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71.
超声波测风仪与气象业务用风向标测风仪相比具有诸多优势,可为气象业务中风向风速观测急需解决的较多问题提供解决方案。为促成超声波风速仪尽早在气象部门业务应用,同时解决资料同化等问题,研究和选择适用于超声波测风仪的风速平均(平滑)算法显得极为重要。为此,从超声波测风仪测量原理出发,介绍了超声波测风仪获取数据的特点;利用台站获取的超声波测风仪风速的秒数据,采用不同时段、不同平均(平滑)方法,计算风速多种形式的平均值,通过统计、分析和比较,获得了标量和矢量不同算法下风速平均值的特性差异及其之间的误差,进一步验证了标量平均大于矢量平均的结论。通过对超声波测风仪的风速算法研究及其误差分析,对减小因算法带来的风速测量误差提供方法,同时探讨了超声波测风仪在气象业务使用的可能和方向。 相似文献
72.
为科学识别云南省16个州市最严格水资源管理区域类型,提出最优觅食算法(OFA)-投影寻踪(PP)识别模型。从最严格水资源管理用水总量控制红线、用水效率控制红线、纳污控制红线3个方面分别构建指标体系和分级标准,利用2015年云南省各州市指标数据及分级标准阈值分别构建基于"三条红线"的投影指标函数,采用OFA分别搜索最优投影向量,并计算各州市综合投影值和各分级标准阈值投影值,利用分级标准阈值投影值对各区域最严格水资源管理类型进行识别。结果表明,OFA-PP识别模型具有较好的识别效果,识别结果可为云南省实行最严格水资源管理制度提供参考。 相似文献
73.
基于岩石图像深度学习的岩性自动识别与分类方法 总被引:8,自引:3,他引:5
岩石岩性的识别与分类对于地质分析极为重要,采用机器学习的方法建立识别模型进行自动分类是一条新的途径。基于Inception-v3深度卷积神经网络模型,建立了岩石图像集分析的深度学习迁移模型,运用迁移学习方法实现了岩石岩性的自动识别与分类。采用此方法对所采集的173张花岗岩图像、152张千枚岩图像和246张角砾岩图像进行了学习和识别分类研究,通过训练学习建立岩石图像深度学习迁移模型,并分别采用训练集和测试集中的岩石图像对模型进行了检验分析。对于训练集中的岩石图像,每组岩石分别用3张图像测试,三种岩石的岩性分类均正确,且分类概率值均达到90%以上,显示了模型良好的鲁棒性;对于测试集中的岩石图像,每组岩石分别采用9张图像进行识别分析,三种岩石的岩性分类均正确,并且千枚岩组图像分类概率均高于90%,但是花岗岩组2张图像和角砾岩组的1张图像分类概率值不足70%,概率值较其他岩石图像低,推测其原因是训练集中相同模式的岩石图像较少,导致模型的泛化能力减小。为了提高识别精确度,对准确率较低的岩石图像进行截取,分别取其中的3张图像加入训练集进行再训练,增加与测试图像具有相同模式的训练样本;在新的模型中,对3张图像进行二次检验,测试概率值均达到85%以上,说明在数据足够的状况下模型具有良好的学习能力。与传统的机器学习方法相比,所提出的岩石图像深度学习方法具有以下优点:第一,模型通过搜索图像像素点提取物体特征,不需要手动提取待分类物体特征;第二,对于图像像素大小,成像距离及光照要求低;第三,采用适当的训练集可获得较好的识别分类效果,并具有良好鲁棒性和泛化能力。 相似文献
74.
梯度作为标量场在空间上最重要的微观变化特征,能较好地反映其在空间上的变化趋势。本文介绍了中心差分算子、相邻梯度因子和Sobel梯度算子三种梯度数值算法。以点电荷在三维空间中产生的电势场构造了一标量场,通过理论公式求解了其梯度值,并将理论梯度值与三种数值算法的结果进行了对比与统计分析,验证了三种梯度数值算法的有效性和适用性。结果表明,排除场源的影响后,Sobel梯度算子相较其它两种数值算法更逼近于理论梯度值。最后,利用Sobel梯度算子求取了某铜矿区可控源音频大地电磁法(CSAMT)三维视电阻率场的梯度场,用梯度场刻画了视电阻率在空间上的变化趋势,提高了对三维地下空间的电性分布规律和地质情况的认识。 相似文献
75.
利用Weaver海浪模型,对拖曳式Overhauser海洋磁场传感器海浪磁噪声与深度、波幅等之间的关系进行了理论分析,证明了在极端海况条件下对海浪磁噪声进行抑制的必要性.为提高海洋磁测灵敏度,提出了一种基于改进的Sage-Husa自适应Kalman算法的海浪磁场噪声抑制方法.仿真结果表明,该方法能在不需要先验的噪声统计或实时参考噪声的情况下,实现磁场噪声协方差的快速收敛;且与常规的Sage-Husa算法相比,改进后的Sage-Husa算法降低了对初始参数的依赖性.另外,设计了一种拖曳式Overhauser海洋磁场传感器测试仪来测试上述算法.对比结果表明该方法不仅实现了磁场噪声统计参数的自适应估计,而且比经典Kalman滤波具有更好的滤波效果;此外,海浪磁噪声的功率谱密度由50 pT/Hz1/2@1Hz下降到6 pT/Hz1/2@1Hz. 相似文献
76.
77.
把地质大数据和人工智能技术引入矿产资源定量评价及成矿预测体系中,提高了海量地质数据的有效信息挖掘,弥补了传统方法的不足。本文基于白象山矿区基础地质资料和物化探成果资料,利用三维地质体建模技术和三维空间分析技术,量化三维控矿因素,建立了一种基于CART 算法的三维成矿预测模型。通过在白象山矿区的实验表明:该模型能较好的定位已知矿体,并且预测出在已知矿体北部、东部、东北部、西部、南部和东南部具有较高的成矿概率,可圈定找矿靶区。该模型将地质大数据应用于找矿勘探工作,具有纯数据驱动、预测精度高、预测结果可靠等优点。研究发现,该模型的预测效果与训练数据集的数量、矿控因素提取、决策树深度等有关。 相似文献
78.
79.
80.
针对年尺度热异常数据提取工业热源的方法存在数量和空间精细化程度不足的问题,使用VIIRS Active Fire数据,提出了一种基于温度特征模板的BP神经网络工业热源提取方法。该方法以京津冀及周边地区为试验区,首先,根据工业热源空间聚集性特征,使用OPTICS算法划分热源对象;其次,根据热源的热辐射特征,构建工业热源与非工业热源温度特征模板;最后,以温度特征模板、热源统计特征等作为参数,使用BP神经网络提取工业热源对象。结果表明:① 本文提出的基于温度特征模板的BP神经网络算法的工业热源提取精度达到了96.31%,与时间滤波、逻辑回归方法相比较,工业热源提取精度分别提高了8.45%、7.53%;② 2015—2020年京津冀及周边地区6省市工业热源数量整体减少了27.46%;河北省工业热源对象数量和热异常点数量年均减少了8.06%和7.44%,相对于其他省市减少幅度最大;山东、天津的工业热源集中度分别提高了25.72%、86.64%,说明两地工业转型升级政策取得较显著成效;③ 唐山、邯郸、吕梁和长治4个城市工业热源对象数量占试验区全部的31.37%,为京津冀及周边地区工业热源主要分布城市;临汾、太原等7个城市工业热源聚集程度和能源消耗程度高于其他城市;北京、周口等11个城市工业热源聚集程度和能源消耗程度低于其他城市;④ 2020年1—5月,京津冀及周边地区工业热异常点数量相对于2019、2021年同期保持不变或增加,新冠疫情对试验区工业热源无显著影响;2020年1、2月武汉工业热异常点数量与2019、2021年同期相比数量减少了66.67%以上,2020年3—5月工业热异常点数量低于2019年同期,2020年1—5月新冠疫情对武汉市工业热源影响显著。该研究反映了京津冀及周边地区工业热源发展的现状及趋势,能够为降低能耗和提高第二产业集中度等相关政策的制定与调整提供有价值的参考。 相似文献