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1.
对南京市秦淮区实行"多校划片"的原秦淮区与实行"单校划片"的原白下区进行比较,运用空间计量模型分析教育特征、建筑特征、邻里特征、区位特征和税收特征等因素对不同区域住房价格的影响,并通过空间自相关检验及SLM和SEM模型进行比对。结果表明:秦淮区二手住房价格呈现空间负相关并且具有空间异质性;两区域小学教育质量和到小学的距离对房价的影响均不显著;"多校划片"区域中,初中教育质量对房价的影响显著,而在"单校划片"区域中,初中教育质量和到初中的距离对房价均存在显著影响;非教育特征因素对不同区域住房价格的影响不同,建筑特征、邻里特征、区位特征部分显著,税收特征不显著。  相似文献   
2.
以云南卡房尾矿库为背景,采用单一变量原则,通过淋滤试验,对淋滤过程中淋滤时间,淋滤量以及淋滤液成分控制分析,研究淋滤固结对尾矿砂土固结的影响,得出:在一定范围,尾矿砂土的淋滤固结程度及其抗剪强度指标与淋滤时间及淋滤流量呈正相关,与淋滤液的化学成分也存在一定关系;自重固结作用下的最终沉降量远小于淋滤固结作用下的沉降量,尾粉砂前者沉降量较后者小近80%,尾粉土前者沉降量较后者小约83%,尾粉砂前者的黏聚力、内摩擦角值较后者分别小约37.8%、15.1%,尾粉土前者的黏聚力及内摩擦角值较后者分别小约29.8%、4.8%。  相似文献   
3.
采用GHM方法将EIV模型在最优解处线性化,得到解的近似方差。然后,将EIV模型表达成与Gauss-Markov模型相似的形式,利用标准最小二乘理论推导EIV模型的解及近似方差矩阵,得到与已有算法等价的结论。最后,推导观测值估值和残差的统计性质,建立起一整套EIV模型参数估计和精度评定的体系。  相似文献   
4.
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   
5.
琼东南海域地震剖面上存在大量的含气特征,同相轴下拉、明显的速度横向变化等,因此水合物之下地层存在成像模糊且归位不准等问题,本文利用基于非线性层析的深度偏移方法提升成像精度。该方法采用全三维体的层析成像反演法建立深度域速度模型,通过对深度偏移道集拾取RMO量,并对其进行反偏移计算运动学不变量;在建立层位、倾角等骨架信息约束的混合模型基础上,利用运动学不变量进行速度层析,使得RMO最小以实现模型更新。该方法避免了常规速度更新的多次迭代偏移,能极大地提升层析效率,并能充分利用剖面骨架和倾角信息,获得高精度的速度模型。在琼东南水合物资料的实际应用中,有效地消除了含气对地层的影响,获得高精度的深度域成像结果。  相似文献   
6.
最小二乘估计和部分变量误差模型的总体最小二乘估计不具备抵御粗差的能力。鉴于粗差可能同时出现在灰色白化微分方程的观测值和系数矩阵中,本文提出基于IGGⅢ抗差方案的部分变量总体最小二乘稳健估计。结合仿真数据和高铁路基观测数据,系统地比较稳健最小二乘、部分变量总体最小二乘、本文算法参数估计结果和算法稳定性。结果表明,本文算法预测精度高,可以应用到高铁路基沉降预测中。  相似文献   
7.
王宇  艾芊  李建林  邓华锋 《岩土力学》2019,(4):1341-1350
实际赋存环境中损伤岩体普遍存在,选取典型砂岩进行蠕变、饱水损伤模拟,进行不同影响因素作用下的岩样损伤变量分析计算,并进行不同影响因素作用下的损伤砂岩卸荷破坏试验,利用ST400型三维表面形貌仪对损伤砂岩卸荷破坏表面进行形貌特征参数对比分析,探讨蠕变、饱水损伤对卸荷破坏面形貌变化影响机制。通过损伤变量分析表明:弹性模量法能较好地反映不同影响因素作用下的岩样损伤程度;而超声波检测法对水敏感性强,不能准确描述蠕变劣化岩样饱水后的损伤程度。不同损伤程度试样卸荷破坏面形貌高度特征参数及分形参数分析表明:蠕变、饱水损伤增加了破坏面的整体粗糙程度,使破坏面形貌的离散性和波动性较大;蠕变、饱水损伤导致试样破坏面形貌平整度较低、各向异性显著,且分形维数随着试样由负损伤向正损伤转化出现先减小后增大的趋势;对比分析两组试样可知,蠕变损伤后的饱水作用对试样破坏面形貌特征影响不显著,蠕变损伤仍起控制作用。  相似文献   
8.
机载多光谱LiDAR的随机森林地物分类   总被引:1,自引:0,他引:1  
机载多光谱LiDAR技术利用激光进行探测和测距,不仅可以快速获取地面物体的三维坐标,还可以获得多个波段的地物光谱信息,可广泛用于地形测绘、土地覆盖分类、环境建模、森林资源调查等。本文提出了多光谱LiDAR的随机森林地物分类方法。该方法通过对LiDAR强度数据和高程数据提取分类特征,完成多光谱LiDAR的随机森林地物分类;并分析随机森林的特征贡献度特性,采用后向特征选择方法实现分类特征选择。通过对加拿大Optech Titan多光谱LiDAR数据的试验表明:随机森林方法可以获得较好的地物分类精度,而且可以适当地去除部分冗余和相关的特征,从而有效提高分类精度。  相似文献   
9.
汉江流域极端水文事件时空分布特征   总被引:1,自引:0,他引:1  
利用1960—2012年汉江流域15个气象站点的日降雨资料和3个水文站同时期日径流资料,分析了9个极端降雨指数的空间分布规律,运用广义极值分布(GEV)、Gamma分布两种极值统计模型对各站点的最大1 d降雨、最大3 d降雨极值样本进行拟合,遴选描述降雨极值分布规律最优概率模型,进而推算给定重现期下的降雨设计值,并分析其空间分布规律;选用Gumbel、Clayton和Frank这3种Copula函数建立降雨-洪量极值联合分布模型,优选最合适的Copula函数,由此计算给定重现期下的洪量设计值。结果表明:GEV分布模型能更好地模拟降雨极值序列,不同重现期下的降雨极值在空间上均呈西低东高的特征;3种Copula函数中,Frank Copula函数能更好地拟合降雨-洪量相关关系,由此推求的洪量设计值大于单变量拟合设计值。  相似文献   
10.
针对变量误差模型系数矩阵含有常数项的情况,部分变量误差模型在平差时只提取系数矩阵中的随机元素进行处理,较大程度的减少了参数估计的个数.为了进一步提高部分变量误差模型的参数估计效率,文中根据极大似然估计原理提出了一种部分变量误差模型的极大似然估计算法,并分析和比较了该算法与文献中几种算法的关系,证明算法之间的等价性.最后采用两个算例进行验证,结果表明文中算法能取得与已有算法一致的结果,而且具有迭代格式简单,计算效率高的优点.  相似文献   
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