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1.
高时空分辨率的自然资源指标数据对大尺度自然资源动态观测与趋势评估至关重要。大数据时代下的海量多源数据为数据高效融合利用提供了可能。以重构汉江流域归一化植被指数(Normalized Difference Vegetation Index,NDVI)数据为例,搭建了PostgreSQL自然资源时空大数据处理底层架构,集成了数据级融合法、特征级融合法和决策级融合法,基于机器学习算法构建了一套面向自然资源信息提取的多源异构数据智能融合技术,实现了多源数据的高效利用与特征空间优选。同时,重构了2000—2019年汉江流域NDVI 1 km逐年数据集,全面反映了汉江流域植被动态变化。研究结果可为地球科学时空大数据的高效提取与模拟分析提供科学参考,为定量核算林草资源禀赋规模、探究生态系统时空演变规律提供一种更精准、更便捷的技术手段。  相似文献   
2.
ABSTRACT

High performance computing is required for fast geoprocessing of geospatial big data. Using spatial domains to represent computational intensity (CIT) and domain decomposition for parallelism are prominent strategies when designing parallel geoprocessing applications. Traditional domain decomposition is limited in evaluating the computational intensity, which often results in load imbalance and poor parallel performance. From the data science perspective, machine learning from Artificial Intelligence (AI) shows promise for better CIT evaluation. This paper proposes a machine learning approach for predicting computational intensity, followed by an optimized domain decomposition, which divides the spatial domain into balanced subdivisions based on the predicted CIT to achieve better parallel performance. The approach provides a reference framework on how various machine learning methods including feature selection and model training can be used in predicting computational intensity and optimizing parallel geoprocessing against different cases. Some comparative experiments between the approach and traditional methods were performed using the two cases, DEM generation from point clouds and spatial intersection on vector data. The results not only demonstrate the advantage of the approach, but also provide hints on how traditional GIS computation can be improved by the AI machine learning.  相似文献   
3.
魏华超 《探矿工程》2018,45(3):71-75
介绍了ZT-TG500型推管机的参数、工作原理、主要结构构成及其功能、关键技术、用途。推管机在非开挖施工过程中,对非开挖设备起到了辅助的作用,能够“营救”施工中卡死的管线,也可以协助非开挖设备推动管线前进,保证工程的成功。该推管机采用电液比例控制技术,能够实现零到最大无级调速,给施工带来了很多的益处;卡瓦橡胶硫化涂覆技术,保证了卡瓦夹紧时不损坏钢管表面的防腐层,同时保证了足够的夹持力而不打滑;双油缸同步防扭技术,采用滑动导轨与大型分流阀的机液控制方法,来实现油缸的零阻力,使油缸的推力能有效地应用到工程中。通过青州水管铺设与穿越松花江的自来水管铺设的现场应用,取得了良好的效果。  相似文献   
4.
类型丰富、时空分辨率高的海洋探测数据,为信号分解和机器学习算法的应用提供了可能。本文针对如何建立有效的海温预测模型这一问题,使用高时空分辨率的海表温度(SST)融合产品,引入信号处理领域的集合经验模态分解(EEMD)和机器学习领域的自回归积分滑动平均模型(ARIMA)。首先利用最适于分解自然信号的EEMD方法,将海温数据分解成多个确定频率的序列;再利用ARIMA分别对各个频率的序列进行预测,最后将各个序列的预测结果进行组合。该方法在丰富数据的支撑下,比以往直接使用海温数据所建立的预测模型精度更高,为更好地进行海温预测提供了新方法。  相似文献   
5.
The shortage of potassium salt seriously restricts the development of China's agriculture. Increasing the exploration and development of potash will help improve the self-sufficiency of potassium in China. With rich potassium salt resources, Sichuan basin is one of the most important research areas for potash exploration and development in China. Polyhalite is an important solid potassium salt mineral in Sichuan basin, often intercalated in rock minerals such as anhydrite, rock salt and dolomite. Aiming at the problem that conventional log interpretation methods are difficult to accurately identify polyhalites, this paper proposed a new Support Vector Machine (SVM) recognition method based on Particle Swarm Optimization (PSO) to classify polyhalites in Sichuan basin. Based on particle swarm optimization and support vector machine theory, combined with logging interpretation theory, the effective data sensitive to polyhalite logging response were selected as input samples to generate training sets and test sets randomly. The Radial Basis Function (RBF) parameters were optimized by particle swarm optimization, and the classification and prediction model of polyhalite was established. Compared with mud logging results, the recognition accuracy of SVM model based on particle swarm optimization reached 97.5758%, which is obviously better than that of SVM model optimized by cross validation method in recognition accuracy and speed. The results show that the model has broad application prospects in potash exploration in Sichuan basin.  相似文献   
6.
钻进过程状态监测旨在实时描述钻进工况,判断运行性能优劣程度进行非优追溯,及时指导司钻人员调整作业操作,保证钻进过程安全、高效、稳定开展。钻进工况是钻进系统运行状态的反映,因此开展面向状态监测技术的钻进工况识别研究具有重要的理论和应用价值。本文针对钻进工况识别问题,基于状态监测数据,建立基于支持向量机的钻进工况识别模型,对钻进工况进行识别。综合工况识别结果,对钻进效率进行评估,并对影响钻进效率的因素进行讨论,寻找提升钻进效率的手段。最后,采用钻进现场实钻数据进行仿真实验,验证所提方法的可行性和有效性。  相似文献   
7.
机器学习结合遥感等其他数据反演土壤盐分含量(Soil Salt Content, SSC)较少关注对模型精度影响较大的建模特征变量和模型参数的优选。本文基于自适应遗传算法(Adaptive Genetic Algorithm, AGA)同步优选建模特征变量和模型参数的支持向量回归(Support Vector Regression, SVR)算法反演三工河流域2016年SSC,并分析其在不同土地利用类型的分布特征。建模特征变量和模型参数的同步优选及实验设计如下:首先基于Landsat 8 OLI和SRTM高程数据提取7类共40个盐渍化相关因子,经相关分析初步筛选出候选特征变量,分别代入AGA、遗传算法(Genetic Algorithm, GA)和格网搜索算法(Grid Search, GS)同步优选SVR的建模特征变量和模型参数,并建立盐渍化监测模型(AGA-SVR、GA-SVR、GS-SVR)。结果表明:① AGA-SVR精度最优,GA-SVR次之,GS-SVR最差,相较于GS-SVR,AGA-SVR的R2/RMSE提高了44.65%;② 三工河流域非、轻度、中度、重度盐渍地和盐土的面积占比分别为42.83%、11.02%、15.88%、9.22%、21.05%;③ 草地和未利用地主要以非盐渍地和盐土为主,耕地和林地中非盐渍地分布比例均为最大;不同土地利用类型的SSC均值和标准差均呈现未利用地>草地>耕地>林地的规律。本研究的建模特征变量和模型参数的优选方法可在一定程度上提高盐渍化监测的精度。关键词:盐渍化;遗传算法;机器学习;特征优选;参数优化;土壤盐分含量;土地利用;相关分析  相似文献   
8.
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   
9.
共和干热岩资源富集于花岗岩地层,硬度高,研磨性强,部分层段裂隙发育,取心困难。针对干热岩地层和取心需求特点,研制一套KT178取心钻具,并配套设计了孕镶金刚石取心钻头。该钻具为单动双管取心钻具,可配套井底动力钻具使用,设计中注重对钻具外管、卡簧等关键部件的强度校核。在GH-01井和GH-02井中,经过两轮实验和优化,钻具逐渐成熟,获取了较完整的岩心样本,满足干热岩勘探取心要求,具备了向页岩气、水资源勘察等具有间断取心需求的同类工程推广应用的条件。  相似文献   
10.
对山东地区2006~2017年3种地震事件--天然地震、爆破及塌陷的波形记录进行小波变换,对提取出的香农熵特征采用支持向量机LIBSVM方法进行分类识别,并设计一系列实验研究影响最终分类效果的因素。结果表明,5种影响因素--信号窗长度、小波分解方式、小波基类型、向量机算法类型、向量机核函数类型均对地震类型的分类识别结果产生一定的影响;识别率最高的3组处理方式均采用了2 000 s信号窗长度+db7小波基+υ-SVC算法的组合方式。所得的识别率较高的几种影响因素组合,在未来可应用于地震类型的实时识别,进一步提高地震类型的识别率和触发准确率。  相似文献   
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