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1.
为建立高精度的边坡位移预测模型,采用相空间重构(PSR)将边坡位移时间序列数据转换为多维数据,同时构造小波核函数改进的支持向量机模型,建立PSR-WSVM模型并应用于边坡位移预测。将PSR-WSVM模型预测结果与传统支持向量机(SVM)模型、小波支持向量机(WSVM)模型和基于相空间重构的支持向量机(PSR-SVM)模型预测结果进行对比,通过平均绝对误差(MAE)、平均绝对误差百分比(MAPE)和均方根误差(RMSE)3个精度评价指标验证PSR-WSVM模型的可行性。工程实例结果表明,PSR-WSVM模型预测结果的3个精度评价指标都优于另外3种模型,边坡位移预测的精度明显提升。 相似文献
2.
3.
自然邻近关系在空间数据库管理系统中具有十分重要的地位。为了克服Voronoi图受空间目标位置的影响,本文采用约束Delaunay三角网,针对在二维欧式空间中离散面目标的自然邻近关系查询问题。首先对离散面进行三角剖分,然后将代表相同邻近关系的三角形合并成一个union,进而建立面目标自然邻近关系表达结构-Unions Delaunay。通过与Unions Delaunay相结合建立空间索引结构-R-tree Gridfile来实现对空间目标自然邻居完备的候选集提取以及索引结构的更新。对比实验结果表明R-tree Gridfile索引结构能够有效支持空间目标的自然邻近关系查询。 相似文献
4.
Stokes漂流对海洋上混合层中的流场和温度场结构具有不可忽视的作用。本文基于WAVEWATCHⅢ海浪模式模拟的海浪要素计算得到Stokes漂流,将其引入SBPOM模式的动量方程中,从体积输运的角度研究Stokes漂流对全球海表面温度的影响。分析发现Stokes漂流与Stokes输运在全球呈现高纬度强于中低纬度的带状分布特征,且这种流动与输运对全球海表面温度具有降温作用,该降温作用的分布与全球Stokes输运强度相对应,高纬降温作用大于中低纬度,特别是南极绕极流海域平均降温明显大于其余海域,最大降温可达1.5℃,且全球月平均降温超过0.1℃。 相似文献
5.
避难场所可达性是指避难场所与受灾居民之间的通达性,即灾害发生时,避难人员通过避难疏散通道到达避难场所的难易程度,是评价避难场所布局合理性的重要指标。本研究结合高斯两步移动搜寻法和网络分析法,从供需双向出发对村镇地区避难场所进行可达性分析。2种方法的结合,既充分考虑了需求点与设施点的相互作用,又充分考虑了设施点的吸引力随距离的衰减关系,并基于实际道路,以步行疏散时间作为搜索半径,降低了传统研究中因忽略供需间相互作用及实际距离而引起的可达性结果的误差。最后,以神农架松柏镇区为例,验证该方法的实际应用价值。结果表明,该方法能够有效测定村镇地区避难场所的空间可达性,同时,基于GIS软件可以直观地揭示研究区域内避难场所可达性空间分布差异。该方法可为制定科学的村镇防灾减灾规划提供方法支持。 相似文献
6.
7.
南极因其独特的自然环境成为潜在、重要的微生物资源库,是产生新型生物活性物质和先导化合物菌株的潜在种源地,南极微生物正在成为创新药物研究新的重要资源。虽然近年来对南极微生物次级代谢产物的研究逐渐增加,但与温带和热带微生物研究相比仍处于初级阶段。对从南极普里兹湾海洋沉积物中获得的两株枝孢霉属真菌Cladosporium sp. NJF4和NJF6进行次级代谢产物分离及结构鉴定,获得20个化合物。化合物结构类型包括甾醇(1)、倍半萜类(7—8)、生物碱类(9—14)、二酮哌嗪(2—5、15—17)、芳香酸(6、18—19)等,其中倍半萜类(7—8)为首次从枝孢霉属真菌中分离得到,以上研究将为丰富南极微生物次级代谢产物库奠定一定的研究基础。 相似文献
8.
9.
Peng Yue Fan Gao Boyi Shangguan Zheren Yan 《International journal of geographical information science》2020,34(11):2243-2274
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
10.
在新时代城乡融合发展、乡村地域人地关系日益复杂的背景下,乡村空间重构成为乡村地理学研究的重要课题。西方“后生产主义”语境下,乡村空间研究开始出现消费转向、社会-文化转向和后现代转向,多功能、全球化乡村转型与空间重构研究成为西方乡村空间研究的热点;国内研究主要基于乡村地理学人地关系地域系统理论展开乡村空间重构过程—机理—调控研究以及微观视角下农户经济空间行为研究;当前,中国乡村空间重构呈现自上而下的政治经济学转型特征,具有中国特色的农村集体组织与政府、企业、个人等其他主体之间的空间-权力关系成为乡村空间重构的重要视角。政治经济地理学及“社会-空间”二元辩证法为乡村空间重构研究提供了很好的研究范式与研究方法,乡村空间重构研究应系统整合空间生产、主体能动性、土地资本化、社会关系网络、人地关系地域系统和农户地理等政治经济学、地理学理论,强化自然、经济、社会和文化等多要素相互作用及其空间响应机制研究,重点开展多要素多维度的乡村空间格局形成及演变规律研究、乡村社会空间再生产研究、能动性视角下乡村劳动力空间生产研究、政府政策制度与城乡空间治理体系创新研究。 相似文献