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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.
为有效对港区大气污染进行治理、分析船舶尾气,本文详细介绍了一种基于高斯烟羽模型,通过MATLAB模拟仿真模型,其包括实验仿真过程、技术原理及理论模型对船舶尾气扩散进行的研究。该模型是在传统的高斯烟羽模型的基础上,通过对实源像源进行加权选择输入参数;通过矢量合成确定了气体扩散的方向,利用合成后的"风速"进行计算仿真,有效模拟了船舶尾气在港区或者海洋环境中的气体扩散模型。其模型简单且可以有效模拟船舶尾气扩散。并且进一步对后续模型的精确优化进行分析。 相似文献
4.
涉密矢量数字地图中敏感要素几何信息的定量测度,是实现定量化密级评定的基础和前提。如何进行敏感要素几何信息量的计算,目前尚缺乏相关研究。在现有地图信息论研究成果的基础上,论文主要开展了3方面的研究工作:首先,从地理对象的敏感性入手,探讨了地图要素敏感性的定义与要素集合的敏感性表征指标;然后,基于任意发生元的Voronoi构建方法,实现了对点要素集、线要素集、部分覆盖面要素集及综合要素集的信息单元自动化剖分;最后,基于长度系数、面积系数和角度系数,提出了线、面要素图形复杂度的计算方法,并在此基础上形成了涉密矢量数字地图中敏感几何信息量的测度方法。实验表明,该方法的计算结果遵循了信息量的非负性、连续性、可加性等特点,较为合理地反映了相关因素(地图比例尺、要素空间分布、要素图形复杂度、要素敏感系数等)对计算结果的影响。相关成果将支持矢量数字地图的定量化密级评定,并有助于完善地理信息安全监管的理论和方法体系。 相似文献
5.
地下采煤会引起地表沉降、变形,甚至引发山体、河堤滑坡等地质灾害。采动坡体的稳定性研究一直是采矿工程中实际关心的问题。该文首先介绍分析了概率积分法移动变形稳态、动态预测模型以及基于极限平衡理论的单滑面采动坡体稳定性预测模型,提出了使用概率积分法结合Knothe时间函数对采动坡体稳定性进行预测分析的方法,并使用C#及XML Schema语言编制了相关的计算程序。最后,结合一个工程实例对采动坡体稳定性和动态变化过程进行了预测与分析,通过实测数据验证了提出方法的可行性,得出了采动引起的坡体下沉是影响坡体稳定性的主要因素,并提出了在坡体拉伸阶段进行注浆加固的方法。 相似文献
6.
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
7.
1 IntroductionAccordingtogeologicalstructure ,theGansu Ningxia Qinghaiareabelongstothenortheastmar ginofQinghai Tibetblock .Thisareahasbeenpaidmuchattentionby geo specialistsinChinaandabroadbecauseofitssignificanttectonicmovement,itsintensiveseismicity ,anditsimportanceinearth quakehazardmitigation .IntheDevelopmentPro gramonNationalKeyBasicResearchesundertheProject“MechanismandPredictionofContinentalStrongEarthquakes”,themechanismsofcontinen talstrongearthquakesarestudied ,usinghypo… 相似文献
8.
本文提出了一种把经纬度网格点上的气象要素值转化到正方形网格点上的多项式插值方案。对插值方案作了稳定性讨论和定量及定性分析。结果表明,这种插值方案方便可行,而且有广泛适用性。 相似文献
9.
昆仑山口大地震与地形变异常的讨论 总被引:7,自引:5,他引:2
针对昆仑山口大地震,总结了多种地形变(大地测量)手段所显示的异常变化及其时空分布,结果显示:8.1级大震前存在空间尺度大,时间尺度的地形变前兆异常,简要介绍了相关的异常图像,给出了初步解释,并对未来震情的发展进行了探讨,认为近期内强震活动向华北迁移的可能性不大。 相似文献
10.
形变大地测量学的进展、问题与地震预报 总被引:12,自引:7,他引:5
简要概括了形变大地测量学的革命性进展,研讨了它的科学特色、功能和定义以及对地球科学和防灾减灾的推动。形变大地测量学有助于从根本上击破多年来制约地震预报的“瓶颈”,但也存在不少急待解决的问题。着重研讨了在21世纪前10年,形变大地测量学如何依托多年的学科积累并充分受益于人造卫星和数字化等新技术,开展创新性研究和试验以推进地震预报。为此,对当前的研究工作提出了12条科学技术途径。最后对学科名称提出了建议。 相似文献