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1.
GNSS/水准联测点的合理选择对GNSS高程拟合至关重要,剔除法是一种较好的优化选点方法,传统的剔除法是以高程异常拟合误差最小为目标函数进行优化选点,可能会出现选点不均匀情况。鉴于此,提出根据GNSS/水准点生成的泰森多边形面积大小进行优化选点,并在此基础上对传统优化选点的方法进行改进,即同时考虑高程异常拟合误差大小及由泰森法生成的多边形面积大小进行优化选点(称为综合法)。以1~3次多项式拟合模型为研究对象,实验结果表明,GNSS/水准点优化选择的综合法可在改善点分布的同时获得稳定性好、精度较高的高程异常拟合结果。 相似文献
2.
利用高光谱数据进行植被生化成分反演方法研究 总被引:3,自引:0,他引:3
高光谱数据包含着丰富光谱信息,能够定量地分析物质成分[1]。由高光谱数据,可以运用多元逐步线性回归方法反演植被生化组分含量,从而达到监测植被生长状况的目的[2]。本文具体介绍了多元逐步线性回归方法,及其在氮、木质素和纤维素含量估算中的应用。 相似文献
3.
将现代人工神经网络方法应用于地质学的判别分析,通过实例计算表明,无论是对于两组判别分析还是多组判别分析,人工神经网络方法都是切实可行的。 相似文献
4.
长江口及济州岛附近海域变性水团的初步分析 总被引:4,自引:0,他引:4
所谓水团分析,主要是指划分水团的边界,确定水团的基本特征以及分析研究水团的消长变化规律。本文研究的海区大多属于浅海区域。浅海水团易受海洋外部因素的影响,变性显著,因此,浅海水团的分析实际就是水团的变性分析。所谓水团的变性,主要是指水团特征的示性水平从高向低的过渡,并逐渐丧失其示性特征的这一过程。 相似文献
5.
1998年夏季南海水团分析 总被引:8,自引:0,他引:8
根据 1 998年夏季“南海季风试验 ( SCSMEX)”期间所获的 CTD资料 ,使用系统聚类、Fuzzy模式聚类、Bayes判别分析和 Fuzzy分析等水团分析方法 ,对南海水体的结构和水团配置状况等进行了分析 ,划出了南海存在的 9个主要水团 ,并对各水团的温、盐度特征进行了初析。在调查期间 ,南海本地水 (南海水 )几乎控制了整个调查海区 ,而黑潮水仅出现在台湾岛的西南海域 ;海水强烈混合发生在吕宋海峡附近 ;在中南半岛以东和吕宋岛以西海域 ,表层水明显下沉 ;在南海东南部可能有来自苏禄海的海水 ,其温、盐度特征类似于吕宋海峡中的黑潮水 相似文献
6.
南海北部海区水团的判别分析 总被引:1,自引:0,他引:1
将判别分析应用于南海北部海区的水团分析。划分为八个水团:沿岸冲淡水团(F),近岸混合水团(M),暖表层水团(WS),表层水团(S),表—次层混合水团(SU),次层水团(U),次—中层混合水团(UI)和中层水团(I)。给出了各水团在四季代表月的Bayes多组判别的系数和参数。用资料检验判别的成效.冬季和春季可达95.90%以上,夏季为94.80%,秋季是全年最低值,为92.72%。讨论了造成错判的原因,并与Fisher判别作了比较。当测值维数较低时,建议选用Bayes判别。对八个水团以及各水团两两之间差异的显著性进行了检验,证实在每个季节中各水团之间的差异,都在高度置信水平(α=0.01)上具有显著性。因而,划分为八个水团是有实际意义的,其判别式的系数和参数,可用于实际的判别和预报。 相似文献
7.
岩石边坡系统是一典型灰色系统,其变形发展过程可以用灰色预测模型完成。尽管传统GM(1,1)模型预测有很多成功的实例,但是也存在一些预测偏差过大的情况,必须对其进行优化。逐步迭代法GM(1,1)模型不仅收敛速度快,而且与原始数据库序列的凹凸性保护一致。利用自编的计算程序对马步坎边坡预测测点G1沉降和开裂进行预测分析,结果表明逐步迭代法GM(1,1)优化模型计算精度较传统GM(1,1)模型和背景构造法GM(1,1)优化模型高,较好地反映了岩石边坡的变形趋势。 相似文献
8.
9.
10.