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1.
介绍了自主导航的轨道确定及时间同步观测方程。以北斗仿真全星座为对象,通过采用仿真星间及卫星与地面锚固站间观测值,进行了60 d自主导航解算,分别探讨了锚固站数量及锚固站观测连续性对北斗卫星导航系统(BDS)3类卫星自主导航精度的影响。结果表明:锚固站数量及观测连续性对RERR及CERR无影响;加入1个锚固站即可显著改进URE结果精度,继续增加锚固站数量虽然可进一步提高URE精度但其改进效果有限;锚固站观测中断时间越长,其对应自主导航精度越低。因此,在BDS自主导航运行模式下应保持较高的锚固站观测频次以保证自主导航精度;另外,锚固站数量及观测连续性对北斗系统3类卫星自主导航精度的影响无显著差异。  相似文献   
2.
以内蒙古自治区开鲁县玉米作物为研究对象,将生育期内玉米遥感影像所提取的多种植被指数和实地采样点的测产数据作为训练值,利用BP(back propagation)神经网络和遗传算法优化BP(GA-BP)神经网络估产模型,得出网络预测的玉米产量数值。通过决定系数R 2和均方根误差RMSE,比较实测产量与预测产量之间的精度,BP神经网络模型R^2为0.8452,RMSE(%)为28.37;遗传算法优化BP神经网络模型R^2为0.9850,RMSE(%)为6.70,表明遗传算法优化BP神经网络估产模型具有一定可行性和可信度。  相似文献   
3.
本文提出了一种基于散射计风场数据的台风定强方法。该方法定义了台风所在海区的一个圆形区域上的风速平均值来对台风进行定强,并使用海洋二号卫星散射计历史数据对该方法进行了验证。验证结果表明,该台风定强方法可以克服散射计反演台风风速过低的问题。与台风强度监测的历史记录比较的结果显示,在台风强度低于"强台风"这一强度等级时,该方法能够有效估算台风强度。  相似文献   
4.
采用传统ELM算法进行滑坡位移预测时,其网络输出权值由最小二乘估计得出,导致ELM抗差能力较差,从而造成网络训练参数不准确。为此,将M估计与ELM相结合,提出一种基于M估计的Robust-ELM滑坡变形预测方法。该方法利用加权最小二乘方法来取代最小二乘法计算ELM输出权值,以减少滑坡监测数据中粗差对ELM预测的干扰。分别以链子崖、古树屋滑坡体为例,将Robust-ELM进行了单维、多维粗差的抵御性验证。结果表明,该方法能够有效降低粗差对预测的影响,具有良好的抗差能力。  相似文献   
5.
Manually collected snow data are often considered as ground truth for many applications such as climatological or hydrological studies. However, there are many sources of uncertainty that are not quantified in detail. For the determination of water equivalent of snow cover (SWE), different snow core samplers and scales are used, but they are all based on the same measurement principle. We conducted two field campaigns with 9 samplers commonly used in observational measurements and research in Europe and northern America to better quantify uncertainties when measuring depth, density and SWE with core samplers. During the first campaign, as a first approach to distinguish snow variability measured at the plot and at the point scale, repeated measurements were taken along two 20 m long snow pits. The results revealed a much higher variability of SWE at the plot scale (resulting from both natural variability and instrumental bias) compared to repeated measurements at the same spot (resulting mostly from error induced by observers or very small scale variability of snow depth). The exceptionally homogeneous snowpack found in the second campaign permitted to almost neglect the natural variability of the snowpack properties and focus on the separation between instrumental bias and error induced by observers. Reported uncertainties refer to a shallow, homogeneous tundra-taiga snowpack less than 1 m deep (loose, mostly recrystallised snow and no wind impact). Under such measurement conditions, the uncertainty in bulk snow density estimation is about 5% for an individual instrument and is close to 10% among different instruments. Results confirmed that instrumental bias exceeded both the natural variability and the error induced by observers, even in the case when observers were not familiar with a given snow core sampler.  相似文献   
6.
New Earth observation missions and technologies are delivering large amounts of data. Processing this data requires developing and evaluating novel dimensionality reduction approaches to identify the most informative features for classification and regression tasks. Here we present an exhaustive evaluation of Guided Regularized Random Forest (GRRF), a feature selection method based on Random Forest. GRRF does not require fixing a priori the number of features to be selected or setting a threshold of the feature importance. Moreover, the use of regularization ensures that features selected by GRRF are non-redundant and representative. Our experiments based on various kinds of remote sensing images, show that GRRF selected features provides similar results to those obtained when using all the available features. However, the comparison between GRRF and standard random forest features shows substantial differences: in classification, the mean overall accuracy increases by almost 6% and, in regression, the decrease in RMSE almost reaches 2%. These results demonstrate the potential of GRRF for remote sensing image classification and regression. Especially in the context of increasingly large geodatabases that challenge the application of traditional methods.  相似文献   
7.
为满足油田中后期精细开发及后续调整挖潜的需要,亟需进行更精细的储量研究,其中最重要的一环就是纵向细分计算单元.对于多层构造油藏,纵向细分主要根据油层组内隔夹层分布特征、小层物性特征,细分到以小层或者分布特征和物性相近且纵向上连续分布的小层组合为计算单元.根据纵向细分计算单元前后储量参数选值的理论推导,结合储层的沉积展布特征,认为含油面积范围内无储层尖灭时,仅平面油层厚度差异较大的油藏平均有效厚度变小.含油面积范围内储层尖灭时,正常三角洲沉积储层的油藏各参数一般都变小;而辫状河三角洲沉积储层的油藏一般平均有效厚度变小,平均有效孔隙度和平均含油饱和度变大.这一结论可以有效指导储量评估过程中纵向细分计算单元方案划分,为同类油田的精细储量研究提供技术支撑.  相似文献   
8.
In this paper, an enhanced backtracking search algorithm (so-called MBSA-LS) for parameter identification is proposed with two modifications: (a) modifying the mutation of original backtracking search algorithm (BSA) considering the contribution of current best individual for accelerating convergence speed and (b) novelly incorporating an efficient differential evolution (DE) as local search for improving the quality of population. The proposed MBSA-LS is first validated with better performance than the original BSA and some other typical state-of-the-art optimization algorithms on a benchmark of soil parameter identification in terms of effectiveness, efficiency, and robustness. Then, the efficiency of the MBSA-LS is further illustrated by two representative cases: identifying soil parameters from both laboratory tests and field measurements. All comparisons demonstrate that the proposed MBSA-LS algorithm can give accurate results in a short time. Finally, to conveniently solve the problems of parameter identification, a practical tool ErosOpt for parameter identification is developed by integrating the proposed MBSA-LS and some other efficient algorithms for readers to conduct the parameter identification using optimisation algorithms.  相似文献   
9.
针对高精度GNSS定向应用场景,通过实验对比对低成本单频u-blox接收机的数据质量和解算精度。结果表明,u-blox接收机GPS、BDS观测值的信噪比略低于测量型接收机;伪距精度分别为0.91 m、0.56 m,相位精度分别为1.35 cm、1.20 cm。在静态观测环境下,u-blox的定向精度可以达到航向0.2°/m和俯仰0.4°/m;动态环境下解算结果稍差,但也可以达到航向0.3°/m和俯仰0.6°/m,略低于高成本测量型接收机单频数据的实时动态定向精度。  相似文献   
10.
首先利用ALOS PALSAR数据,通过D-InSAR技术获取2007-06-03云南宁洱MS6.4地震的同震形变场,然后基于Okada弹性半空间位错模型反演该地震的断层几何以及精细滑动分布,最后计算宁洱地震后周边断层的静态库仑应力变化。结果表明,形变主要集中在西盘,最大视线向形变量为51.6 cm;反演得到的震源位置为23.05°N、101.02°E,深度3 km,断层走向145°,倾向49.5°,平均滑动角153°,发震断层为NNW向普洱断裂,断层活动以右旋走滑为主,兼具逆冲分量;断层面最大滑动量为1.2 m,反演得到的震级为MW619。基于库仑应力场发现,磨黑断裂处于库仑应力增加区域,而2014年景谷地震位于负值区域。结合实地考察资料和反演结果表明,宁洱地震为浅源地震,但断层并未出露地表。  相似文献   
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