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地理信息系统(Geographical Information System,GIS)是一种决策支持系统,它具有信息系统的各种特点。地理信息系统与其他信息系统的主要区别在于其存储和处理的信息是经过地理编码的,地理位置及与该位置有关的地物属性信息成为信息检索的重要部分。GIS把空间位置数据与属性数据有机结合起来了,把城镇数据和农村数据统一起来,构建出城乡一体化的艰苦模式, 相似文献
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两极是世界各国关注和研究的热点地区,极地科学数据量飞速增长,如何高效地管理极地科学数据并提供数据的智能服务,已成为极地数据库研究的重点。针对目前以关键词和主题词等字符匹配为核心的数据库查询中存在的查不全、查不准等问题,以中国南北极数据中心的元数据库作为数据源,引入本体论思想,提出了考虑空间关系的极地科学数据本体构建方法,研究了极地科学数据的语义概念、属性及语义关系,着重考虑了空间关系在本体构建中的形式化表示模型;设计了考虑空间关系的极地本体总体框架;最后,利用本体构建工具实现了极地科学数据本体库的搭建。考虑空间关系的极地科学数据本体库的建立对极地科学数据的精确发现和信息共享提供了有力的支撑。 相似文献
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海表面温度预报在海洋相关领域具有重要的实用价值,随着遥感信息采集技术的不断发展和完善,区域内海表面温度数据采集的完整性得到了保障。现今大多数方法在预报海表面温度时,只考虑了海表面温度的时间相关性,并未利用其空间相关性,使得预报精度受到限制。针对该问题,本文将区域内每天的海表面温度数据作为一个矩阵输入模型,便于时间和空间信息的提取,并提出了CA-ConvLSTM模型来预报海表面温度。该模型首先利用卷积层对海表面温度矩阵进行局部特征提取,然后通过注意力模型为矩阵序列分配权重,将权重与矩阵序列对应相乘得到加权特征序列,最后,利用ConvLSTM进行预报,获得未来一天或五天内的海表面温度。通过实验确定模型的结构、输入尺寸和k值,再将CA-ConvLSTM与SVR、LSTM和ConvLSTM进行对比。实验结果表明:CA-ConvLSTM的均方根误差(Root Mean Square Error,RMSE)和预报精度(Prediction Accuracy,PACC)指标均要优于其他三种预报方法,验证了本文方法的有效性。 相似文献
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"雪龙"号是中国最先进的科学考察船,随着雪龙在线网络信息平台的不断发展和完善,人们对通过移动终端获取雪龙号最新信息的需求愈加迫切,为搭建一个连接雪龙号与社会公众及工作人员的i OS信息平台,设计并开发了i OS平台下的雪龙监控系统。该系统是一个C/S架构的在线App系统,实现了准实时展示雪龙号航迹、查询历史航迹、显示相关要素数据、接收和发布信息和查询关键节点信息等功能,解决了在海量航线节点中筛选关键拐点,以及航线绘制中两点连线不能通过180°经线等问题,成功地应用于辅助相关工作人员了解雪龙号最新信息,及时做出正确决策。 相似文献
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城市居民小区排污系数估算——以昆明、大理和禄劝为例 总被引:3,自引:0,他引:3
以昆明、大理、禄劝3地为例,通过实地踏勘,选取若干有代表性的居民小区作为试点,分不同的时段监测小区内的用水量,并采集排放的废水样品,分析污染指标的浓度,探讨排污系数的估算方法,并利用该方法对3个城市居民小区的排污系数进行估算。结果表明:城市居民生活用水量和当地的经济水平存在一定的负相关性,但总磷的排污系数相对比较独立,总体环境质量与经济水平呈正相关。 相似文献
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台风轨迹的准确预测对于减少台风灾害及风险评估意义重大。本文提出了一种基于双注意力机制的台风轨迹预测模型(Dual-Attention-Encoder-Decoder),首先根据台风轨迹数据计算台风轨迹的变化曲率,将台风曲率序列与台风轨迹序列一同作为预测模型的特征输入,充分考虑了台风轨迹中隐藏的转向、偏折信息;然后构建双注意力机制增强的编码器-解码器网络(Encoder-Decoder)作为预测模型,利用特征注意力机制和时间注意力机制分别对模型输入和隐藏状态进行权重分配,能够学习输入特征和预测目标之间的关系,并且有效解决编码器-解码器结构对过长序列预测的性能下降问题,编码器和解码器均采用LSTM网络,能够存储长时间依赖并且收敛性好,不易发生梯度消失或爆炸;最后,本文使用1949—2017年中国气象局提供的西北太平洋台风最佳路径数据集,将DA-Encoder-Decoder模型与BP、SVR、LSTM、ELM等模型进行对比,分别对24 h、48 h、72 h台风轨迹进行预测。结果表明:DA-Encoder-Decoder模型的均方根误差和实际误差距离指标均优于其他四种预测方法,验证了本文方法的有效性。 相似文献
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