改进布谷鸟算法优化支持向量机的隧道变形预测分析

传统支持向量机参数寻优时间较长,模型的稳定性也较差。为解决传统支持向量机预测模型在隧道围岩变形预测中精度较低的问题,引入布谷鸟算法,同时改进布谷鸟算法中的搜索公式,从而提出一种基于改进布谷鸟算法的支持向量机组合预测模型。将此模型运用到云南省昆明市阳宗隧道围岩位移预测中,并与标准布谷鸟算法的支持向量机组合模型以及单一的支持向量机模型比较,实验结果表明:基于改进布谷鸟算法的支持向量机模型精度更高,更具有优势。     

灰色最小二乘支持向量机在滑坡变形预测中的应用

结合灰色系统思想与最小二乘支持向量机构成灰色最小二乘支持向量机,根据目前灰色模型与最小二乘支持向量机结合的方法,提出并联型、串联型和残差型三种预测模型的结构.将上述三种灰色最小二乘支持向量机模型用于对三峡库区石佛寺滑坡垂直位移进行预测,模型精度和预测结果比较理想,优于单一预测模型.试验表明:灰色最小二乘支持向量机可提高预测精度,用于滑坡变形预测是有效可行的.     

基于AEPSO改进支持向量机的堤基沉降预测

在支持向量机的预测模型中,关键参数的选取是最重要的一步。在此基础上提出基于AEPSO改进的支持向量机预测模型。利用AEPSO的局部和全局搜索能力,提高支持向量机关键参数寻优的精度。文中详细介绍模型建立的过程,以莆田市木兰溪防洪工程为例,应用改进的模型进行堤基沉降预测,并与标准PSO支持向量机预测模型相对比。结果表明,基于AEPSO改进的支持向量机预测模型提高了预测的精度。     

支持向量机在建筑物变形监测中的应用探讨

论述了支持向量机的回归算法和基于时间序列支持向量回归的建筑物变形预测方法,并用MATLAB6.5工具箱编制基于时间序列支持向量回归程序,建立了基于时间序列支持向量回归模型。最后以实例数据讨证基于时间序列支持向量机回归模型的预测方法。研究表明:用时间序列支持向量回归模型建立的建筑物变形监测的预测模型是可行的和有效的。     

遗传算法优化支持向量机矿产预测方法

针对矿产预测中已知矿点的样本数目较少的问题,该文提出了一种基于遗传算法优化的支持向量机矿产预测方法。采用遗传算法优化支持向量机的惩罚因子和径向基核函数参数,避免了参数选择不当对支持向量机预测结果的影响,从而提高矿产预测的精度。以空间建模工具ArcSDM中的卡林型金矿床数据为例进行实验。结果表明,支持向量机模型的预测准确率为89.3%,查准率为70.2%;而证据权方法的预测准确率为79.4%,查准率为50%,均小于支持向量机预测结果,说明遗传算法优化的支持向量机是一种有效的矿产预测方法。     

递进式预测模型在滑坡变形预测中的应用

为达到提高滑坡变形预测精度的目的,利用量子算法和粒子群算法对支持向量机进行优化,并利用马尔科夫链对滑坡变形预测误差进行修正,综合构建滑坡变形的递进式预测模型。结果表明:通过量子算法及粒子群算法对支持向量机优化,克服支持向量机参数选取困难,实现预测过程的全局优化,并经过MC误差修正模型对滑坡变形预测值误差修正,提高预测精度及预测值稳定性,验证预测模型可行性和有效性,为滑坡变形预测提供一种新的预测方法。     

支持向量机模型在大坝变形预测中的应用

根据大坝变形量与大坝变形因子之间的非线性关系建立了大坝变形预测的支持向量机模型,并用交叉验证的方法对支持向量机惩罚参数和核函数参数进行寻优,最后得到良好的大坝变形预测效果。用该模型和与传统的BP神经网络对比,结果证明支持向量机在大坝变形预测方面是强于BP神经网络的。     

基于模糊聚类循环迭代模型的煤仓 沉降预测应用研究

针对神经网络等模型在时间、荷载等综合因素影响下预测精度不高的问题,提出将模糊聚类循环迭代模型应用于沉降预报,根据前期经验数据对后期沉降趋势进行模拟,引用平均相对误差、均方根误差分别衡量总体精度和偏差;经验证模型精度优于BP神经网络和支持向量机等3种方法。结果表明:基于模糊聚类循环迭代模型适用于多因素影响下的煤仓沉降预测,新沉降预测模型应用也将为工程设计应用提供更多参考。     

基于核主成分分析和粒子群优化支持向量机的滑坡位移预测

利用核主成分分析法对滑坡位移影响因子进行特征提取,以获得的主成分作为支持向量机的特征向量建立支持向量机模型,其中模型参数通过粒子群算法进行选择优化,构建出核主成分分析和粒子群优化支持向量机协同模型,对滑坡相对位移进行预测.预测结果的平均绝对误差和相对误差分别为0.760和7.563％,与其他预测模型相比,其拟合和泛化能力最优,表明核主成分分析和粒子群优化支持向量机协同模型的预测结果与实际监测值具有很好的一致性.     

基于支持向量机的建筑物沉降预测模型研究

建立基于支持向量机的建筑物沉降预测模型，并将其应用于建筑物的沉降预测。与采用BP神经网络的预测结果相比，支持向量机取得较好的预测结果。实例表明支持向量机在小样本数据的预测上具有精度高、泛化能力强的特点，为建筑物的沉降预测提供一种新的方法。     

日本全球定位系统永久性跟踪站网的现代化

日本是全球定位系统永久性跟踪站网（GEONET ）建立时间早、点位密度高且开发应用广泛的国家。介绍了日本GEONET的发展历史和从全球定位系统（GPS）到全球导航卫星系统（GNSS）现代化的总体发展规划及接收机和天线的更新、数据分发格式和实时数据传输的情况,分析了执行GNSS后不同星座组合观测的基线精度及其在智慧建设方面的应用情况,总结了对日本的GEONET发展的几点认识。     

浅谈《福建省行政区划地图集》的编制特点

通过对<福建省行政区划地图集>的资料使用、内容选题、符号与色彩设计等特点进行分析与探讨,结果表明<福建省行政区划地图集>达到突出行政区划主题的目的.     

中华人民共和国省级行政区域界线详图集的编制方法

介绍《中华人民共和国省级行政区域界线详图集》的编制过程,叙述图集作业过程中的主要技术指标和编制方法,对带状分幅和抄接边处理等重难点地方进行详细的介绍。     

测绘工程专业"地籍测量学"课程教学改革的思考

结合测绘工程专业“地籍测量学”教学的实践,分析了教学过程中存在的问题,有针对性地对教学内容、方法及手段提出了改革建议。     

哈尔滨市基础设施普查信息系统——城市道路查询子系统的建立

城市道路查询子系统的建立,不仅对提高城市道路管理工作效率产生重要作用,而且还能为城市的建设与发展提供准确、快速、权威的辅助决策信息。     

土地利用变化遥感监测

在探讨遥感影像用于县域土地利用变化监测技术基础上,针对贵州省特殊地理环境以织金县为实验区,利用不同时期TM和中巴卫星遥感影像通过影像增强、校正、分类等处理,提取了县域土地利用变化信息,并对其进行分析,表明该研究方法的有效性.     

基于本体范畴的地理信息系统语义集成方法

为实现地理信息系统之间的语义集成,本文提出了地理本体范畴定义:即范畴中的对象描述地理本体,对象之间的态射描述地理本体之间的映射,且态射能描述地理本体间的多种语义关系;并设计了利用外推实现地理本体集成的算法,该算法既能集成同义关系,也能实现语义非对称关系的集成;最后以不同分类标准的干出滩本体为具体案例,阐述了算法的实现步...     

2009年武汉市植被净初级生产力估算

利用CASA模型,结合实测的光合有效辐射（PAR）数据、MODIS归一化植被指数（NDVI）和Land Cover数据、气象数据等资料,估算了2009年武汉市的植被净初级生产力（NPP）。结果显示,武汉市的植被平均单位面积年NPP产量达到464.19gC·m^-2·a^-1。6、7、8三个月NPP积累值最高,占全年的56.8%;12、1、2三个月NPP值最低,仅占5.6%。黄陂区由于林地较广,NPP值较大,在1 000gC·m^-2·a^-1以上;而城市周边由于植被覆盖面积较小,NPP值较低,在400gC·m^-2·a^-1以下。     

论全球导航卫星系统国际委员会的发展

介绍了全球导航卫星系统国际委员会（ICG）的成立背景、组织体系结构、主要议题以及历次会议情况,分析了ICG对于我国北斗导航卫星系统建设及应用等方面的启示。     

GIS空间数据安全管理技术方法研究

本文以课题“基础地理信息数据产品数字水印技术研究”为基础，研究出一套在GIS空间数据中隐藏标识数据生产单位版权以及用户使用权属的数字水印并对其进行压缩、加密的GIS空间数据安全管理技术方法，并从实际出发，设计了相应的应用程序技术方案，并给出了部分软件实例验证。这一技术方法的研究对于GIS空间数据的安全管理和安全共享都有很大意义，也是对数字水印应用新领域的探索。