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951.
传统GM (1,1)模型存在着长期预测效果差、模型精度不高等问题,卡尔曼滤波能够排除建模过程中随机干扰因素,滤波值能够反映更真实的数据情况。为了能更好地提高变形监测的预测精度,基于传统GM (1,1)模型和卡尔曼滤波,提出K‐GM (1,1)模型,利用该模型对岩体变形监测数据进行建模预测,并与传统GM (1,1)模型预测结果进行对比分析,结果表明,K‐GM (1,1)模型具有较高的预测精度,可作为变形监测的一种新方法。  相似文献   
952.
胡红  赖鑫生 《测绘工程》2016,25(11):43-49
为降低可达性度量的实现难度,弥补现有GIS软件没有集成可达性分析模型或方法的不足,在详尽分析有关模型或方法与GIS集成研究现状的基础上,提出以改进潜能模型作度量模型,按GIS内部集成方式,使用面向ArcGIS 10的Python脚本编程技术集成开发可达性分析工具的设想,对可达性潜能模型分析原理、工具开发环境配置、使用数据的预处理要求、工具的具体设计流程和实现方法等作了详细叙述。最后以评价某市小学教育资源空间布局合理性为例,阐述工具在实际应用中应采取的使用方法和流程,实例评价结果验证工具开发的有效性。  相似文献   
953.
覃昕垚  张建军  王勇  方涛 《测绘工程》2016,25(5):32-35,41
介绍机载激光雷达测量技术,根据测量的几何原理推导定位方程。讨论定位的误差来源,建立误差模型并对误差影响进行分析。综合各项因素的影响,将模拟数据代入误差传播公式,计算定位精度。  相似文献   
954.
基于实时单站GPS载波相位历元差分测速模型,引入抗差最小二乘估计,并根据IGGⅢ方案选择合适的等价权因子来削弱小周跳和粗差对结果的影响,并采用一组静态数据和2011年日本"3.11"地震期间MIZU站的高频数据对算法进行测试。结果表明,在含有小周跳和粗差的情况下,抗差最小二乘估计能够明显改善解算速度,可以实时获取测站毫米级的同震速度。  相似文献   
955.
为了确保地铁隧道主体结构和周边环境安全,必须对地铁隧道结构进行沉降监测,对监测数据进行及时分析与反馈,并对以后的沉降情况作出预测,对防止事故发生有着重要的现实意义。本文结合灰色系统理论和支持向量机(SVM)的基本原理,采用滚动预测的方式建立灰色支持向量机沉降预测模型,以提高沉降预测精度。通过工程实例的预测结果对比表明,组合模型与灰色和SVM两个单独预测模型相比能够更准确的反映实际的沉降过程,具有很大的应用价值。  相似文献   
956.
实时GPS卫星钟差的可靠性预报是GPS实现实时精密单点定位的关键技术之一。传统的GM(1,1)模型不能及时更新新息数据,致使计算结果精度较差。本文首先介绍了常用的几个钟差模型,并利用新陈代谢GM(1,1)模型,与常用的二次多项式模型进行了对比。通过自编程序,依据某一IGS跟踪站实测的精密卫星星历数据,进行了实时的GPS卫星钟差预报,并与IGS事后精密钟差进行了比较。实验结果表明,基于该新陈代谢GM(1,1)模型估计的卫星钟差与IGS发布的最终精密钟差具有较好的有效性和一致性,这为实时GPS动态精密单点定位提供较高精度的卫星钟差产品。  相似文献   
957.
介绍了时间序列分析模型ARMA进行模型识别、参数估计、模型检验和模型预测及其在变形监测数据处理中的应用。并结合某一工程实例,采用该模型对一组实测变形数据进行了分析、预测,取得了较好的数据拟合与预测效果,该模型对变形监测数据处理与预报是十分可靠和可行的,具有很强的实际应用价值。  相似文献   
958.
利用Google SketchUp三维建模软件,以中南林业科技大学东园校区为例详细介绍了三维可视化的制作过程,包括导入SketchUp中1∶500校园地形图、三维模型的建立、模型的贴图、校园道路绿地的制作以及校园三维动画的制作和配音,体现了Google SketchUp在校园景观制作方面的强大功能和特点。建立虚拟校园用到的主要数据有1∶500的地形图、地物的纹理图片。  相似文献   
959.
针对新一代卫星重力探测技术对地球重力场的频谱贡献问题,该文提出了一种基于GPS/水准数据获取多源卫星重力场模型频谱变化特征的方法。采用GPS/水准外符合检验,有效分析评估了多源卫星重力场模型在中国东、西部地区的精度水平。研究结果表明,以CHAMP、GRACE和GOCE卫星为代表的高-低卫星跟踪卫星、低-低卫星跟踪卫星和卫星重力梯度技术,对地球重力场的频谱贡献分别集中在600km以上的长波和中长波、300km以上的中波、200~350km之间的中短波部分。  相似文献   
960.
一种裸露土壤湿度反演方法   总被引:1,自引:0,他引:1  
针对目前土壤湿度反演方法研究较少且缺少实时性的现状,该文提出一种土壤湿度反演方法——最小二乘支持向量机技术。以积分方程模型为正向算法,数值模拟不同雷达参数(频率、入射角及极化)下后向散射系数随土壤含水量和地表粗糙度的变化情况。经过数据敏感性分析,选取C-波段和X-波段、小入射角下的同极化后向散射系数作为支持向量回归的训练样本信息;经过适当的训练,利用支持向量回归技术对土壤含水量进行了反演研究;并考虑通过多频率、多极化、多入射角数据的组合,消除地表粗糙度的影响,提高反演精度。模拟结果表明,该方法反演土壤湿度具有较高的精度和较好的实时性;同时,与人工神经网络方法的结果比较,证明了该方法的有效性,为土壤湿度的反演研究提供了一种方法。  相似文献   
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