基于改进PSO-SVM的噪声稳健建筑物变形监测方法     

张建奇 《北京测绘》2021,35(2):166-171

对高层、超高层建筑物进行实时,高精度的变形监测对提前预防安全隐患,保证人民生命财产安全具有重要意义。建筑物变形作为一种典型的随机性和微弱性过程,噪声等误差的存在会影响从中提取有用的变形信息。针对该问题,提出一种改进粒子群(Particle Swarm Optimization,PSO)算法优化支持向量机(Support Vector Machine,SVM)的噪声稳健建筑物变形监测方法,利用改进PSO算法的全局搜索能力对SVM的核参数进行优化,提升预测精度的同时增强算法的噪声稳健性。基于实测数据的试验结果表明,相对于传统交叉验证SVM和小波方法,所提方法可以获得更高的变形预测精度,并且在低信噪比条件下优势更加明显。  相似文献   

青海云杉创伤树脂道分布调查     

张建奇  郄佳志  张永 《山地学报》2020,38(5)

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基于GSA-BP神经网络的GNSS高程拟合方法     

张建奇 《北京测绘》2021,35(3):398-403

针对传统BP神经网络模型进行全球导航卫星系统(Global Navigation Satellite System, GNSS)高程拟合时存在的收敛速度慢,易陷入局部极小值和拟合精度受初始参数选取影响大的问题,提出一种遗传模拟退火算法(Genetic Simulated Annealing,GSA)优化的BP神经网络模型:GSA-BP.该模型利用GSA的全局搜索能力对BP神经网络的模型参数进行自动寻优,确保BP网络能够获取全局最优解并提升拟合精度.最后采用实际工程算例开展试验,对所提GSA-BP模型的高程拟合性能进行评估和验证,结果表明所提GSA-BP模型相对于传统BP神经网络模型具有更高的拟合精度和更强的数据适应性,更适用于实际工程实践场景.  相似文献   

祁连山西段草地土壤氮矿化及影响因子的关系研究          下载免费PDF全文

车宗玺  闫明  何同弟  裴雯  廖空太  马世贵  张建奇  王善举  金敏艳  王明海  王小芳 《干旱区地理》2018,41(1):92-98

以祁连山西段草地土壤氮为研究对象,采用PVC管野外培养法,测定分析土壤氮及其理化指标,计算氮矿化量、矿化速率,分析引起土壤氮矿化的主要环境变量。结果表明：（1） 全氮、pH值在海拔上均差异显著（P<0.05）,有机质差异不显著（P>0.05）, NH⁺ ₄-N在2 700 m、2 800 m、2 850 m、2 900 m、3 000 m、3 050 m差异显著（P<0.05）,其他海拔差异不显著（P>0.05）,NO₃^--N在海拔上差异显著（P<0.05）。（2） 野外培养能促进土壤氮矿化,矿化速率在海拔上遵循二次多项式。（3） 土壤理化指标对土壤氮矿化速率影响大小依次为：pH值 > K > NH₄⁺-N>全氮>水分>温度>容重,土壤氮矿化速率与全氮、K、pH值、NH₄⁺-N、水分之间均有较显著的相关性（P<0.05）,与全氮、K、NH₄⁺-N、水分之间有二次多项式显著相关性,与pH值有显著的线型正相关,容重有对数正相关,土温有幂函数正相关,后两者相关性不强。（4） 通过研究发现能促进土壤氮矿化各变量因子的赋值范围为：pH值（7.2～8.4）、水分（21.8%～33.27%）、土温（4.41～8.91 ℃）。  相似文献