利用优化的组合核相关向量机算法构建地表下沉预测模型

为了提高地下开采地表下沉预测结果的精度及可靠性,提出了基于混合智能优化算法（hybrid intelligent optimization algorithm,HIOA）与组合核相关向量机（multi-kernel relevance vector machine,MK-RVM）的地下开采地表下沉预测方法。首先,分别构建HIOA与MK-RVM算法,并利用HIOA优化MK-RVM的参数。然后,采用优化后的MK-RVM构建地表下沉几何参数预测模型和动态下沉预测模型。最后,利用以上模型对上山移动角、下山移动角、中心移动角、地表最大下沉及动态下沉进行预测,并分析预测结果的精度及可靠性。实验结果表明,该方法的精度与可靠性较单一核函数相关向量机与支持向量机有较大改善。     

全球平均海平面变化LMD-àTrous多尺度分析及预测

针对非线性非平稳的全球平均海平面时间序列分析及预测的问题,对局部均值分解LMD方法和àTrous算法进行了研究,提出了一种时间序列多尺度分析LMD-àTrous方法.利用LMD-àTrous方法处理全球平均海平面的时间序列,并结合自回归AR方法对未来全球平均海平面的变化进行预测.用平均绝对误差和平均绝对百分比误差评价AR、LMD+AR、àTrous+AR和LMD-àTrous+AR预测方法的结果,并用小波方差图描述利用传统AR方法和结合LMD-àTrous方法预测的时间序列的周期特性.实验结果表明,LMD-àTrous方法能够挖掘出数据的物理机制和物理规律,并分解成不同尺度上的特征信息,将含有噪声的项进行自适应小波阈值去噪处理并重构时间序列,能够有效地发掘数据规律并达到其预测的效果,相比于传统的时间序列预测方法具有优越性.     

测量平差的直接算法

提出了最小二乘解的一种改进的直接算法,导出了精度评定的相应公式.对改进的算法与直接算法进行比较分析可得,作者所述的算法原理清晰、计算简便易行.     

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初始条件改进全概括灰色预测模型研究

传统灰色GM(1,1)预测模型对初始条件的选择存在一定的不足.文章在分别以与作为预测模型初始条件研究的基础上,提出通过对任意两个数据之间进行加权生成,作为初始条件建立新的预测模型,并命名为FGM(1,1)模型.此模型改变了以往只利用原始数列的某一点作为初始条件的方式,也是传统模型与几种改进模型的一种全概括.经实例验证,新模型的拟合与预测精度不低于前几种模型,为最优.     

顾及可区分准则的监测网设计

根据单个备选假设的可区分度，讨论了监测网设计中如何考虑变形模型的可区分性，给出了设计的可区分准则。使用０－１变量，构造了顾及可区分、可靠性和费用等标准的监测网设计的数学模型，并用逐步更新法来进行解算，最后以一模拟实例予以说明。     

地图合并中基于叠置方法的特征点匹配可靠性检验

不同来源的矢量数据集合并时,必须以相匹配的同名点为基础进行数据集校准,同名点匹配结果的可靠性直接影响数据集校准的正确性,目前还没有一个有效的方法判别同名点是否正确地被匹配.为确保输出结果确实源于各数据集中的同名点,必须对同名点坐标输出结果的可靠性进行统计检验.该文基于叠置方法对来自不同矢量数据集中的同名点特征匹配结果进行检验,以确保点特征匹配结果的可靠性.实践证明,通过显著性检验,可确保数据集校准结果的正确性,探测错误匹配点的位置,能较好地控制Rubber-Sheeting变换处理.     

"g-带"边界线方程的改进表达式

对“g^-带”边界线方程进行了改进，从而使方程的表达更加简单，便于计算与应用。     

测量数据处理的实时序贯算法

为突出最新观测数据对未知参数估计的影响及减弱陈旧观测数据对参数估计的影响,须考虑时变参数的变动而进行未知参数的估计,即实时估计.文中基于序贯算法,针对新观测值对未知参数估计的影响比陈旧观测值要大和用固定数目的最新观测值来确定未知参数的估计,导出了渐消记忆与限定记忆的实时序贯算法的主要公式,以达到快速计算的目的.