排序方式： 共有13条查询结果，搜索用时 31 毫秒
1.
准确有效地判别突水水源是解决矿井水害的前提条件。基于淮北袁店二矿各含水层共59个水样水质化验资料,利用主成分分析法,计算各水样的因子得分,并进行系统聚类,剔除错误样本。利用剩余水样作为学习样本,检验Bayes判别函数的判定准确性,得出准确率为92.5%,并进行交叉验证。利用该判别函数对某工作面底板下一富水区水样进行判别,结果与实际情况吻合。结果指示基于主成分分析与Bayes判别法较单一Bayes判别法更加准确,能够消除样本变量之间的相互影响,实现对突水水源的快速有效判别。 相似文献
2.
3.
给出了基于法方程叠加的子网解轨道合成整网解轨道的数据处理流程;推导了其中的核心算法;并结合实测算例对该方法进行了实验验证。结果表明,利用该方法,仅通过各含30余测站的两个子网双差浮点解轨道的合成,就可以获得精度优于10 cm的整网解轨道。该方法对于改善子网网形结构、提高子网解轨道精度和加快计算效率具有显著作用。 相似文献
4.
地面监测站数量和分布直接影响全球卫星导航系统的星历精度,其优化布设是提高系统性能的前提,也是系统建设需要重点关注的环节。给出了评价监测站布设性能的综合指标,提出了一种用于监测站覆盖性能评估的模型,并通过对MEO卫星半长轴的长期变化和回归经度漂移的分析,验证了该模型用于评价全球导航系统监测站优化布设的合理性。最后,综合利用覆盖性能指标和精密定轨精度指标对全球监测站不同布局方案进行了分析比较,给出了监测站优化布设方案。 相似文献
5.
6.
成都市热岛效应与城市空间发展关系分析 总被引：2，自引：0，他引：2
利用Landsat卫星影像反演成都市中心城区1992、2001和2009年的地表温度,建筑用地和植被等信息,计算其城市热岛比例指数(URI),对成都市中心城区热岛效应与城市空间发展关系进行了分析。结果表明,在1992-2009年期间成都市主城区范围从91.24km2扩展到403.8km2。成都市建成区的大面积扩展导致了城市热岛空间分布发生迁移,从单中心聚集分布转变为多中心环状分布。回归分析说明,建筑用地和植被都是影响地表温度的重要因素,其中建筑用地与地表温度呈指数型正相关关系,而植被与地表温度呈负相关关系。总的看来,成都市中心城区在这17年间的热岛效应有了明显的缓解,城市热岛比例指数从0.72下降到0.33。城市植被覆盖率的增加和合理的规划对缓解城市热岛效应起到了积极的作用。 相似文献
7.
矿井水害是矿井生产过程中较常见的地质灾害之一。快速有效地判别突水水源是预防矿井水害的关键所在。选取袁店二矿59个水样资料(常量离子含量),利用主成分分析进行处理,得出主成分得分;以主成分得分为自变量,水源类别为因变量建立多项Logistic回归模型;运用该回归模型对59个水样资料进行类型判别,得出综合判别准确率达到86.4%;并通过实例对判别模型进行了验证。研究结果表明:主成分分析法与多项Logistic回归模型相结合的方法在水源判别上具有可行性,不仅消除了常量离子之间的内在影响,而且使判别结果具有一定的准确率,在突水水源判别问题上提供了一种新方法,为矿井防治水提供有效依据。 相似文献
8.
9.
10.