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多目标粒子群算法与选址中的形状优化 总被引:3,自引:0,他引:3
选址问题是GIS最基本的任务之一.一般性的选址是基于点的位置优化,可利用有关GIS功能完成.实际的选址问题是很复杂的.在给定设施的数量和面积前提下,需要在空间上确定设施的最佳位置,并对形状进行优化,以获取最大的效用.采用一般的方法无法求解这种最优化问题.而且,当选址问题涉及多个目标和不同的约束性条件时,就会变得异常复杂.提出了利用多目标粒子群优化算法和区域形状变异算法相结合来解决复杂的空间选址问题.具有智能的搜索方法,大大提高了空间搜索能力,并保持了搜索区域的连通性,取得了较好的效果. 相似文献
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FPAR的Monte Carlo模拟研究 总被引:2,自引:0,他引:2
FPAR (fraction of photosynthetically active radiation absorbed by the canopy)是植被冠层阻截太阳光合有效辐射的比例,是遥感估算陆地生态系统植被净第一性生产力(NPP)的重要参数.利用Monte Carlo方法模拟光子在植被冠层中的辐射传输过程,以植被冠层二向反射分布函数的模拟来验证模拟的正确性;在此基础上对400-700nm光合作用波段范围内的植被叶片吸收光子辐射比例的FPAR进行模拟.FPAR的Monte Carlo模拟结果,揭示了FPAR与太阳天顶角及植被冠层参数之间的关系. 相似文献
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鄂尔多斯坳陷湖盆缓坡型三角洲前缘沉积微相分带及成因分析——以定边-安边地区延长组长6油组为例 总被引:1,自引:0,他引:1
LI Feng-jie JIANG Bin ZHAO Jun-xingInstitute of Sedimentary Geology Chengdu University of Technology Chengdu China 《矿物岩石》2008,(3)
运用沉积相分析理论对鄂尔多斯盆地定边-安边地区晚三叠世延长组坳陷湖盆缓坡型三角洲前缘沉积微相组合进行系统研究,共识别出其组合形式有:水下分流河道叠加组合、河口坝叠加组合、水下分流河道与河口坝叠加组合以及河口坝与远砂坝、席状砂的叠加组合等4大类9种类型。并深入研究三角洲前缘沉积微相组合的时空分布规律,以三角洲前缘坡折带为界,将三角洲前缘分为"台型前缘"、"坡型前缘"和"盆型前缘"三部分,各部分有独特的沉积微相组合形式。高分辨率层序地层学的基准面旋回原理和沉积物体积分配原理表明:短期基准面的规律性变化影响着储层砂体的成因类型、叠加组合形式和空间分布规律,据此建立坳陷湖盆三角洲前缘不同沉积微相组合的成因分布模式。 相似文献
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2002~2005年在长江中下游的洪湖、固城湖和太湖分别采集了沉积物柱样钻孔,测定了总有机碳(TOC)和金属元素包括Pb,Al,Fe,Ti等,并采用210Pb和137Cs进行了近代沉积物定年。研究结果表明,洪湖钻孔平均沉积速率为0.15cm/a,固城湖平均沉积速率在0.067cm/a,太湖平均沉积速率为0.35~0.41cm/a。根据湖泊沉积物中铅元素与参考元素(Al,Fe和Ti)浓度和TOC的相关关系建立了回归方程,线性关系极显著(p<0.001)。根据回归方程获取了钻孔中铅的背景值变化,研究表明近代沉积物中金属铅不仅仅来源于自然的作用,而人类活动导致铅的累积发生时间都在20世纪70年代,从一个侧面也说明利用沉积物铅含量变化进行断代存在可能性。对太湖钻孔而言,其污染程度要高于洪湖和固城湖。研究结果表明近30年来洪湖和固城湖人为造成湖泊沉积物铅累积量在不断增加,其沉积物铅污染有进一步加重的趋势,应受到科学家和管理部门的关注。 相似文献
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选择位于长江下游的固城湖流域作为研究区域,基于分布式流域水文模型SWAT,采用数值模拟的手段,反演了1951~2000年流域农业非点源氮、磷的输移规律。模拟结果与实测值的一致性反映了模型的良好模拟能力。比较两个时段的模拟结果发现,1981~2000年,流域农业非点源氮、磷年平均浓度和输移量分别为:总氮0.82mg/L和411.88×103kg/a,总磷0.084mg/L和43.04×103kg/a;远高于1951~1960年的氮、磷年平均浓度和输移量分别为:总氮0.22mg/L和49.55×103kg/a,总磷0.036mg/L和7.67×103kg/a。模拟主要反映了流域下垫面条件和农作物耕作模式对农业非点源氮、磷浓度及输移量的影响。 相似文献
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基于蚁群智能的遥感影像分类新方法 总被引:5,自引:0,他引:5
智能式遥感分类是遥感研究的新热点.提出了一种基于蚁群智能规则挖掘(ant-miner)的遥感影像分类新方法.遥感数据各波段之间存在较强的相关性,这种相关性往往会导致分类产生误差.而ant-miner算法中的信息素是基于规则整体性能的,信息素的动态更新能有效地处理相关性较强的数据,所提供的正反馈信息能纠正启发式函数缺陷所造成的错误.因此,蚁群智能算法应用于遥感分类具有一定的优势.将该方法用于广州市地区的遥感影像,取得了较好的分类结果.并与See5.0决策树方法及最大似然方法(MLH)进行了对比研究,实验结果表明,蚁群智能算法分类精度比后两者的分类精度更高. 相似文献
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