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王晓颖 《测绘与空间地理信息》2017,(3)
BP神经网络模型是一种经典的预测模型,被广泛应用于变形分析预测的各个领域。本文采用一定方法以进一步改进BP神经网络模型,并通过灰色Verhulst-BP模型分析软基处理地基的实例数据,结合Matlab语言,编程比较分析预测及实测的数据,得出结果证明改进灰色Verhulst-BP模型的分析预测精度较高,比较适合于建筑地基变形的预测分析。 相似文献
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为提高变形预测的精度,采用GM(1,1)与BP神经网络组合模型进行预测。灰色GM(1,1)模型使用方便,在样本数据较少的情况下能够取得不错的预测效果,但对预测序列存在规律性波动或突变时的预测能力不强;而神经网络模型建模过程相对复杂,需要较多的训练样本,但对于数据存在规律性波动和突变时有很好的预测能力。组合模型融合两者优点,将其应用于基坑沉降数据预测,结果表明,该模型预测精度优于传统的单一预测模型。 相似文献
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变形监测在建筑物施工和运营管理方面是一个至关重要的环节,变形监测的预测模型有很多。选取适当的变形监测预测模型对于预测建筑物的变形尤为重要。本文运用灰色模型GM(1,1)、BP神经网络和曲线拟合中的修正指数曲线对一幢大楼13期的沉降观测数据进行分析。利用前12期沉降观测数据构建预测模型来预测第13期沉降观测的数据,将预测的结果与实际测量的结果进行比较,得出这三种模型预测的精度。结果表明:在这一幢大楼的沉降观测预测中,修正指数曲线法预测的精度要比灰色模型GM(1,1)和BP神经网络预测的精度高。 相似文献
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在短期基坑沉降监测中,由于数据量少且呈非线性变化,沉降模型很难准确建立。灰色GM(1,1)对数据少、趋势性强、波动小的数据有较高的预测精度,但不能模拟复杂的非线性函数;BP神经网络可以对非线性数据进行学习训练,具有自学习、自适应能力;通过将GM(1,1)与BP神经网络组合,并优化网络部分的学习率、权值和阈值等,建立一种改进的灰色神经网络模型,该模型具有对非线性数据自学习、自适应能力和预测精度更高等优点。通过某基坑沉降监测分析,验证改进的灰色神经网络模型预测精度更高,适合短期建模,具有很好的实用性。 相似文献
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目前常见的沉降预测方法有灰色系统模型、时间序列分析法、BP神经网络及其改进算法等。针对BP神经网络容易出现过拟合和局部最优的缺点,部分学者利用遗传算法进行神经网络初始权值和阈值优化。但是遗传算法对于因监测数据质量问题而造成变形预测结果不佳的优化效果有限。因此引入自适应增强算法对遗传神经网络预测模型进行改进。并利用某高层建筑基坑实测50期监测数据进行仿真预测。实验结果表明,利用自适应增强算法改进之后的遗传神经网络预测模型在满足工程监测精度要求的前提下,在MAPE、MAE、MSE三项精度指标上分别提高80.57%、81.04%、70.83%。 相似文献
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针对大坝变形系统的非线性、复杂性以及不确定等特点,提出一种优化多核相关向量机的大坝变形预测模型方法。通过对实验数据进行归一化处理,核函数的加权组合以及遗传算法对模型参数的优化,建立遗传算法优化多核相关向量机的大坝变形预测模型。实验结果表明:数据归一化能归纳统一样本的统计分布性,加快梯度下降求解最优解速度和提高预测精度;优化的加权核函数能有效提高模型预测精度;各项精度指标值均优于BP神经网络方法、多项式核相关向量机方法预测精度,证实优化的多核相关向量机模型是一种精度较高的大坝变形预测方法。 相似文献
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基于图像压缩理论,对有损压缩和无损压缩的相关理论与方法进行了深入研究。在此基础上,采用有损压缩、无损压缩、小波变换以及小波工具箱对图像进行分析,主要有图像大小、清晰度、恢复系数以及能量比等;并对结果进行分析与比较。结果表明,无损压缩对图像压缩后数据失真少,图像比较清晰。 相似文献
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基于6S传输模型,本文利用中分辨率成像光谱仪(MODIS)数据并结合较新的NASA的V5.2气溶胶业务反演算法,以上海市MODIS数据为研究数据源,结合晴朗天气(晴朗且无云或云稀薄)与AERONET发布的探测日(即发布AOD探测值日期)选取8组MODISLIB数据集,对其进行气溶胶厚度反演。同时将反演结果与AERONET架设在太湖区域点(31N,120E)的太阳光度观测的光学厚度进行验证。结果表明:V5.2反演算法结果与观测值呈现相同的变化趋势,反演值与观测值误差不大,在气溶胶光学厚度反演中具有较好的应用。 相似文献
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CGA形状语法是一种新的模拟计算机图形的语言,能够程序化地产生高视觉效果和详细几何信息的建筑。它能够以很低的成本广泛地用于电脑游戏和电影等的建筑物建模。清晰的等级规则可以让用户方便地指定建筑物之间的层次关系。CGA形状语法表明它能够有效地产生大规模的具有非常详细程度的城市,能够解决以前大规模模型建立过程中在任意方向和形状方面的详细程度问题。 相似文献
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随着电子商务在社会生活中的广泛兴起,校园物流代理点也随之产生;物流代理点在很大程度上方便了师生快递领取,但由于高校物流代理点选址普遍存在随意性和不合理性,导致师生快递领取时浪费过多时间和精力。针对此问题,本研究结合GIS空间分析技术,通过对广西师范大学雁山校区学生宿舍、教学楼、食堂和道路分布数据的分析,利用缓冲区分析和叠置分析优选出物流代理点最佳分布区域,并对校园中现有的物流代理点分布合理性做出评价,进而给出合理的校园物流代理点选址区域建议,旨在为学校物流代理点科学选址及改善和提升校园人文品质提供合理建议,同时为物流企业规划选址及GIS空间分析应用提供参考。 相似文献
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《测绘科学技术学报》2013,(3)
地缘政治学是研究各种政治力量在地理条件(受地理因素影响)下的相互关系、变化趋势及对世界政治力量影响的科学。地缘政治角逐最重要的技术支撑是地缘环境透明。因为地缘政治角逐受地理因素影响且需要具体的地理环境信息作为主要依据,而测绘保障的理论与方法的实践目的是提供静态、动态地理环境服务以及与地理环境相关的位置信息、时间信息、影像信息等服务,所以实现地缘环境透明的技术基础是测绘保障。本文重点阐述了地缘政治角逐的基本内涵范畴,提出了地缘政治角逐的主要制衡要素,分析了地缘政治角逐的战略枢纽,探讨了基于地缘政治角逐的地理参数解析以及测绘保障等内容。 相似文献
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