pGM(1,1)预测模型及其参数估计

从分析GM(1，1)预测模型的背景值取值不足入手，根据误差处理理论，对GM(1，1)预测模型进行扩展，提出一种基于比例因子来确定背景值的pGM(1，1)预测模型。同时，讨论该模型参数的最佳估计方法。最后对实例进行分析和比较。     

pGM(1,1)模型在变形预测中的应用

分析了GM（1，1）模型在背景值取值上的不足，提出了一种基于权的pGM(1,1)模型，通过模型比较，表明pGM(1,1)模型具有更好的预测效果，并用该模型进行了实际的变形预测。     

1:1万缩编更新1:5万地形图作业新方法

１∶１万缩编更新１∶５万地形图,其常规作业采用手工操作,作业烦琐、工效低。本文提出一种作业简捷的新方法,并在解析测图仪上编制应用程序,使展绘图版自动化。该方法１９９２年研究完成,１９９５年起进行生产实践,工效提高三至五倍,产量翻番。     

pGM(1,1)模型在变形预测中的应用

分析了GM(1,1)模型在背景值取值上的不足,提出了一种基于权的pGM(1,1)模型.通过模型比较,表明pGM(1,1)模型具有更好的预测效果,并用该模型进行了实际的变形预测.     

三重加权变形监测预测模型及应用

针对GM(1,1)建模过程存在背景值、时间因素和初始条件3方面的不足,该文提出三重加权TPGM(1,1)预测模型。通过对背景值进行加权生成新的背景值,建立PGM(1,1)模型;在PGM(1,1)基础上考虑到时间因素,在求解灰参数时进行第2次加权建立DPGM(1,1)模型;最后考虑到初始条件对预测模型的影响,在DPGM(1,1)基础上进行第3次加权,建立TPGM(1,1)模型。通过实例分析,比较GM(1,1)、PGM(1,1)、DPGM(1,1)、TPGM(1,1)4种模型在变形监测数据处理中的拟合和预测结果,表明三重加权TPGM(1,1)模型拟合效果更好、预测精度更高;该模型具有前3种模型的优点,同时弥补了传统GM(1,1)存在的不足。     

普通地理图境外数据生产数据处理及程序开发

普通地理图境外数据生产加工项目是利用全球基础地理底图数据库中的矢量数据、数字高程模型数据等相关数据,生成与现有系统数据库模型保持一致的地形数据、制图数据等成果数据。本文以1∶1 000 000为例,研究和制定普通地理图境外数据生产加工项目地形矢量数据和高程数据的处理方法,并结合Arc GIS的二次开发功能,进行数据生产程序的开发。     

季节指数及其在季节性监测资料分析和预报中的应用

基于灰色模型的诸多优点，作者选用GM(1，1)模型分析和预报形变监测序列。然而直接应用GM(1，1)灰色模型分析和预报具有季节性的监测序列时往往精度不高。因此，作者提出运用基于季节指数的“去季节波动”法与GM(1，1)混合建模，对监测资料进行分析与预报。基于均方差和平均绝对误差两个精度准则，作者对此方法与周期函数拟合模型进行了比较。结果表明，此方法提高了具有季节性波动监测序列的预报精度，且建模方法简便、快捷。     

基于GeowayDLG-Checker的1∶1000 DLG自动化质量检查探讨

介绍了基于GeowayDLG-Checker软件制作1∶1 000 DLG自动化质量检查方案流程和方法。该质量检查方案保证了1∶1 000 DLG成果的正确性与一致性,同时又可提高质量检查的工作效率,确保1∶1 000 DLG成果符合数字城市现行相关规范的要求,为数字城市建设提供了强有力的质量保障。     

对1：1万数字线划图质量的认识和理解

通过对1：1万数字线划图（DLG）的质量检查的实践和总结，对如何提高数字线划图（DLG）的质量，本文提出若干建议和方法。