似文献   

云南武定县朱家坝尾矿库渗漏原因浅析     

周南  李卿  喻涌麒 《云南地质》2020,(1):118-124

位于云南省楚雄州武定县朱家坝新建尾矿库,在使用过程中,该尾矿库下游一泉水点出现尾矿粉渗漏污染,通过地质勘查,发现该尾矿库下伏昆阳群绿汁江组(Pt2lz)的白云岩基底,存在一隐伏断层,渗漏污染原因与该断层及其形成的岩溶裂隙有直接的关系。  相似文献   

城市创意产业空间动态集聚演化的计算与可视优化方法     

周琦  高长春 《地球信息科学学报》2020,22(5):1033-1048

基于人文地理视角下的城市创意产业图像可视化分析对城市深层次空间综合和区域创新发展具有重大意义。但Swarm群智能动态时空建模难以满足创意产业空间集聚的可视化发展。本文研究目标是,从城市区域创意产业空间聚类影响因素指标出发,创新性地提出区域空间动态集聚轨迹算法（Density-Based Interest Spatial Clustering of Path,DBICP）,并与计算机浏览器共建聚类可视化图像,为城市管理提供决策依据。首先,根据影响因素指标体系,利用2014—2018年空间卡口流量数据和产业指标数据进行预处理,构建空间标准聚类算法DBSCAN。然后,对其进行聚类密度分级优化形成全新DBICP算法并得出初步轨迹图像。最后,通过源码转译实现了浏览器界面下空间动态集聚轨迹图像的输出。结果表明：以上海市为例,普陀区、浦东新区、徐汇地区的创意产业空间分布形成了3种不同的聚类模式,并相应提出了分摊、均布、虹吸的管控策略。此方法克服了传统图像的聚类分级和轨迹测量的缺失,可以有效地从指标数据中发现图像轨迹聚类信息,体现了地理信息科学和人文社会学科的交叉融合。也为大数据动态图像的集聚方法提供了全新视角和借鉴价值。  相似文献   

基于多变量LSTM神经网络的地下水水位预测     

闫佰忠  孙剑  王昕洲  韩娜  刘博 《吉林大学学报(地球科学版)》2020,50(1):208-216

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   

基于PSR-WSVM模型的边坡位移预测     

李建新  刘小生  肖钢  周文  刘仁志 《大地测量与地球动力学》2020,40(6):577-580

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   

The tunnel seismic advance prediction method with wide illumination and a high signal-to-noise ratio     

Xinglin Lu  Xian Liao  Yao Wang  Guimei Wang  Zhihong Fu  HengMing Tai 《Geophysical Prospecting》2020,68(8):2444-2458

Tunnel seismic prediction is widely used in the field of tunnel seismic advance detection. The illumination of the target and the signal-to-noise ratio of the data are two key factors affecting the precision of data interpretation. Current seismic prospecting has shortcomings on sites: (1) The lighting shots are solely towards one side of the tunnel wall, (2) the geophones are placed far away from the tunnel face and (3) the surface waves from the tunnel wall dominate over the reflection waves, lowering the signal-to-noise ratio of the data at the tunnel wall. This paper proposes a tunnel symmetrical geometry to tackle the above challenges. The arrangement is to place 12 sources uniformly on each side of the tunnel wall and six geophones on the tunnel wall and face. Results of simulated data and measured data show that the proposed method enables (1) broad illumination of the target body, (2) the enhancement of illumination energy of the target body, and (3) higher data signal-to-noise ratio. The proposed symmetrical geometry method provides better interpretation in terms of broader coverage, higher quality and greater distance of investigation.  相似文献   

Seismic reliability assessment and the nonergodicity in the modelling parameter uncertainties     

Fatemeh Jalayer  Hossein Ebrahimian 《地震工程与结构动力学》2020,49(5):434-457

Modelling uncertainty can significantly affect the structural seismic reliability assessment. However, the limit state excursion due to this type of uncertainty may not be described by a Poisson process as it lacks renewal properties with the occurrence of each earthquake event. Furthermore, considering uncertainties related to ground motion representation by employing recorded ground motions together with modelling uncertainties is not a trivial task. Robust fragility assessment, proposed previously by the authors, employs the structural response to recorded ground motion as data in order to update prescribed seismic fragility models. Robust fragility can be extremely efficient for considering also the structural modelling uncertainties by creating a dataset of one-to-one assignments of structural model realizations and as-recorded ground motions. This can reduce the computational effort by more than 1 order of magnitude. However, it should be kept in mind that the fragility concept itself is based on the underlying assumption of Poisson-type renewal. Using the concept of updated robust reliability, considering both the uncertainty in ground motion representation based on as-recorded ground motion and non ergodic modelling uncertainties, the error introduced through structural reliability assessment by using the robust fragility is quantified. It is shown through specific application to an existing RC frame that this error is quite small when the product of the time interval and the standard deviation of failure rate is small and is on the conservative side.  相似文献